《AI驱动的经营决策与业绩增长》2天版

AI驱动的经营决策与业绩增长

不会正确运用AI的企业即将消失

主讲老师：张赤辉

【课程背景】

2026年，AI正从技术试验走向企业战略核心。

Gartner调研显示，77%的CEO认为未来三年AI将重塑行业格局，88%的企业计划在2026年继续加大AI资金投入。但另一组数据同样触目惊心：仅11%的CFO在2025年看到了AI带来的实际财务价值，真正通过AI实现营收增长的中国企业仅有8%。每50项AI投资中，仅1项能带来变革性价值。

差距在哪里？不是技术不够好，是管理层对AI的认知停留在工具层面，而非决策引擎层面。多数企业将AI交给IT部门试点，CEO和高管团队没有深度参与。结果是AI项目遍地开花，却没有一项真正服务于经营决策和业绩增长。

当你的竞争对手已经开始用AI重构获客、决策、交付全链条时，你的企业还能观望多久？

本课程专为企业管理层设计——不讲AI技术原理，不讲代码，不讲算法。讲的是：AI在销售、供应链、管理三大领域能解决什么问题、用什么工具、怎么落地。

【课程收益】

1建立AI危机感与战略认知：理解AI正在如何瓦解传统企业的生存基础，看清

管理层必须行动的原因。

2掌握AI生态认知地图：理解AI五层架构，知道每个层级能解决什么问题、有

什么代表工具。

3掌握三大领域的AI落地方法：销售端、供应链端、管理端——分别用什么工具、

怎么开始。

3明确企业AI落地的路径与风险：知道从哪里开始、如何推进、需要什么准备

4建立AI时代的组织认知：了解哪些岗位将被重塑，管理层应如何应对

5现场产出《企业AI应用30天行动框架》：带着可执行的启动方案离开课堂。

【课程对象】

总经理、副总经理、销售总监、营销副总、运营总监、业务部门负责人

【课程时间】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

一：AI正在重塑商业规则——管理层的生存与决策危机

1.1 一个被忽略的事实

1.1.2过去12个月，中国各行业头部企业至少有一家已经把AI写进了年报。不是

作为技术亮点，是作为核心战略。他们花在AI上的钱，是行业平均培训投入的

100倍。这不是技术竞赛，这是生存竞赛。

1.2 三个正在发生的变化

1.2.1获客方式变了：你的竞争对手用AI一天生成10000个精准客户画像，你的

销售还在靠运气打电话。

1.2.2决策速度变了：你的竞争对手用AI分析市场数据、生成方案、完成决策，

周期从3周缩短到3天。

1.2.3人力成本变了：你的竞争对手用AI替代了30%的重复性岗位，你的团队还

在加班做报表。

1.3 管理层的三选一

1.3.1假装看不见，等下属提醒老板，我们落后了

1.3.2让IT部门搞个试点，两年后发现什么都没改变。

1.3.3自己先学会用，然后带着团队一起跑。

案例分享：双鹿电池——72岁老牌制造企业的AI全流程变革

双鹿电池1954年创立，用了16年才完成第1个100亿只电池。2025年，第

5个100亿只电池下线，只用了不到3年。变革的关键是AI的全流程融入：

AI配方工艺大模型：将几十年近千项配方数据整理成知识库，新电池开发周期从

数月缩短至几分钟。

5G+AI视觉质检平台：2秒完成625颗电池检测，准确率近100%，不良率降

至百万分之一。

AI智能仓储系统：仓储面积减少58%，物流人员减半，日均出入货量达1000-

1500吨。

1.4对管理层的启示：一家72岁的电池厂，靠AI把100亿只电池的周期从16

年压缩到3年。我们的行业呢？

二：AI生态全景与工具选型地图——不选贵的，只选对的

2.1核心目标：讲透五层架构，直接给出高管手机端与职能电脑端的工具推荐表，

解决选型焦虑。

2.1.1 AI五层架构全景图

层级

名称

核心功能

代表工具

管理层需要知道什么

第五层

应用层

开箱即用解决具体场景

WPS AI、Gamma、剪映AI

员工日常工具已AI化，效率提升3-5倍

第四层

智能体层

能独立执行任务的AI员工

QClaw、探迹销售云

AI可以像员工一样操作电脑、回复客户

第三层

编排平台层

