AI Service Design Thinking – szkolenie online dla osób, które chcą projektować usługi z pomocą AI oraz ocenić potencjał dla AI i automatyzacji w usługach
Jeśli chcesz sprawdzić, gdzie AI i automatyzacja mogą realnie zwiększyć wartość usługi, produktu lub procesu, warto zacząć nie od narzędzi, lecz od dobrze poprowadzonej diagnozy. AI Service Design Thinking pomaga przejść od niepewności i ogólnych pomysłów do konkretnych scenariuszy wdrożenia: zrozumienia użytkownika, oceny problemu, zaprojektowania rozwiązania, pilotażu i mierzenia efektów. W praktyce oznacza to pracę według uporządkowanej metodyki inspirowanej modelem Double Diamond, która pozwala oceniać potencjał automatyzacji w czterech etapach: odkrywania, definiowania, rozwijania i dostarczania rozwiązania. Dzięki temu AI nie jest wdrażana „bo warto być nowoczesnym”, ale tam, gdzie rzeczywiście wspiera użytkownika, proces i cele biznesowe. Jak metodyka Double Diamond pomaga ocenić potencjał automatyzacji? W projektowaniu usług największym błędem jest zbyt szybkie przejście do rozwiązania. Organizacje często zaczynają od pytania: „Jakiego narzędzia AI użyć?”. Tymczasem trafniejsze pytanie brzmi: który problem użytkownika lub procesu warto rozwiązać z pomocą AI? Model Double Diamond porządkuje ten proces. Najpierw rozszerza perspektywę, aby lepiej zrozumieć kontekst, potrzeby, ograniczenia i dane. Następnie zawęża obszar do najważniejszych problemów. Dopiero później uruchamia etap generowania rozwiązań, prototypowania i testowania automatyzacji. W kursie AI Service Design Thinking uczestnicy uczą się wykorzystywać tę metodykę do oceny, czy dany proces nadaje się do automatyzacji, jakie dane są potrzebne, gdzie pojawia się ryzyko, a gdzie można szybko zbudować prototyp i sprawdzić wartość rozwiązania. Cztery etapy oceny potencjału AI i automatyzacji 1. Odkryj: zrozum problem, użytkownika i kontekst Pierwszy etap polega na badaniu sytuacji przed wdrożeniem. Uczestnicy analizują potrzeby użytkowników, mapują procesy, identyfikują punkty bólu, ręczne zadania, źródła danych oraz miejsca, w których powstają opóźnienia lub błędy. To etap, w którym AI pomaga szybciej porządkować informacje, analizować obserwacje, grupować insighty i wskazywać obszary wymagające dalszej weryfikacji. Celem nie jest jeszcze automatyzacja, lecz zrozumienie, co naprawdę warto usprawnić. 2. Zdefiniuj: wybierz problem o największym potencjale Drugi etap zamienia szeroką diagnozę w konkretny brief projektowy. Tutaj…
