Notre chaîne Slack IA comptait 9 828 publications

9 828 messages, cela représente 25 messages par jour… et cela provient d'un seul canal.

Chaque entreprise dispose d'un canal ou d'un référentiel d'IA où les gens publient de nouveaux outils, de nouvelles méthodes, de nouvelles invites, de nouveaux lancements de modèles, de nouvelles recherches, de nouvelles idées, de nouveaux prototypes…. C'est écrasant.

Vous savez qu'il y a de la qualité, mais suivez chaque publication et faites quelque chose avec. Presque impossible. Certainement épuisant.

C'est la réalité des équipes qui travaillent pour innover à grande échelle : c'est compliqué. Chaque équipe, organisation, entreprise traite aujourd'hui de plus en plus d'informations, c'est ce que vous faites avec ces informations qui compte. Mais cela devient une tâche impossible. C'est du moins ce qu'il semble.

Jusqu'à ce que Crystal, ma co-PDG, ne partage que 3 invites sur la façon dont elle suit 9,8 000 pantalons en utilisant le connecteur Claude <> Slack. Elle n'est plus submergée par les Slacks. C'est bien. Quel est le résultat commercial ? Elle dispose d'un système pour appliquer des informations intentionnellement sélectionnées aux projets en cours et à notre réalité commerciale.

Soyez le héros, construisez ce système vous-même…

Avant de pouvoir construire quoi que ce soit, vous devez reformuler la question.

Mauvaise question : « Quels outils dois-je utiliser ? »
Bonne question : « Comment rendre ces informations utilisables ? »

Crystal n'essayait pas de lire 9 828 messages. Elle essayait de répondre :

Quels outils reviennent régulièrement ?

Comment les gens les utilisent-ils réellement ?

Qu'est-ce qui correspond à MA réalité plutôt qu'à l'air impressionnant ?

Parcourir Slack, message par message, essayer de trouver les outils qui reviennent sans cesse de la part de mes collègues est une tâche insensée.

L'invite est simple :

- - Scanner la chaîne
  - Ignorer les expériences ponctuelles
  - Outils de surface mentionnés à plusieurs reprises, par plusieurs personnes, au fil du temps

Lorsque nous avons fait cela en interne, quelques éléments sont immédiatement ressortis :

- - Certains outils réapparaissent sans cesse dans des contextes différents (pas seulement une seule personne expérimentant)
  - Certains outils apparaissaient dans les conversations d'exécution, pas seulement dans les fils de curiosité
  - D'autres avaient l'air impressionnants, mais n'ont jamais dépassé le statut de « démo cool »

Le système, en seulement 3 invites !

Les instructions claires et explicites contiennent : orientation → utilisation → pertinence

Invite 1 : Orientation (Découverte d'outils, résistant aux biais)

Go through Slack and find the [your-AI-channel] channel. Identify AI tools that are mentioned positively by team members. Only include tools that appear multiple times, surface at least [X] tools, prioritize tools based on popularity in this slack channel. For each tool, provide the following: Tool name, short description of what it is (1 line max), and the person who posted about it with a short summary of what their context / use case was.

Search our Slack channel (or whatever your AI discussion channel is) for AI tool mentions from the past [6 months/1 year].

For each tool that appears at least [3] times:

1. Tool Name & Category: What type of tool is it (IDE/coding, design, research, etc.)
2. Best for: One concise line describing primary use case
3. Seer examples: Find 2-3 specific mentions from team members that show:
   - Who said it (first name only)
   - A direct quote or paraphrased use case
   - Link to the Slack message
4. Get started: Official website and docs links

Format this as a structured document with clear sections for each tool category. Prioritize tools by mentioning frequency and recency of discussion.

Maintenant: Vous disposez d'une liste d'outils.
Suivant: Arrêtez-vous et décidez : voulez-vous une liste d’outils ou voulez-vous une pertinence personnelle ? Ni faux, mais les deux cas d'utilisation différents.

Invite 2 : « Dites-moi comment les gens utilisent ces outils. »

For each tool I've identified as relevant from Part 1, create a detailed profile by searching Slack comprehensively:

1. How Seer is actually using it:
   - Find ALL mentions in Slack (not just the initial 2-3 from Part 1)
   - Group by use case pattern (e.g., "client deliverables," "internal automation," "exploration")
   - Include direct quotes showing the context: "Person: 'quote about what they built/tried'"
   - Note frequency: Is this one person's experiment or widely adopted?

