تحول ساختار تیم‌های توسعه نرم‌افزار

تحول ساختار تیم‌های توسعه نرم‌افزار
از مدل سنتی تا Low-Code/No-Code با ابزارهای هوش مصنوعی
دانیال سمیعی
استادیار گروه مدیریت دولتی
دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین
متخصص تحول دیجیتال و مدیریت فناوری اطلاعات
چرا این موضوع اهمیت دارد؟
کمبود نیروی فنی و نیاز به تحویل سریع‌تر راهکارها، مسیر را برای پلتفرم‌های No-Code/Low-Code و ابزارهای هوش مصنوعی هموار کرده است
۷۰٪
تا سال ۲۰۲۵
بر اساس پیش‌بینی گارتنر، تا سال ۲۰۲۵ حدود ۷۰٪ از نرم‌افزارهای جدید توسط فناوری‌های Low-Code/No-Code توسعه خواهند یافت
در مقایسه با کمتر از ۲۵٪ در سال ۲۰۲۰
مفهوم توسعه‌دهنده شهروندی
کارمندان غیر‌فنی
بدون پیش‌زمینه برنامه‌نویسی اپلیکیشن می‌سازند
ابزارهای Low-Code/No-Code
رابط‌های بصری و کشیدنی-رهاکردنی
حل بحران کمبود
پاسخ به کمبود ۸۵ میلیون برنامه‌نویس تا ۲۰۳۰
اهداف کارگاه
01
بررسی تکامل ساختار تیم‌ها
از مدل‌های سنتی تا تیم‌های Low-Code/No-Code
02
معرفی پلتفرم‌ها و ابزارها
n8n، Zapier، Vercel v0، Replit، Cursor، Bolt و سایر ابزارهای پیشرفته
03
کاربرد هوش مصنوعی
در ابزارهای توسعه و همکاری
04
مطالعات موردی
تجربیات عملی تیم‌های پیشرو جهان
محورهای اصلی کارگاه
مقدمه و ضرورت موضوع
بررسی وضعیت فعلی و نیازها
مقایسه تیم‌های سنتی و مدرن
تحلیل تفاوت‌ها و مزایا
معرفی ابزارها و پلتفرم‌ها
بررسی عملی امکانات
مطالعات موردی
تجربیات واقعی سازمان‌ها
چالش‌های توسعه سنتی
کندی در تحویل
وابستگی‌ها و سلسله‌مراتب پیچیده
انباشت وظایف در IT
صف طولانی پروژه‌های در انتظار
Scope Creep
خزش دامنه و طولانی شدن پروژه‌ها
شکاف کسب‌وکار - IT
عدم درک متقابل نیازها
ساختار تیم سنتی
1
1
توسعه‌دهنده فرانت‌اند
رابط کاربری
2
2
توسعه‌دهنده بک‌اند
منطق سرور
3
3
کارشناس پایگاه‌داده
مدیریت داده
4
4
متخصص UX/UI
طراحی تجربه
5
5
تستر
تضمین کیفیت
6
6
مدیر پروژه
هماهنگی
ویژگی‌های تیم‌های Low-Code
کوچک و چابک
تیم‌هایی با تمام مهارت‌های لازم برای تبدیل ایده به محصول
نقش‌های چندگانه
اعضا می‌توانند نقش‌های مختلف را بر عهده گیرند
سرعت بالا
کاهش وابستگی و افزایش هماهنگی
Developer and...
