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Comment Anthropic utilise Claude dans l’ingénierie GTM
INTRO
Des outils d’IA comme Claude permettent à des professionnels non techniques de créer des systèmes de productivité qui transforment les rôles et les parcours de carrière.
POINTS CLÉS
L’IA étend les capacités non techniques
Des professionnels sans formation d’ingénierie traditionnelle peuvent de plus en plus concevoir et déployer des outils fonctionnels grâce aux systèmes d’IA. En s’appuyant sur Claude, ils créent des workflows et des applications qui exigeaient auparavant une forte expertise technique, abaissant ainsi les barrières à l’entrée en conception de produits et de systèmes.
De la vente à la conception de systèmes
Un ancien account executive de startup gérant 600–700 comptes est devenu go-to-market architect après avoir adopté des outils pilotés par l’IA. Cette transition montre comment des points de douleur opérationnels, comme la gestion d’un volume élevé de communications, peuvent se transformer en opportunités d’innovation et de mobilité de carrière.
Une forte charge de travail motive l’automatisation الحاجة
Gérer des centaines de relations clients nécessitait de longues journées, souvent jusqu’à 20 h ou 21 h, à naviguer entre emails, Slack et divers dépôts de connaissances. Cet environnement a créé un besoin clair d’autatisation et d’accès centralisé à l’information.
Création du système d’email “Class”
Un système personnalisé appelé Class — abréviation de Claude drafts — a été développé pour automatiser la génération d’emails. Il combine des system prompts, la récupération de contexte et le pattern matching pour rédiger des réponses à partir de sources internes et externes.
Intégration avec des sources de connaissance
Le système se connecte à Google Docs, à la documentation interne et à des contenus web, permettant à l’IA de récupérer le contexte pertinent avant de générer des réponses. Cela réduit la recherche manuelle entre plateformes et garantit une communication plus cohérente et informée.
Amélioration de la communication technique
Grâce à des brouillons générés par l’IA enrichis de données contextuelles, les utilisateurs communiquent avec davantage de profondeur technique. Cette capacité améliore les échanges avec les clients, surtout dans des domaines complexes ou techniques.
Gains de productivité significatifs
L’outil permettrait d’économiser deux à trois heures par jour et a servi à envoyer des milliers d’emails. Les gains proviennent de l’élimination des tâches répétitives et de la consolidation de workflows fragmentés.
Évolution des trajectoires de carrière
L’accessibilité des outils de développement en IA permet aux professionnels de participer à la création de produits et à la conception de systèmes. La collaboration avec les ingénieurs reste essentielle, mais les phases initiales d’idéation et de prototypage sont de plus en plus prises en charge par des profils non techniques.
CONCLUSION
Les outils pilotés par l’IA transforment la productivité au travail et permettent à des professionnels d’évoluer vers des rôles plus techniques et orientés conception sans formation d’ingénieur.
Transcription complète
If you told me I was going to be a go to market architect at Anthropic a year ago, I would be pretty surprised. I don't think I've ever had the technical chops to be in these conversations. But with Claude, I'm able to design and build things that allow me to see things differently. As a startup account executive, you typically have a couple hundred. Uh I think towards the end, I had about 600 700 accounts that I had to manage. I was probably working until 8 9:00 at night just answering emails back and forth, scouring through Slack, uh, knowledge bases, Google Docs, Google Drives. That's when I asked myself the question, how could I bring Claude into the loop? I started developing Class to help me build, uh, solutions around generating emails to customers. Class is short for Claude drafts that allows you to manage your inbox via hooking up to context knowledge, system prompt, and pattern matching. Let me show you how to use class. This is typically the workflow that an AE would go through. First, you need a system prompt. This is using the cloud API behind the scenes. I'm going to type my name, Jared, my role. There's a drop down as you can see. Click on account executive and what do I help customers with? And then I'll just generate a prompt. And then for the context retrieval, we're going to use our uh integration with Google Docs. This can also fetch web URLs. being able to go to a claw doc website and generate context off of that. So for today, what we're going to do is just add a doc. And now we're going to click onto an email. We'll click generate draft. And now claude is going to retrieve information from our website, our documentation, and also use the context that we have internally. I can speak more technically with my customers using this system, which is great. I don't have to go over Slack. I don't have to go over Google Docs to figure out how I need to respond. Cloud is able to load that at the top and essentially just start generating for me. I would say class is saving probably me at least two to three hours a day for answering emails and probably thousands of emails have been sent by the class system. I feel like with the technical barrier dissolving uh I'm almost able to design more products and have senior engineers help me implement this to the final stretch. I was able to move into this role go to market architect and now my career I feel like has almost changed completely. I'm able to build solutions that I don't think I ever would have been able to