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Creative Brief
- Project Overview
Compensación Oracle es un producto GPT personalizado de seis partes diseñado para proporcionar a los empleados y candidatos de Amazon una plataforma integral basada en IA para navegar y comprender sus estructuras de compensación. Basado en más de 2.5 años de investigación en profundidad, transforma datos complejos en información personalizada y procesable, abordando las brechas de las herramientas tradicionales y elevando la claridad de la toma de decisiones.
- Goals
Capacite a los empleados y candidatos de Amazon para que tomen decisiones informadas sobre carreras y compensación mediante la traducción de datos intrincados en experiencias claras y fáciles de usar.
- Challenges
- Timeline20 meses/2021—2025
- Team Size
1 miembro
- Roles
1 miembro
- Tools
Tecnología OpenAI GPT, herramientas de diseño UX/UI, herramientas de prueba de accesibilidad
- Outcome
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Live Product Simulation
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Motion Principles
El Oracle de Compensación aplica la teoría de carga cognitiva para crear interfaces intuitivas que simplifican datos de compensación complejos y reducen la fatiga de decisión. Al estructurar el contenido para mayor claridad y fragmentar la información de manera efectiva, la plataforma ayuda a los usuarios a absorber y aplicar información de manera eficiente. Esto asegura que los empleados y candidatos puedan navegar por temas densos de compensación con facilidad, mejorando el compromiso y promoviendo la toma de decisiones informadas.
Primary
Seconary
Tertiary
Key Motion Components
- Primary Motion
- Secondary Motion
- Tertiary Motion
- Rationale
Easing Curves & Durations
navigational transitions
Custom Animated components
Infographics
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Engineering Implentation
Approach
Prototype Setup
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Build Overview
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Creative Rationale
Goal
Capacite a los empleados y candidatos de Amazon para que tomen decisiones informadas sobre carreras y compensación mediante la traducción de datos intrincados en experiencias claras y fáciles de usar.
Process
- Realizamos una investigación y análisis exhaustivos de las prácticas de compensación de Amazon durante 20 meses.
- Desarrolló seis GPT especializados, cada uno adaptado a un aspecto distinto de la gestión de la compensación: desarrollo de carrera, análisis de compensación, elementos esenciales de gestión, optimización, estrategia y kit de herramientas de recursos humanos.
- Se aplicaron pruebas iterativas y comentarios de los usuarios para garantizar una experiencia dinámica, intuitiva e impactante.
Key Highlights
Propósito
Transforme los datos de compensación complejos de Amazon en una herramienta integral impulsada por IA que ofrece claridad e información procesable.
Alcance
Sintetiza los datos internos y la investigación para crear una experiencia optimizada para los usuarios.
Impacto
Logró 85% de satisfacción del usuario y redefinió el estándar para soluciones personalizadas de recursos humanos.
Detailed Insights
Deep Dives
Desafíos
Objetivos de aprendizaje
Accesibilidad e inclusión
Comida para llevar
Learning Science
El Oracle de Compensación aplica la teoría de carga cognitiva para crear interfaces intuitivas que simplifican datos de compensación complejos y reducen la fatiga de decisión. Al estructurar el contenido para mayor claridad y fragmentar la información de manera efectiva, la plataforma ayuda a los usuarios a absorber y aplicar información de manera eficiente. Esto asegura que los empleados y candidatos puedan navegar por temas densos de compensación con facilidad, mejorando el compromiso y promoviendo la toma de decisiones informadas.
2
Creative Rationale
Goal
Challenges
Process
Impact and Results
Measurable Outcomes
Takeaways
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The brief
Goal
Capacite a los empleados y candidatos de Amazon para que tomen decisiones informadas sobre carreras y compensación mediante la traducción de datos intrincados en experiencias claras y fáciles de usar.
Challenges
Learning Objectives
Learning Science
El Oracle de Compensación aplica la teoría de carga cognitiva para crear interfaces intuitivas que simplifican datos de compensación complejos y reducen la fatiga de decisión. Al estructurar el contenido para mayor claridad y fragmentar la información de manera efectiva, la plataforma ayuda a los usuarios a absorber y aplicar información de manera eficiente. Esto asegura que los empleados y candidatos puedan navegar por temas densos de compensación con facilidad, mejorando el compromiso y promoviendo la toma de decisiones informadas.
Learning Methodolgy
Process
- Realizamos una investigación y análisis exhaustivos de las prácticas de compensación de Amazon durante 20 meses.
- Desarrolló seis GPT especializados, cada uno adaptado a un aspecto distinto de la gestión de la compensación: desarrollo de carrera, análisis de compensación, elementos esenciales de gestión, optimización, estrategia y kit de herramientas de recursos humanos.
- Se aplicaron pruebas iterativas y comentarios de los usuarios para garantizar una experiencia dinámica, intuitiva e impactante.
Impact and Results
Measurable Outcomes
Takeaways
Accessibility & inclusion
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Results
Compensation Oracle GPT
85% feedback positivo
20 meses de desarrollo