رویکرد جدید تیم‌سازی
در تیم‌های Low-Code، هر نفر یک "توسعه‌دهنده و ..." است:
توسعه‌دهنده/تستر
توسعه‌دهنده/اسکرام‌مستر
توسعه‌دهنده/طراح UX
توسعه‌دهنده/تحلیل‌گر کسب‌وکار
دلایل گرایش به Low-Code/No-Code
1
چابکی و سرعت بیشتر
راه‌اندازی سریع‌تر ابتکارات دیجیتال
2
رفع کمبود برنامه‌نویس
توانمندسازی نیروهای غیرفنی
3
همکاری نزدیک
مشارکت کارشناسان دامنه با IT
4
کاهش هزینه
صرفه‌جویی در منابع و زمان
آمار مهم Low-Code
90%
کاهش زمان توسعه
نسبت به روش‌های سنتی
$4.4M
ارزش افزوده
طی سه سال برای هر شرکت
2
جایگزینی نیرو
کاهش نیاز به استخدام توسعه‌دهنده
مدل تیم‌های ترکیبی (Fusion Teams)
تیم چند‌تخصصی که کاربران کسب‌وکار را در کنار متخصصان IT قرار می‌دهد
1
مدیر پروژه
پیگیری زمان‌بندی و بودجه
2
تحلیل‌گر کسب‌وکار
جمع‌آوری و ترجمه نیازها
3
توسعه‌دهنده شهروندی
ساخت بخش‌های Low-Code
4
خبره حوزه
نماینده واحد کسب‌وکار
5
توسعه‌دهنده حرفه‌ای
کدنویسی پیچیده و مربیگری
6
متخصص IT/DevOps
امنیت، استقرار و تست
مزایای تیم‌های ترکیبی
مقیاس‌بخشی توسعه
IT دیگر گلوگاه انحصاری نیست
تحقق سریع‌تر ایده‌ها
بیشتر ایده‌ها تبدیل به اپلیکیشن می‌شوند
کاهش ریسک
نظارت فنی در کنار چابکی
بهره‌وری بالاتر
تمرکز IT روی کارهای پیچیده
ابزارهای اتوماسیون گردش‌کار
پلتفرم‌های iPaaS برای یکپارچه‌سازی سرویس‌های مختلف بدون کدنویسی
Zapier
پیشگام اتوماسیون ساده با بیش از ۶۰۰۰ اتصال
n8n
متن‌باز و خود-میزبان با امکان کدنویسی
Make
رابط بصری منعطف و ویژگی‌های پیشرفته
Zapier: اتوماسیون برای همه
ویژگی‌های کلیدی
۶۰۰۰+ اتصال از پیش‌ساخته
رابط ساده برای کاربران غیرفنی
راه‌اندازی سریع در چند دقیقه
مدل پرداخت به‌ازای Task
مناسب برای:
مبتدیان و تیم‌های غیرفنی که نیاز به شروع سریع دارند
نقاط ضعف
هزینه بالا در مقیاس‌های بزرگ
محدودیت در کدنویسی سفارشی
مدیریت خطای پایه
n8n: انعطاف متن‌باز
متن‌باز و رایگان
امکان میزبانی داخلی و کنترل کامل
رابط گره‌محور
طراحی جریان‌های کاری پیچیده
قابلیت اسکریپت‌نویسی
جاوااسکریپت/پایتون برای منطق سفارشی
پشتیبانی AI
یکپارچگی با LangChain برای هوش مصنوعی
Make: تعادل بین قدرت و سادگی
مزایا
۱۵۰۰+ کانکتور
رابط بصری پیشرفته
مدیریت خطای قوی
قیمت متعادل
ویژگی‌های برجسته
تبدیل داده پیچیده
کنترل جریان شاخه‌ای
Debug و بررسی اجراها
مناسب تیم‌های نیمه‌فنی
مقایسه پلتفرم‌های اتوماسیون
پلتفرم‌های ساخت اپلیکیشن
Microsoft Power Apps
پلتفرم سازمانی با یکپارچگی Office 365
Bubble
توسعه کامل وب‌اپلیکیشن برای استارتاپ‌ها
OutSystems/Mendix
Low-Code سازمانی برای شرکت‌های بزرگ
Microsoft Power Platform
Power Apps
ساخت اپلیکیشن‌های کسب‌وکار
Power Automate
خودکارسازی فرآیندها
Power BI
تجزیه‌وتحلیل و گزارش‌گیری
Power Virtual Agents
چت‌بات‌های هوشمند
ورود هوش مصنوعی به توسعه
ظهور مدل‌های هوش مصنوعی زبانی انقلابی در ابزارهای برنامه‌نویسی ایجاد کرده است
توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند از دستیارهای کدنویسی مبتنی بر AI بهره بگیرند که:
بخش‌هایی از کد را خودکار تکمیل می‌کنند
کل ساختار برنامه را از توضیحات طبیعی تولید می‌کنند
اشکالات را شناسایی و رفع می‌کنند
GitHub Copilot: پیشگام دستیاری هوش مصنوعی
ویژگی‌های کلیدی
مبتنی بر GPT-3 از OpenAI
یکپارچگی عمیق با VS Code
تکمیل کد هوشمند بر اساس بافت
تولید توابع کامل از کامنت‌ها
آمار عملکرد
۳۰٪ از پیشنهادات پذیرفته می‌شود
افزایش بهره‌وری گزارش‌شده توسط کاربران
Replit: IDE آنلاین همکاری‌محور
محیط برنامه‌نویسی ابری
IDE کامل در مرورگر با قابلیت همکاری آنی
Ghostwriter AI
دستیار هوشمند برای تکمیل، توضیح و رفع اشکال کد
مناسب یادگیری
پلتفرم ایده‌آل برای آموزش و نمونه‌سازی سریع
Cursor: ادیتور کد هوشمند
Fork شده از VS Code
محیط آشنا با قابلیت‌های AI پیشرفته
گفتگو با کدبیس
درک کل پروژه و پاسخ به سوالات
تکمیل فوق‌سریع
پیشنهادات سریع‌تر از حرکت دست
ویرایش چندفایلی
تغییرات سراسری با یک درخواست
Bolt: توسعه Full-Stack با AI
ویژگی‌های منحصربه‌فرد
توسعه کامل فرانت‌اند و بک‌اند
WebContainer داخل مرورگر
ساخت از توضیح طبیعی
استقرار زنده بلافاصله
مناسب برای
نمونه‌سازی سریع ایده‌ها
ساخت MVP
توسعه‌دهندگان کم‌تجربه
راه‌اندازی پروژه پایه
Vercel v0: طراح رابط کاربری هوشمند
01
توصیف کامپوننت
توضیح کامپوننت موردنظر به زبان طبیعی
02
تولید کد React
ایجاد کامپوننت با کتابخانه‌های معتبر
03
پیش‌نمایش زنده
مشاهده نتیجه به‌صورت همزمان
04
انتقال به IDE
استفاده در پروژه اصلی
مقایسه ابزارهای AI کدنویسی
Microsoft Teams و هوش مصنوعی
خلاصه‌سازی جلسات
تولید خودکار نکات کلیدی و وظایف
ترجمه بلادرنگ
زیرنویس و ترجمه به ۴۱ زبان
جستجوی هوشمند
یافتن محتوا بر اساس بافت کاری
Microsoft 365 Copilot
Word
تولید مستندات و قراردادها از توضیح ساده
PowerPoint
ساخت اسلایدها با دستور زبان طبیعی
Excel
تحلیل داده و پیشنهاد فرمول‌ها
Outlook
پاسخ هوشمند و مدیریت ایمیل
Google Workspace و Duet AI
کمک نگارش
تولید متن در Gmail و Docs
تولید تصویر
ایجاد تصاویر منحصربه‌فرد در Slides
تحلیل داده
سازماندهی اطلاعات در Sheets
بهبود جلسات
پس‌زمینه سفارشی و یادداشت خودکار
Google Cloud و Duet AI
قابلیت‌های توسعه‌دهنده
تکمیل کد با مدل Codey
چت‌بات فنی در کنسول
شناسایی مشکلات امنیتی
پیشنهاد رفع اشکال خودکار
AppSheet + AI
ساخت اپ با گفتگو:
"اپلیکیشنی برای ثبت ساعات کاری می‌خواهم"
AI سوالات تکمیلی پرسیده و اپ را می‌سازد
آمار استفاده از AI در Workspace
۱۸۰B
استفاده در سال گذشته
کاربران ۱۸۰ میلیارد بار از پیشنهادات هوش مصنوعی گوگل در نوشتن ایمیل و اسناد استفاده کرده‌اند
این آمار نشان‌دهنده مقیاس عظیم به‌کارگیری AI در کارهای روزمره است
مطالعه موردی: Toyota
شرکت تویوتا با فراهم کردن Microsoft Power Platform برای کارکنان:
400+
اپلیکیشن ساخته‌شده
توسط کارکنان خط مقدم
80%
هدف توسعه
توسط واحدهای کسب‌وکار
100%
ثبت اپلیکیشن‌ها
نظارت و تأیید قبل از انتشار
نمونه‌هایی از اپ‌های تویوتا
بازرسی کیفیت
ابزارهای کوچک برای بازرسی کیفیت در کارخانه
غربالگری سلامت
فرم‌های غربالگری کارکنان در دوران پاندمی
مدیریت ایمنی
سیستم‌های کنترل ایمنی و انطباق
گزارش‌گیری
ابزارهای خودکار برای تولید گزارش‌ها
مطالعه موردی: Schneider Electric
دستاوردها
۶۰ اپلیکیشن در ۲۰ ماه
کمتر از ۱۰ هفته برای هر اپ
۷ ماه زمان بازگشت سرمایه
بهره‌وری بالاتر گزارش‌شده
حوزه‌های کاربرد
اتوماسیون منابع انسانی
مدیریت زنجیره تامین
سیستم‌های داخلی
گزارش‌گیری مدیریتی
مطالعه موردی: Ricoh
1
چالش
بازنشستگی سیستم‌های قدیمی
2
راه‌حل
پیاده‌سازی پلتفرم Low-Code
3
نتیجه
بازگشت سرمایه ۲۵۳٪
نکات کلیدی موفقیت
حکمرانی قوی
مرکز تعالی
آموزش کارکنان
کنترل امنیت
تغییر فرهنگ
استفاده از AI در تیم‌های حرفه‌ای
GitHub
"تیم‌های داخلی با Copilot توانسته‌اند کدزنی را تسریع و رضایت توسعه‌دهندگان را افزایش دهند"
Dropbox
"دستیار هوشمند داخلی برای خواندن مستندات فنی و پاسخ به پرسش‌های مهندسان"
Google
"ابزارهای داخلی گوگل برای تیم‌های غیرمهندسی با AppSheet ساخته شده‌اند"
چالش‌های امنیتی AI
پژوهش دانشگاه NYU نشان داد که Copilot ممکن است کدهای ناامن تولید کند
ضرورت نظارت انسانی
بازبینی کد تولیدشده توسط AI
آموزش تیم
شناسایی مشکلات امنیتی در کد AI
ابزارهای تست
بررسی خودکار آسیب‌پذیری‌ها
سیاست‌گذاری
تعریف چارچوب استفاده امن
آینده تیم‌های توسعه
آینده توسعه نرم‌افزار ترکیبی از خلاقیت انسانی و توان ماشینی خواهد بود
1
برنامه‌نویسان چندبرابر بهره‌ورتر
با کمک هوش مصنوعی
2
ورود غیربرنامه‌نویسان
با پلتفرم‌های Low-Code
3
تمرکز بر خلاقیت
کارهای روتین به AI
توصیه اول: ایجاد ساختار حمایتی
مرکز اجرای سازمانی
پشتیبانی IT و مدیریت ریسک
مرکز تعالی
راهبری فنی و آموزش کارکنان
چارچوب امنیتی
تضمین امنیت و کیفیت
توصیه دوم: تیم‌های چندنقشی
تشویق مدل "Developer and..." برای پرورش مهارت‌های T شکل
برنامه‌نویسان یاد بگیرند:
اصول کسب‌وکار
تجربه کاربری (UX)
تحلیل نیازمندی
مدیریت پروژه
متخصصان کسب‌وکار یاد بگیرند:
مبانی توسعه نرم‌افزار
ابزارهای Low-Code
مدل‌سازی داده
تست و کیفیت
توصیه سوم: حکمرانی و امنیت
01
تعریف Guardrails
محدودیت‌ها و دسترسی‌های مجاز
02
بررسی کدهای AI
تحلیل امنیتی خروجی‌های هوش مصنوعی
03
سیاست DLP
جلوگیری از نشت داده در ابزارهای Low-Code
04
نظارت مستمر
پایش و ارزیابی منظم
توصیه چهارم: آموزش و تغییر فرهنگ
آموزش‌های داخلی
برگزاری کارگاه‌های عملی و آموزشی
هکاتون‌های شهروندی
مسابقات ساخت اپ توسط کارمندان
تشویق و تقدیر
شناسایی و تقدیر از نوآوری‌های کارمندان
برطرف کردن ترس‌ها
اطمینان‌بخشی به کارکنان IT
توصیه پنجم: ارزیابی مستمر ابزار
فضای ابزارهای Low-Code/AI بسیار پویا است. سازمان‌ها باید:
رادار فناوری
پیگیری ابزارهای جدید
آزمایش عملی
تست pilot روی ابزارهای مناسب
ارزیابی نیاز
تطبیق با نیازهای سازمان
پذیرش تدریجی
یکپارچه‌سازی مرحله‌ای
انتخاب ابزار مناسب بر اساس نیاز
نقشه راه پیاده‌سازی
فاز ۱: ارزیابی و آمادگی
