DEŠIFROVÁNÍ – DEFINICE – DODĚLÁNÍ – DODÁVKA

Každý krok v 4D cyklu (Discovery – Definition – Develop – Delivery) má v OAI transformaci své jasné místo a přidanou hodnotu. Jak ho adaptovat na české firmy, organizace i veřejné instituce?

  • Založte odborné klastry napříč organizací i partnery pro semínkování myšlenek

  • Zaveďte koncept multiprofesních spolupracovníků s přesahem

  • Budujte ekosystémy spolupráce

  • Sdílejte, opisujte, učte se a inspirujte

🧭 1) Discovery — Poznej kontext, historii a potřeby firmy (nebo systému)

  • Co dělat: Místo slepé digitalizace začni mapováním současného stavu:

    • Jaké jsou hlavní procesy a kde jsou třecí plochy?

    • Jaká je datová vyspělost?

    • Co řeší zákazníci, partneři, zaměstnanci?

    • Jak se historicky firma vyvíjela a co brání změně?

  • Proč: Česko má často technologická řešení bez pochopeného problému.

  • Nástroje: rozhovory, datový audit, lean canvas, AI readiness assessment.

✅ Příklad: Výrobní firma zjišťuje, že má obrovské ztráty v servisu kvůli prediktivní neznalosti – data má, ale neumí s nimi pracovat.

🎯 2) Definition — Vyjasni si skutečný problém a formuluj výzvu

  • Co dělat: Překlop zjištění do jasného zadání:

    • Co je opravdu důležité zlepšit?

    • Kde bude měřitelný přínos?

    • Kdo bude muset spolupracovat?

  • Proč: Bez přesného zadání vznikají AI projekty „do šuplíku“.

  • Nástroje: problem statements, impact map, OKRs, value proposition canvas.

✅ Příklad: „Potřebujeme systém, který nám umožní predikovat poruchy s 80% přesností a tím snížit náklady na servis o 20 %.“

🛠 3) Develop — Vyvíjej ve spolupráci s uživateli a experty

  • Co dělat: Navrhni a testuj prototyp řešení v malém:

    • Využij AI modely, workflow nástroje, low-code.

    • Zapoj zákazníky a zaměstnance (co-creation).

    • Neboj se chyb – testuj rychle, opravuj.

  • Proč: AI musí být srozumitelná a použitelná, jinak se neuchytí.

  • Nástroje: agile sprinty, design thinking, datová laboratoř, demo days.

✅ Příklad: Tým vytvoří jednoduchou AI aplikaci, která hlídá vzorce chybovosti a dává včasné varování technikům.

🚀 4) Delivery — Zavedení do praxe a skutečný impakt

  • Co dělat: Nasaď, změř a škáluj.

    • Zajisti školení, změnu procesů, změnu kultury.

    • Měj metriky – nejen ROI, ale i spokojenost, dopad, důvěru.

    • Připrav změnu na další iteraci.

  • Proč: Bez zavedení do reality a změny chování se inovace nikdy „nestane“.

  • Nástroje: change management, lean delivery, feedback loops, AI governance.

✅ Příklad: AI systém snížil poruchovost o 22 %, firma ho nasazuje i na další produkty. Zaměstnanci reportují lepší pracovní klid.

Upgradujeme organizace

Ozvěte se ještě dnes a začněte měnit s námi věci k lepšímu. Pojďme posilovat konkurenceschopnost firem, vyladit spolupráci vašich lidí & technologií a rozvíjet vaše talenty & kompetence, smysluplnost a efektivitu díky teamware pro spolupráci organické a umělé inteligence.

Propojete se s námi a zapojte se do naší KOMUNITY tady.