管理AI员工的HR部门

Coze（扣子）、Dify

零代码搭建AI工作流，无需技术团队

第二层

知识库层

AI的大脑与记忆

Obsidian、企业知识库

AI必须基于企业真实数据工作

第一层

大模型层

AI的算力与智商

DeepSeek、Kimi、通义千问

国产模型已足够强，成本极低

2.2 管理层工具推荐（按使用习惯分类）

2.2.1适合电脑重度使用者 人资、财务、供应链总监等

场景

推荐工具

具体用途

长文档阅读

Kimi（网页版）

上传合同、报告，让AI提炼要点

数据分析

通义千问（网页版）

上传Excel数据，让AI生成洞察

报告撰写

DeepSeek（网页版）

输入要点，让AI生成完整报告

会议纪要

飞书妙记

会议录音自动生成纪要和待办

2.2.2适合手机使用者 总经理、销售总监等

场景

推荐工具

具体用途

行业动态

豆包App

设置关键词，AI自动推送行业新闻

汇报准备

DeepSeek App

语音输入想法，AI生成成文

会议准备

Kimi App

语音提问生成会议发言提纲

工作跟进

QClaw（微信端）

微信中查询项目进度、人员状态

2.3 避坑指南

2.3.1不要一上来就买昂贵的企业版——先用免费版验证价值。

2.3.2选择团队已经在用的工具，学习成本最低（如飞书用户优先用飞书AI）。

2.3.3先选点再连成线——先解决一个具体痛点，再扩展。

三：AI赋能营销与获客——从线索到成交的全链条提效

3.1核心目标：深度拆解实战案例，通过高管AI决策模式，让管理层带着真实业

务痛点，体验AI负责算力与广度，高管负责经验与决策的人机协同闭环。

3.1.1销售领域的三大AI应用场景

场景

传统方式

AI方式

代表工具

客户挖掘

销售凭经验判断、手动搜索

AI自动生成高潜客户列表

探迹销售云

客户分析

翻阅资料、靠感觉判断

AI生成客户画像与需求预测

DeepSeek

销售话术

凭经验临场发挥

AI生成针对性应对话术

DeepSeek

实战案例：亿滋国际——AI驱动的快消品营销降本

零食巨头亿滋国际（奥利奥母公司）投入超4000万美元，与埃森哲、阳狮合作

开发生成式AI工具。一段8秒的Milka广告视频，AI可根据目标受众自动变换

背景。营销内容制作成本削减30%-50%。

实战案例：太古可口可乐——AI重构快消渠道“最后一公里

推动商品、客户和渠道数字化，落地全球最大的冰柜物联网。用AI连接消费者、

客户和终端，推进智慧零售与产业智慧升级。

3.2高管AI决策（现场实操）

3.2.1核心原则：高管不做打字员，只做决策者。讲师代为操作，高管负责评判与

战略拍板。

3.3高管专属AI工具矩阵

3.3.1移动端（总经理/销售总监）

DeepSeek App / Kimi App（战略构想、语音输入生成汇报提纲）、豆包App

（竞品动态自动推送）

QClaw微信端（跨应用任务执行）

PC端（职能总监）：DeepSeek / 通义千问网页版（复杂Excel数据分析、长文

档洞察）、Microsoft Copilot（起草董事会报告、总结会议纪要）

3.4高管决策四大高价值推演动作

3.4.1战略决策压力测试

3.4.2高管输入当前真实业务痛点（如新市场进入策略、大客户跟进僵局）

3.4.3要求AI扮演挑剔的董事会成员进行反驳

预期产出：《决策压力测试报告》（含潜在风险清单、竞争对手反击策略）

3.5经营数据深度洞察：高管上传脱敏后的财务报表或销售漏斗数据，要求AI找

出异常波动点并给出资源重新分配建议。

预期产出：《业务异常诊断与资源优化建议》。

3.6高管级沟通提效：高管语音输入核心观点，让AI生成董事会汇报草稿或全员

内部信；或将外部咨询报告丢给AI提炼核心结论。

预期产出：高质量沟通底稿或《核心情报摘要》

3.6.1组织人机协同设计

3.6.2高管要求AI梳理某部门现有SOP，识别高频、重复、低附加值环节，设计

AI+人工新协作流程。

预期产出：《部门人机协同重构蓝图》

3.7高管决策现场流程

