{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","hash":"05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

ChatGPT: Как научить формулировать правильные OKR?

Сейчас только ленивый не пробует использовать ChatGPT для самых разных целей. Результаты впечатляют, но нельзя выключать критическое мышление, и, если нет экспертизы в содержании того, что генерит нейросеть, то не стоит доверчиво считать ее творчество за истину. При этом, ее можно обучать самим под свой контекст.

Например, передо мной стояла задача нагенерить для воркшопа разные бизнес-кейсы с OKR уровня компании и примерами OKR отделов (так как мы не можем в силу конфиденциальности использовать реальные примеры от наших клиентов).

Для тех, кто не в теме, кратко объясню, что такое OKR (Objective and Key Results).

OKR - это система исполнения стратегических целей, которая позволяет компании и входящим в нее командам гибко (agile), согласованно, сфокусированно двигаться к ясным и амбициозным целям и ключевым результатам.

Название система получила благодаря особенной формулировке целей - лаконичной и мотивирующей, и в то же время с конкретными измеримыми показателями результата.

Первый результат, который выдал ChatGPT, был далек от идеала, он совершил самые распространенные ошибки - сформулировав громоздкие Objective, и ключевые результаты в виде задач. Надо понимать, что он обучался на общем обилии информации в сети, где плохих примеров тоже хватает. И поэтому приходилась моя экспертиза OKR тренера и насмотренность более чем 60 внедрений в российских и зарубежных компаниях.

Вот пример, как я обучала ChatGPT

1) дала полный заготовленный ранее нашей командой вручную пример

2) дала наш чек-лист проверки качества OKR

3) После получения первого результата, я еще раз попросила ChatGPT скорректировать кейс, чтобы привести его в соответствие с OKR компании и с каждым отделом, а также сделать цели более вдохновляющими и качественными, используя не более 7 слов. Ключевые результаты должны быть ориентированными на результат, количественными, измеримыми на регулярной основе и амбициозными.

Пример OKR, который мне выдал ChatGPT до обучения

Project Management Department Objective: Create a seamless, efficient, and effective project management process that delights our clients

Key Results:

Streamline project management process and eliminate bottlenecks to make it more efficient.

Improve communication and transparency with clients throughout the project.

Increase the number of projects completed on time and within budget by proactively identifying and addressing potential issues.

Foster a culture of continuous improvement within the project management team, encouraging experimentation and learning from both successes and failures.

Вот что получилось после обучения

Project Management Department Objective: "Streamline project delivery"

Key Results:

Simplify project management by 15%

Enhance on-time completion by 25%

Decrease project delays by 20%

Elevate client satisfaction by 10%

Это выглядит уже ближе к реальным OKR. Лучше конечно использовать не проценты, а абсолютные значения, но для игрового кейса такого примера вполне достаточно. Таким образом, мы смогли улучшить результаты ChatGPT и создать более эффективные OKR для нашего воркшопа. При помощи некоторого обучения и корректировки, ChatGPT может стать полезным инструментом для компаний, стремящихся оптимизировать свою стратегию OKR. При этом, не отключайте здравый смысл, критическое мышление и, конечно, собственную экспертизу в бизнесе и OKR.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда