Wie Zapier KI-Flüssigkeit vom Bewertungsraster bis zum Rollout zum Teil des Jobs gemacht hat
Thursday, August 20
1 PM ET
Ein Bewertungsraster kann KI-Flüssigkeit definieren. Es kann die Mitarbeiter nicht fließend machen.
Die Publishing eines KI-Flüssigkeitsrahmens ist ein Fortschritt, weil es Erwartungen und eine gemeinsame Sprache schafft. Doch dann kehren die Mitarbeiter zu Tools, veralteten Schulungen, überfüllten Prioritäten und Managern zurück, die sich fragen, wie "gut" aussieht.
Das Rahmenwerk könnte richtig sein. Das Mitarbeitererlebnis ist unvollständig.
Zapier schlug einen anderen Weg ein. Die breite Einführung von KI erfolgte vor der ersten formellen Bewertungsmatrix. Das Unternehmen nutzte dann die Rubrik, um gemeinsame Sprache für das Verhalten zu geben, das Mitarbeiter bereits zu praktizieren begonnen hatten – und verband diese Sprache mit Einstellung, Onboarding, Leistungsstandards, Golden Paths, Peer-Learning und Erwartungen der Manager.
Begleiten Sie Tracy St. Dic, Zapiers VP of Talent, und Colin Monaghan, Zapiers Director of Learning & Development, für einen offenen Playbook-Einblick, wie Zapier KI-Flüssigkeit in den Job integriert hat. Sie teilen mit, was funktioniert hat, was nicht, was die Organisation bieten musste, bevor die Messlatte höher gelegt wurde, und wie Zapier nach veränderten Aufgaben sucht, anstatt nur Tools zu nutzen.
Diese Sitzung richtet sich auf KI-Transformation, Talente, Personal, Lernen und Entwicklung, HR Operations und IT-Führungskräfte, die dafür verantwortlich sind, unternehmensweite KI-Erwartungen in tägliches Verhalten umzuwandeln.
Spar dir deinen Platz. Aufnahme, die mit den Anmeldern geteilt wird.
We'll go deep on:
– How to define fluency without tying it to today's tools: the four durable behaviors in Zapier's model—Mindset, Strategy, Building, and Accountability—and the progression from Capable to Adoptive to Transformative.
– How Zapier made one standard part of the employee experience: how AI fluency appears across hiring, onboarding, existing performance standards, Golden Paths, and manager reinforcement without becoming another disconnected rating system.
– How learning stays current while the tools keep changing: why polished courses and resource libraries aged too quickly, and how peer demos, short Looms, team meetings, hack weeks, and embedded AI transformation managers carry role-specific learning instead.
– What the organization must provide before it raises expectations: approved tools, access, useful guidance, clear governance, manager support, and protected time to practice.
– How Zapier measures changed work: moving beyond logins and adoption to evidence that teams work faster, produce better work, build repeatable systems, or create value they could not create before.
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