A maioria das equipes não precisa de outro debate amplo sobre a IA ser boa ou ruim. Precisa decidir onde ela ajuda, onde uma pessoa deve continuar responsável e qual pequeno passo vale testar.
Estes seis modelos começam com uma decisão real e terminam com um responsável, um próximo passo e uma data de revisão.
Escolha o modelo para a decisão
1. Revise o fluxo de trabalho real
A Retrospectiva do fluxo com IA mostra o que ficou mais rápido, onde a qualidade caiu, qual novo trabalho de revisão surgiu e que proteção ainda falta.
2. Esclareça o que a IA pode fazer e o que as pessoas devem assumir
O Mapa de delegação humano–IA separa o que a IA pode rascunhar ou recomendar do que uma pessoa deve decidir ou executar. Ele também define quem responde pelo resultado.
3. Teste evidências no discovery de produto
A Revisão de discovery de produto com IA examina o problema do cliente, as evidências, a possível contribuição da IA e a hipótese mais arriscada.
4. Tome uma decisão de recurso que possa ser revisitada
A Decisão de recurso com IA reúne valor para o cliente, limites do modelo, dados, modos de falha e custo operacional para decidir: avançar, testar, restringir ou parar.
5. Mapeie mudanças nas funções e habilidades
RH e líderes podem usar o Mapa de impacto da IA em funções e habilidades para ver quais tarefas diminuem, crescem ou mudam e quais julgamentos e habilidades serão necessários.
6. Traga confiança e segurança para a conversa
O Check de confiança e segurança da IA organiza preocupações sobre privacidade, viés, explicabilidade, confiabilidade e segurança psicológica.
Não pare no workshop
Leve o experimento escolhido ao Change Loop, colete sinais leves durante o trabalho e decida na próxima retro: manter, adaptar ou parar.
Comece pela decisão que já causa atrito. Um modelo e um pequeno experimento bastam para aprender.
