כדי לקצר תהליכים, לשפר איכות ולהפיק ערך מההשקעה, צריך לזהות איפה נכון לשלב אותו ומה צריך להשתנות בעבודה סביבו.
אני מלווה מנהלים וצוותים בזיהוי ההזדמנויות האלה ובהפיכתן לדרכי עבודה שאפשר ליישם ולמדוד. לצד פיתוח מיומנויות השימוש ב-AI, אנחנו בוחנים יחד את המשימות, את חלוקת האחריות ואת תהליכי קבלת ההחלטות: איפה אפשר לחסוך זמן? מה יכול לשפר את איכות העבודה? ואיך נדע שהשינוי אכן מועיל?
המטרה היא שהשימוש ב-AI יתבטא בתוצאות שחשובות לארגון:
יש הרבה עשייה, אבל קשה לראות התקדמות מספקת
עומס וריבוי משימות גורמים לכך שהכול דחוף
החלטות וממשקים בין יחידות מאטים את העבודה
משקיעים ב-AI, אבל דרך העבודה עצמה כמעט לא משתנה
כשהדפוסים האלה חוזרים על עצמם, הבעיה היא בדרך כלל לא באנשים. דרך העבודה עצמה צריכה להשתנות.
ההזדמנויות נמצאות גם בתהליכים רחבים וגם במשימות שמעסיקות מנהלים מדי שבוע. הנה כמה דוגמאות מתוך עבודת השטח שלי:
בפרויקט שליוויתי, הטמעת גישת AI-DLC של AWS הייתה חלק משינוי בדרך העבודה, שבמסגרתו קוצר משך הפרויקט משנה לחצי שנה. הליווי עסק גם באופן שבו הצוותים מבררים דרישות, מתכננים, מקבלים החלטות ומתקדמים לביצוע.
מנהלים נעזרים ב-AI כדי לארגן את המידע ולהכין טיוטת עדכון, ומשקיעים את תשומת הלב בבדיקת התמונה, בזיהוי חריגות ובהחלטה מה דורש טיפול או הצפה להנהלה.
שיקולים שנשארו בעבר ברמה האינטואיטיבית מקבלים ביטוי מפורש. בעזרת AI אפשר לבחון כיצד בעלי עניין שונים עשויים להשפיע על הפרויקט, ולתרגם את הניתוח לטבלת סיכונים עם פעולות, אחריות ומעקב. הניתוח נבדק מול ההיכרות של הצוות עם האנשים והמציאות הארגונית.
אלה דוגמאות לסוג ההזדמנויות שאנחנו מחפשים יחד. בכל ארגון נקודת הפתיחה שונה, ולכן מתחילים מהעבודה שלכם ומגדירים מה רוצים לשפר ואיך נבחן את התוצאה.
אני לא מגיעה עם Template מוכן של כלים או מתודולוגיה. אנחנו מתחילים מהמציאות שלכם: איפה החלטות נתקעות, מה יוצר עומס, איפה נמצאים החיכוכים ומה מונע מהארגון להתקדם. משם בונים את הדרך המתאימה לשלב AI בעבודה.
מתחילים מהעבודה שלכם: אילו תהליכים ומשימות מעכבים אתכם, ואיפה AI יכול לעזור. משם בוחרים נקודת התחלה שהשיפור בה ישפיע על הארגון.
מגדירים מה רוצים לשפר ואיך נבחן את התוצאה. קובעים איפה AI נכנס לתהליך, מי בודק את התוצר ומי אחראי על ההחלטה.
הצוותים מתרגלים עבודה עם AI על משימות אמיתיות, והמנהלים מקבלים ליווי בהובלת השינוי, כדי שדרך העבודה החדשה תיכנס לשגרה.
בודקים מה השתנה בפועל מול מה שהוגדר בתחילת הדרך, ומחליטים מה לשפר, מה לעצור ומה להרחיב לצוותים נוספים.
מותאם לארגון
לא מעתיקים שיטה או כלי. בונים דרך שמתאימה למציאות שלכם.
מחובר לעבודה האמיתית
השינוי מתרחש בתוך העבודה, לא רק בסדנה.
משאיר יכולת בארגון
המטרה היא שהשיפור ימשיך גם לאחר הליווי.
הדרכה מלמדת להשתמש בכלי. הטמעה בוחנת גם מה צריך להשתנות בעבודה סביבו: המשימות, חלוקת האחריות ותהליכי קבלת ההחלטות. לכן לצד פיתוח המיומנויות עובדים על תהליכים אמיתיים בארגון ובודקים אם השינוי מועיל.
מהעבודה ולא מהכלי. בשלב האבחון בוחנים אילו תהליכים ומשימות מעכבים אתכם, ובוחרים נקודת התחלה שהשיפור בה ישפיע על הארגון. לא צריך לדעת מראש מה הפתרון.
למנהלים ולצוותים שרוצים שהשימוש ב-AI יתבטא בתוצאות בעבודה. בכל ארגון נקודת הפתיחה שונה, ולכן מתחילים מהעבודה שלכם ומגדירים יחד מה רוצים לשפר.
כבר בתחילת הדרך מגדירים מה רוצים לשפר ואיך נבחן את התוצאה, למשל זמני ביצוע, איכות התוצרים וההחלטות, היקף העבודה החוזרת או החזר על ההשקעה. בהמשך בודקים מה השתנה בפועל, ומחליטים מה לשפר, מה לעצור ומה להרחיב.
ספרו לי על תהליך אחד שהייתם רוצים לשפר, ונבחן יחד אם ואיך AI יכול לעזור.