3.7.1痛点收集：学员写下目前业务中最头疼的一个真实销售场景。

3.7.2AI现场拆解：讲师使用AI工具，当着全场的面输入该痛点，AI在30秒内

输出破局方案。

3.7.3高管评判：请提出痛点的高管点评：AI的方案哪里可行？哪里不接地气？需

要补充什么内部数据？

讲师总结——AI提供了地图和导航，但方向盘和刹车永远在高管手里。经营的核

心，是面对不确定性做出价值判断，这是AI无法替代的。

3.8 销售管理者可以立即启动的AI动作

3.8.1本周：用DeepSeek生成一份客户画像，对比传统方式的时间差异。

3.8.2本月：选定一个销售环节如客户筛选，引入AI工具试点。

3.8.3本季度：评估AI对销售效率的实际提升，决定是否推广。

四：AI重构供应链与生产管理——从预测到交付的智能化

4.1核心目标：讲解AI排产与视觉质检的管理逻辑，展示传统制造业如何通过AI

实现降本增效。

场景

传统方式

AI方式

实战效果

需求预测

凭经验估算

AI分析历史数据+外部变量预测

补货周期缩短57%

智能排产

人工排期、反复调整

AI实时采集数据自动生成最优序列

响应时间缩短95%

质量检测

人工抽检

AI视觉识别全检

不良率降低30%以上

4.1.1供应链与生产领域的三大AI应用场景

实战案例：柳钢集团——DeepSeek+钉钉AI，钢铁生产提效

通过RAG技术将工业数据库集成DeepSeek大模型，配合钉钉AI助手，搭建

数智钢卷AI助手。员工通过手机实时查看生产进度、成本、设备状态。AI精准计

算出不同规格钢板的最优排产产线，原先一班产5卷钢，如今产量翻倍，吨钢电

耗降一半以上。

实战案例：安徽合力——AI重构排产与供应链

实施数智合力2025战略，AI系统根据订单数量自动调整生产节奏。数字化供应

链平台（SRM）实现自动生成采购订单并实时传递给供应商。全员劳动生产率比

2023年提升超20%。

实战案例：长虹华意加西贝拉——AI视觉质检

部署多相机协同成像系统与自研AI检测算法，对压缩机定子实现360度全覆盖自

动检测。单件检测时间从17秒缩短至8.5秒。

4.5 供应链管理者可以立即启动的AI动作

4.5.1本周：梳理供应链中数据最完整、重复性最高的一个环节。

4.5.2本月：用AI工具对该环节进行数据分析和优化建议。

4.5.3本季度：评估AI对供应链效率的实际提升。

五：AI驱动组织变革与人机协同——从人管人到AI赋能

5.1核心目标：直面岗位重塑问题，给出人机协同的组织应对策略，消除管理层对

裁员的顾虑

5.1.1企业管理领域的三大AI应用场景

场景

传统方式

AI方式

实战效果

门店巡检

人工巡查

AI智能巡检

全国1.8万家门店统一标准

合同审查

法务逐条审核

AI自动审查

审核效率提升100%

数字客服

人工接听

AI数字客服

人效提升70%

实战案例：金鸿公司——飞书AI赋能工厂日常管理

凭借飞书AI实现年提效1000小时、节省百万元。Aily智能助理24小时在线，

能听懂一线工人方言，随时回答设备调试、工艺参数等问题，全厂咨询量锐减

80%。AI物料预警系统全天候扫描库存数据，班长每天从填表解放1.5小时。

实战案例：库迪咖啡×Coze——AI巡检员覆盖1.8万家门店

结合豆包视觉理解模型和AI Agent平台Coze，搭建了近20个细分巡检场景的

智能体，为全国1.8万家门店配上AI巡检员。AI可自动识别门店陈列、卫生、

服务质量等问题，实现统一标准的规模化巡检。

5.2 AI对岗位的影响评估

岗位类型

影响程度

受影响的核心工作

行政助理

高

日程安排、差旅预订、报销整理

客服人员

高

标准化咨询、常见问题处理

法务审核

中高

合同初审、条款核查

财务审核

中高

发票处理、凭证核对

数据分析

中

基础数据清洗、报表生成

5.3管理层应对策略

不是裁员，是人机协同。重复性工作交给AI，员工转向高价值工作-客户关系、创意策划、决策分）。培养团队的AI素养——知道何时用AI、何时不用。当你的团队开始使用AI时，他们就不会被AI替代——因为他们已经具备了驾驭AI的能力。

