《如何启动企业的首个AI业务化模块》

《如何启动企业的首个AI业务化模块》

主讲：余星冰

【课程背景】

当前，化工行业【行业可定制】正面临数字化转型的迫切需求，但企业在AI落地过程中普遍面临三大核心痛点：

技术应用碎片化：多数企业仅停留在AI单点应用（如智能质检），缺乏系统性规划，难以形成业务闭环，导致投入产出比失衡；

场景适配性不足：化工行业具有流程复杂、数据敏感、安全要求高等特性，通用AI工具难以直接复用，企业需定制化解决方案却缺乏方法论支撑；

组织能力断层：业务人员缺乏AI技术认知，技术人员不懂化工场景，跨部门协作效率低下，导致AI项目推进缓慢甚至夭折。

在此背景下，本课程聚焦化工行业【行业可定制】AI业务化落地的“最后一公里”，结合能源、化工、制造行业等标杆企业的实战经验，从技术趋势、场景设计、工具应用到组织变革，提供一套端到端的解决方案。课程以“学之能用”为核心，通过前沿数据解析、行业案例拆解、实操演练与跨岗位协作模拟，帮助学员突破“懂技术但不懂业务、懂业务但不懂技术”的双重困境，助力企业快速启动首个AI业务化模块，实现降本增效与绿色转型的双重目标。

【课程收益】

掌握AI在化工场景【行业可定制】的落地路径

学会设计高转化率的AI提示词

获得可复用的AI工具与实操模板

制定企业首个AI模块的推进计划

【课程特色】

针对性强：针对化工行业【行业可定制】特点，结合企业实际需求设计课程内容。

互动性强：通过案例分析、小组讨论、实操演练等方式，提升学员的参与感和学习效果。

实用性强：提供可直接应用于企业中的AI工具和方法，帮助学员快速落地AI项目。

【课程对象】

企业管理者（财务、产品、人事、物流、运营岗等）、企业AI落地项目负责团队、负责人、相关业务骨干、管理骨干等

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI发展前沿趋势（上午）

1. AI技术发展现状与趋势

前沿数据：介绍最新的AI技术发展数据，如模型性能、算力增长、数据量等。

基础原理：简要回顾AI的核心技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，帮助理解AI技术的底层逻辑。

企业AI落地应用进展如何

化工行业【行业可定制】最新AI应用案例：如智能质检、预测性维护、供应链优化等，展示AI在化工领域的实际应用。

跨行业前沿AI应用案例：如制造业的智能制造、金融行业的智能风控、医疗行业的AI辅助诊断等，提供跨行业启发。

1212852368552. AI在化工行业【行业可定制】中的战略意义

AI如何推动化工行业转型？

通过数据整合与智能分析，提升供应链透明度与响应速度，实现精准决策。

通过AI优化生产流程，提高效率、降低成本，推动绿色转型。

421640135255政策支持与行业趋势

国家政策鼓励AI在化工行业【行业可定制】的应用，如建立行业通用数据集、支持典型场景先行先试。

未来AI在化工行业的应用将更加深入，涉及研发、生产、管理等多个环节。

二、AI业务化的互动逻辑与训练原理（上午）

1. 从提示词结构化到指令中心

提示词工程（Prompt Engineering）

介绍如何通过结构化提示词引导AI完成特定任务，如生成报告、优化流程等。

案例：如何通过提示词训练AI生成化工工艺流程图或优化生产参数。

39116091440指令中心（Command Center）

构建统一的AI指令中心，实现多任务调度与流程自动化。

工具推荐：使用LangChain、AutoGPT等工具构建指令中心。

279400-18542002. AI业务化路径与技术训练方式

AI业务化三阶段模型

试点验证阶段：快速见效、风险可控，以效率提升为主。

扩展深化阶段：系统性部署，技术深度集成，以业务创新为核心。

全面推广阶段：组织架构重塑，商业模式创新，全域数智化转型。

AI训练与模型优化

介绍AI模型训练流程，包括数据预处理、模型选择、训练与评估等。

案例：如何通过AI训练优化化工生产中的能耗模型。

279400-1869440三、现场实操环节（下午）

1. 提前收集场景，设计提示词与工作链

场景收集与分析

通过问卷或访谈收集企业内部的AI应用场景，如生产监控、质量检测、供应链管理等。

案例：某化工企业通过AI优化库存管理，减少库存积压。

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提示词设计与工作链构建

通过结构化提示词设计，引导AI完成特定任务。

实操：分组设计提示词，模拟AI生成报告、优化流程等任务。

2. 案例分享与讨论

成功案例分享

分享国内外化工企业AI应用的成功案例，如巴斯夫的AI质检系统、中石化智能供应链管理等。

302895249555小组讨论与反馈

学员分组讨论如何将AI应用于自身业务场景，并提出初步方案。

根据财务、产品、人事、物流等具体的岗位，围绕真实的工作内容展开实操（建议提前做一个简单的摸底调研，询问大家目前的手头工作中，有哪一项或哪几项特别希望用AI来完成提效的）

