《数字化与 AI 赋能（高管）》-1天

《数字化与AI赋能——推动AI深度融入经营管理、提升管理效能》

主讲：白涛

【课程背景】

大模型与生成式AI正从技术探索进入企业经营主战场，国家"十五五"规划将人工智能定位为驱动高质量发展的核心引擎，企业间的竞争焦点已从"是否用AI"转向"如何把AI深度融入经营"。

AI Agent的出现改变了AI的使用方式，从"问一句、答一句"的对话工具，升级为能读文件、能调数据、能连续作业的智能体。但多数管理者仍停留在信息查询、会议纪要、PPT生成等轻量级使用，AI没有进入业务主流程；更深层的症结在于人与AI的能力边界不清、管理者的经验未能沉淀为可复用的组织资产，导致AI难以在经营层面持续提效。

本课程面向中高层管理者，以"推动AI深度融入经营管理、提升管理效能"为主线，基于白涛独创的"AI人机协同三段法"方法论，讲清AI Agent的来龙去脉与应用边界、人机协同的四段工作流、AI与现有系统的关系，以及从个人提效到组织提效的复制路径，帮助管理者建立系统认知、找准自身在AI时代的定位与责任。

【课程收益】

建立对AI Agent的系统认知，厘清能力边界、数据边界与应用边界

掌握"AI人机协同三段法"的四段工作流，看清一项工作从原料到成品的完整链路

获得一套"高价值场景筛选公式"，能对本单位的AI设想做减法、先胜后战

理解"系统之上"的能力分层，明确人与AI各自该守住的位置

掌握从个人提效到组织提效的复制路径，知道谁是AI落地的核心发动机

建立判断组织AI就绪度的框架，找到本单位最该补的那根支柱

【课程特色】

方法论主线：以白涛独创"AI人机协同三段法"为贯穿全课的底座，体系化而非碎片化

现场演示：以WorkBuddy实屏演示四段工作流，直观呈现"AI到底怎么干活"

