Czym jest Continuous Evidence Loop?
Decyzje zapadają w każdym sprincie, a wiedza o klientach, rynku i działaniu rozwiązań AI szybko się dezaktualizuje. Pojedyncze badanie odpowiada na jedno pytanie w jednym momencie.
Continuous Evidence Loop daje stały dostęp do aktualizowanej wiedzy, np. w formie badań w abonamencie lub ResearchOps as-a-service: panel badawczy, integracja analityki z wynikami badań, repozytorium wiedzy i cykliczne przeglądy decyzyjne w rytmie dopasowanym do roadmapy.
Efektem jest wiedza, która pracuje na kolejne decyzje, także dla agentów AI, i rośnie z każdym projektem.
-
Dla kogo jest Continuous Evidence Loop?
Dla organizacji z wieloma zespołami produktowymi, które potrzebują stałego dostępu do badań, oraz dla firm rozwijających agentów AI wymagających ciągłej ewaluacji.
-
Kiedy warto skorzystać z Continuous Evidence Loop??
Gdy potrzebujesz regularnie weryfikować hipotezy i aktualizować wiedzę, gdy wiedza dostarczana przez Twój zespół jest rozproszona i ginie po projektach albo gdy potrzebny jest monitoring efektów zmian i agentów AI.
-
Co daje Continuous Evidence Loop?
Daje zespołom stały dostęp do danych i dowodów, na których mogą oprzeć swoje decyzje, pozwala szybciej weryfikować hipotezy i mierzyć efekt wdrożonych zmian, a także na bieżąco oceniać jakość agentów AI i zaufanie do nich.
Jak możemy pomóc?
Budujemy system, w którym wiedza z każdego projektu zasila kolejne decyzje.
-
Badania w abonamencie
Zespoły co sprint mają nowe pytania, chcą regularnie weryfikować swoje hipotezy i mieć stały dostęp do zdobytej wcześniej wiedzy.
Otrzymujecie: stałe wsparcie badawcze, uporządkowaną bazę wiedzy i odpowiedzi na pytania wtedy, kiedy są potrzebne.
-
ResearchOps as-a-service
Wnioski nie zostają w prezentacjach, te same badania nie są zamawiane ponownie, a Twój zespół szybciej podejmuje decyzje w oparciu o zgromadzone informacje.
Otrzymujecie: jedno miejsce z wiedzą dla zespołów i agentów AI oraz zasady jego utrzymania.
-
Ewaluacja agentów AI
Agent AI obsługuje klientów lub pracowników i musi działać dobrze każdego dnia, a interakcja z nim przebiegać płynnie.
Otrzymujecie: stały pomiar trafności, eskalacji i zaufania oraz sygnał, zanim problem odczują użytkownicy.
Jak sprawdzić, czy produkt naprawdę działa dla różnych klientów, zanim bariery wpłyną na wynik, ryzyko prawne i reputację.
Proces realizacji
-
Projektujemy rytm
Dopasowujemy cykl badań i analiz do roadmapy i kalendarza decyzji.
Pytanie decyzyjne: Jakie decyzje zapadną w najbliższych kwartałach?
Rezultat etapu: Plan badań i analiz zgrany z roadmapą. -
Dostarczamy dowody
Prowadzimy badania i analizy w ustalonym cyklu, korzystając z panelu.
Pytanie decyzyjne: Czego zespoły potrzebują teraz?
Rezultat etapu: Cykliczne wyniki badań i analiz. -
Wspieramy przeglądy decyzyjne
Omawiamy wyniki z właścicielami produktów i rekomendujemy zmiany.
Pytanie decyzyjne: Co zmieniamy w roadmapie?
Rezultat etapu: Rekomendacje z przeglądów decyzyjnych. -
Utrzymujemy repozytorium
Wnioski trafiają do repozytorium dostępnego dla zespołów i rozwiązań AI.
Pytanie decyzyjne: Gdzie zespoły i agenci znajdą to, co już wiemy?
Rezultat etapu: Repozytorium wiedzy i zasady ResearchOps. -
Mierzymy efekt
Monitorujemy adopcję zmian oraz jakość działania agentów AI.
Pytanie decyzyjne Czy zmiany i agenci AI działają tak, jak zakładaliśmy?
Rezultat etapu: Monitoring efektów i ewaluacja agentów AI.
Dopasowujemy cykl badań i analiz do roadmapy i kalendarza decyzji.
Pytanie decyzyjne: Jakie decyzje zapadną w najbliższych kwartałach?
Rezultat etapu: Plan badań i analiz zgrany z roadmapą.
Co otrzymuje Klient?
- Plan badań i analiz - Zgrany z roadmapą i kalendarzem decyzji.
- Repozytorium wiedzy - Dostępne dla zespołów i agentów AI.
- Monitoring efektów zmian i adopcji - Regularny pomiar wpływu na wynik.
- Ewaluacja agentów AI - Trafność, eskalacje, zaufanie.
- Cykliczne przeglądy decyzyjne - Z rekomendacjami dla właścicieli produktów.
Wiedza, która zostaje w organizacji
Pojedynczy projekt badawczy kończy się raportem. Stały system daje coś trwalszego: zespoły wiedzą, gdzie szukać odpowiedzi, a agenci AI korzystają z tej samej, sprawdzonej wiedzy co ludzie.
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