سناریوی آموزش سازمانی
رابط فارسی، دادهٔ ساختگی و جریان تصمیم برای ارزیابی تجربه؛ بدون اتصال به دادهٔ مشتری.
حوزهٔ پایلوت ۰۱ آموزش و توسعه سازمانی
نمونهٔ عمومی · MVP سازمانی با سلول مستقل
از دادههای پراکنده، مسیر رشد قابلاندازهگیری بسازید.
در MVP اختصاصی، الفجیپیتی دادههای HR، LMS و سامانههای قدیمی را از API یا عاملهای کنترلشده میگیرد؛ سپس پس از تأیید انسان، آنها را به بینش مستند، برنامهٔ یادگیری و سنجش اثر تبدیل میکند.
- Tenant اختصاصی
- استخراج فقطخواندنی
- تأیید انسانی
- شواهد و تازگی داده
- ۰۱دادهٔ خامHR / LMS / اسناد
- ۰۲تأیید انساندامنه و کیفیت
- ۰۳بینش مستندمنبع و محدودیت
- ۰۴مسیر یادگیرینقش و مهارت
- ۰۵سنجش اثررویداد و نتیجه
وضعیت شفاف محصول
آنچه میبینید، دقیقاً همان چیزی است که نامگذاری شده.
دموی عمومی، هستهٔ آزمودهشده و الزام پذیرش زنده با هم مخلوط نمیشوند.
رویداد یادگیری و Insight مستند
دوره، تخصیص، پیشرفت append-only، KPI قطعی و روایت تحلیلی متصل به snapshot شواهد.
عامل مرورگر و دسکتاپ
اجرای محدود، allowlist، redaction، تأیید مرحلهای و trace تغییرناپذیر پیش از عرضه.
یک مسیر واقعی، نه فهرست قابلیتها
مدیر آموزش باید بداند «امروز کجا مداخله کند؟»
سناریوی «گروه صنعتی سپهر» کاملاً ساختگی است. هدف آن نمایش رابطهٔ میان داده، شاهد، تصمیم و نتیجه است؛ نه ادعای همکاری با یک سازمان واقعی.
بازکردن سناریوی نمایشی-
۰۱Collect
سیگنالهای پراکنده یکجا ثبت میشوند.
ساختار نقش از HR، تکمیل دوره از LMS و شواهد کار از فرمهای تأییدشده وارد Data Hub میشود.
- رکورد نمونه
- ۱٬۲۸۴
- نیازمند بررسی
- ۲۷
-
۰۲Confirm
انسان دامنه و کیفیت را تأیید میکند.
رکورد ناسازگار رد میشود و کل batch بدون ثبت ناقص متوقف میماند؛ هیچ ارزیابی کارکنان صرفاً با حدس مدل پذیرفته نمیشود.
- نرخ انطباق
- ۹۷٫۹٪
- مسئول بررسی
- L&D Ops
-
۰۳Act
یک اقدام کوچک و قابلسنجش پیشنهاد میشود.
بهجای یک برنامهٔ عمومی، مسیر چهار هفتهای برای یک cohort محدود پیشنهاد و مالک اقدام مشخص میشود.
- جامعهٔ هدف
- ۳۲ نفر
- گیت موفقیت
- +۱۵٪
Data Acquisition Fabric
داده وارد میشود؛ تصمیم بدون شاهد خارج نمیشود.
سه مسیر جمعآوری با سه سطح اعتماد. API مسیر اول است؛ UI automation فقط برای سامانهٔ فاقد API.
A / 01
MVP · REST batch آزموده در PostgreSQL
API REST ساختیافته
Batch رویداد پیشرفت با schema validation، idempotency، checkpoint و provenance تا سطح رکورد؛ webhook و file adapter پس از MVP.
- credential محدود و tenant-scoped؛ تست محلی پاس، در انتظار staging
- idempotency و incremental sync
- رد fail-closed رکورد ناسازگار
B / 02
MVP attended · build و ۵۰ تست محلی
AI Web Browser Agent
برای سامانههای legacy: ابتدا observe و plan، سپس استخراج schema-based از دامنههای allowlisted.
- فقط GET / HEAD و استخراج ساختیافته
- preview و تأیید پیش از run
- بدون screenshot، download، upload یا script
C / 03
MVP attended · build و ۵۰ تست محلی
AI Desktop Agent
عامل امضاشدهٔ محلی، فقط با شروع صریح کاربر و انتخاب پنجره یا برنامهٔ مجاز.
- device enrollment و pause فوری
- app/window allowlist
- خروجی ساختیافته، نه ضبط دائمی
PLAN
PREVIEW
HUMAN APPROVAL
EXECUTE
AUDIT
Anatomy of an Insight
AI Insight باید قابل پرسش، رد و پیگیری باشد.
