《管理团队AI应用创新工作坊》

管理团队AI应用创新工作坊

管理团队AI应用创新工作坊：从单点提效到业务流 AI 化的共创行动课

主讲：董俊豪

【课程背景】

这是一门面向高管团队和核心业务负责人的 2 天 AI 应用创新工作坊。

课程不是单纯的 AI 认知培训，也不是工具操作课，而是帮助管理团队完成一次从“认知统一”到“试点决策”的完整共创：先看清 AI 对企业经营、组织能力和业务流程的真实价值，再用点线面体模型建立落地路线图，最后围绕企业真实业务流程拆解 AI 机会点，产出可推进的 AI 试点行动计划。

本课程尤其适合已经意识到 AI 重要，但还没有形成统一推进路径的管理团队。它要解决的不是“AI 能做什么”这个泛问题，而是“我们公司下一步先做哪件事、为什么做、谁来做、怎么验证有效”。

客户常见痛点

管理层对 AI 有兴趣，但各自理解不同，缺少共同语言

试用过很多工具，但没有进入核心业务流程

各部门都有想法，缺少统一的场景筛选和优先级判断

AI 试点目标、责任人、数据准备、资源需求和成功指标不清晰

IT、业务和管理层分工不清，容易变成“业务提需求、IT 做系统、最后没人用”

