Hindi kailangan ng karamihan sa mga team ng isa pang malawak na debate kung mabuti o masama ang AI. Kailangan nilang magpasya kung saan ito nakakatulong, saan dapat manatiling responsable ang tao, at ano ang maliit na susunod na hakbang.
Ang anim na template na ito ay nagsisimula sa tunay na desisyon at nagtatapos sa owner, eksperimento, at review date.
Piliin ang template ayon sa desisyon
1. Suriin ang aktuwal na workflow
Gamitin ang AI Workflow Retrospective upang makita kung ano ang bumilis, saan bumaba ang kalidad, anong review work ang nadagdag, at anong guardrail ang kulang.
2. Linawin ang gawain ng tao at AI
Sa Human–AI Delegation Map, uriin kung ano ang puwedeng i-draft o irekomenda ng AI at kung ano ang kailangang desisyunan o gawin ng tao. Pangalanan din ang taong accountable.
3. Subukan ang ebidensya sa product discovery
Ang AI Product Discovery Review ay tumitingin sa problema ng customer, ebidensya, posibleng ambag ng AI, at pinakamapanganib na assumption.
4. Gumawa ng malinaw na AI feature decision
Pinagsasama ng AI Feature Decision ang customer value, limitasyon ng modelo, data, failure modes, at operating cost upang pumili ng go, test, narrow, o stop.
5. Imapa ang pagbabago sa roles at skills
Para sa HR at team leads, ipinapakita ng AI Role Impact & Skills Map kung aling tasks ang liliit, lalago, o magbabago at anong human judgment at skill ang susunod na kailangan.
6. Ilabas nang maaga ang trust at safety concerns
Gamitin ang AI Trust & Safety Check para sa privacy, bias, explainability, reliability, at psychological safety bago at pagkatapos ng rollout.
Huwag tumigil sa workshop
Kapag may napiling eksperimento, ilagay ito sa Change Loop, mangolekta ng maiikling signal habang nagtatrabaho, at magpasya sa susunod na retro kung itutuloy, iaangkop, o ihihinto.
Magsimula sa desisyong may friction ngayon. Isang template at isang maliit na eksperimento ay sapat para may matutunan.