عددها را سرویس تحلیلی قطعی محاسبه میکند. موتور MVP بدون سرویس مدل بیرونی و فقط از facts حداقلی، روایت و پیشنهاد میسازد؛ هر provider مدلمحور آینده نیز باید همان کنترل snapshot و عدد را پاس کند.
- منبع و watermark
- تازگی و اندازهٔ نمونه
- confidence و محدودیت
- مالک اقدام و بازخورد
دادهٔ ساختگی
اطمینان تحلیلی ۸۱٪
INSIGHT / LND-024
ریسک توقف مسیر «نگهداری پیشبینانه» در شیفت B بالاتر از baseline است.
از ۳۲ تخصیص فعال، ۹ نفر در هفت روز گذشته رویداد یادگیری نداشتهاند. توقف بیشتر در درس دوم دیده میشود؛ پیشنهاد: جلسهٔ ۲۰ دقیقهای مربی و خردکردن تمرین دوم.
نرخ توقف cohort
۲۸٪
baseline ساختگی: ۱۴٪
- مبتنی بر
- ۳۲ تخصیص / ۱۸۶ رویداد
- آخرین داده
- امروز ۰۹:۴۰
- منابع
- LMS-03 · HR-ROLE-02
- محدودیت
- دادهٔ نتیجهٔ شغلی هنوز متصل نیست
اقدام پیشنهادی
بررسی ۹ مورد بدون فعالیت توسط مدیر cohort
Organizational Learning OS
آموزش از کاتالوگ شروع نمیشود؛ از فاصلهٔ نقش تا توانمندی شروع میشود.
سرپرست نگهداری
۴ مهارت هدف · سطح مورد انتظار ۳
تحلیل علائم خرابی
سطح تأییدشده ۱٫۸ از ۳
مسیر چهار هفتهای
microlearning · تمرین · مربی
گیت سنجش اثر
کاهش خطای تشخیص در سناریوی آزمون
تعریف نقش و مهارت
taxonomy اختصاصی سازمان، نه فهرست عمومی ثابت.
ارزیابی با شاهد
self-assessment همراه تأیید مدیر و artifact مجاز.
تخصیص و پیشرفت
deadline، event، history و audit برای هر مسیر.
Coach و محتوای grounded
پاسخ و تولید محتوا فقط از منابع مجاز همان tenant.
Human authority by design
عامل، اختیار نامحدود ندارد.
سطح ریسک، پیش از اجرا تعیین میشود. حذف، پرداخت و تصمیم پرسنلی در MVP مسدود است.
سطحنمونهرفتار
L0API read با schema مصوباجرای policy-based
L1Browser/Desktop readتأیید plan و دامنه
L2submit / upload / sendدر MVP غیرفعال
L3حذف / پرداخت / تصمیم HRمسدود و غیرقابل override عمومی
Dedicated deployment stamp · target architecture
هر مشتری، یک سلول مستقل.
الگوی استقرار هدف یک محصول و release مشترک است؛ اما runtime، پایگاهداده، storage، کلیدها، audit، backup و دامنه برای هر سازمان جدا خواهد بود. نسخهٔ مستقل customer-managed نیز جزو مسیر تحویل است.
مشاهدهٔ معماری در ارائه
CONTROL PLANE
version · health · backup status
بدون محتوای مشتری
OIDC / SSO
ALEF APP
ALEF API
POSTGRES
OBJECT STORE
AGENT WORKERS
AUDIT
BACKUP
از vertical اول به سیستم سازمانی
یک ستون فقرات داده؛ چند دامنهٔ تصمیم.
پایلوت از L&D شروع میشود. پس از اثبات کیفیت داده و حاکمیت، همان قراردادها به واحدهای دیگر گسترش مییابد.
پایلوت ۹۰ روزه
یک مسئله، یک cohort، یک معیار موفقیت.
قرارداد پایلوت بر اساس scope و مرز داده قیمتگذاری میشود؛ نه با یک عدد مبهم برای همهٔ سازمانها.
-
روز ۰–۳۰
کشف و اتصال امن
تعریف نقشها، منابع مجاز، baseline و یک connector اول.
خروجی: data contract + threat model -
روز ۳۱–۶۰
اجرای مسیر یادگیری
تخصیص، پیشرفت، داشبورد مدیر و اولین Insight مستند.
خروجی: cohort فعال + evidence snapshot -
روز ۶۱–۹۰
سنجش و تصمیم توسعه
مقایسه با baseline، مرور audit و تصمیم go / adjust / stop.
خروجی: گزارش اثر + runbook استقرار
SUCCESS GATE
کیفیت داده، پذیرش کاربر و یک outcome قابلاندازهگیری
طراحی پایلوت اختصاصی
شروع با شفافیت