תוכנית עבודה שעובדת – עם AI
סדנה
פורום נשים בתעשייה -
שרית אברבוך אליה
להפוך מידע מפוזר לתוכנית מבוססת, ישימה ומשכנעת
סדנה מעשית למנהלות שנדרשות לבנות, לבחון או להציג תוכנית עבודה, תוכנית שנתית או תכנון עסקי – בארגונים עסקיים, במגזר הציבורי ובעסקים עצמאיים.
יש הרבה מידע. עכשיו צריך להפוך אותו לתוכנית שאפשר לעבוד איתה
את מכירה את הרגע שבו צריך להגיש תוכנית עבודה: יש מסמכים, נתונים, יעדים, רעיונות ואילוצים – אבל לא תמיד ברור מה באמת חשוב, אילו חלופות כדאי לבחון, מה עלול להכשיל את התוכנית ואיך מחברים הכול לתמונה אחת שאפשר לעמוד מאחוריה.
בינה מלאכותית יכולה לקצר את הדרך, אבל הערך האמיתי שלה הוא לא רק בכתיבה מהירה יותר.
בעבודה נכונה הוא יכול לעזור לך לחשוב טוב יותר: לאסוף ולנתח מידע, לזהות פערים, להרחיב את מגוון החלופות, לאתגר הנחות, לבחון סיכונים ולבנות תוכנית שאפשר להציג בביטחון להנהלה – ולהגדיל את הסיכוי שהיא גם תצא לפועל.
בסדנה נלמד מודל עבודה מעשי ורב-שלבי שאפשר להפעיל מחדש בכל פעם שהתוכנית משתנה, נוסף מידע חדש או נדרשת התאמה למציאות. במקביל, כל משתתפת תעבוד על מקרה אמיתי מהעבודה שלה.
רוצה לדעת כשייפתח המועד הבא?
עם מה תצאי מהסדנה?
טיוטה ראשונית של תוכנית עבודה המבוססת על מקרה אמיתי מהעבודה שלך
שיטה סדורה שאפשר ליישם שוב בתוכניות עתידיות
פרומפט בסיס אישי, המותאם לתפקיד, לארגון ולאילוצים שלך
חוברת פרומפטים ייעודית לתכנון ולבניית תוכניות עבודה
• כלים לבדיקת הנחות, חלופות, סיכונים ומדדים
• מבנה למצגת או למסמך החלטה והכנה לשיחה עם ההנהלה
• מצגת מסכמת עם עיקרי השיטה והדוגמאות
לא רק לעבוד מהר יותר. לחשוב טוב יותר
בתהליכי תכנון רבים, חלק גדול מהזמן נבלע באיסוף מידע, באיחוד מסמכים ובניסיון להבין מה באמת חשוב. העבודה עם AI מאפשרת להעביר חלק מהמאמץ הטכני למערכת – ולהשאיר יותר זמן לשאלות שקובעות את איכות התוכנית:
• האם בחנו מספיק חלופות?
• אילו הנחות עומדות בבסיס התוכנית?
• מה עלול לגרום לה להיכשל?
• האם היא באמת ישימה במסגרת התקציב, הזמן וכוח האדם?
• כיצד נציג אותה כך שההנהלה תבין, תשתכנע ותתגייס?
זו ההבטחה של הסדנה: לא רק להשלים את אותו התהליך מהר יותר, אלא להשקיע יותר חשיבה במקומות שקובעים אם התוכנית תעבור – ותעבוד
מודל העבודה: ארבעה שלבים מתכנון לתוכנית שאפשר לקדם
1. להבין את התמונה – איסוף וניתוח מידע
נהפוך מסמכים, דוחות, קובצי נתונים ומקורות חיצוניים לתמונת מצב ממוקדת. נלמד לזהות פערים ומגמות, להפיק תובנות, לאתר בנצ׳מרקים, לבצע מחקר מבוסס מקורות ולאמת את איכות המידע. התוצר: תמונת מצב הכוללת ממצאים, פערים והשלכות על התוכנית.
2. לפתוח אפשרויות – סיעור מוחות וזיהוי חלופות
במקום לעבור מיד מהבעיה לפתרון הראשון, נשתמש ב-AI כדי להרחיב את מרחב האפשרויות. נייצר חלופות, נשווה ביניהן לפי קריטריונים ונצמצם אותן בהתאם לתקציב, זמן, כוח אדם, רגולציה ותלויות. התוצר: שתיים או שלוש חלופות מובילות, עם יתרונות, חסרונות ונימוק לבחירה.
3. לבדוק אם זה באמת יעבוד – מבחן מציאות
נפעיל את ה-AI כפרקליט השטן, נאתר הנחות סמויות, סיכונים ותלויות ונבדוק התאמה למשאבים ולאילוצים. נשתמש גם במסגרות כמו SWOT, PEST ושש כובעי החשיבה. התוצר: תוכנית מחוזקת ומתוקנת לאחר בדיקת היתכנות וביקורת מובנית.
4. לגרום לזה להתקדם – שכנוע והשגת תמיכה
נהפוך את התוכנית למסמך החלטה או למצגת הנהלה, נתאים את המסר לקהל היעד, נזהה מראש שאלות והתנגדויות ונתרגל עם AI את שיחת ההצגה. התוצר: מבנה למצגת או למסמך החלטה, יחד עם הכנה לשיחה שבה יוצגו.
שרית אברבוך אליה
על המנחה:
מייסדת ומנכ״לית ThinkAI, מומחית להטמעת AI וסוכני AI בארגונים. שרית מרצה, מנחה סדנאות ומלווה תהליכי הטמעה ביותר מ-220 ארגונים. היא משלבת ניסיון מעשי בעבודה עם כלי AI עם ניסיון ניהולי בכיר בתפקידי שיווק, מוצר וצמיחה בחברות PayBox ו-RiseUp.
הסדנאות שלה מתמקדות בחיבור שבין יכולות הטכנולוגיה לבין עבודה ניהולית אמיתית: קבלת החלטות, תכנון, מחקר, בניית תוצרים והטמעת שיטות עבודה שניתן להמשיך ליישם בארגון.