一线工作重复、耗时、依赖经验，但管理层不知道如何把这些能力沉淀为流程和数字资产

课程核心逻辑

认知突围 → 战略框架 → 武器掌握 → 业务重构 → 决策落地

认知突围：用真实案例建立 AI 价值感，理解 AI 不是工具堆砌，而是经营系统升级

战略框架：用点线面体模型明确企业 AI 落地的四个阶段和当前切入点

武器掌握：让管理层知道 AI 能力版图和边界，能判断场景该匹配什么技术

业务重构：用业务流 AI 化方法论，把真实流程拆成 AI 机会点并匹配解决方案路径

决策落地：筛选优先试点，输出 2-4 周 MVP 行动计划和组织分工

【课程对象】

企业高管团队、事业部负责人、区域总经理

核心业务负责人、职能负责人、数字化 / IT 负责人

需要共同参与 AI 试点决策和资源配置的管理团队

希望从个人提效进入流程级、部门级 AI 落地的组织

【课程收益】

1. 建立管理团队的 AI 共识

让高管团队从“AI 是工具”转向“AI 是组织能力和经营系统升级”，看清 AI 对降本、提效、提质、增收、体验改善和管理透明度的价值。

2. 掌握企业 AI 落地路线图

理解点、线、面、体四个阶段，知道当前企业不能一上来追求“AI 原生组织”，而应先从关键岗位、关键流程、关键业务线切入。

3. 形成管理层的 AI 领导力

管理层不需要亲自写代码或搭复杂系统，但需要会提出好问题、定义好目标、判断好场景、配置好资源，并推动业务 owner 与技术团队协同。

4. 识别高价值 AI 试点场景

围绕真实业务流程，找到高重复、高耗时、高经验依赖、高不确定性或高协同成本的环节，判断哪些适合优化、重构或掀翻。

5. 输出可执行的 AI 试点行动计划

每组产出一个可推进的试点方案，包含业务痛点、AI 价值层级、技术路径、数据准备、责任分工、MVP 验证指标和后续推进建议。

【课程方式】

2 天（6小时/天）

1 天（6小时/天）压缩版：适合管理层先完成认知统一和初步试点筛选

2 天（6小时/天）标准版：适合产出较完整的 AI 试点行动计划

2 天（6小时/天） + 后续辅导版：适合进入真实 MVP 验证和复盘

【课程大纲】

Day 1 上午｜AI 认知升级与战略路径

模块1｜AI是什么：建立管理层的 AI 人才观

模块目标：让管理层理解 AI 的能力边界和协作方式，避免把 AI 神化或工具化。

核心内容：

AI 不是替代全部人，而是放大人的判断、表达、分析、组织和执行能力

可以把 AI 理解为“聪明但缺少企业 know-how 的新同事”：知识广、响应快、可持续工作，但需要明确目标、背景、标准和边界

AI 会幻觉，尤其在缺少业务上下文、数据来源和校验机制时更容易出错

AI 协作质量取决于管理者是否能像带新人一样，给清楚任务、补足背景、定义标准、检查结果

管理层关键观点：

AI 领导力不是会多少工具，而是会定义问题、拆解任务、组织资源、设计验证

管理层要推动的不是“每个人都玩工具”，而是让 AI 进入关键岗位、关键流程和关键决策

数据安全、权限边界、脱敏机制和外发限制必须在一开始建立

互动方式：

让管理层列出自己最希望 AI 替团队减轻的 3 类负担

现场判断：哪些属于个人提效，哪些有机会进入流程级应用

模块2｜他山之石：跨行业AI应用价值全景

模块目标：用案例让管理层看到 AI 价值来自经营系统变化，而不是工具演示。

核心内容：

小团队高营收：看 AI 如何放大人效和内容产能

流程重构降本：看 AI 如何把重复和经验依赖环节沉淀为流程能力

内容生产提量：看 AI 如何把百条级生产提升为千条级生产

运营管理透明化：看多维表格、知识库和自动化如何形成轻量运营中枢

行业案例可按客户行业替换，例如物流、零售、电商、服务、制造、金融等

核心结论：

AI 对企业的价值主要落在三条路径上：

降本增效：减少重复劳动和低价值消耗

提质：提升输出稳定性、响应速度和管理透明度

增收：更快上新、更快响应客户、更快验证新业务机会

模块3｜战略框架：企业拥抱AI的四个层级（点线面体）

模块目标：让管理团队建立统一路线图，明确本次工作坊要从“点”走向“线”。

核心内容：

层级

定义

管理层要做什么

常见误区

点

个人级赋能，让一个人马上变强

找到高频、非标、脑力型岗位任务

误以为员工会用 AI 就等于企业落地

线

流程级嵌入，把 AI 放进从输入到输出的业务流程

选择关键流程，推动流程 owner 梳理和验证

不改流程，只买工具

面

部门 / 系统级协同，解决跨岗位、跨部门协作

推动知识、数据、权限和流程联动

多部门各做各的，局部更快、整体更慢

体

AI 原生组织和经营级大脑

作为长期方向，逐步建设组织运行机制

一开始就追求宏大平台，忽略当前试点

重点讲解：

点是入口，但线才是企业 AI 落地的关键转折

大多数企业卡住不是因为工具不够，而是核心流程不清楚

面的核心是跨部门协同、知识沉淀、数据流动

体是方向，不是短期项目 KPI

课堂产出：

企业当前 AI 落地阶段判断

本次工作坊优先聚焦的 1-2 条业务线方向

Day 1 下午｜AI武器库与管理抓手

模块4｜AI领导力实战：提示词与结构化沟通

模块目标：让管理层理解提示词不是“写咒语”，而是管理者给 AI 分配任务的结构化沟通能力。

核心内容：

提示词是 AI 时代的底层表达能力，也是驱动智能体、知识库、工作流的元能力

管理者的提示词心法：

角色设定：让 AI 进入正确工作状态

任务背景：补足企业语境和业务上下文

目标与约束：说明要达成什么、不能碰什么

输出标准：明确格式、颗粒度、语气、判断标准

从“给答案”转向“让 AI 反问、拆解、给多方案、给校验清单”

实战演练：

选择一个管理层真实任务，例如经营分析、会议决策、方案评估、风险提示

用结构化提示词让 AI 产出初稿

现场比较“随口问”和“结构化指令”的输出差异

模块5｜从工具到代理人：智能体、知识库、工作流与Skills

模块目标：让管理层理解智能体不是神秘技术，而是把业务目标、企业知识、工具调用和流程规则封装成可复用的数字助手。

核心内容：

智能体：像一名可复用的业务助手，能理解目标、拆解步骤、调用工具、输出结果

知识库 / RAG：让 AI 基于企业制度、SOP、产品资料、客户资料回答和执行

工作流：把固定流程拆成节点、判断、循环和输出

Skills：把高频操作和经验封装为可复用能力模块

工具 / 插件 / MCP：让 AI 与外部系统、数据和工具连接

智能体的基本组成：

组成

作用

管理层判断重点

提示词 / 角色设定

定义它是谁、要做什么

目标是否清楚

知识库

提供企业 know-how 和业务资料

资料是否准确、更新、可追溯

工具 / 系统连接

让 AI 能查、写、算、调用系统

权限和安全是否可控

工作流 / SOP

让 AI 按规则处理不同情况

流程是否稳定、边界是否明确

人工校验

保证关键环节质量和责任归属

哪些必须由人决策

重点纠偏：

不要一上来就追求“全自动数字员工”