2. Slack evidence trail:
   - Provide clickable links to every relevant Slack message
   - Include dates to show adoption timeline
   - If there are threads, note key insights from replies

3. Demonstrated capabilities (from Slack only):
   - What team members have actually built or accomplished
   - Problems they've solved with it
   - Workflows they've replaced or accelerated
   - Any mentioned limitations or frustrations
   - If no concrete examples exist beyond "this looks cool," state: "No demonstrated use cases found - mentioned as potential tool only"

4. Getting started resources:
   - Official documentation URL
   - Any tutorials or guides Seer team members have shared in Slack
   - If team members mention a learning curve or setup gotchas, include those

5. Gaps & uncertainties:
   - If usage details are vague, state what's unclear
   - If only one person has tried it, note that
   - If there are unanswered questions in threads, highlight them

Organize by tool, maintaining the same category structure from Part 1. Focus on evidence over speculation - if Slack doesn't show concrete usage, say "Limited usage documentation" rather than inventing scenarios.

Invite 3 : « En fonction de ma façon de travailler et de ce à quoi je pense, lequel de ces outils m'aiderait réellement ? »

Review the tools from Part 1 alongside:
- My recent Fireflies transcripts (past [2 weeks/month])
- My stated current projects and challenges
- Problems clients have mentioned that we're trying to solve

For each tool that could accelerate my work:

1. Why this matches my context: Reference specific projects, client needs, or problems from transcripts
2. What it unlocks: Concrete capabilities I don't currently have or things I'm doing manually
3. Tradeoffs (if applicable): If multiple tools solve similar problems, compare them briefly

Organize recommendations by impact potential (high/medium) rather than alphabetically. Focus on [x] tools maximum.

Étape 2 : Test rapide, pas parfait

Devenez la personne propriétaire de cela dans votre entreprise…

Une fois que les invites fonctionnent, vous êtes confronté à un choix : les exécuter manuellement lorsque vous en avez besoin, ou créer quelque chose qui rend l'intelligence disponible instantanément.

Nous avons présenté les 4 types de spécialistes du marketing IA et comment progresser. Découvrez où vous en êtes grâce à cette auto-évaluation GPT →

Crystal a choisi de construire. Une semaine plus tard, notre équipe disposait d'un coach IA fonctionnel connecté directement à nos canaux Slack et à notre base de connaissances.

De 9 828 messages de dépassement à des conseils personnalisés à la demande en sept jours.

Agents NinjaCat

L'agent Ninjacat V1 « AI Tools Coach » de Crystal se connecte directement à :

- - Notre chaîne IA (où 9 828 messages sont diffusés en direct)
  - Notre salle des PDG (où 2 078 discussions stratégiques sur l'IA ont eu lieu l'année dernière)
  - Notre base de connaissances Guru (où les solutions documentées vivent à long terme)

S'agit-il donc d'une recherche plus intelligente/simplement interroger un ensemble de données plus vaste et plus disparate ? Non, c'est plus grand que ça d'un mile !

1. Ce système découvre ce dont on parle déjà dans le slack IA de votre entreprise

Résultat commercial : gain de temps sans perdre de temps à réfléchir sur quelque chose qui a déjà été pensé, et peut-être même construit.

- - « Existe-t-il déjà un GPT personnalisé qui répond à mes besoins ? »
  - « Quelqu'un a-t-il créé un flux de travail que je peux simplement utiliser ? »
  - Liens directs vers les solutions existantes dans Guru

2. Ce système fournit des recommandations contextuelles à vos problèmes, cas d'utilisation

Résultat commercial : réduire les échecs/augmenter l'efficacité en exploitant et en investissant du temps et de l'argent dans des outils testés, adoptés et éprouvés.

- - « Quels sont les outils les plus utilisés sur Seer ? » (Pas le plus mentionné, le plus UTILISÉ)
  - « J'ai besoin d'une génération d'images pour les présentations clients » Obtenez : outils spécifiques, cas d'utilisation spécifiques de mes coéquipiers, liens spécifiques vers leurs discussions Slack
  - Claude, GPT, NotebookLM, Descript, Claude Code sont en tête de liste – sur la base du volume de discussions réelles sur la mise en œuvre

3. Ce système enseigne grâce à l'expérience de votre équipe

Demandez : « Aidez-moi à comprendre le code Claude et l'antigravité » + obtenez des conseils spécifiques et exploitables basés sur une expérience réelle

Résultat commercial : apprentissage et activation automatisés, compressant les semaines de courbe d'apprentissage en heures en suivant des chemins de mise en œuvre éprouvés, tels que :

- - Comment VOS coéquipiers les utilisent
  - Quels problèmes ils ont réellement résolus
  - « Commencez ici si vous essayez de faire X, commencez par là pour Y »

Le rebondissement de l'intrigue : elle n'avait pas fini

Quelques jours plus tard, Crystal a partagé une vidéo avec l'équipe dans laquelle elle « a construit une version en utilisant Cursor, pour le plaisir ».