提示词生成举例：

场景一：假设你要发布一条招聘广告/产品宣传手册/活动宣传文案，你可以试着用这个结构化提示词格式：角色+任务+内容基本格式

参考提示词：【角色】假设你是一名招聘经理/产品经理/活动策划，【任务】设计一个吸引人的招聘文案/产品宣传文案/活动宣传文案，【内容基本格式】内容要包括方案创意大纲、方案内容呈现包括文案主体（300字以内）、视觉稿、定位策略

场景二：假设你是一名团队管理者/HR，要评估某团队成员的绩效表现，你可以试着用这个结构化提示词格式：任务+行为+目标

参考提示词：【任务】评估这5位员工的绩效表现，【行为】分析每个员工的长处和短板各3点，【目标】根据每个员工的特点生成个性化绩效提升方案，提升下个季度的客户满意度和团队整体绩效

场景三：假设你是一名业务运营人员，要提升一个关键词搜索的网络推广效果，你可以试着用这个结构化提示词格式：之前的情况+之后的效果+实现路径

参考提示词：【之前的情况】我们现在在搜索引擎SEO上很难被人发现，【之后的效果】我们想要在90天内在搜索引擎SEO上成为top10，【实现路径】设计一个详细计划写出我们要做的所有事情和步骤，并列出top20的关键词。

场景四：假设你是一名产品设计师，想要推广一条新的产品线，你可以试着用这个结构化提示词格式：情境+行为+结果+例子

参考提示词：【情境】我们想发布一个新的产品线，【行为】帮我们创建一个强调我们对环保和可持续的承诺的广告计划，【结果】我们想要的结果是提升产品的品牌市场认知度和销量。【例子】一个好的例子是Patagonia的广告“不要买这件大衣”因为它强调了品牌对环保可持续的承诺，提升了他们的品牌形象。

场景五：假设你是一名内容运营专家，想要基于粉丝客户对产品的喜爱，出一些小红书文案，来增强品牌定位和粉丝粘性，你可以试着用这个结构化提示词格式：角色特长+信息投喂+步骤+期望目标

参考提示词：【角色特长】假设你是一名内容运营专家，擅长通过文案提升品牌影响力和粉丝粘性，【信息投喂】我已经收集到了目标用户的信息，包括他们的兴趣、常见问题等（并投喂这些文档资料），【步骤】给我提供一个步骤详细的内容策略计划，涵盖关键话题、创建内容日历，写出和我们品牌相符的品牌信息。【期望目标】目标是增长40%我们小红书官号的粉丝月活量，提高我们的品牌市场认知度。

3. AI业务化的路径与技术训练方式

AI业务化路径图

从试点到全面推广的路径图，帮助学员理解AI落地的全过程。

寻找组织效能突破性指标：西肖尔三层评估法

320040211455从业务视角出发的关键性指标

技术训练方式

介绍AI模型的训练方法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

工具推荐：使用AI工具进行智能体搭建训练。

如何进行业务流程改造：

279400-2406650四、未来畅想与总结（下午）

1. 岗位变化与人才需求

AI带来的岗位变化

AI将改变传统岗位，催生新的岗位，如AI训练师、数据科学家、AI产品经理等。

企业需要培养具备AI素养的复合型人才。

业务 X 技术 X 人才，混合驱动组织变革

279400-1899920AI人才培养策略

建立内部AI学习平台，提供在线课程、案例分享、实战训练等资源。

2. 政策风向与行业趋势

国家政策支持

国家鼓励AI在化工行业的应用，推动行业智能化转型。

行业趋势预测

未来AI在化工行业将更加深入，涉及研发、生产、管理等多个环节。

3. 跨行业前沿案例

跨行业AI应用案例

介绍AI在制造业、金融、医疗等行业的应用，提供跨行业启发。

AI对企业的挑战与机遇

AI带来效率提升的同时，也带来数据安全、伦理合规等问题。

4. 美好祝福与结语

总结与回顾，强调AI在企业中的重要性。

结语与祝福，鼓励学员积极拥抱AI，推动企业数字化转型。