Çoğu ekibin AI'ın iyi mi kötü mü olduğuna dair yeni bir genel tartışmaya ihtiyacı yok. AI'ın nerede yardımcı olduğunu, nerede insanın sorumlu kalması gerektiğini ve hangi küçük adımın denenebileceğini belirlemeleri gerekiyor.
Bu altı şablon gerçek bir kararla başlar; bir sorumlu, sonraki adım ve inceleme tarihiyle biter.
Kararınıza uygun şablonu seçin
1. Gerçek iş akışını inceleyin
AI İş Akışı Retrospektifi neyin hızlandığını, kalitenin nerede düştüğünü, hangi yeni inceleme işinin oluştuğunu ve hangi kuralın eksik olduğunu gösterir.
2. İnsan ve AI sorumluluklarını netleştirin
İnsan–AI Delegasyon Haritası ile AI'ın taslak hazırlayabileceği veya öneride bulunabileceği işleri, insanın karar vermesi ya da yapması gereken işlerden ayırın. Sonuçtan kimin sorumlu olduğunu da belirleyin.
3. Ürün keşfindeki kanıtı test edin
AI Ürün Keşfi İncelemesi müşteri sorununu, kanıtı, AI'ın olası katkısını ve en riskli varsayımı inceler.
4. Yeniden değerlendirilebilir bir özellik kararı alın
AI Özellik Kararı müşteri değeri, model sınırları, veri ihtiyacı, hata biçimleri ve işletme maliyetini bir araya getirerek ilerle, dene, daralt veya durdur kararı verir.
5. Rol ve beceri değişimini haritalayın
İK ve ekip liderleri AI Rol Etkisi ve Beceri Haritası ile hangi işlerin azalacağını, büyüyeceğini veya değişeceğini ve hangi insan muhakemesi ile becerinin gerektiğini görebilir.
6. Güven ve emniyet kaygılarını erkenden görün
AI Güven ve Emniyet Kontrolü gizlilik, önyargı, açıklanabilirlik, güvenilirlik ve psikolojik güvenlik konularına yapı kazandırır.
Atölyede bırakmayın
Seçilen deneyi Change Loop'a taşıyın, çalışma sırasında kısa sinyaller toplayın ve bir sonraki retroda devam, uyarla veya durdur kararı verin.
Bugün sürtüşme yaratan kararla başlayın. Öğrenmek için bir şablon ve küçük bir deney yeterlidir.