《AI业务场景挖掘实战：从岗位提效到组织落地》

《AI业务场景挖掘实战：从岗位提效到组织落地》

主讲：黄光伟老师

课程背景

AI已经从对话工具变成企业生产力工具，麦肯锡研究显示当前60%至70%的工作内容可以被自动化。但对多数业务骨干来说，真正的困惑不是不会用工具，而是不知道从哪入手挖掘业务场景、说不清哪些工作能被AI替代。

课程收益

参训学员将掌握AI场景挖掘四步法，学会把日常业务拆成可AI化的任务颗粒；用替代评估五维模型判断哪些工作可被AI替代、哪些必须人来决策；现场评估出至少一个可落地的AI业务场景，带回一份一页纸立项模板和30天行动清单，同时上手国内主流AI工具，回去即可动手验证。

课程特色

本课程不堆AI技术名词，全程以业务场景为中心，学员带着自己的岗位业务进课堂，通过业务流拆解、场景评估、SOP生成、立项汇报四轮实战，离开时带走的是已评估的场景清单和落地路径，而不是PPT上的理论。

课程对象

制造企业后备人才骨干、各业务单元高潜员工

课程时长

1天/每天6小时

课程大纲

一、看清边界——AI能力地图与替代判断

1、AI能做什么：四类能力与工具地图

生成能力：文案、图像、代码、方案等内容生产

分析能力：数据整理、报告解读与信息提炼

预测能力：趋势判断、需求预估与风险预警

自动化能力：流程串联与重复任务自动执行

工具地图：国内主流AI工具按能力分类对应

2、什么能被替代：替代评估五维模型

维度一：任务标准化程度，流程固定才可复制

维度二：数据可得性，有历史数据才有学习基础

维度三：容错空间，出错代价决定能否放手

维度四：发生频次，高频任务才有替代价值

维度五：人工价值，需要人情与创造的部分保留给人

三档结论：全替代、人机协作、辅助增强

3、权威数据：AI替代浪潮的真实节奏

麦肯锡研究：60%至70%的工作时间可被自动化

麦肯锡预测：2030至2060年间50%职业逐步被AI取代

生成式AI每年为全球经济贡献2.6万亿至4.4万亿美元

WEF报告：到2030年净增7800万岗位、淘汰9200万岗位

77%雇主计划培训员工AI技能，41%计划因AI调整岗位

对后备骨干的启示：学会用AI、看懂边界、成为人机协同者

案例：纽约律师用ChatGPT编造判例被罚——AI幻觉的边界教训

分组讨论：用替代评估五维模型，给本岗位5个高频任务打分分级

二、场景挖掘——从业务流里找AI机会

1、场景挖掘四步法：拆流程-找痛点-定价值-选落地

第一步拆流程：把岗位工作画成完整业务流

第二步找痛点：标记耗时、重复、易错、低价值节点

第三步定价值：估算痛点解决后的人力与时间收益

第四步选落地：按投入产出比排出优先级

配套工具：一张纸画业务流的简化方法

常见误区：只盯热点不盯流程，从工具出发而不是从业务出发

2、业务流拆解实操：把工作拆成任务颗粒

任务颗粒的定义：一个动作、一个输入、一个输出

颗粒度标准：拆到能判断这一步是否可AI化为止

结构化工作与创造性工作的区分

高频重复型、规则判断型、信息整合型三类候选任务

任务清单模板：任务名-频率-耗时-规则性-数据来源

3、痛点清单与价值评估矩阵

建立本岗位痛点清单的五个来源

三维评估：发生频率×影响程度×AI可行性

价值评估矩阵的四象限分类

快速试点的最小场景选择标准

场景描述模板：业务痛点一句话讲清楚

案例：美的南沙灯塔工厂——AI排产与视觉检测的落地路径

实战演练：业务流拆解工作坊——现场画出本岗位真实业务流，标出可AI化节点

三、分级落地——替代与增强的分层打法

1、三级落地模型：全替代、半替代、增强

全替代：规则清晰的标准化流程交给AI与自动化

半替代：AI做初稿、人做审核与决策的人机协作

增强：AI提供分析与建议，人掌握最终决策权

判断口诀：能标准化的替代，要判断的协作，要创造的增强

三种模式的适用范围与典型场景

