Comment le laboratoire d'IA de Business Physics a simulé une boîte à outils d'IA du monde réel pour l'enseignement de l'entrepreneuriat
Par le professeur Thomas Hormaza Dow
Fondateur, Business Physics AI Lab | BusinessPhysics.ai
Alors que l'IA générative remodèle rapidement le paysage entrepreneurial, les écoles de commerce ne doivent pas se contenter de mettre à jour leurs manuels, elles ont besoin de boîtes à outils expérientielles qui permettent aux étudiants de penser, de tester et de construire comme des fondateurs modernes. Telle était la vision qui sous-tendait notre dernière simulation au Business Physics AI Lab : émettre l'hypothèse de ce que serait une IA idéale. Boîte à outils sur l'IA pour les étudiants en entrepreneuriat et de modéliser son fonctionnement dans un cadre académique réel.
Ce que nous avons produit n'est pas un programme d'études fini ou entièrement validé, mais plutôt un prototype de simulation, une hypothèse pédagogique fondée sur la pratique et conçue pour susciter des améliorations ultérieures. Le résultat est un modèle d'apprentissage pratique qui montre comment l'IA peut être intégrée dans le marketing, les opérations, la finance, le service à la clientèle et la stratégie, le tout à la portée des étudiants et des éducateurs.
Simulation d'un environnement réel d'école de commerce (Hypothèse en action)
Nous ne nous sommes pas contentés de théoriser, nous avons simulé. En utilisant le cadre de modélisation pédagogique du Business Physics Lab, nous avons posé des questions : Que se passerait-il si cette boîte à outils d'IA était déployée dans une véritable salle de classe d'école de commerce aujourd'hui ?
Il est important de le noter : tout ce qui est décrit ici est une hypothèseIl s'agit d'un modèle qui a été façonné par simulation et qui n'a pas encore été testé sur le terrain dans des classes réelles à grande échelle. Cela dit, sur la base de boucles de conception itératives, du retour d'information des pairs et de l'analyse réflexive de l'apprentissage, voici ce que notre modèle suggère de faire émerger :
- Un engagement fort de la part des étudiants et des professeurs lorsque la boîte à outils est présentée comme un guide pratique de création d'entreprise.
- Solide maîtrise de l'IA à la fin du semestre, les étudiants passant de la compréhension des outils de base à leur utilisation dans le cadre de projets pilotes.
- Echafaudages pour les projets plus profonds tels que les simulations de startups, les hackathons et les prototypes de clients.
- Préparation pratique au stage en particulier dans les domaines du marketing, de la finance, des opérations et des flux de travail juridiques pilotés par l'IA.
- Une base pour les futurs micro-crédits et des filières de spécialisation (L'IA dans le marketing, IA et finance, Prototypage d'IA sans codeetc.)
C'est là toute la puissance de la simulation dans l'enseignement de l'entrepreneuriat : avant une mise en œuvre généralisée, nous pouvons modéliser les résultats, identifier les points forts et procéder à des itérations de manière responsable.
Ce qui a bien fonctionné dans la simulation
Notre évaluation interne a révélé plusieurs caractéristiques très performantes dans la boîte à outils, qui peuvent toutes guider d'autres concepteurs de programmes ou responsables de l'innovation dans l'enseignement supérieur :
| Catégorie | Points forts |
|---|---|
| Structure et flux | Une progression logique et modulaire des concepts fondamentaux aux applications avancées dans le monde réel. |
| Réalisme | Encourage à "commencer petit" avec des pilotes et des outils freemium, exactement comme le font les entrepreneurs à la recherche d'un équilibre. |
| Intégration transversale | Les cas d'utilisation de l'IA couvrent les domaines du marketing, de la finance, des opérations, du droit et de la stratégie, offrant ainsi une vision panoramique de l'entreprise. |
| Études de cas | Des noms familiers comme Netflix, Airbnb et Amazon contextualisent les idées abstraites de l'IA dans des histoires de réussite concrètes. |
| Compétences en matière d'IA | Priorité aux compétences non techniques et aux compétences techniques : la maîtrise de l'IA, l'adaptabilité, le raisonnement éthique et l'interprétation des données. |
| Boîtes à outils | Chaque étudiant y a accès : ChatGPT (free-tier), Llama2, Teachable Machine, OpenCV, etc. |
| Pile technique | De vrais outils utilisés par de vraies startups : Python, Colab, VS Code et Jupyter Notebooks. |
| Gouvernance et éthique | Des thèmes clés tels que l'atténuation des préjugés, l'explicabilité et la confidentialité des données sont abordés tout au long du projet. |
| Intégration Capstone | Les projets simulent les défis réels des clients, préparant les étudiants à la fois aux stages et à l'idéation. |
Que contient la boîte à outils de l'IA pour les étudiants en entrepreneuriat ?
Le Boîte à outils sur l'IA pour les étudiants en entrepreneuriat est structuré de manière à faire passer les apprenants d'une compréhension fondamentale à une application dans le monde réel, tout en se concentrant sur l'agilité, l'accessibilité et l'intégration éthique de l'IA. Voici un bref aperçu de ce qui est couvert :
Fondements de l'intégration de l'IA
- Définir les besoins de l'entreprise et les objectifs de l'IA
Les étudiants commencent par identifier les inefficacités et les opportunités au sein de leurs modèles d'entreprise où l'IA pourrait améliorer les résultats - de l'automatisation à l'analyse. - Recherche sur les technologies de l'IA
Les apprenants découvrent comment les concurrents utilisent l'IA et comment faire la distinction entre les solutions prêtes à l'emploi et les solutions personnalisées. - Évaluer l'état de préparation des données
L'accent est mis sur la structure des données, la propreté, le respect de la vie privée (GDPR, PIPEDA) et la façon de préparer les données pour l'utilisation de l'IA. - Explorer les options de l'IA
Un aperçu de la boîte à outils avec des outils réels dans les domaines de la finance (par exemple, Vic.ai), du marketing (par exemple, HubSpot AI) et des opérations (par exemple, Inventory Planner) pour comparer les capacités.