Pour le plaisir.

Elle n'avait jamais utilisé Cursor auparavant. Je n'ai pas lu la documentation. Je viens de l'ouvrir et j'ai commencé à construire.

6 heures plus tard ? Application Web fonctionnelle qui se synchronise avec Slack, extrait de Guru et présente les mêmes informations.

Est-il déjà disponible pour l'équipe ? Non, mais ce n'est pas le sujet.

Le problème est de savoir ce qui se passe lorsque « Je me demande si… » devient « Laisse-moi essayer ».

Crystal a gardé Claude ouverte tout le temps. Lorsque Cursor faisait quelque chose qu'elle ne comprenait pas, elle se tournait vers Claude : « Expliquez ce qui vient de se passer. » Puis retour au bâtiment.

Pas de cours. Pas de tutoriels. Juste:

- - Un problème qu'elle comprenait profondément
  - Un outil recommandé par son propre agent
  - La volonté de créer des premières ébauches laides avec l’IA comme copilote

Voici le problème : Crystal est notre co-PDG. PAS un ingénieur. Pas une « personne technique ».

Mais elle a vu 165 personnes submergées par les possibilités de l’IA et a décidé de créer une solution pour l’équipe de manière proactive.

Deux fois. De différentes manières. Dans deux semaines.

Les outils d'IA ne vérifient pas votre titre. Ils ne vérifient pas vos années d'expérience.

Ce qui compte aujourd'hui :

1. 1. Comprendre le problème suffisamment profondément
  2. Être suffisamment curieux et impatient pour trouver comment le résoudre

Et être prêt à créer vous-même la première version laide qui fonctionne réellement.

Si vous êtes actuellement assis sur des milliers de messages Slack (ou de messages d'équipes, ou d'e-mails…) sur les façons d'utiliser l'IA, les outils et solutions d'IA, vous êtes assis sur une mine d'or de connaissances institutionnelles.

Votre rôle ne définit plus ce que vous pouvez construire. Votre curiosité oui.

Invite bonus : si vous voulez une pertinence personnelle

"Based on how I actually work, which of these tools gives me the most leverage right now?"

Lorsque j’ai comparé cette invite à mon propre historique et à mon comportement, un schéma clair est apparu :

Les outils qui comptaient le plus pour moi étaient ceux qui :

- - Réduire la pensée → preuve → action
  - Réduire la dépendance aux transferts
  - Laissez le jugement évoluer sans ajouter de personnes

C'est pourquoi des outils comme Claude Code et Antigravity me semblent systématiquement plus précieux que des outils plus flashy qui pourraient être objectivement impressionnants.

Pas parce qu'ils sont meilleurs.

Mais parce qu’ils correspondent à mon fonctionnement :

- - Je veux tester des idées rapidement
  - Je souhaite valider avant de vendre
  - Je me soucie plus de l'effet de levier que du polissage

La même liste serait très différente pour quelqu’un dont le travail est :

- - Livraison client
  - Production créative
  - Rapports à grande échelle

Et c'est là le point.

Ce que cela résout réellement

Cette méthode fonctionne pour tout problème de surcharge d’informations auquel les dirigeants du marketing et les dirigeants en général sont confrontés.

Si vous vous souciez de « suivre l’IA », vous passez à côté de l’essentiel. Il s’agit de transformer l’intelligence ambiante en levier personnel.

Dans ce cas, Slack contient déjà :

- - Qu'est-ce qui fonctionne
  - Qu'est-ce que le bruit
  - Ce que font réellement les gens quand personne ne les regarde

Les grands modèles linguistiques nous donnent simplement un moyen d’écouter de manière sélective. Intentionnellement.

«
Si vous êtes débordé en ce moment, je dirais que ce n’est pas un échec. C'est le signe que vous avez besoin d'un meilleur filtre, pas de plus d'outils.

Et le filtre est déjà présent dans votre historique Slack.