Artefact Prova
AI Readiness Scorecard pour équipes marketing
Évalue si une équipe marketing possède les signaux, les données, le rythme opérationnel et le jugement codifié nécessaires pour piloter des workflows IA avec responsabilité.
Idéal pourVP marketing qui décident si leur équipe est prête pour un pilote IA · Dirigeants d’agence qui ne veulent pas vendre une transformation IA avant d’être prêts côté delivery · Fractional CMOs ou consultants qui évaluent une équipe client · Leads marketing ops qui rendent visibles les lacunes de fondation avant l’achat d’outils
Champs du template
- Readiness item
- What 4+ looks like
- Current score from 1-5
- Evidence
- Gap
- Owner
- Next 30-day fix
Exemple rempli
An in-house growth team preparing to pilot AI-supported reporting and campaign recommendations.
Les exemples remplis ci-dessous restent en anglais, car Prova évalue les artifacts soumis en anglais.
Version faible vs version solide
Version faible
- Item
- Data is clean
- Score
- 4
- Evidence
- We have dashboards
- Gap
- Some naming issues
- Owner
- Analytics
- Next fix
- Improve tracking
| Item | Data is clean |
|---|---|
| Score | 4 |
| Evidence | We have dashboards |
| Gap | Some naming issues |
| Owner | Analytics |
| Next fix | Improve tracking |
Pourquoi cela échoue
- The score is unsupported.
- Dashboards do not prove the data is queryable or trustworthy.
- "Some naming issues" hides the operational impact.
- The owner is a department, not a person or role.
- "Improve tracking" is not a 30-day fix.
Version solide
- Item
- Campaign data is clean, labeled, and queryable
- Score
- 2
- Evidence
- Google Ads and Meta naming conventions differ; LinkedIn uses old campaign taxonomy; weekly report still relies on manual spreadsheet cleanup
- Gap
- AI cannot compare cross-platform performance without manual reconciliation
- Owner
- Marketing analytics lead with paid media lead as reviewer
- Next 30-day fix
- Standardize naming for new campaigns and create a one-page exception log for legacy campaign data
| Item | Campaign data is clean, labeled, and queryable |
|---|---|
| Score | 2 |
| Evidence | Google Ads and Meta naming conventions differ; LinkedIn uses old campaign taxonomy; weekly report still relies on manual spreadsheet cleanup |
| Gap | AI cannot compare cross-platform performance without manual reconciliation |
| Owner | Marketing analytics lead with paid media lead as reviewer |
| Next 30-day fix | Standardize naming for new campaigns and create a one-page exception log for legacy campaign data |
Pourquoi cela fonctionne
- Evidence is concrete.
- The score is honest.
- The gap explains why AI output would fail.
- Ownership is specific.
- The next fix is narrow enough to complete.
Ce que Prova vérifie et que l’IA générique rate souvent
- Whether readiness scores are backed by evidence
- Whether "we have dashboards" is being mistaken for usable operating data
- Whether gaps are prerequisites or nice-to-haves
- Whether the team is ready for a pilot or needs foundation repair first
- Whether the next sprint should be workflow audit, measurement architecture, rollout planning, or diagnostic repair
Prochaine étape
Tu veux un retour sur ta version? Prova commence par une courte évaluation pour aligner le standard de revue avec ton rôle, ton objectif et ta première audience. Ensuite, tu entres dans le sprint adapté à ton travail actuel.
Prova est actuellement disponible uniquement en anglais.
Avant d’envoyer: retire les noms de clients, les chiffres confidentiels et tout élément que ton équipe ne voudrait pas stocker dans un système de formation ou de coaching.
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