《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天-1天，6小时/天

【课程对象】

高管，职场人士，

【课程方式】

技能讲解+案例分析+实战模拟

AI知识普及+AI底层逻辑+AI工具与方法+实操练习

【课程工具】

DeepSeek、豆包AI、Xmind思维导图、即梦AI生图工具、浏览器等

赠送福利-课程资料包：

清华大学104页《DeepSeek：从入门到精通》

《DeepSeek指导手册从入门到精通》

50页

《AI工具应用盘点报告》

《AI工具库：办公、绘图、视频、写作等》

279400-263525116840-26352592710-362585368935-255905【课程大纲】

第一讲：AI/DeepSeek与公文写作一．开启生成式Ai新世界

1.什么是人工智能与发展 ？

2. AI发展简史：洞悉AI的前世今生

3. 大语言模型（LLM）的四大核心能力

4. 生成式AI定义 和AIGC可以做的事情

5. 生成式AI的四大类的用途和区别

6. 大语言模型（LLM）的四大核心能力

7.极速变化的VUCA时代

8.问题无处不在

9.问题解决的关键

10.AI赋能问题解决全流程

实操演练：体验Deepseek的应用

二、DeepSeek等主流AI工具助力工作提效1. DeepSeek：推理分析、逻辑判断、方案设计、深度分析

2. 文心一言：创意激发与文案优化、会议与日程管理、学习与技能提升

3. 讯飞星火：办公自动化、客户服务、行业定制化服务

4. 通义千问：智能客服与咨询、内容创作与编辑、数据分析与决策支持

5. 豆包：信息检索与分析、文档处理与协作、知识问答与学习

实操演练：体验DeepSeek工具在职场工作中的应用



279400-1577975 2698750-1549400第二讲：AI+智能体高质量决策

一： AI+搭智能体,秒变经验员工

1.价值点:通过AI智能体赋能职场,快速解决复杂任务

2.大语言模型与智能体的区别

3.搭建智能体: AI搭建,手动搭建举例

4.智谱清言之报账助手举例:coze之招聘助手

5.AI+搭智能体小结:主动思考与行动的能力，感知和理解需求,拆解目标和形成规划

6.记忆能力,使用工具和 AP1,

实操演练：决策和行动实训作业运用智谱清言自建智能体，

实操演练：上传员工手册,制作一个员工超级宝助手

二：AI+教练技术,建立专属智库

1.痛点:灵感枯竭很慌张,原地打转很迷茫,面对选择很焦虑，单打独斗很孤单

2.创新思维:豆包头脑风暴功能

3.觉察反思复盘:事件、觉察、反思、行动

4.决策支持:明确目标,收集信息,权衡利弊,预演结果

5.友陪成长:智能体&讯飞友伴

AI+教练技术小结:做外包，做顾问，做导师,做智囊团实训作业

与AI合作,让它设计一个情绪教练

三、识问题-AI驱动精准识别

1.问题定义与本质特征

2.目标设定SMART原则

3.问题陈述标准范式

4.案例解析:Al诊断手机公司症状

AI驱动的问题拆解与正反利弊分析

1.深度溯因:5WHY分析法

2.案例解析:华为手机市占率第一的原因

3.分解分解利器:逻辑树应用

4.分解原则:MECE原则精要

5.案例解析:某手机品牌市占率下滑探因6.案例解析:银行客户细分逻辑

6.如何用AI对复杂决策事件进行结构化拆解（MECE原则 + LLM提示工程）

7.AI辅助列出“利/弊”因素，并自动归类（财务、运营、战略、人才等维度）

1）案例演示：是否进入新区域市场？AI如何生成正反分析矩阵

2）关键工具/方法：

3）决策拆解提示词模板

4）AI生成的利弊因素权重表

5）学员收获：

快速将模糊问题转化为可分析的决策要素

四．多维度决策框架构建——AI模型如何结构化分析和方案优化

1.群体头脑风暴的过程

2.AI智能方案生成

3.理性决策-决策矩阵评估法

4.案例解析:AI多维度评估购车方

5.核心内容：

常见决策框架（如RAPID、DACI、多属性效用分析）与AI的结合

6.AI自动构建决策维度树（商业、技术、风险、组织、时间）

1）案例演示：AI根据“收购A公司 vs 自建团队”建立双重维度模型

2）关键工具/方法：

3）AI辅助维度抽取与相关性检测

4）基于历史数据的维度权重建议

7.学员收获：

拥有可复用的AI驱动决策框架构建流程

五：风险评估——AI识别潜在风险点与影响程度

核心内容：

AI如何利用历史案例、行业报告、内部数据识别隐性风险

风险影响程度与发生概率的AI辅助量化（矩阵法）

案例演示：AI对“新产品上市决策”的16个风险点识别及热力图

关键工具/方法：

风险因子提示链设计

影响程度打分系统

学员收获：

让风险不再“靠感觉”，而是可视化、可讨论

六：方案对比——多选项决策的AI量化分析

核心内容：

构建多方案评估体系（评分卡 + 权重 + 敏感度分析）

AI自动生成方案对比表（分数、排名、折衷方案推荐）

案例演示：三大选址方案对比——AI给出建议并说明理由

关键工具/方法：

AI辅助评分模型（收益/风险/成本/战略匹配）

自动生成“建议+理由”文本

学员收获：

掌握用AI进行多方案量化比较与解释的能力

七：定计划-AI推演执行路径

1.计划制定核心流程

2.AI驱动实施计划

3.任务时序规划管理