《AI认知与部署:企业管理者的认知升级与组织赋能路径》

讲师:李中生 发布日期:07-21 浏览量:61


《AI认知与部署:企业管理者的认知升级与组织赋能路径》

主讲:李中生老师

【课程背景】

在生成式AI加速发展的背景下,越来越多的企业开始探索AI在业务中的实际应用价值。对于中高层管理者而言,AI不再只是技术部门的关注点,更是管理职责中不可回避的重要课题。管理者不仅要提升自身对AI的认知能力、战略理解,还要具备将AI融入组织流程的指导能力,帮助团队提升效率,实现降本增效。

本课程聚焦企业管理者角色,帮助他们从管理职责出发,系统掌握AI应用的基本原理、落地逻辑与部署方法,强化“认知—指导—推动”的三层次能力,完成从认知提升到组织传导的有效闭环。

【课程收益】

帮助管理者从本职管理职责出发,理解AI的底层逻辑与应用边界。

引导学员掌握可迁移的AI任务构建方法,形成“任务+背景+数据+生成要求”的标准认知。

梳理企业常见AI赋能层次,明确“系统赋能”优于“人力赋能”的战略方向。

教会管理者如何发现AI应用场景,并指导下属推动AI部署落地。

构建可复制的部署方法论,从任务拆解、数据梳理到开发落地全面掌握。

【课程对象】

企业中高层管理者(部门负责人、业务骨干、战略规划人员)

【课程时长】

2天(6小时/天)

【课程大纲】

第一章:认知AI——了解原理、识别价值、明确边界

模块一:AI初体验:任务如何变成结果?

操作演示:如何通过一次任务逐步生成四个版本的AI输出

概念归纳:AI应用的四要素:任务、背景、数据、生成要求

管理启发:管理者要从“任务定义者”变成“任务设计师”

模块二:深入内核——四要素的逻辑结构

任务要细、背景要全、数据要明、要求要准

企业不能盲推AI,而要聚焦“价值最大”的任务优先部署

模块三:企业应用的关键原则与边界认知

企业数字化是AI的“土壤”:从纸质文件到数字中台的四层演进

冠军经验成就冠军AI:为什么要做经验萃取

大语言模型的双刃剑:能力扩张对岗位协作结构的冲击

应该赋能人还是赋能系统?系统集成化才是正道

大模型幻觉与推理能力:何时选R1,何时用V3

开源模型与API调用:企业应用AI的底层通路

企业私域知识库搭建逻辑:三层处理、两种模型、应用演示

第二章:应用AI——打开视野,理解层次,盘点方向

模块一:国内AI四大流派全景图

工具平台流派 vs 对话技巧流派 vs 应用层次流派 vs 场景部署流派

让管理者明确自身角色所需的“AI应用认知视角”

模块二:企业AI应用的六个层次

层级一:通用模型对话

层级二:定制助手(现场演示:扣子助手)

层级三:任务智能体(演示:知识库+插件+对话)

层级四:工作流规划(演示:飞书多维表格+AI执行)

层级五:本地部署(应用条件与限制)

层级六:生态远景(宏观理解)

第三章:部署AI——掌握方法、细化流程、组织推动

模块一:AI部署的十步路径

明确部署模块(如设备运维、营销策略)

拆解关键任务(细化为可执行操作)

双重定性排序(高频+可AI支撑)

确认部署项目(确定目标任务)

组建部署小组(业务+技术双角色)

梳理数据资产(数据源、结构、隐私规范)

明确标准方法(流程、模板、评价标准)

技术开发部署(助手/智能体/工作流)

应用测试优化(小范围试点、优化迭代)

推广与激励机制设计(全员适配与管理者监督)

模块二:管理者的责任与行动指引

管理者的三重角色:AI认知引导者、团队推动者、组织变革引擎

上传下达的有效路径设计:培训赋能、共建场景、共识管理

如何设定团队AI应用考核目标

培养“AI应用示范岗”的机制建议

六、课程形式

讲授 + 案例研讨 + 场景演练 + 工具实操

工具使用演示(DeepSeek、扣子、飞书多维表格、Cherrystudio等)

AI辅助任务演练与体验环节不少于3次

七、课程特色

管理者导向:从企业战略落地角度定位AI的价值与作用

结构化认知:构建管理者易于理解与转化的AI应用框架

实操演练:工具与流程全面配套,帮助管理者带走可落地的方法

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