先用明确流程和小场景验证，再考虑系统连接和规模化

企业 know-how 是智能体好不好用的关键，不是模型本身决定一切

模块6｜AI武器库工具串讲：从能力边界到场景匹配

模块目标：让管理层知道有什么能力、适合什么场景、由谁来用、需要什么前置条件。

核心内容：

工具 / 能力

适合场景

管理层判断

大模型

文本生成、分析、总结、方案辅助

是否有清晰任务、上下文和校验

RPA / 自动化

跨系统搬运数据、自动点击录入、批量下载

流程是否稳定、规则是否明确

知识库 / RAG

制度、产品、客户、项目资料问答

资料是否可治理、可更新

多维表格

轻量运营管理、协同中枢、数据看板

口径、权限、责任人是否清晰

数据分析辅助

经营复盘、异常识别、指标解释

数据质量和人工校验是否具备

多模态生成

图片、视频、音频、营销内容

品牌调性、版权和审核机制

Skills / 工作流

高频任务复用、流程节点封装

是否能跨场景复用

核心结论：

工具不是起点，业务流程才是起点

AI 本身不等于数据获取，API、RPA、爬虫、AI 搜索是不同技术路径

先做轻量 MVP，验证有效后再放大，不要一开始就重平台化

Day 1 作业：

请每位管理者回看自己分管的业务，列出：

哪些工作重复、耗时、人力密集

哪些环节依赖经验，但缺少标准化和数据支持

哪些决策慢、容易拍脑袋

哪些地方标准化难、管理成本高

哪些痛点可以用“点”解决，哪些必须进入“线”或“面”

