המנהלים שלכם מבולבלים
וזה עולה לכם כסף

לא נדבר על מה זה AI או איך פותחים חשבון ב-ChatGPT. נדבר על מה שאף אחד לא מדבר עליו — איך להיות מנהל כשה-AI הפסיק להיות משהו חמוד שכותב ברכות יום הולדת

Klarna פיטרו 700 אנשים והתגאו בזה. שנה אחרי — חזרו לגייס. 55% מהחברות שפיטרו בגלל AI מתחרטות. אז מי באמת בסיכון — ומי דווקא נדרש עכשיו יותר מתמיד?

חמש תכונות שה-AI לא יודע לעשות במקומך: תחושת בטן ניהולית, שיפוט מוסרי, קריאה של דינמיקה צוותית, יצירת משמעות, והיכולת לקרוא אנשים. תגלו מה שלכם

הבת שלי בת שש הסבירה לי שאם רוצים לבדוק את אבא, שואלים את גוגל. העובדים שלכם עושים בדיוק את אותו הדבר. אז מאיפה סמכות מגיעה אם לא מידע? מבהירות. (אנלוגיית Waze שתשנה לכם את הראש)

סיגל בנתה תוכנית "מושלמת" עם ChatGPT — 47 שלבים, לוחות זמנים, הכל. רק שלא היה לה סיכוי לעבוד. למה? כי חסר לה מה שרק אתם יודעים. על קונטקסט, יציבות, ואיך נותנים לצוות תחושת ביטחון כשהכל סביב רועד

רונן מתקשר בפאניקה — דני, אחד הכי טובים שלו, יושב מולו ושואל אם הוא מיותר. חצי בציניות, חצי ברצינות. איך עונים לזה? (רמז: "אל תדאג" זה בדיוק מה שלא צריך להגיד)

הכרה ← הכלה ← חידוד ערך ← שותפות. מודל פרקטי שתוכלו להשתמש בו כבר מחר. גם: מה עושים עם רותי מהנהלת חשבונות שעובדת 15 שנה ומסרבת לגעת ב-AI?

ה-Framework של Feller & Dakan שנלמד באוניברסיטאות ונבחר על ידי Anthropic כמוצלח ביותר. שלוש דרכים: אוטומציה, שותפות לחשיבה, ו-Agent. לכל אחת — דוגמאות מהשטח שתזהו מיד

מה כן להעביר ל-AI ומה להשאיר לעצמכם. איך לפרק משימות ביחד עם ה-AI — כולל דוגמה של בניית תוכנית שיווק שנתית שלב אחרי שלב

שלושה רכיבים של הנחיה טובה: תיאור התוצר, תהליך עבודה, התנהגות רצויה. עם Before & After שמדגימים את ההבדל בין "תכין מצגת" לבין משהו שבאמת עובד

צ'ק-ליסט 7 שניות לבדיקת תוצרי AI — עובדות, לוגיקה, קהל, פרטיות. ושלושה מישורי אחריות שכל מנהל חייב להכיר (כי אם העובד שלכם טעה עם AI, מי אחראי?)

נועה מבולבלת — גל סיים מחקר ב-3 ימים במקום שבועות. עובד מוכשר או פשוט יודע לעבוד עם AI? שלושה מדדים חדשים: שיפוט ביקורתי, קונטקסט ארגוני, חיבורים אנושיים

שני כלים שאפשר להשתמש בהם כבר בשיחת ה-1-on-1 הבאה: מבחן הקצה ("מה אם התקציב ייחתך ב-30%?") ותרגיל חלוקת הקרדיט. גם: בדיקה אם המדדים שלכם עדיין הגיוניים