《AI领导力：从管理者到人心与提效的双重指挥官——AI赋能与团队转型实战工作坊》

《AI领导力：从管理者到人心与提效的双重指挥官》

——AI赋能与团队转型实战工作坊

主讲：刘彤烨老师

【课程背景】

AI已经成为越来越多管理者的日常工作工具，但“会用AI”并不等于“会用AI解决管理问题”。很多管理者在实际应用中仍面临：

场景结合难：知道AI能写材料、做总结，却不知道如何与决策、目标管理、团队协同、员工辅导等管理工作结合。

协作效果差：习惯用一句话让AI写方案、做分析，缺少管理目标、业务背景等有效输入，也不会通过追问和迭代提升结果。

工具选择难：AI工具越来越多，不知道不同管理任务如何选；面对智能体，又容易觉得复杂、学习成本高。

针对这些问题，本课程不以“学习更多工具”为目标，而是围绕“如何让AI真正进入管理工作”设计完整路径：定位AI管理应用场景 → 掌握AI对话协作能力 → 管理关键场景AI实战 → 用智能体把单点提效升级为管理工作流。

课程强调管理案例驱动、方法贯穿、场景实操、现场产出。通过培训，学员现场即可产出10+个拿来即用的AI管理提示词模板、管理分析与沟通话术批量生成模板、AI管理智能体/工作流等，帮助AI真正成为管理者的“超级外脑”。

【课程收益】

建立管理者AI能力地图，明确AI应用边界

看懂AI赋能决策与团队管理的典型实践，找到适合AI介入的真实管理任务

掌握多种提示词方法和原则，让AI产出更符合要求的结果

用AI辅助员工辅导、绩效反馈与人才发展

用AI辅助决策、规划与目标任务拆解

掌握会议、知识库、项目管理与任务跟进等管理智能体应用

带走10+个提示词模板、AI助手、批量生成模板、智能体

形成个人AI应用清单与30天行动计划

【课程对象】中高层管理者

【课程时间】1-2天（6小时/天）

【课程大纲】

引言

1. AI时代我们面临的不仅仅是技术挑战，更是人心挑战

破冰讨论：在你的团队中，你观察到了哪些对AI的“明波”和“暗涌”？（积极拥抱 vs 沉默焦虑 vs 过度依赖）

2. 课程目标对齐

管理者如何用AI提效

如何赋能团队驾驭AI

一、AI时代，管理者的新角色与新挑战

1. 员工“AI恐慌症”的三大根源

价值感丧失

能力焦虑

控制感剥夺

讨论：某科技公司资深数据分析师，在引入AI工具后，绩效不升反降，工作热情全无。请分组讨论这背后的主要原因都有哪些；你作为TA的经理，可以做什么？

2. 管理者的新课题

从“经验驱动”到“数据+智能驱动”

从“任务分配者”到“心理疏导者”

从“事务型管理”到“赋能型管理”

案例：微软销售团队的AI转型；阿里盒马鲜生的"AI赋能型管理"；腾讯游戏工作室的"AI工作流程设计师"

3. 重塑AI认知：建立团队的“副驾驶”共识

误区一：AI = 替代者 → 真相：AI是能力放大器（“外脑+手脚”）

误区二：AI = 正确答案 → 真相：AI是“提案者”，人是“终审官”

误区三：AI = 全知全能 → 真相：AI需要人类的“喂养”和“训练”

分组脑暴：现在的团队工作，哪些AI可以支持、哪些需要人的介入？

4. 管理者的新能力模型：AI领导力

认知能力：理解AI边界，辨别真伪趋势

实战方略：AI赋能管理实战场景

战略领导力：赋能团队、设定规则、驱动转型

二、认知升级：AI基础认知到商业应用全景

1. AI发展的三个阶段

自然语言处理、理解

机器学习和建模

大模型和AIGC、Agent

2. AI发展趋势

从提效率到提业绩

从对话到工作流

3. AI应用全景

AI在管理工作中应用全景

业务环节

AI应用场景

具体应用与价值

典型案例

战略与决策

市场洞察与趋势分析

分析海量行业报告、新闻和社交媒体数据，识别潜在市场机会与威胁，生成SWOT分析初稿

微软市场团队使用 Microsoft Copilot 和 Viva Insights 分析内部和外部数据，快速生成竞争情报简报，帮助管理者在制定云服务市场策略时，更快做出数据驱动的决策