六：AI落地实施路径与30天行动框架

6.1核心目标：讲透三步启动法与三大风险，现场带领高管推演本企业的《30天

行动框架》

6.1.1从哪里开始？——三步启动法

6.1.2找到高价值场景：不是AI能做什么，而是哪个业务痛点AI最能帮上忙。

6.2选择标准：高频、重复、有数据、有明确产出。

6.3建立知识库：把核心业务数据、流程、经验结构化，让AI能够基于企业真实

数据工作。

6.3.1小步快跑，快速验证：先在一个业务单元试点，用数据证明价值，再推广。

6.4 管理层必须关注的三个风险

6.4.1数据安全：客户数据、商业机密如何保护？

6.4.2人才缺口：63%的企业计划在2026年招募AI+行业跨界人才。

6.4.3治理框架：目前仅8%的企业建立了AI综合治理框架。

现场产出：《企业AI应用30天行动框架》

6.5每位学员输出：

6.5.1本企业最值得优先启动的1个AI应用场景。

6.5.2需要准备的数据和资源。

6.5.3 30天内的关键里程碑。

6.5.4预期的业务价值。

6.5.5课后30天行动转化

培训结束后第30天，讲师返回企业（或线上会议）主导一次3小时的《AI赋能

企业全面落地行动转化工作坊》，帮助企业完成《AI赋能全面落地行动计划书》，

将课堂认知转化为企业行动。

七：AI时代的战略决策与竞争壁垒构建

7.1核心目标：跳出工具层面，从战略高度探讨AI如何重构企业的核心竞争力与

护城河。

7.1.1 从降本增效到价值创造

7.1.2传统认知：AI=省钱、省人、提效。

7.1.3战略认知：AI=新商业模式、新客户关系、新定价权。

案例：某SaaS企业通过AI将卖软件转为卖业务结果，客单价提升300%

7.2 数据资产化与AI护城河

7.2.1数据不是越多越好，而是越结构化越好

7.3构建企业专属知识库的三大原则

7.3.1业务闭环

7.3.2实时更新

7.3.3权限分级

7.4警惕数据孤岛

7.4.1AI的价值在于连接，而非单点优化。

7.5竞争对手分析：AI时代的降维打击

7.5.1传统对手：同规模、同区域、同产品

7.5.2 AI对手：跨界玩家、AI原生企业、平台型生态

7.5.3应对策略：不是比谁AI用得”，而是比谁AI用得准

八：AI伦理、合规与风险管理

8.1核心目标：建立AI使用的底线思维，避免因用错AI导致重大经营损失。

8.1.1 数据安全与隐私保护

8.1.2红线：客户个人信息、财务数据、核心配方严禁上传公共AI平台。

8.1.3解决方案：私有化部署、企业级AI网关、数据脱敏工具。

8.2 AI生成内容的法律风险

8.2.1版权：AI生成的文案、图片、代码，版权归谁？

8.2.2责任：AI给出的错误建议导致损失，谁负责？

8.2.3合规建议：建立“AI输出人工复核”机制，关键决策必须有人签字。

8.3 组织文化与员工抵触

8.3.1常见抵触：AI要抢我饭碗、AI不懂业务

8.3.2化解策略：先赋能，再优化；先试点，再推广；让一线员工参与AI设计

九：AI投资回报（ROI）评估与预算规划

9.1核心目标：用财务语言讲AI，让CFO和董事会听得懂、愿意投

9.1.1 AI项目的ROI计算模型

9.1.2显性收益：人力成本节省、错误率降低、交付周期缩短

9.1.3隐性收益：客户满意度提升、员工体验改善、决策速度加快

9.1.4计算公式：ROI = （年化收益 - 年化成本） / 年化成本 × 100%

9.2 预算规划：从试点到规模化

9.2.1第一阶段（0-3个月）：试点预算，10-50万，验证价值

9.2.2第二阶段（3-12个月）：扩展预算，100-500万，复制成功

9.2.3第三阶段（12个月+）：战略预算，按营收比例投入，构建壁垒

9.3 避坑：哪些AI项目千万别投？

9.3.1没有明确业务痛点的AI创新

9.3.2数据基础太差，强行上AI。

9.3.3没有内部AI推手，全靠外部供应商。

十：课程总结与行动承诺

10.1核心目标：强化记忆，推动行动，建立课后连接。

10.1.1课程核心要点回顾

10.1.2一个判断：AI是战略，不是工具。

10.1.3两个抓手：高管决策沙盘 + 30天行动框架。

10.1.4三个领域：销售、供应链、管理。

10.1.5五层架构：从大模型到应用层，选对工具。

10.2 学员行动承诺

10.2.1每位学员现场写下，回去后第一件要做的AI相关动作，需要协调的一个关

键资源。

10.3 30天后要达成的一个可衡量结果。

10.3.1课后支持与资源

培训结束后第30天，企业如需要全面落地行动转化工作流程，老师可以提供企业

完成《AI赋能全面落地行动计划书》的服务

工具包：赠送《AI工具选型清单》《30天行动框架模板》《AI项目ROI计算表》