Objetivos de la formación en IA generativa vocacional
(por Dimitrios P. Iracleous, Director de Aprendizaje y Desarrollo, Code.Hub)
Visión general del paradigma de trabajo
Gen AI es una herramienta moderna para profesionales, comparable a un asistente humano junior, con acceso a una amplia biblioteca y en constante mejora según el contexto de las tareas actuales. El usuario no necesita preocuparse por la mecánica de Gen AI, sino evaluar el razonamiento de alto nivel del proceso de generación de contenido.
Todo comienza con una indicación
La interacción fundamental con Gen AI es la indicación adecuada. Debe ser lo más descriptiva posible, clara y completamente comprensible. Es recomendable solicitar los pasos intermedios para inspeccionar el proceso de razonamiento y solicitar scripts y códigos automatizados para herramientas de Office como documentos de texto, hojas de cálculo y diapositivas.
Soluciones a estudios de casos
En un nivel intermedio, la herramienta proporcionará soluciones a casos de negocio. En este punto, el usuario debe conocer las metodologías y técnicas del negocio en funcionamiento, así como las consideraciones, regulaciones y recomendaciones pertinentes. Se verificará que los artefactos propuestos cumplan con la privacidad de datos, los derechos de autor y las licencias. Los entregables deben ser explicables y contar con registros de auditoría.
El marco de trabajo propuesto
El proceso general será un ciclo cerrado. El sistema recibirá la información necesaria y generará la salida. La fecha de entrada y salida se almacenará junto con las notas para la siguiente iteración. Se generará una salida refinada.
Con este enfoque, se puede crear una serie de soluciones y compararlas para detectar posibles conflictos y estimar las secuencias. El usuario seleccionará la solución optimizada y la implementará en producción.
El nuevo entorno de trabajo
Los profesionales comienzan en un nivel laboral superior, ya que el puesto de júnior/implementador ya no es necesario. Deben ser capaces de manejar conceptos abstractos, evaluar soluciones dadas, comprender arquitecturas y evaluar métricas. Los objetivos que se alcanzarán son agilidad, productividad y calidad.
