实际发生了什么？
明确目标、人员、交接、信息缺口、规则、异常和限制。
示例案例研究
让分散的工作流程 在尝试自动化之前先变得清晰。
实际演示 Zeinethra 如何围绕一个运营挑战连接人员、信息、决策和系统。
挑战
请求来自多个渠道，责任归属难以看清。
问题不仅是缺少应用程序，而是信息、责任和决策在分散的运营模式中各自流动。
当前接收渠道
电子邮件请求到达时，有用的背景信息分散在主题、正文和附件中。
当前情况责任归属不明
请求在分散的渠道间流转时，背景被反复说明，交接增多，异常情况难以发现。
互联的未来状态
跟随请求，了解技术在哪些环节提供帮助、人员在哪些环节承担责任。
选择阶段，查看所需信息、系统行为和人员责任。
所选阶段
收到请求
统一的引导式入口采集请求，并确认其已进入工作流程。
所需背景
请求人、所需服务、优先级、地点和辅助背景。
系统支持
创建唯一编号，记录时间并确认收件。
人员责任
请求人确认提交的信息准确且适当。
从理解到证据
三个问题引导工作。
目标是在选定技术或宣称成果之前，让运营模式可以被测试。
哪些环节需要连接？
设计未来流程、界面、集成、职责和决策点。
需要哪些证据？
制作体验原型，验证真实场景、异常、易用性和保护措施。
负责任的智能
AI 可以呈现背景，但重大决策仍由人负责。
AI 可以辅助
检查完整性总结背景建议分派责任由人负责的决策
审查不确定性、批准优先级、解决异常并授权结果。
证据始终可见
源信息决策历史责任人待验证的指标
先定义何为改进，再宣称成功。
在调研阶段建立基线，并通过原型和实施测试这些指标。
当前指标请求完整性
跟踪每项请求是否包含启动工作所需的信息，减少可避免的追问。
这些是拟议指标，并非客户成果报告或业绩声明。
应用方法
提出真实的运营问题，先从理解它开始。
Zeinethra 可以探索答案是否是流程改进、系统集成、数字工作流程、负责任的自动化或这些方式的组合。