بررسی وضع موجود و تعیین اهداف
فاز ۲: پایلوت
اجرای آزمایشی روی پروژه‌های کوچک
فاز ۳: گسترش
افزایش دامنه و تعداد پروژه‌ها
فاز ۴: نهادینه‌سازی
تبدیل به فرهنگ سازمانی
شاخص‌های موفقیت (KPIs)
50%
کاهش زمان توسعه
هدف‌گذاری کاهش ۵۰٪ زمان
3x
افزایش تعداد پروژه
سه‌برابر شدن پروژه‌های تحویلی
80%
رضایت کاربران
رضایت کاربران نهایی
30%
کاهش هزینه
صرفه‌جویی در هزینه‌های توسعه
چالش‌های پیش رو
مقاومت در برابر تغییر
نگرانی کارکنان IT از تغییر نقش
مسائل امنیتی
نگرانی از کنترل کیفیت و امنیت
شکاف مهارتی
نیاز به آموزش و توسعه مهارت
یکپارچه‌سازی
ادغام با سیستم‌های موجود
راه‌حل‌های پیشنهادی
مشارکت دادن IT
نشان دادن نقش مشاورانه و راهبری
آموزش‌های مداوم
برنامه‌ریزی آموزشی منظم
شروع کوچک
پیاده‌سازی تدریجی و مرحله‌ای
اندازه‌گیری موفقیت
نشان دادن نتایج ملموس
نقش IT در دنیای جدید
مربی و راهنما
ناظر امنیت
معمار سیستم
متخصص یکپارچه‌سازی
محرک نوآوری
مهارت‌های آینده برای IT
درک کسب‌وکار
فهم فرآیندها و نیازهای سازمانی
مهارت‌های آموزشی
توانایی انتقال دانش فنی
همکاری میان‌رشته‌ای
کار مؤثر با تیم‌های متنوع
تفکر استراتژیک
چشم‌انداز بلندمدت فناوری
مهارت‌های آینده برای کارمندان
مهارت‌های فنی پایه
درک منطق نرم‌افزار
کار با ابزارهای No-Code
مدل‌سازی فرآیند
تست و کیفیت‌سنجی
مهارت‌های نرم
حل مسئله خلاقانه
تفکر سیستمی
همکاری تیمی
یادگیری مداوم
تأثیر بر نقش‌های شغلی
1
برنامه‌نویس سنتی
توسعه‌دهنده هوشمند
2
تحلیل‌گر کسب‌وکار
توسعه‌دهنده شهروندی
3
مدیر IT
مربی دیجیتال
4
طراح UX
طراح تجربه No-Code
تناسب با انواع صنایع
بانکداری
فرآیندهای تأیید و گزارش‌گیری
سلامت
سیستم‌های مدیریت بیمار
آموزش
پلتفرم‌های یادگیری
تولید
کنترل کیفیت و نظارت
خرده‌فروشی
مدیریت موجودی و فروش
دولتی
خدمات شهروندی
ملاحظات حقوقی و قانونی
حفاظت از داده‌ها
رعایت قوانین GDPR و حریم خصوصی
مالکیت فکری
کپی‌رایت کدهای تولیدی توسط AI
مسئولیت قانونی
پاسخگویی در برابر خطاهای سیستم
انطباق صنعتی
استانداردهای خاص هر صنعت
هزینه‌های مخفی و درنظرگیری‌ها
آموزش و Change Management
هزینه‌های تربیت نیرو و تغییر فرهنگ
مجوزها و اشتراک‌ها
هزینه‌های مداوم پلتفرم‌های ابری
یکپارچه‌سازی
هزینه اتصال به سیستم‌های موجود
نگهداری و پشتیبانی
تیم پشتیبانی و بروزرسانی مداوم
آماده‌سازی سازمان
ارزیابی بلوغ دیجیتال
سنجش آمادگی فعلی سازمان
شناسایی افراد کلیدی
یافتن چمپیون‌ها و تأثیرگذاران
تعریف استراتژی
نقشه راه مشخص و اهداف قابل اندازه‌گیری
تأمین منابع
بودجه، نیرو و زیرساخت لازم
سناریوهای مختلف پیاده‌سازی
1
سناریوی محافظه‌کارانه
شروع از پروژه‌های کم‌ریسک داخلی
2
سناریوی متوسط
ترکیب پروژه‌های داخلی و مواجه با مشتری
3
سناریوی جسورانه
تغییر کامل رویکرد توسعه
انتظارات واقع‌بینانه
30%
پروژه‌های اول
معمولاً ۳۰٪ کندتر از انتظار
6
ماه اول
دوره یادگیری و سازگاری
70%
رضایت اولیه
میزان رضایت در ماه‌های اول
18
ماه نتایج
زمان مشاهده نتایج قابل توجه