Day 2 上午｜业务流AI化与场景拆解

模块7｜从业务问题到业务流程再到AI方案

模块目标：让管理层掌握从真实业务流程中发现 AI 机会点的方法，而不是凭感觉想场景。

基础认知：

一切始于业务流程梳理。在应用 AI 之前，必须先将隐性的工作流程显性化、标准化。流程不闭环，AI 很难直接落地；流程能被经验化、标准化，才有机会被 AI 化。

从模糊问题到 L3 主干流程的四步定位：

明确问题：将“效率低、协同差、资料乱”等感受改写为可观察、可验证的业务事实

定位完整流程：从问题反推端到端流程，明确起点、终点、上下游和业务结果

画出流程边界：梳理 5-8 个主干活动，标注角色、系统或资料、输入与输出

识别关键节点：找出耗时、出错、等待和经验依赖节点，区分 AI 可辅助、需补资料数据和必须人工确认的边界

阶段产出：《L3 业务流程定位卡》与关键节点清单。

业务流 AI 化三条路径：

路径

定义

适合场景

风险与提醒

优化

主流程不变，AI 像外挂一样增强某个节点

高重复、耗时长、依赖检索或整理的节点

容易落地，但可能只解决局部效率

重构

以 AI 为中心重新设计流程，人转为监督者和处理例外

流程跑得通但效率不高，值得重新设计

需要更强流程 owner 和数据准备

掀翻

质疑旧流程是否还有必要，用 AI 创造新的交付方式

旧模式限制增长或体验

风险更高，更适合战略型试点

四步法：

还原流程：流程图 + SOP

设计 AI 时代的新流程：优化、重构、掀翻

评估与排序：商业价值、技术可行性、数据准备、风险、组织影响

设计解决方案与 MVP：由业务先验证，技术再放大

模块8｜实战演练：业务场景的AI化拆解

模块目标：让每组围绕一个核心业务板块，完成流程还原、机会点识别和 AI 化路径判断。

分组方向示例：

业务与市场拓展：大客户攻单、线索挖掘、客户画像、拜访准备

运营与履约保障：排班、调度、异常处理、流程协同

质量与风控管理：客诉处理、违规预警、风险排查、合规校验

成本与资源管控：资源调配、物料管理、费用分析、投入产出评估

组织与人才发展：员工培训、招聘面试、知识传承、员工关怀

客户服务与体验：咨询响应、投诉预测、服务分层、满意度复盘

共创任务：

每组将一个典型痛点改写为可观察的业务问题

从问题反推端到端流程，明确起点、终点和业务结果

画出 L3 主干流程，不超过 8 个关键活动，标注角色、资料、输入和输出

标注高重复、高耗时、高经验依赖、高风险节点

找出 3-5 个 AI 机会点，并划定人工确认边界

用优化、重构、掀翻三种路径分类

初步判断需要哪些 AI 能力或工具

引导示例：

优化层：经理写日报耗时长 → AI 自动汇总数据生成日报草稿

重构层：客服人工接听并记录工单 → AI 先接听、摘要、填单、分派，复杂投诉转人工

掀翻层：客户投诉响应慢 → AI 根据轨迹、天气、历史投诉预测延误，提前安抚和补偿，减少投诉发生

课堂产出：

每组一张业务流程图

每组一张 L3 业务流程定位卡与关键节点清单

每组 3-5 个 AI 机会点

每个机会点的 AI 化路径分类

模块9｜AI解决方案路径：从机会点到试点方案

模块目标：让管理层把机会点从“想法清单”推进到“可验证方案”，明确该用什么 AI 能力、需要什么数据、谁来负责、如何验证。

核心内容：

基于 AI 武器库判断机会点适合哪类解决方案

固定、规则明确的节点可考虑工作流或自动化

知识密集、口径统一类节点可考虑知识库 / RAG

重复输出类节点可考虑提示词模板或 Skill

跨系统、跨入口、持续触发类场景需进一步评估权限、系统连接和运行层条件

解决方案路径示例：

机会点类型

可能的解决方案

高频文本输出

提示词模板 / Skill

内部资料问答

知识库 / RAG

固定步骤处理

工作流式智能体

跨系统重复操作

RPA / 自动化

管理汇总与提醒

多维表格 / 消息入口 / 运行层

共创任务：

为本组 AI 机会点匹配解决方案路径

判断哪些适合 2-4 周 MVP，哪些需要先补流程、数据或权限

选出 1 个最值得先验证的试点方向

Day 2 下午｜决策与行动：管理团队的AI作战图

模块10｜AI机会点评估与落地决策

模块目标：把“想法清单”变成“优先试点决策”，避免每个方向都想做，最后没有一个跑通。

评估维度：

维度

判断问题

商业价值

是否击中核心 KPI：降本、增效、提质、体验、增长

技术可行性

当前 AI 能力和工具是否足以支撑

数据准备

是否有可用数据、资料、SOP、案例和样本

安全边界

是否涉及敏感信息、客户隐私、外发限制

资源投入

是否能用 2-4 周做轻量 MVP，而不是一上来重投入

组织影响

一线员工会欢迎还是抵触，谁是 owner，谁来复盘

推进条件

流程、数据、权限、人员和工具是否具备

小组筛选：

回看上午拆出的 AI 机会点

每组用评估维度打分

选出 1 个最值得马上做的“必赢之仗”

明确先做 MVP，不承诺一开始就做完整系统

模块11｜实战工作坊：《AI试点行动计划》

模块目标：让每组把优先试点写成一份可执行行动计划。

角色定位：

管理者不负责写代码，也不负责亲自做所有工具配置。管理者负责定方向、定优先级、给资源、定标准、设复盘机制。

行动画布：

字段

填写说明

项目名称

例如：区域智能客服助手、经营分析日报助手、销售线索跟进助手

解决什么问题

描述当前痛点、影响范围和现状数据

AI价值层级

点、线、面、体；优化、重构或掀翻

核心业务流程

当前流程如何运转，关键节点是什么

AI机会点

AI 具体介入哪些节点

技术路径

大模型、知识库、工作流、RPA、多维表格、智能体、Skills 等

数据准备

需要哪些 SOP、样本、表格、历史记录、知识资料

责任分工

老板 / 管理者、业务 owner、IT、业务尖兵分别做什么

第一周动作

先整理什么资料，先验证哪个最小环节

2-4周MVP

如何做出最小可验证成果

成功指标

例如处理时长缩短、错误率下降、响应速度提升、转化提升

风险控制

数据安全、人工校验、权限、质量、合规

后续放大

MVP 有效后如何进入工程化或跨部门复用

课堂产出：

每组一份《AI试点行动计划》

每组一个 2-4 周 MVP 验证路径

每组一个责任分工和复盘节奏

模块12｜路演与行动承诺

模块目标：通过路演让方案接受同伴和讲师校准，推动管理层形成真实行动承诺。

路演结构：

我们选择的业务问题是什么

它为什么值得优先做

当前流程是什么样

AI 机会点在哪里

我们选择优化、重构还是掀翻

2-4 周 MVP 怎么验证

谁负责，成功指标是什么

需要哪些资源支持

点评重点：

是否击中真实经营问题

是否选得足够具体，不是大而空的战略口号

数据和资料是否可准备

是否具备 2-4 周内验证的可能性

责任人和复盘机制是否明确

解决方案路径是否匹配当前阶段

最终产出：

试点优先级排序

管理层行动承诺

后续复盘建议

可进入下一阶段定制辅导或落地陪跑的试点清单

交付产出

管理团队 AI 共识与阶段判断

AI 能力与业务场景匹配表

各组核心业务流程图

AI 机会点清单

AI 解决方案路径草图

AI 机会点评估结果

《AI试点行动计划》

2-4 周 MVP 验证路径

角色分工、资源需求与复盘机制

可定制方向

可按行业替换案例与分组方向：物流、零售、电商、制造、金融、教育、医疗、专业服务等

可按客户组织层级调整：总部高管、区域总经理、事业部负责人、职能管理团队

可按客户目标调整侧重：

认知统一：加重案例、点线面体和 AI 武器库

试点共创：加重业务流程拆解、机会评估和行动计划

数字化基础较强：加重知识库、智能体、工作流、RPA、系统连接

已有试点方向：加重解决方案路径、组织治理和 MVP 复盘机制