《管理团队业务流AI化工作坊-从战略认知到落地实践的赋能》

《管理团队业务流AI化工作坊

-从战略认知到落地实践的赋能》

主讲：毛老师

【课程背景】

在AI技术快速迭代的当下，企业管理者面临着"不知道AI能为业务带来什么价值"、"不清楚从哪里开始AI化改造"、"担心投入产出比不明确"等核心挑战，大多数企业在AI应用上存在盲目投入或浅层应用的问题，导致AI投资回报率低于预期。本课程从企业决策者视角出发，通过系统化的方法论和实战演练，帮助管理团队构建AI应用的战略思维，掌握业务流AI化的实操技能，实现从"AI认知"到"AI应用"的跨越式提升。

【课程收益】

效率提升：核心业务流程效率提升30-50%，重复性工作时间节省60%以上。

决策质量：建立AI应用机会评估框架，提升AI投资决策准确率，避免60%的无效投入。

成本优化：掌握低成本AI解决方案设计方法，单个应用场景实施成本控制方法。

团队能力：参训管理者具备AI应用场景识别能力，能够设计业务流AI化方案。

落地成果：每个团队输出1-3个可实施的AI应用解决方案，形成明确的推进路线图。

【课程对象】

企业中高层管理者、业务部门负责人、数字化转型项目负责人（具备管理经验，对业务流程有深度理解）

【课程时长】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

模块一：为什么AI变革势不可挡？- 洞察行业AI化趋势

AI技术革命如何重塑商业格局

生成式AI的突破性进展与商业价值

行业AI应用成熟度曲线分析

案例分析：标杆企业AI转型成功路径解析

竞争优势来源的根本性变化

传统竞争要素vs AI时代竞争要素

AI应用的先发优势与后发劣势

互动研讨：本行业AI应用现状与机遇识别

模块二：如何构建AI认知全景图？- 建立系统性AI思维

AI技术体系的商业化解读

大模型能力边界与应用场景匹配

多模态AI工具的业务应用潜力

工具演示：主流AI工具能力测评与选型指南

AI产业生态与商业机会分析

AI产业链上下游价值分布

企业在AI生态中的定位策略

实操演练：绘制本企业AI应用机会地图

模块三：如何识别高ROI的AI应用场景？- 场景化价值挖掘

核心业务场景的AI化改造潜力

文本创作与营销场景AI应用（营销文案、方案制定、话术优化）

客户服务与管理场景AI应用（智能客服、客户分析、服务优化）

视觉与内容创作场景AI应用（创意设计、视频制作、品牌传播）

案例实操：典型场景AI应用效果对比分析

自动化工作流的高阶应用设计

智能体与RPA的业务流程整合

跨部门协作流程的AI化重构

模块四：如何制定企业AI化战略？- 系统性实施方法论

核心抓手：榨干AI能力提升质量效果的三重发力点

借假修真：7个企业AI落地解决方案案例分析

B2B销售、电商、金融、教育、线下实体等行业案例

案例解构：关键成功因素与可复制经验

企业拥抱AI的"能力-组织-数据"三大准备

能力准备：技术选型与人才培养策略

组织准备：AI友好型组织结构设计

数据准备：数据资产盘点与治理方案

评估工具：企业AI化准备度自测

"全员AI化"与"业务流AI化"双轮驱动模型

全员AI化：人+AI成为最小工作单元的实现路径

业务流AI化：在业务流程中精准嵌入AI

三重模式（优化业务流、重构业务流、掀翻业务流）

业务痛点收集与与优先级排序方法

工作坊：识别企业前三大AI化机会点

模块五：如何设计AI解决方案？- 技术路线与实施策略

AI解决方案的技术路线选择

提示词工程vs智能体开发vs 模型微调

不同技术路线的成本效益分析

决策框架：AI技术路线选择决策

单点落地四步法实操指南

Demo开发、与人对比、新工作流设计、迭代优化

模块六：开发Demo必备技能：提示词工程

方法总览：“乔哈里视窗”与提示词的“四步台阶法”

提升AI输出质量的四步台阶法

⼊⻔技巧：“三板斧”让AI回答显著变好

事半功倍：“魔法棒”AI自优化提升提示词质量

进阶技巧：“结构化”解决重复性复杂任务

高阶展望：运用“分治法”思维打造专属AI超级助手

知人善用：不同类别大模型提示方法的差异与经验分享

推理型AI模型的提示方法（以DeepSeek-R1为例）

模块七：业务流AI化实战工作坊 - 从方案到落地

业务流程梳理与AI机会点识别

标准化流程图绘制方法

关键节点与决策点的AI化潜力评估（优化业务流/重构业务流/掀翻业务流）

- 优化业流，现有流程不变，识别AI应用点；

- 重构业务流，以终为始，以AI为中心，以价值为导向，先放AI再放人；

- 掀翻业务流，第一性原理思考业务目标的实现方式，产品服务化/服务产品化，颠覆创新，探索AI时代的新可能

小组作业：绘制核心业务流程图并标注AI机会点

AI应用场景评估与方案设计

AI机会评估框架：价值度×可行性×紧迫性，优先选择：高频、重复、有数据基础、流程相对标准化的场景

从机会到方案：选择合适的AI技术路径

实战输出：每组完成1个AI应用解决方案设计

成果展示，老师点评辅导