Clínica de Fluxo de Trabalho de IA: Corrija Um Processo Quebrado

A IA não falha na sua organização por causa da ferramenta. Ela falha na transição. Um workshop prático gratuito de 90 minutos na quarta-feira, 16 de setembro, no The Village Workspace, Centennial CO, das 16h às 18h, parte da Semana de Startups do Colorado. 35 vagas, RSVP necessário. Quase todo conselho sobre adoção de IA é escrito para pessoas que escolheram a ferramenta. Na maioria das organizações, ninguém a escolheu. Ela chegou, e as pessoas que devem usá-la não a pediram, ainda não confiam nela e são avaliadas em algo completamente diferente. Esta sessão ensina o diagnóstico que separa a adoção de IA que progride da adoção de IA que estagna, e te coloca através desse diagnóstico em um dos seus próprios fluxos de trabalho. Agenda O que você realmente fará na sala Mapear um fluxo de trabalho em quatro elementos: o que o aciona, onde um humano decide em vez de apenas fazer, onde o trabalho muda de mãos e onde alguém decide se confia na saída. Então, atribuir o papel da IA passo a passo, não fluxo de trabalho por fluxo de trabalho. A maioria das organizações pergunta “devemos usar IA para integração de clientes”, e a resposta é sempre um tipo de indefinição. A pergunta útil é qual dos nove passos. Em seguida, direcionar o treinamento para as transições, não para o software. Que é onde os orçamentos de treinamento geralmente vão, e parte do motivo pelo qual a adoção estagna de qualquer forma. Três padrões de falha que a sessão identifica → Viés de voluntariado. O piloto funcionou porque todos os envolvidos queriam que ele estivesse lá. A implementação inclui todos os outros. → O evento de confiança. Uma saída visivelmente errada custará meses de adoção, e quase nunca é culpa do modelo. → A lacuna de transferência. A IA torna um passo mais rápido e a transição pior, então o tempo de ciclo não muda e ninguém consegue ver o porquê. Para quem isso é Fundadores, operadores, líderes de operações e programas, consultores, prestadores de serviços, líderes de RH e L&D, e gerentes de pequenas equipes que estão sendo informados de que sua organização “deve usar IA” e precisam de uma forma de decidir onde ela se encaixa. Saúde, educação, governo, organizações sem fins lucrativos ou um negócio de serviços com cinco pessoas. A indústria muda. Os padrões de falha não mudam. Isso não é um workshop de codificação, uma aula de redação de prompts ou uma vitrine de ferramentas. Sem apresentação de fornecedores, sem demonstração de produtos. Palestrantes Incluem Sumaiya Shrabony, Gerente de Programa Técnico, Universidade do Colorado em Denver (Anfitriã/Líder do Workshop) Erika Lenz, coach de sistemas organizacionais e fundadora da KeepYourMind.ai (Facilitadora) Sobre Sumaiya Sumaiya Shrabony, Gerente de Programa Técnico na Universidade do Colorado em Denver, será a responsável pelo workshop. Ela é líder em Adoção de IA e praticante de BI que gerencia a infraestrutura de análises empresariais. Seu trabalho se situa onde sistemas técnicos encontram pessoas que não pediram outra ferramenta. Ela escreve Ground Truth, um boletim semanal sobre adoção de IA empresarial do ponto de vista do operador, e cria fluxos de trabalho de IA práticos para conteúdo, busca de empregos, estratégia de conferências, avaliação de prontidão e operações comerciais. Ela já palestrou no Denver AI, na Feira Mundial de Engenheiros de IA, no AgentCon Orlando, na Cúpula de Mulheres em Tecnologia da Girl Tech HQ e na Semana de Startups de West Slope. Sobre Erika Erika Lenz, fundadora da Keep Your Mind, facilitará a sessão da clínica. Ela é uma coach organizacional, fundadora de startups, construtora assistida por IA, dançarina social ávida e poeta publicada que passou duas décadas na interseção da tecnologia e dos humanos que a constroem. Ela co-lidera o grupo de encontros de IA centrada no humano, serve no conselho da Agile Denver, está no comitê diretor de IA para o Bem, e é fundadora e coach principal da Kinetic Change, que se especializa em ajudar organizações a construir letramento em IA e navegar mudanças.