《AI赋能高层管理》2天

《AI赋能高层管理：战略认知与场景落地》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

2026年，AI已从技术概念进入普惠式应用。大模型、智能体、MCP协议等能力日趋成熟，应用场景也越来越丰富，逐步从个人智能、场景智能到企业智能的价值递进。而智能体深入应用、智能化转型是企业之间核心竞争力的再次赛跑。真正的问题不是AI能不能用，而是：管理者能否建立系统的AI战略认知？能否判断哪些业务场景值得投入？能否带领团队把AI融入日常工作流？

本次课程将以AI赋能高层管理，从战略、场景到实操，专为集团经理级及以上管理层设计，从建立AI战略认知框架，底层逻辑到职能场景，帮助管理者建立「看得懂、判得准、定得下」的AI决策能力；以Claude Code和Codex为核心工具，覆盖高层日常办公的20+真实场景，实现即学即用目标。

【课程收益】

建立系统的AI认知框架：从大模型、Agent、MCP到RAG，理解底层逻辑

掌握AI对各职能领域的重塑路径：营销、HR、财务、供应链、决策支持，每个领域有清晰场景

理解AI原生组织的构建方法与团队人机协同设计思路

熟练掌握Claude Code与Codex两大工具，独立完成报告生成、数据分析、文档处理等15+办公场景

【课程特色】

认知+实操双轮驱动：从「听得懂」到「用得了」

管理层视角，即学即用

场景驱动教学：20+真实办公场景带教实操，不讲空话讲手感

【课程对象】

集团经理级及以上管理层（非技术背景）

【课程时间】

2天

【课程大纲】

一、AI通识与战略认知

1、AI技术全景：从大模型到智能体

大模型的本质：它能做什么、不能做什么、边界在哪里

生成式AI与传统AI的核心差异：从「识别分类」到「创造生成」

AI Agent的本质：有记忆、会思考、能行动的智能体，不只是聊天机器人

2、AI应用三个层次

个人智能

场景智能

企业智能

3、企业智能化框架体系

企业智能化的全景图：从基础设施到业务应用到组织变革，三层递进

基于智能化框架体系的微任务拆解模式：把大目标拆成AI能执行的小任务

AI智能体如何融合企业内部信息化系统：MCP服务的核心作用

从「用AI工具」到「建AI体系」：企业智能化的三个发展阶段

案例：某制造企业智能化框架全景——从ERP到智能体，如何一步步搭建

4、AI核心概念大串联：建立底层逻辑

基础层：LLM（大语言模型）、Token（计量单位）、Context（上下文）、Context Window（上下文窗口）——理解AI的「记忆」和「容量」

交互层：Prompt（提示词）、User Prompt（用户指令）、System Prompt（系统设定）——理解如何与AI「对话」

能力层：Tool（工具调用）、MCP（模型上下文协议）、Agent（智能体）、Agent Skill（智能体技能）——理解AI如何「做事」

串联理解：从一段对话到一次任务执行，这些概念如何协同工作

Agent专项深入：Agent的概念原理、构建模式、Agent Skills从入门到实操

5、工程方法与RAG机制

Harness Engineering：如何「驾驭」AI，让AI输出稳定可控，框架、约束、校验的工程化思路

Loop Engineering：如何设计AI的工作循环，感知、思考、行动、反馈的闭环设计

RAG工作机制详解：检索增强生成的原理

RAG在企业中的应用价值：知识库问答、文档检索、智能客服——为什么企业级AI离不开RAG

案例：某企业如何用RAG搭建内部知识助手，准确率达到92%

6、AI战略影响与企业治理

AI如何重塑组织竞争方式：从「规模优势」到「智能密度优势」

AI对管理决策的影响：从经验驱动到数据+AI辅助决策

AI对业务价值创造的重构：效率提升→体验升级→模式创新

全球与国内大模型竞争格局：OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Kimi等主流生态概览

企业AI治理框架：数据安全红线、合规边界、AI使用的组织规范

案例：某集团AI治理制度的搭建过程——哪些能做、哪些不能碰、谁来审批

二、AI职能场景应用与AI原生组织

1、AI在五大职能领域的应用场景

市场营销：精准营销（用户画像+智能推荐）、智能内容生成（文案/图片/视频批量产出）、AI客服（多轮对话+意图识别）

人力资源：AI招聘筛选（简历解析+岗位匹配）、人才盘点（绩效数据+潜力预测）、员工流失预警

