《重构增长：管理者AI力跃迁与业务实战指南》

《重构增长：管理者AI力跃迁与业务实战指南》

主讲老师：黄光伟

【课程背景】

随着人工智能技术从概念普及全面迈入深度业务融合阶段，传统制造与商用车行业正面临市场增量见顶与运营成本攀升的双重挤压，管理层将AI思维贯穿于人才管理、能力升级与业务增长的全链路，才能在智能体无处不在的新竞争格局中重塑组织效能与利润边界。

【课程收益】

1. 参训管理者将建立起适应商业环境的AI宏观认知与底层思维，掌握国内主流免费AI工具在管理场景中的协同策略，学会使用实战SOP与步法模型将AI能力直接转化为业务增长结果，并能够制定出符合企业自身情况的人机协同组织进化方案与AI落地避坑指南。

【课程特色】

本课程全程站在核心管理层视角，以浅显易懂的实战框架与总结模型直击人才重构与业务增长痛点，深度推演AI驱动增长的底层逻辑。

【课程对象】

企业管理层及IT战略部门。

【课程时间】

1天/每天6小时

【课程大纲】

一、宏观视角：AI时代的商业重构与管理升维

1. AI发展现状与商业渗透逻辑

1）AI从辅助工具到生产力底座的本质转变

2）大模型竞争格局与垂直行业模型的成熟度

3）智能体（Agent）在企业流程中的普及现状

4）实体产业与AI深度融合的三大表现维度

5）数据资产成为企业核心竞争力的必然趋势

2. 传统管理逻辑的失效与重构方向

1）经验决策向数据驱动决策的全面让位

2）金字塔组织向网状敏捷组织的演化路径

3）标准化生产向柔性定制的管理挑战应对

4）周期性规划向实时迭代响应的机制转变

5）管控型领导向赋能型领导的角色重塑

3. 管理者AI认知升级的3大基石

1）算力、算法、数据的基础逻辑与边界认知

2）AI能力边界与幻觉风险的客观评估机制

3）人机协作共生思维的确立与强化

4）拥抱不确定性的试错容忍度建设

5）持续迭代的管理认知更新系统构建

二、人才重塑：AI时代的人才管理与组织进化

1. 人才画像重塑：从专业型人才到复合型AI人才

1）技能半衰期缩短带来的能力迭代焦虑应对

2）提示词能力成为职场基础素养的必然趋势

3）跨界整合能力对单一专业深度的超越

4）审美与同理心等人类独有特质的职场溢价

5）人才获取从“拥有所有权”向“调用使用权”转变

2. 组织形态进化：人机协同团队的组建与运行SOP

1）任务拆解：精准识别AI可替代与不可替代环节

2）岗位重构：设立AI协同专员与业务AI训练师

3）流程再造：人机接力赛跑的顺畅工作流设计

4）绩效重组：人机混合团队的结果导向考核标准

5）文化重塑：建立容错与持续进化的组织氛围

3. 实战演练1：核心岗位的AI人才重构推演

1）演练主题：传统大客户销售岗位的人机协同重构

2）演练结论：AI不会取代人，但会用AI的人会取代不会用AI的人

三、能力升级：管理者的AI核心能力与工具协同

1. 管理者AI思维构建的4大思路

1）自动化思维：寻找流程中的低效断点与重复节点

2）预测性思维：利用历史数据预判未来趋势与风险

3）个性化思维：实现规模化的定制服务与精准营销

4）仿真化思维：低成本高效率的模拟决策与战略推演

5）开放性思维：打破固有路径依赖的创新破局

2. 国内主流免费AI工具的管理应用图谱

1）信息检索与长文本研报解析

2）创意激发与日常办公辅助

3）逻辑推演与数据图表生成

4）工具组合使用的边界与协同效应最大化

5）企业级AI工具选型的成本与安全评估维度

3. 实战演练2：AI辅助决策的效能测算

1）演练主题：市场竞品分析报告的AI提效测算

2）演练结论：AI对高频信息密集型工作的提效呈指数级，管理者需将精力转向决策本身

四、驱动增长：AI直指业务结果的实战指南

1. AI驱动产品与服务创新的3步法

1）洞察挖掘：通过AI分析海量客户反馈寻找隐藏痛点

2）方案生成：利用AI进行快速概念验证与产品设计迭代

3）价值验证：小范围测试与市场数据反馈闭环

4）案例解析：从智造工厂到AI赋能 潍柴“数智转身”的深度实践

5）管理启示：AI将研发由实验试错驱动转向数据与仿真驱动

2. AI赋能营销与客户增长的执行技巧

1）客户画像动态标签化与多维数据实时更新

2）智能营销内容生成与多语言跨地域自动触达

3）销售话术智能辅助与实时谈判策略推荐

4）客户流失预警模型与智能挽留策略精准匹配

5）案例解析：三一重装数智化升级，客户服务提速，智能制造落地

3. AI优化供应链与运营的实战SOP

1）需求预测精准化：基于多源外部数据的动态销量推演

2）库存动态优化：智能补货模型与安全库存降低策略

3）设备预测性维护：从定期保养向按需维护转变

4）案例解析：AI大模型赋能福田重卡：向“新”而行降本增效

4. 实战演练3：存量客户二次增长的AI策略推演

1）演练主题：如何利用AI挖掘老客户的后市场服务需求

2）演练结论：AI推动后市场服务从被动救援向主动创造价值转型

五、落地护航：AI战略落地的避坑指南与行动路径

1. AI落地过程中的典型陷阱

1）期望值陷阱：将AI视为万能解药而忽视数据基础准备

2）试点陷阱：局部试点成功却无法在全公司规模化复制

3）数据陷阱：数据孤岛导致AI模型无法获取完整业务上下文

4）安全陷阱：核心商业机密外泄与合规性风险防范

2. 管理者推进AI转型的落地法

1）寻找切入点：选择高频、低风险、高回报的业务场景

2）建立基础设施：打破数据孤岛与统一数据治理规范

3）培育土壤：打造自下而上的AI应用文化与激励机制

4）效果评估：建立AI投入产出比（ROI）的量化指标体系

5）迭代优化：根据业务反馈持续调优模型与工作流程

3. 实战演练4/课后思考：企业AI切入点的选择与论证

1）演练主题：寻找公司内部最值得投入AI的第一个业务场景

2）演练结论：AI落地应遵循“先易后难、先外围后核心”的路径，从痛点最显性的边缘场景切入成功率最高