نمونه‌ای از موفقیت ایرانی
فرضیه: شرکت بزرگ ایرانی با پیاده‌سازی Low-Code
پیش از پیاده‌سازی
۶ ماه برای هر پروژه ساده، صف انتظار طولانی
بعد از پیاده‌سازی
۲ هفته برای پروژه‌های مشابه، تیم‌های خود-کفا
نتایج حاصل
۵ برابر افزایش سرعت، رضایت ۸۵٪ کارکنان
ابزارهای رایگان برای شروع
Power Apps Trial
۳۰ روز آزمایشی رایگان برای تست
AppSheet
نسخه رایگان برای پروژه‌های کوچک
n8n Self-hosted
کاملاً رایگان برای میزبانی داخلی
GitHub Copilot
رایگان برای دانشجویان و پروژه‌های متن‌باز
منابع یادگیری پیشنهادی
1
دوره‌های آنلاین
Coursera, Udemy, LinkedIn Learning
2
مستندات رسمی
وب‌سایت‌های رسمی پلتفرم‌ها
3
جوامع کاربری
فروم‌ها و گروه‌های تخصصی
4
وبینارها و کنفرانس‌ها
رویدادهای صنعتی و آموزشی
شبکه‌سازی و ایجاد ارتباط
LinkedIn Groups
Reddit Communities
Discord Servers
Local Meetups
Tech Conferences
کلیدواژه‌های مهم برای جستجو
فارسی
توسعه کم‌کد
بدون کدنویسی
توسعه‌دهنده شهروندی
تحول دیجیتال
هوش مصنوعی توسعه
انگلیسی
Low-Code Development
No-Code Platform
Citizen Developer
Digital Transformation
AI-Assisted Coding
نکات عملی برای مدیران
شروع از خودتان
خودتان یک اپ ساده با Power Apps یا AppSheet بسازید
شناسایی موردهای استفاده
فرآیندهای تکراری و ساده را هدف‌گذاری کنید
تعیین قهرمانان
افراد علاقه‌مند و تأثیرگذار را حمایت کنید
اندازه‌گیری و گزارش
موفقیت‌ها را مستند و منتشر کنید
اشتباهات رایج و راه‌های اجتناب
شروع بزرگ
اجتناب: شروع از پروژه‌های کوچک و کم‌ریسک
نادیده گرفتن IT
اجتناب: مشارکت دادن از همان ابتدا
غفلت از امنیت
اجتناب: تعریف چارچوب امنیتی از ابتدا
کم‌توجهی به آموزش
اجتناب: برنامه آموزشی جامع و مداوم
سؤالات رایج (FAQ)
1
آیا Low-Code جایگزین برنامه‌نویسان می‌شود؟
خیر، بلکه نقششان تغییر می‌کند به سمت کارهای پیچیده‌تر
2
چقدر زمان نیاز است تا نتیجه ببینیم؟
معمولاً ۶-۱۸ ماه برای مشاهده نتایج قابل توجه
3
هزینه پیاده‌سازی چقدر است؟
بستگی به دامنه دارد، اما ROI معمولاً ۱۲-۲۴ ماه
4
چگونه امنیت را تضمین کنیم؟
با تعریف چارچوب حکمرانی و نظارت IT
آینده‌نگری: ۵ سال بعد
1
2
3
4
5
1
AI کدنویس
2
No-Code پیشرفته
3
تیم‌های ترکیبی
4
اتوماسیون کامل
5
همکاری انسان-ماشین
پیام پایانی
سازمان‌هایی که زودتر این موج را بپذیرند و ساختار و فرهنگ متناسب را شکل دهند، در تحول دیجیتال یک گام از بقیه جلوتر خواهند بود
قدم‌های بعدی
01
ارزیابی سازمان خود
وضعیت فعلی و پتانسیل‌های موجود
02
شناسایی پروژه پایلوت
یک فرآیند ساده برای شروع
03
تشکیل تیم اولیه
افراد علاقه‌مند و تأثیرگذار
04
اجرای آزمایشی
تست ۳۰ روزه با یک ابزار
تماس و پیگیری
اطلاعات تماس
ایمیل: danial.samiei@qiau.ac.ir
لینکدین: /in/danielsamiei
دانشگاه: آزاد اسلامی قزوین
منابع بیشتر
ارسال اسلایدها به شرکت‌کنندگان
لیست منابع مفید
دسترسی به جلسات پیگیری
تشکر از شما
ممنون
از توجه و مشارکت شما در این کارگاه سپاسگزاریم
موفق و پیروز باشید
سؤالات؟
پیگیری