财务管理：财务预测（收入/成本趋势建模）、报表自动化（月报/年报一键生成）、风险预警（异常交易/合规检测）

供应链运营：需求预测（销量预测+库存优化）、智能排产（产能约束下的最优排程）、物流优化（路径规划+成本最小化）

管理决策：AI辅助决策（多方案模拟对比）、竞争情报分析（行业数据自动采集与解读）

每个领域配1-2个真实案例

2、AI原生组织：重新定义工作方式

什么是AI原生组织：不是「在现有流程上加AI」，而是「用AI重新设计流程」

如何构建AI原生组织：组织架构调整、岗位职责重塑、工作方式变革

AI原生组织的工作方式：人机协同的任务分配——AI做什么、人做什么、怎么配合

3、人机协同画布

流程目标

输入输出

人的活动

机的活动

协同触点

异常处理

绩效衡量

案例解析：某企业从「人管人」到「人+智能体管人」的转型路径

为什么「协同」比「智能」更重要：从「机器换人」到「人机共生」

三、Claude Code & Codex 高层日常办公带教实操

1、工具认知导入

Claude Code的核心功能与定位：命令行驱动的AI编程助手，面向复杂任务编排

Codex的核心功能与定位：云端自动化执行引擎，面向批量重复任务

两款工具的差异与互补关系：Claude Code擅长复杂推理与长文本处理，Codex擅长批量自动化

权限模式解读：Claude Code的Manual/Plan/Auto三种模式，什么时候用哪种

Vibe Coding：这个时代背景意味着什么——自然语言编程正在成为管理者的新技能

现场实操演示：用一个真实办公任务，分别展示两个工具的处理方式

2、信息整合与报告生成

场景1：多部门数据汇总与报表生成——合并多份Excel，自动生成汇总分析

场景2：经营日报/周报自动生成——输入原始数据，一键生成结构化经营简报

场景3：竞争情报收集与分析报告——整合多源信息，生成竞争对手分析摘要

场景4：行业资讯批量摘要——批量处理文章，提炼关键信息与趋势洞察

场景5：项目进度汇总与风险提示——多项目状态合并，自动标注延迟与风险项

实操：全员跟随操作，从原始数据到完整报告，手把手跑通

3、文档处理与写作提效（实操带教）

场景6：会议纪要结构化整理——将录音文字稿或草稿整理成标准会议纪要

场景7：汇报材料与PPT大纲生成——根据主题与数据自动生成汇报框架与逻辑

场景8：合同/文件关键信息批量提取——从多份合同中提取金额、日期、条款等字段

场景9：邮件起草与回复优化——根据背景信息快速生成专业商务邮件

场景10：SOP标准流程文档生成——将现有操作习惯转化为标准化操作手册

实操：学员选择2个场景跟随操作，讲师现场指导

4、数据分析与决策支持（实操带教）

场景11：销售数据趋势分析与可视化——自动识别数据规律，生成图表与解读文字

场景12：预算执行偏差分析——对比预算与实际数据，自动标注异常项

场景13：客户数据清洗与分类整理——去重、补全、格式统一，快速整理客户台账

场景14：问卷/反馈数据结构化汇总——将开放性回答分类归纳，生成洞察报告

场景15：多维数据交叉分析报告——跨维度对比分析，辅助高层决策判断

实操：用业务数据（脱敏）完成分析全流程

5、日程管理与沟通协作（实操带教）

场景16：每日工作简报自动生成——整合日历、邮件、待办，生成高层晨报摘要

场景17：会前资料包自动准备——根据会议主题，自动整理背景资料与问题清单

场景18：跨部门沟通内容标准化——将口头讨论记录转化为可传阅的结构化沟通文档

场景19：消息摘要整理——对大量消息线程进行分类与要点提取

实操：每位学员完成一个「明日工作简报」的生成

6、流程自动化与效率工具（实操带教）

场景20：重复性审批流程自动预填——根据历史规律，预生成审批表单内容

场景21：文件命名与归档规则自动化——批量重命名、分类整理文件夹结构

场景22：定时任务与提醒自动化设置——设置周期性任务自动触发与提醒推送

场景23：跨系统数据同步与整合——对接常用办公工具，打通数据孤岛

实操：选择1-2个场景完成自动化配置

7、提示词技巧与安全规范

提示词核心技巧：如何用自然语言准确描述办公需求——角色+背景+任务+格式+约束

Claude Code与Codex各自适用场景下的提示词结构设计

高层常用办公场景提示词模板示范：10个高频场景的标准Prompt

安全使用规范：企业数据使用红线与脱敏处理方法

人工审核与结果核验：什么时候该信任AI输出，什么时候必须人工复核

数据安全意识：哪些数据绝对不能喂给AI、如何脱敏、如何合规使用