La plupart des équipes n’ont pas besoin d’un nouveau débat général pour savoir si l’IA est bonne ou mauvaise. Elles doivent décider où elle aide, où une personne doit rester responsable et quelle petite étape mérite d’être testée.
Ces six modèles commencent par une décision réelle et se terminent par un responsable, une prochaine étape et une date de revue.
Choisissez le modèle adapté à la décision
1. Examiner le workflow réel
La Rétrospective du workflow IA montre ce qui s’est accéléré, où la qualité a baissé, quel travail de revue est apparu et quel garde-fou manque.
2. Clarifier ce que l’IA peut faire et ce que les humains doivent assumer
La Carte de délégation humain–IA sépare ce que l’IA peut rédiger ou recommander de ce qu’une personne doit décider ou réaliser. Elle nomme aussi la personne responsable du résultat.
3. Tester les preuves en discovery produit
La Revue du discovery produit avec l’IA examine le problème client, les preuves, l’apport potentiel de l’IA et l’hypothèse la plus risquée.
4. Prendre une décision de fonctionnalité réexaminable
La Décision de fonctionnalité IA réunit valeur client, limites du modèle, données, modes d’échec et coût d’exploitation pour choisir : avancer, tester, réduire ou arrêter.
5. Cartographier l’évolution des rôles et compétences
Les RH et responsables peuvent utiliser la Carte d’impact de l’IA sur les rôles et compétences pour voir quelles tâches diminuent, augmentent ou changent et quels jugements et compétences seront nécessaires.
6. Faire émerger les questions de confiance et de sécurité
Le Diagnostic de confiance et sécurité de l’IA structure les préoccupations sur la confidentialité, les biais, l’explicabilité, la fiabilité et la sécurité psychologique.
Ne vous arrêtez pas à l’atelier
Placez l’expérience choisie dans Change Loop, recueillez de légers signaux pendant le travail, puis décidez à la prochaine rétro : garder, adapter ou arrêter.
Commencez par la décision qui crée déjà des frictions. Un modèle et une petite expérience suffisent pour apprendre.
