Czym jest Decision Lab?
Decyzje o wejściu na nowy rynek, zmianie modelu obsługi czy wdrożeniu agentów AI są strategiczne. Gdy na stole leży kilka konkurencyjnych kierunków, każdy dział ma swoje argumenty, a zarząd potrzebuje dowodów, na których oprze swoje finalne decyzje.
Decision Lab to intensywny proces, w którym porównujemy warianty, mapujemy założenia krytyczne i testujemy je z realnymi odbiorcami, na danych oraz w środowisku EchoPanel.
Efektem jest rekomendowany kierunek z uzasadnieniem dowodowym, mapą ryzyk i warunkami powodzenia.
-
Dla kogo jest Decision Readiness Assessment?
Dla zespołów, zarządów i liderów produktów, którzy stoją przed decyzją o wysokiej stawce i muszą wybrać jeden z kilku kierunków albo pogłębić kilka z nich, żeby podjąć decyzję.
-
Kiedy warto skorzystać z Decision Lab?
Gdy rozważasz nowy rynek, wybierasz koncepcję przed dużą inwestycją, zmieniasz model obsługi, decydujesz, gdzie wdrożyć AI lub agentów, albo planujesz wdrożenie nowego produktu lub usługi.
-
Co daje Decision Lab?
Skraca drogę od pomysłu do rekomendacji i pokazuje ryzyka, w tym ryzyka związane z wdrożeniem AI, zanim zostanie wydany budżet.
Jak możemy pomóc?
Sprawdzamy kluczowe założenia, zanim staną się kosztownymi błędami.
-
Testy koncepcji i prototypów
Macie pomysł na produkt lub usługę i chcecie go sprawdzić przed inwestycją.
Otrzymujecie: informację, co się broni, a co wymaga zmiany i dopracowania, zanim ruszy budżet. Hipotezy wstępnie odsiewamy w EchoPanel albo weryfikujemy na naszym panelu badawczym lub z klientami zrekrutowanymi z rynku.
-
Badanie nowego rynku lub grupy klientów
Rozważacie wejście na nowy rynek albo do nowej grupy klientów.
Otrzymujecie: potrzeby, bariery i warunki, przy których oferta się obroni.
-
Mapa zastosowań AI w procesach
Chcecie wiedzieć, gdzie agent AI ma sens, gdzie wymaga kontroli, a gdzie się nie opłaca.
Otrzymujecie: listę procesów z oceną „tak / warunkowo / nie” i uzasadnieniem.
-
Projekt modelu obsługi z AI
Zmieniacie model obsługi i dzielicie pracę między ludzi a AI.
Otrzymujecie: zarys modelu: kto co robi, kiedy sprawa wraca do człowieka i gdzie są punkty kontroli.
-
Sprint decyzyjny
Na stole leży kilka kierunków, a decyzja musi zapaść szybko.
Otrzymujecie: porównanie wariantów na tych samych kryteriach i rekomendację, którą zespół może obronić lub przedstawić zarządowi.
Jak sprawdzić, czy produkt naprawdę działa dla różnych klientów, zanim bariery wpłyną na wynik, ryzyko prawne i reputację.
Proces realizacji
-
Mapujemy decyzję i założenia
Ustalamy warianty, kryteria wyboru i założenia, od których zależy powodzenie.
Pytanie decyzyjne: Które założenia przesądzają o powodzeniu?
Rezultat etapu: Mapa założeń krytycznych i kryteria wyboru. -
Testujemy szybko
Sprawdzamy koncepcje i prototypy, a hipotezy eksplorujemy w EchoPanel.
Pytanie decyzyjne: Które założenia upadają już na starcie?
Rezultat etapu: Odrzucone i wzmocnione hipotezy. -
Sprawdzamy z ludźmi
Prowadzimy badania z realnymi odbiorcami wybranych wariantów.
Pytanie decyzyjne: Jak zareagują ludzie, których decyzja dotyczy?
Rezultat etapu: Wyniki badań z odbiorcami. -
Porównujemy warianty
Prowadzimy warsztat decyzyjny z kadrą zarządzającą.
Pytanie decyzyjne: Który kierunek daje najwięcej wartości przy akceptowalnym ryzyku?
Rezultat etapu: Rekomendowany kierunek z mapą ryzyk. -
Projektujemy model działania
Określamy podział zadań między ludzi, systemy i agentów AI oraz punkty kontroli.
Pytanie decyzyjne: Kto co robi, kto kontroluje i gdzie są punkty eskalacji?
Rezultat etapu: Zarys modelu współpracy ludzi i AI.
Ustalamy warianty, kryteria wyboru i założenia, od których zależy powodzenie.
Pytanie decyzyjne: Które założenia przesądzają o powodzeniu?
Rezultat etapu: Mapa założeń krytycznych i kryteria wyboru.
Co otrzymuje Klient?
- Porównanie wariantów - Na wspólnych kryteriach: wartość, ryzyko, wykonalność, wpływ na ludzi.
- Wyniki testów założeń - Co się potwierdziło, a co wymaga zmiany i dopracowania.
- Mapa ryzyk - W tym ryzyka związane z wdrożeniem AI: błędy, bias, kontrola.
- Rekomendowany kierunek - Z uzasadnieniem dowodowym i warunkami powodzenia.
- Model współpracy ludzi i AI - Zarys dla wybranego wariantu.
Rekomendacja, którą da się obronić
Zespół potrzebuje wskazania kierunku, dowodów, które go wspierają, oraz jasnych warunków, przy których decyzja się sprawdzi.
Dlaczego Grant Thornton?
Dobra decyzja wymaga połączenia kontekstu biznesowego z wiedzą o ludziach, danych, dostępności i AI.
Grant Thornton
Zespół Grant Thornton osadza wnioski w kontekście rynku, operacji, finansów i regulacji oraz porządkuje cele, kryteria sukcesu i odpowiedzialność za wynik.
Zespół Digital | EDISONDA
Research & Data Intelligence w zespole Digital | EDISONDA łączy 20 lat doświadczenia w badaniu realnych zachowań z analityką, oceną dostępności i badaniem współpracy ludzi z AI.
-
30+ lat
działalności w Polsce
-
1200+
pracowników w 7 biurach
-
2400+
zadowolonych Klientów Grant Thornton rocznie