战略规划与目标拆解

基于公司级战略，辅助团队进行OKR撰写，确保目标设定的科学性与一致性

谷歌广泛利用AI工具来辅助团队进行OKR设定。员工可以使用内部AI系统，基于历史数据和公司目标，获得关键结果（KR）的衡量建议，使其更具可衡量性和挑战性

风险评估与预警

分析项目数据、外部环境，预测项目潜在风险（如延期、超支、技术瓶颈），并提前发出预警。

亚马逊在其庞大的物流和云服务项目中，使用 Amazon SageMaker 等机器学习服务构建预测模型，提前识别可能导致项目延误或成本超支的风险因素，使管理者能主动干预

组织与协同

高效会议管理

自动生成会议议程、实时转录并提炼会议纪要与待办事项，大幅提升会议效率

联合利华在全球团队中推广使用 Google Meet 的AI转录功能和 Asana 的AI集成，自动将会议讨论转化为任务卡片，并分配负责人和截止日期，减少了85%会后跟进工作

智能知识管理

构建企业知识大脑，员工可通过自然语言提问，快速获取精准的公司制度、项目文档、技术方案等信息

西门子开发AI助手 "Siemens Assistant"，集成到Microsoft Teams中。全球29万名员工可以随时用口语提问，AI会从海量内部文档中即时生成答案

流程自动化 (RPA)

