מיפוי העבודה הקיימת
החלטות, העברות, מסמכים, מערכות, חריגים וצווארי בקבוק של מומחים נעשים גלויים.
הגישה
מודל הפעלה מעשי להטמעת AI.
משלבים אבחון, למידה, בנייה ואימוץ בהתאם לתהליכים, לאנשים, לידע ולבקרות של הארגון. דרכי העבודה מותאמות לצורך, בלי סדר ביצוע קבוע מראש.
שיטת העבודה
שיטות משלימות שמותאמות לצורך.
בחירת נקודת המינוף
אנחנו בוחרים עבודה שבה AI יכול לצמצם חיכוך, בלי לגרוע משיקול הדעת או מהאחריות.
בנייה על הקשר מאושר
סוכנים, פרומפטים, תהליכי עבודה ומבני ידע נבנים סביב האילוצים האמיתיים של הארגון.
העברת האחריות
AI Leads, ממשל, מדידה ושגרת סקירה קבועה שומרים על היכולת חיה גם אחרי שההתקשרות מסתיימת.
סולם הבשלות
השאלה אינה אם אנשים משתמשים ב-AI. השאלה היא עד כמה עמוק ה-AI נכנס למודל ההפעלה.
ארגונים רבים מבלבלים בין גישה לכלים לבין הטמעה. מסלול טרנספורמציה אמיתי עובר משימוש אישי ומפוזר אל תהליכי עבודה תחת ממשל, סוכנים מחוברים, בעלות, מדידה ושיפור מצטבר.
תיאטרון AI
הכרזות, הדגמות, רישיונות והתלהבות מפוזרת, בלי שתהליך עבודה כלשהו השתנה.
האצה אישית
עובדים בודדים משתמשים ב-AI לכתיבה, למחקר, לניתוח ולהכנה, אבל הארגון עדיין עובד בדרך הישנה.
תהליכי עבודה צוותיים
מחלקות מזהות עבודה שחוזרת על עצמה, בונות שיטות משותפות והופכות את ה-AI לשגרה צוותית קבועה.
סוכנים מחוברים
סוכנים ייעודיים עובדים עם הקשר מאושר, פעולות מוגדרות ומסלולים ברורים לבחינה אנושית.
קצב תפעולי
בעלי אחריות, ממשל, מדידה וסקירות פורטפוליו קובעים מה מתרחב, מה נעצר ומה משתפר.
יכולת מצטברת
הארגון ממשיך לגלות, לבחון, להסדיר ולשפר עבודה שנתמכת ב-AI, בהתאם לתנאים המשתנים.
מערכת המוכנות ל-AI
העבודה מתקדמת כשאנשים, ידע וממשל נעים יחד.
ליבה
יכולת ארגונית
התוצאה המתמשכת היא מערכת עסקית שממשיכה לזהות ולשפר מקרי שימוש ב-AI.
אנשים
AI Leads, שגרירים במחלקות, מיישמים ומנהלים שיש להם זמן לתרגל.
ידע
מסמכים, החלטות, דוגמאות והיגיון של מומחים, מתועדים בצורה שאפשר להשתמש בה.
כלים
הפעלת הפלטפורמות הקיימות לפני שמוסיפים טכנולוגיה חדשה.
ממשל
מקורות מאושרים, בחינה אנושית, אחריות על עדכונים ותקני איכות.
יכולת פנימית
הטמעת AI חייבת לחיות בתוך העסק.
אנחנו מסייעים לארגונים לבנות רשת פנימית ומעשית של AI Leads, שיודעים לזהות הזדמנויות, לעצב מקרי שימוש, לתעד דפוסים, לתמוך בהטמעה ולחבר בין הצוותים העסקיים לבין מחלקת ה-IT.
להרחבה על AI Leadsהשיטה
שיטת עבודה מעשית, לא הרצאת השראה על AI.
למידה, זיהוי, בנייה
מפגשי העבודה יכולים לשלב גילוי תהליכים, למידה מעשית ונכסי עבודה, בהתאם להיקף שהוסכם.
מספרים ומילים
נתונים מובנים וידע ארגוני מטופלים באופן שונה. שניהם חשובים, אבל הם דורשים עבודת מוכנות שונה ל-AI.
הנדסת הקשר
צוותים לומדים לארגן את המידע שה-AI צריך, ולא רק לכתוב פרומפטים מתוחכמים. הקשר טוב יותר מייצר עבודה טובה יותר.
שלושה תפקידי AI
ההנהלה קובעת את הכיוון, שגרירים במחלקות מתרגמים את המציאות בשטח, והמיישמים הופכים מקרי שימוש לשגרות עבודה פעילות.
סוכנים ייעודיים
סוכנים ממוקדים, שלכל אחד מהם משימה צרה, מתפקדים טוב יותר מעוזרים כלליים, במיוחד בסביבות תפעול מורכבות.
בדיקה במקביל
תהליכי AI חדשים רצים לצד התהליכים הקיימים לפני שעוברים אליהם, כך שהאיכות והאמון נבנים על בסיס ראיות.
מה אנחנו לא
בנוי כדי לעקוף את המלכודות הנפוצות בהטמעת AI.
לא עוד סדנת AI
סדנאות נגמרות. יכולת ארגונית נשארת.
לא ספק פלטפורמה
אנחנו ניטרליים לגבי הכלים, וקודם כול מפעילים את ההשקעות הקיימות.
לא ייעוץ ללא מסגרת
העבודה מתמקדת בנכסים שימושיים וביכולת פנימית. ההיקף והתנאים המסחריים מוסכמים בהצעה.
לא חברת הדרכה
הדרכה היא אמצעי. המטרה היא שינוי ארגוני שמחזיק לאורך זמן.