《理性思考，科学决策—AI赋能系统化问题分析与解决》

《理性思考，科学决策—AI赋能系统化问题分析与解决》

主讲：李丰硕老师

【课程背景】

当今时代，企业面临的问题日益复杂，传统的粗放式。管理(如经验驱动决策)已难以适应快速变化的商业环境。本课程专为企业的中基层管理者和骨干员工:设计，旨在通过AI技术重构问题解决能力，填补职场。科学决策的能力缺口。

AI技术能够精准筛选核心矛盾、全局拆解复杂问题、模拟潜在风险并智能适配资源，有效解决传统方法中的主观偏差和效率瓶颈。课程创新性地将结构化方法(如5WHY、逻辑树)与AI工具相结合，覆盖从问题识别、根因分析、方案优化到执行落地的全流程闭环，确保决策的科学性与高效性。

本课程通过生动的工具和案例教学，学员将掌握如何利用AI深入分析问题、抓住关键、科学决策，从而显著提高问题解决效率。本课程以严密的逻辑为核心，以清晰的流程为基础，以AI工具为保障，以输出结果为导向，强调应用和实战，适合各阶层职场人士学习。

【课程收益】

构建AI驱动的决策支持方法论，提升决策质量和成功率

能力提升，结构化定义问题、系统分析工具获得

效率跃迁，AI辅助实现“快速生成解决方案”，缩短决策路径

【课程时长】

0.5-1天（6小时）

【课程对象】

企业中高层管理者、骨干员工、项目负责人，基中层干部

【课程方式】

技能讲解 + 案例拆解 + 贯穿全程的实战演练（以学员真实业务问题为对象）

【课程工具】

DeepSeek、豆包AI、智谱清言、Xmind、即梦AI等

【课程大纲】

（实操环节全部围绕问题分析与解决）

第一讲：AI认知与问题定义能力

一、开启生成式AI新世界

AI发展简史与大语言模型核心能力

VUCA时代问题频发，问题解决的关键跃迁：从经验直觉 → 数据+逻辑+AI

AI赋能问题解决全流程地图（识别→拆解→生成方案→评估→风险→决策→计划）

二、DeepSeek等主流AI工具速览

各工具擅长领域对比（推理、检索、生成、分析）

如何根据问题类型选择合适AI工具

实操演练①：精准定义问题（AI辅助）

每组选定一个实际工作中的棘手问题（如“某产品线利润率连续下滑”“新客户转化率低于目标”）

运用SMART原则重述目标，用问题陈述标准范式（谁/什么/何时/何地/为何/如何）格式化问题

使用DeepSeek输入提示词：“请帮我将以下模糊问题转化为清晰的问题陈述，并检查是否符合SMART”，获取AI建议并迭代修改

产出：每组的《问题定义卡》（含背景、现状、目标、差距）

第二讲：根因分析与问题拆解

一、深度溯因——5WHY分析法

原理与追问技巧，避免表面归因

案例：某手机品牌市占率下滑的5WHY追溯

二、结构化拆解——逻辑树与MECE原则

逻辑树的三种类型（问题树、原因树、对策树）

MECE原则（相互独立、完全穷尽）及常见反例

AI辅助拆解：如何设计提示词让AI自动生成MECE结构树，并检查重叠/遗漏

实操演练②：根因挖掘与逻辑树拆解（AI协同）

基于第一讲选定的问题，小组先用5WHY人工推导至少3层原因

再将初步原因输入DeepSeek，要求AI按MECE原则重新归类并补全遗漏分支，生成逻辑树（可导出至Xmind）

对比人工与AI版本，讨论差异点，确定最终根因假设

产出：《根因逻辑树》及待验证的根因列表

第三讲：方案生成与多维度决策框架

一、AI智能方案生成

基于根因，AI自动生成3~5个可行解决方向（含创新选项）

群体头脑风暴与AI组合使用技巧

二、理性决策——决策矩阵评估法

构建评估维度（商业/技术/风险/组织/时间等），赋予权重

AI自动抽取维度并建议权重（基于历史数据或行业基线）

案例：AI评估购车方案的维度树构建

实操演练③：方案生成与决策矩阵构建（AI量化）

继续使用同一问题，让AI生成至少3个备选方案

小组讨论并输入自定义评估维度（如成本、可行性、见效速度、风险、战略匹配），要求AI自动生成维度树并检查MECE

使用AI辅助赋权（可两两比较或参考AI建议），对备选方案逐项打分

产出：《决策矩阵评分表》及初步排名

第四讲：风险评估与多方案量化对比

一、风险识别与量化

AI利用内部数据/行业报告识别隐性风险点（设计风险因子提示链）

风险概率×影响矩阵热力图

二、多方案对比——评分卡+敏感度分析

AI自动生成方案对比表（总分、分项得分、折衷推荐）

敏感度分析：调整权重看排名稳定性

实操演练④：风险识别与多方案对比报告（AI生成）

针对实操③中排名前两位的方案，使用AI提示链生成风险清单（至少10项）

小组按1~5分评估概率与影响，绘制简易热力图（可用即梦AI生图），并制定前三项高风险的对冲措施

将评分卡输入AI，要求输出正式《方案对比建议报告》，含推荐方案及理由，并做一次“权重±20%”的敏感度测试，观察排名是否改变

产出：《风险评估矩阵图》+《多方案对比建议报告》

第五讲：执行计划制定与闭环复盘

一、计划制定核心流程

从方案到任务拆解（子任务、依赖关系、里程碑、资源需求）

二、AI驱动实施计划生成

输入选定方案，AI自动生成时序甘特图风格计划，并标出关键路径

三、决策复盘闭环

如何用AI定期跟踪执行数据，自动预警偏差，形成“决策-执行-反馈-修正”循环

实操演练⑤：实施计划生成与复盘机制设计（AI推演）

沿用被推荐的最终方案，使用DeepSeek或豆包生成详细的执行计划（含前中后三期任务、时间节点、负责人角色、预算估算）

小组评审计划的完整性和可行性，用Xmind输出任务分解图

最后，设计AI监测指标（如每两周输入进度数据，AI自动输出偏差分析及建议调整），形成《执行跟踪模板》

产出：《实施计划甘特图》+《AI监测复盘模板》

综合实战（可选，若时间充裕）

全程串联演练：各组将以上所有产出整合为一份《问题分析与解决全案报告》，并用AI生成一页PPT摘要，进行3分钟内部汇报，讲师点评决策逻辑链的严谨性。

说明

调整后，所有实操环节均围绕“同一业务问题”的完整解决流程，不再包含智能体搭建、情绪教练、工具基础体验等旁支内容，确保每一分钟练习都直指问题分析与决策能力提升。您可根据实际学员背景，提前准备1~2个企业真实案例作为备选，也可以让学员自带难题，效果更佳。

如果需要进一步压缩为0.5天，可将实操②和③合并，或减少小组汇报环节。请告诉我您的具体授课时长和学员行业，我可以再做精细化裁剪。