自动化处理重复性行政流程，如差旅报销审批、数据录入、报告生成等，释放管理者精力

埃森哲在其财务、HR等部门部署了数千个RPA机器人，自动化处理超过40%行政事务性工作，让经理们能更专注于管理团队和战略任务

领导与赋能

人才盘点与继任计划

分析员工绩效、技能、职业兴趣等多维度数据，为管理者提供可视化的人才九宫格，辅助识别高潜员工和制定继任计划

IBM其AI平台 Watson 被应用于人才管理领域，分析内部数据（项目经历、技能认证、反馈评价）来预测员工的未来潜力和离职风险，为管理者提供科学的人才决策支持

个性化员工发展

基于员工绩效短板和发展意愿，AI推荐个性化的学习课程、项目机会或导师，自动生成个人发展计划草案

联合利华内部学习平台使用AI为每位员工定制专属的“技能提升路径”，推荐相关的微课程和实战任务，经理可利用这些数据与员工进行更有针对性的发展对话

智能招聘与面试

筛选简历、初步评估候选人，甚至通过AI面试官分析视频面试中的语言、语调和表情，提供客观的候选人洞察

联合利华通过AI招聘平台，将初筛简历的时间减少了75%，并通过AI视频面试分析，在全球范围内发现并招聘了更多元化的人才

控制与优化

智能绩效跟踪

自动聚合多源数据（项目进度、客户反馈、代码提交等），生成动态的员工业效报告，让绩效反馈更及时、客观

Adobe推行OKR后，利用AI自动跟踪和可视化关键结果的进展。经理可以实时看到团队OKR的健康度，并在出现偏差时及时介入辅导，替代了传统的年度绩效评估

数据驱动的运营复盘

自动生成项目复盘报告初稿，总结关键数据、成功经验与失败教训，并提出改进建议

Netflix利用其强大的数据平台和AI算法，不仅用于内容推荐，也用于内部运营复盘

预测性员工留任管理

通过分析历史数据和行为模式，预测有离职风险的员工，提醒管理者提前进行干预和挽留

IBM 通过使用其AI模型预测员工离职风险，准确率高达95%，使管理者能够提前采取保留措施，成功将优秀员工的流失率降低了约10%

绝对红线

数据安全

客户隐私保护

合规底线

案例：因不当使用AI导致客户信息泄露或不当宣传的案例，强调合规重要性

四、精准沟通：与AI协作的提示词艺术

1. 提示词核心公式：角色+任务+背景+输出

什么是提示词

AI大模型的基本原理：提示词为王

提示词几大原则

给AI人设或者场景

给 AI 明确的任务，包括目标、受众群体、具体要求

给 AI充足的“弹药”（上下文投喂）

给AI明确的输出格式

提示词模板：CRIS框架 - 角色+任务+背景+输出

实操练习：应用CRIS，针对某个绩效不及预期员工，生成绩效面谈话术

2. 链式思考（CoT）：从单点问题到思维框架

什么是链式思考

为什么要用链式思考？

减少幻觉

提升复杂问题解答质量

透明化决策过程

如何在行业场景中应用？

CRIS框架+分解步骤

实操练习：应用链式思考，升级上述练习中的绩效面谈话术

3. 与AI展开多轮对话

为什么需要和AI多轮对话

如何展开多轮对话

调整类：校准AI的理解偏差

追问类：追问为什么、关键原因、执行动作等

挑战类：永远不要复制粘贴AI给的第一个答案

实操练习：应用多轮对话，升级和校准刚刚生成的绩效面谈话术

4. 多角色模拟：生成多角度策略

什么是多角色模拟？

为什么要用多角色模拟？

打破思维定式

生成多样化策略

预演现实挑战

如何在行业场景中应用？

CRIS框架+分配角色+角色主张

实操练习：应用多角色模拟，针对5种不同类型的客户，升级刚刚生成的绩效面谈话术

5. 提示词新玩法：让AI提问、先发散再聚焦

6. 提示词无法解决的问题

AI味儿

幻觉-信息校准、合规性校验

四、实战赋能：AI在核心管理场景中的应用与演练

1. AI赋能领导力：教练技术与绩效反馈实战

场景一：如何与害怕被替代的骨干员工谈话？

AI辅助准备

利用多角色模拟，让AI扮演该员工，预演谈话过程，生成应对策略

教练式谈话框架

共情与认可

重塑价值

共同制定发展计划

Role Play：两人一组，应用上述框架，进行谈话模拟，目标是消除员工恐慌、树立应用AI的信心并且有具体计划。

场景二：如何批评一个过度依赖AI、导致错误百出的下属？

AI辅助诊断

让AI分析错误报告，提供几种不同的反馈话术

绩效反馈谈话框架（SBI反馈模型+引导反思）

陈述事实与影响

探寻原因与动机

引导反思与共识、行动

Role Play：两人一组，应用上述框架，进行谈话模拟，目标是让员工意识到问题、不影响应用AI的热情，并且有具体计划。

讲师演示&学员实操：

应用大模型，搭建模拟谈话AI助手

应用飞书多维表格，搭建批量生成谈话话术的AI模板

用WorkBuddy，搭建员工辅导智能体和Skill

2. AI赋能规划与决策

市场分析与战略洞察

快速生成SWOT、PEST分析框架与初稿

模拟竞争对手的潜在策略，进行推演

目标、策略、行动制定与拆解

基于公司战略，利用AI进行团队OKR脑暴与对齐

将模糊目标转化为可衡量的关键结果、策略、行动

项目方案制定与风险评估

针对新项目，生成多套备选行动方案

对每个方案进行潜在风险评估，并制定预案

讲师演示&学员实操：

应用飞书多维表格，搭建批量目标拆解的模板

应用WorkBuddy，搭建目标拆解技能（SKill）

3. AI赋能组织与沟通

高效会议管理

会前：一键生成会议议程

会中：实时转录，提炼核心论点与待办事项

会后：生成结构清晰的会议纪要与行动计划

精准商务沟通

邮件/报告撰写：快速生成初稿、优化语气、调整风格

向上汇报：将复杂工作提炼为高管关注的“一页纸”摘要

跨部门协作：起草清晰、得体的协作请求函

讲师演示&学员实操：

应用WorkBuddy，搭建会议管理智能体（会议纪要-带跟进事项-到期提醒-约日历等）、企业内部知识问答智能体

应用大模型，搭建邮件、报告生成AI助手

4. AI赋能控制与复盘

项目进度监控与报告

自动整合各方进度更新，生成项目周报/月报

识别项目风险点，并发出预警提示

数据解读与复盘

分析数据趋势、发现异常点

辅助项目复盘、进行经验总结和形成SOP

讲师演示&学员实操：

应用WorkBuddy，搭建数据分析技能（SKill）和动态更新数据看板

应用飞书，搭建项目跟进与进度预警

五、战略领导力：打造一支“AI-ready”的高效团队

1. 诊断团队：你的团队处于AI应用的哪个阶段？

单点试验期

体系化建设期

流程优化期

智能化深化期

讨论：评估我们团队的现状，并找到第一个“AI应用突破口”（标准：场景具体、效果可衡量、基础好、能快速迭代）

2. 制定规则：明确团队的“AI应用负面清单”与“安全底线”

哪些事必须人做？

哪些事可以AI做？

如何建立团队内部的“AI内容校准”机制？

讨论：针对上面讨论的具体场景，如何制定AI应用规则

3. 赋能团队：如何提升全员AI能力？

建立分享机制：每周一个“AI应用小妙招”分享会

构建安心环境：鼓励尝试，包容因AI工具探索导致的“非原则性”错误

激励与考核：将“有效利用AI提升工作效能”纳入绩效评价的加分项

六、行动workshop

《我的AI赋能管理行动计划》填写与分享、点评

个人提效：在未来30天，我将在哪3个具体任务中用AI提效？

团队赋能：我将如何开好一次团队AI共识会？我将与哪位员工进行一次AI相关的辅导谈话？

规则建设：我们团队的第一条“AI应用小规矩”是什么？