Du projet pilote à la mise en œuvre
- Les pilotes d'IA : des débuts modestes
Les étudiants apprennent à tester les outils d'IA dans un domaine gérable avant de les mettre à l'échelle - un principe agile clé dans l'innovation entrepreneuriale. - Constituer la bonne équipe d'IA
Introduction à des rôles clés tels que celui de chef de projet en IA, mais adaptés aux équipes d'étudiants (par exemple, intégrateur d'outils, stagiaire analyste de données). - Surveillance et mise à l'échelle de l'IA
Enseigne comment définir des indicateurs clés de performance, mesurer le retour sur investissement et itérer ou étendre l'utilisation de l'IA en fonction des résultats.
L'IA à travers le modèle d'entreprise
- L'IA au service de la validation des idées et des études de marché
Les étudiants utilisent des outils tels que SparkToro et ChatGPT pour simuler le retour d'information des clients et effectuer une analyse SWOT. - L'IA dans les prévisions financières
Couvre des outils tels que DataRobot, Anaplan et l'informatique quantique en tant qu'expérience de pensée tournée vers l'avenir. - Idées d'intégration pour l'IA
Les modèles de tarification dynamique, les chatbots multilingues et les systèmes automatisés de génération de leads sont autant d'idées de cas pratiques pour les étudiants.
Applications fonctionnelles de l'IA
- Marketing: De l'optimisation des publicités avec Google Smart Bidding à la génération de contenu avec Jasper AI et l'analyse prédictive avec IBM Watson.
- Finances: Couvre la comptabilité automatisée, la détection des fraudes et les prévisions.
- Opérations: Met en avant l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, l'automatisation des processus et les jumeaux numériques.
- Service clientèle: Utilise des chatbots d'IA et l'analyse des sentiments pour une assistance évolutive.
- Étude de marché: Enseigne l'analyse des tendances et la surveillance des concurrents à l'aide de plateformes d'IA.
- Droit des affaires: Les étudiants explorent l'IA dans la révision des contrats (Kira Systems), la recherche juridique (Harvey.ai) et le suivi de la conformité.
Stratégie, cours et intégration des programmes
- Stratégie commerciale avec l'IA
Introduction à la définition d'objectifs stratégiques, à l'aide à la décision et au leadership fondé sur les données. - L'IA dans les cours de l'enseignement supérieur
Des sections dédiées à l'intégration de l'IA dans l'entrepreneuriat, le marketing, la finance, les opérations, le droit et l'éthique. - Contextes commerciaux mondiaux et locaux
Montre comment l'IA s'adapte à la logistique multinationale et à la culture locale grâce à des outils comme Alibaba AI et LocalizeAI. - L'IA dans la négociation et la communication
Les étudiants simulent des négociations et apprennent à intégrer des stratégies de communication basées sur l'IA.
Conseils, éthique et stages
- Conseils aux étudiants pour l'utilisation de l'IA
L'accent est mis sur l'utilisation d'outils gratuits, le suivi des indicateurs clés de performance et l'apprentissage itératif par essais et erreurs. - Comprendre les limites de l'IA
Une vision claire des risques : hallucinations, biais, confiance excessive et nécessité d'un contrôle humain. - Gouvernance éthique de l'IA
explore la transparence, la protection des données et l'équité à l'aide d'outils tels que la boîte à outils IBM Watson Fairness Toolkit. - Études de cas et bonnes pratiques
Netflix (recommandations), Airbnb (tarification dynamique) et Amazon (chaîne d'approvisionnement) aident les étudiants à analyser l'IA en action. - Compétences en IA pour les entrepreneurs
La maîtrise de l'IA, l'interprétation des données, l'adaptabilité et la sensibilisation à l'éthique sont considérées comme des compétences essentielles pour l'avenir.
La boîte à outils technique
- Pile technologique de base
Présentation de Python, Jupyter, Google Colab et VS Code avec Scikit-learn, TensorFlow, Keras et PyTorch pour une modélisation plus approfondie. - Outils d'IA gratuits pour les entreprises
Les étudiants utilisent Llama2, ChatGPT, OpenCV, Teachable Machine, RASA et Botpress. Aucun coût, aucune barrière.
Structure du programme et feuille de route
- Cadre de l'apprentissage par projet
Les étudiants passent du niveau débutant au niveau avancé avec :- Script Python
- Rapports d'analyse de données
- Développement d'un chatbot
- Études de cas sur l'IA dans le domaine des marchés et de la finance
- Scénarios d'automatisation des RH
- Présentations finales
- Cadre d'évaluation
Comprend :- Défis en matière de programmation
- Analyse de cas
- Évaluations de l'atténuation des biais
- Évaluation du projet Capstone
- Rapports de collaboration avec l'industrie
- Feuille de route pour la mise en œuvre
Pour les formateurs et les institutions : comprend la mise en place d'outils d'intelligence artificielle, de modules de cours, de boucles de rétroaction et de mises à jour continues.
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