ZapierがAI活用能力を業務の一部に組み込んだ方法：評価基準から導入まで
Thursday, August 20
1 PM ET
評価基準によって、AIの習熟度を定義することができる。従業員を流暢に話せるようにすることはできない。
AIに関する理解度フレームワークを公開することは、期待値を高め、共通言語を確立する上で進歩と言える。しかしその後、従業員はツール、時代遅れの研修、多忙な業務、そして「良い」状態とはどういうものなのかを疑問に思う管理職といった問題に直面する。
その枠組みは正しいかもしれない。それに関する従業員体験は不完全である。
Zapierは別の道を歩んだ。AIの広範な普及は、最初の正式な基準が策定される以前から始まっていた。同社はその後、この評価基準を用いて、従業員が既に実践し始めていた行動に共通の用語を与え、その用語を採用、オンボード、業績基準、ゴールデンPaths、同僚学習、および管理者の期待と結びつけた。
Zapierの人材担当副社長であるトレイシー・セント・ディック氏と、学習・開発担当ディレクターのコリン・モナハン氏が、ZapierがどのようにしてAIの活用能力を業務の一部にしたのか、その実践的な事例を詳しく解説します。彼らは、何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのか、基準を引き上げる前に組織が何を準備する必要があったのか、そしてZapierがツールの使用状況だけでなく、業務の変化をどのように捉えているのかを共有するでしょう。
このセッションは、AI変革、人材、人事、人材育成、人事オペレーション、IT部門のリーダーで、企業全体のAIに関する期待を日々の行動に移す責任を担う方々を対象としています。
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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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