Metoda AI Workflow Lab

Nie zaczynamy od narzędzia

Metoda zaczyna się od zadań, ludzi, danych i odpowiedzialności. Dopiero potem dobieramy narzędzie. Dzięki temu AI wspiera pracę zespołu, a nie tworzy dodatkowy kanał przypadkowych eksperymentów.

1. Diagnoza zadań

Sprawdzamy, które zadania są powtarzalne, czasochłonne, podatne na błędy albo wymagają lepszej struktury.

2. Wybór procesów

Wybieramy workflowy, które mają sens biznesowy i dają się bezpiecznie testować na realnych albo przykładowych danych.

3. Projektowanie workflowów

Opisujemy cel, dane wejściowe, kroki pracy, prompt startowy, format wyniku, wyjątki i moment zatwierdzenia przez człowieka.

4. Testowanie na realnych przykładach

Sprawdzamy workflow na zadaniach zespołu albo bezpiecznych danych testowych. Szukamy miejsc, w których wynik jest niepełny, zbyt pewny albo trudny do użycia.

5. Kontrola jakości

Dodajemy kryteria faktów, źródeł, prostego języka, dostępności, bezpieczeństwa danych i odpowiedzialności za decyzję.

6. Dokumentacja

Tworzymy opis workflowu, bibliotekę promptów, checklistę jakości, zasady użycia i informację o tym, czego nie automatyzować.

7. Wdrożenie w zespole

Ustalamy, kto używa workflowu, kiedy, w jakim narzędziu, kto sprawdza wynik i kto odpowiada za publikację albo decyzję.

8. Iteracja i rozwój

Workflow po użyciu wymaga przeglądu. Poprawiamy instrukcje, przykłady i checklisty, gdy zespół widzi nowe ryzyka albo lepszy sposób pracy.

Zasada główna

AI ma wspierać zadania, które są powtarzalne, opisane i możliwe do sprawdzenia przez człowieka.

Sprawdź gotowość zespołu