《管理者的AI思维与智能体高效应用实操》

《管理者的AI思维与智能体高效应用实操》

主讲老师：罗建国

【课程背景】

专为企业创始人、高管、总裁班学员设计。不教写代码、不做技术细节，聚焦管理者必备的AI思维框架与智能体驱动的管理提效实战。帮助管理者建立AI时代的决策逻辑，学会用AI智能体重构管理流程、提升组织效率。

【课程收益】

完成本课程后，学员将能够：

1. 建立AI思维：掌握管理者必须理解的AI底层逻辑与商业应用框架，避免“看不懂、用不上、跟不上”；

2. 识别机会：快速判断企业哪些环节可被AI智能体赋能，识别降本增效的高价值场景；

3. 实操上手：现场学会用AI智能体完成文档处理、数据分析、报告撰写、会议管理等工作；

4. 赋能团队：掌握如何将AI工具部署给团队，实现“一人带多智能体”的高效工作模式；

5. 制定规划：输出企业AI应用的三步走行动清单，明确下一步可落地的具体动作。

【课程特色】

讲授+案例拆解+现场演示+分组研讨+高管视角的实操练习

【课程对象】

企业创始人、CEO、高管、事业部负责人、总裁班学员

【课程时间】

1天（6小时）

【课程大纲】

一、管理者AI战略定位

1. AI不是技术问题，是战略问题

1）从“互联网+”到“AI+”的范式转移

2）管理者常见的三个认知误区（AI会替代人、AI太遥远、AI只是效率工具）

3）真实数据：AI已渗透到营销、办公、决策、客户服务的各个环节

2. AI能帮管理者做什么？

1）三大价值维度：降本（减少重复劳动）、提效（加速决策）、赋能（增强团队能力）

2）管理者专属场景：快速读报告、写发言稿、分析经营数据、管理会议纪要、制定策略框架

3. 企业应用场景的AI智能体是什么？

1）通俗定义：能理解目标、自主规划、调用工具、完成任务的“数字员工”

2）管理者视角：智能体是你的“私人助理”“数据分析师”“文案秘书”

案例：用智能体自动整理周报、生成竞品分析、起草邮件

4. 高管的AI思维框架

1）机会思维：哪里可以用AI？

2）数据思维：AI需要什么输入？

3）成本思维：投入产出比如何？

4）风险思维：哪些不能交给AI？

二、AI智能体核心能力——管理者高频场景实操

1. 文档处理：10分钟搞定报告、邮件、发言稿

1）场景一：快速生成一份高质量的工作总结/汇报PPT大纲

2）场景二：将10页PDF浓缩成1页摘要（读文件不再耗时）

3）场景三：起草对外邮件或对内通知，润色到专业水平

现场演示：输入几个关键词→智能体生成完整框架

2. 数据分析：不用Excel，用对话问出结论

场景：上传销售/运营数据表，让AI自动分析趋势、异常点、改进建议

1）管理者最需要的三种分析：同比环比、TOP排行、问题归因

现场演示：上传模拟数据→AI输出“三大发现+两条建议”

3. 会议管理：自动生成纪要与待办

场景：录音/会议速记→AI提取关键决策、任务分工、截止时间

1）管理者价值：不用亲自记，会后收到结构化纪要

4. 信息整合：竞品调研、行业动态一网打尽

场景：输入“帮我整理最近三个月竞品A的主要动作”→AI生成时间线+要点

技巧：让AI按“背景-行动-影响”结构输出

5. 管理者专属的“万能提示词公式”

1）“你是[角色]，请帮我完成[任务]，背景是[上下文]，要求[具体细节]，输出[格式]，用[风格]。”

现场演练：每位学员根据自己实际工作，写出一条提示词并分享

三、智能体工作流——打造你的“数字行政办”

1. 什么是智能体工作流？

1）将多个AI能力串联，形成一个自动化的任务链条

2）示例：收到客户邮件→AI自动提取需求→生成回复草稿→提醒你审核

2. 管理者可立即上手的三个工作流

1）会议工作流：录音→转文字→提取纪要→生成待办→发送给团队

2）信息收集流：关键词监控→AI抓取新闻→生成简报→推送到你的微信/邮箱

3）报告生成流：填写几个数字→AI生成完整周报/月报→稍作修改即用

3. 现场演示：搭建一个简单的智能体工作流

1）使用现有工具（如剪映+DeepSeek+飞书）组合演示，不要求学员会编程

重点：让学员看到“原来可以这样串起来”

4. 管理者如何向团队部署智能体

1）不用全员培训，先让助理或核心骨干学会，再辐射

2）推荐工具清单（免费+付费，适合中国企业）

5. OpenClaw+AI智能体应用底层逻辑

1）AI智能体与OpenClaw的协同核心逻辑（提效/提质/自动化）

2）适配OpenClaw的精准Prompt指令设计技巧

四、AI时代的管理升级——组织与人的新关系

1. 从“管人”到“管人+智能体”

1）智能体不是替代人，是让人聚焦更高价值的工作

2）如何设计人机协作的岗位职责（示例：市场部、行政部、运营部）

2. 管理者需要培养的新能力

1）提问能力：给智能体清晰指令

2）判断能力：评估AI输出的质量

3）整合能力：将AI成果转化为决策依据

3. AI风险与合规边界

1）数据安全：哪些信息不能给外部AI？

2）过度依赖：AI会犯错，需要人工复核

3）合规要求：企业数据使用规范（可参考医药/金融等行业案例）