2、AI工作流设计五步法

第一步定目标：明确工作流要解决什么问题

第二步拆步骤：把流程拆成AI可执行的环节

第三步配工具：选择国内免费工具完成各环节

第四步设校验：在关键节点设置人工确认

第五步跑复盘：小范围试运行、记录数据、迭代优化

工作流文档模板：目标-环节-工具-校验点-负责人

3、AI+创新思维：从提效到找新机会

思路一：问题重定义，用AI追问业务本质

思路二：跨界迁移，把其他行业的做法搬到本岗位

思路三：反向思考，从客户不满与流程断点找机会

用AI做头脑风暴的提问框架

创新想法的筛选标准：业务价值×落地成本

案例：宁德时代江苏时代——AI质检的极限制造

分组讨论：从场景池中选3个候选场景，用价值评估矩阵排出落地优先级

四、工具实操——国内AI工具组合拳

1、智能体工作流平台：让AI按流程干活

WorkBuddy：搭建多步骤AI工作流的实战用法

Autoclaw：业务自动化流程的配置与触发

QoderWork CN：跨场景AI应用的统一管理

智能体创建五步流程：选模板-配角色-设技能-测优化-发布管理

从对话到工作流：沉淀可复用的企业AI资产

2、数据与文档提效：表格、报告与资料处理

飞书多维表格智能体：表单收集与数据自动汇总

WPS金山文档AI：长文档阅读、总结与改写

用AI做周报月报与会议纪要的结构化整理

历史数据清洗与口径统一的AI辅助

数据看板的自动更新与异常提醒

3、提示词三步法与AI使用五大执行技巧

提示词三步法：明确目标-设定角色-规范输出

技巧一：给背景与约束，不给开放式问题

技巧二：要模板要清单，不要泛泛而谈

技巧三：分步提问，复杂任务拆开问

技巧四：追问迭代，把结果改到可用

技巧五：保留人工复核，重要输出必验证

用豆包、Kimi快速入门试手，主力工具沉淀工作流

实战演练：现场用AI生成一个业务场景的落地SOP

五、守住底线——幻觉校验与数据安全

1、AI幻觉识别与人工校验五步法

第一步核来源：关键数据要求给出处

第二步查数据：数字、日期、口径逐项核对

第三步验逻辑：结论推导是否自洽

第四步对业务：方案是否贴合真实业务场景

第五步留审批：重要输出经人工确认后使用

幻觉高发区：编造数据、虚构案例、张冠李戴

2、制造企业数据红线与脱敏处理SOP

客户信息、合同价格、工艺参数、成本数据的敏感分级

数据脱敏四步法：识别-替换-审查-交付

哪些数据可以交给AI、哪些绝不外传

内部数据的AI使用审批流程

员工个人设备与账号的使用边界

3、企业AI使用安全规范

公司级AI使用安全SOP的要素

国内外AI数据合规政策的差异提醒

敏感信息泄露的应急处置流程

案例复盘：一次数据泄露的完整链条

把安全规范变成上岗必学的习惯

实战演练：数据脱敏演练——现场把一份含敏感信息的业务文档脱敏后再交给AI

六、组织推进——从个人落地到组织能力

1、一页纸立项：让AI场景获得支持

立项模板六要素：背景-痛点-方案-预期收益-风险-资源需求

收益量化：人力节省、效率提升、差错减少的测算

风险预判：数据安全、效果不确定、员工接受度

汇报话术：用老板听得懂的语言讲价值

立项推进的时间表与里程碑

2、AI协作型人才：从执行者到人机协同者

执行型、工具型、协同型三类人才的差异

人机协同者的四项能力：提问、判断、校验、迭代

跨岗位理解AI能力边界，看懂上下游怎么用AI

把个人效率升级为团队工作方式

建立自己的AI学习与练习节奏

3、落地推进节奏：小步快跑三步走

第一步试点：选一个低风险高价值场景跑通

第二步复盘：用数据验证效果，总结可复制经验

第三步推广：形成SOP向团队复制

30天行动清单：第一周学、第二周试、第三周固、第四周报

常见失败原因与应对：期望过高、场景选错、没有负责人

分组讨论：立项汇报模拟——每组用一页纸模板向管理层汇报一个AI场景