高管视角：全程从中高层决策者的位置出发，聚焦责任、边界与组织落地，不堆砌工具操作

实战研讨：融入头部企业成熟实践并预留研讨与自检环节，结合学员自身管理场景形成落地启发

【课程对象】

集团中高层管理者，总经理、各业务条线负责人、职能管理与分子公司核心管理者

【课程时间】

2.5小时-1天

【课程大纲】

模块一：AI Agent到底是什么、能为企业做什么、边界又在哪里？

本模块旨在帮管理者建立对AI Agent的系统认知，厘清能力与数据边界，学员带走一套高价值场景筛选公式。

1. AI Agent的来龙去脉 从大模型到智能体

• 大模型驱动企业变革的真实图景

• 从"聊天式问答"到"流水线作业"的能力跃迁

• AI Agent的定位、组件构成与五阶段演进路径

案例：亚马逊等头部企业将AI嵌入日常业务系统的成熟实践

2. AI Agent的能力边界与管理者的判断责任

• 智能体在真实业务中能做什么、不能做什么

• 管理者在AI时代的角色切换与不可替代的判断责任（三层能力模型详见模块四）

• AI的价值落点（成本优化、效率提升、模式再造）

案例：航空制造企业将AI嵌入业务与采购流程的实践

3. 数据安全 红线与不出域机制

• 工作秘密级数据的边界与三条红线

• 不出域的安全机制（不传原文、只推上下文）

• 风险对照（通用工具上传原文与本地执行的差别）

• 破局三原则（系统保合规、AI提效率、人做决策）

4. AI Agent高价值场景的筛选公式

• 高频场景的发生频次决定降本增效规模

• 高价值场景的省赚空间决定优先级

• 低风险场景的后果可控性决定能否先上

• 任一维度过低则慎入，用公式三分钟筛掉伪需求

研讨：用筛选公式给本单位的AI设想做一次减法

模块二：为什么多数企业的AI投入没有产生复利？

本模块旨在剖析AI用不起来的根因并讲清可复制的融入路径，学员带走"AI人机协同三段法"的方法论全景。

1. 普遍的使用现状与痛点

• 多数管理者停留在信息查询与轻量级产出，未进入业务主流程

• 用AI一年与用AI一天效果几乎无差异，复利效应未发挥

• 把问一句答一句当成AI应用的全部，缺乏流程化设计

2. AI人机协同方法论的内核

• 四段工作流（收集、处理、输出、雪球）

• AI负责把原料变成结构、把结构变成选项；人负责划边界、定标准、做选择、担责任

• 十二个关键决策点与必须由人拍板的环节

3. 让提效产生复利的雪球机制

• 每一轮产出与人的反馈回流知识库，下一轮更准更快

• 四类可沉淀资产（知识体系、流程、技能包、模板）

• 复利来自经验越用越准，与模型技术进步无关

模块三：把工作交给AI，一次完整的活是怎么干出来的？

本模块以WorkBuddy为例现场演示人机协同四段工作流，学员看清一项工作从原料到成品的完整链路。（讲师演示，学员观摩）

1. 演示导览 看演示时该盯哪三点

• 触发（一句话如何启动一项完整工作）

• 读取（AI读了哪些文件、边界如何被授权）

• 产出（交付物如何生成并完成自检）

2. 收集 把散落的原料收进来

• 定场景与划信息边界（先想清楚为谁、做什么、为什么）

• 授权与连接（授权文件夹、连接器与最小权限）

• 跨源聚合与初步去重（产出一张采集表）

3. 处理 把原料变成结构

• 知识入库与多模态解析

• 目录MECE三原则与标签四维（部门、时效、密级、场景）

• 未治理就上线等于用AI放大噪音

4. 输出 把结构变成可用成品

• 三大工作模式（Ask问一问、Plan先想后做、Craft做一做）

• 五要素指令（角色、范围、知识库版本、格式、自检）

• 五迭代法与产物校验（满意后固化为模板）

5. 雪球 让产出回流成资产

• 四个杠杆（知识、技能、流程、模板）

• 沉淀形态与评估指标

• 自动化与容错（让资产持续运转）

模块四：AI与现有系统是什么关系、人的竞争力该往哪里放？

本模块讲清AI不替换系统而是在其上叠加能力，学员重新认识自身在系统之上的不可替代价值。

1. 叠加而非替换 AI与现有系统的关系

• 系统是骨架、AI是肌肉，在现有节点上叠加AI

• 三种叠加模式按对系统的侵入程度由低到高排序

• 从"系统操作员"到"AI辅导员"的角色转型

2. 系统之上的核心竞争力

• 三层能力模型（系统之下、系统之中、系统之上）

• 五种路径依赖（为什么熟练反而拖住了升级）

• 三大根源与六条自我诊断清单

3. 系统不动、工作方式先变

• 五个增效方向（不改系统也能先提效）

• 人机协同三模式（辅助、增强、自动化）

• 两条硬原则（重大权益结论必须留人工复核）

模块五：从个人提效到组织提效，谁是发动机、经验如何复制？

本模块明确AI落地的责任主体，打通从个人经验到组织能力的复制路径，学员带走一份可照抄的复制路径。

1. 谁是核心发动机 为什么不是IT

• 业务决策者与业务专家才是人机协同的核心发动机

• 三层引擎（点火层、传导层、支撑层）各就各位

• 三大误区（IT主导、HR主导、自下而上）

2. 经验萃取 高管最该先做的事

• 高管掌握全量业务信息与决策依据，是经验萃取的最佳起点

• 三步走（点火人自用、经验模板化、传导全员）

• 从"自己用"到"把经验变成别人能调用的资产"

案例：某业务负责人将个人判断经验萃取为AI-SOP的落地过程

3. 个人经验如何复制成组织能力

• 个人经验点燃种子，组织数据喂养雪球

• 组织数据三通道（业务系统、跨部门判断依据、外部数据源）

• 四步映射法（把个人做法映射成部门可复用的标准动作）

4. 打通全过程 关键决策点与行动出口

• 雪球四杠杆与关键决策点

• 个人能力沉淀为组织资产的关键节点

• 三十天可启动的最小行动与试点建议

小组研讨：各组提出一个可立即尝试的AI融入经营小切口

模块六：企业真的已经为AI做好准备了吗？

本模块给出判断组织是否具备AI落地条件的框架，学员带走一把参照的尺子，只做定位不做评级。

1. AI Ready的定义与常见误区

• 就绪不等于部署了AI工具（从"以为买了AI"到"知道自己差在哪"）

• 组织能不能接住AI（战略、技术、数据、治理、人才与文化的全面准备）

• 判定权在人，评什么由业务决策者决定

2. AI Ready的四大支柱

• 数据土壤（AI要用的数据能不能用、可管、敢用）

• 流程轨道（业务动作能不能被复制成标准）

• 人才引擎（推进AI的是不是业务决策者本人）

• 治理护栏（AI出错的边界与责任有没有人管）

3. 从框架到自检 找到最该补的那根支柱

• 四支柱的一句话自查方法

• 个人自用与组织就绪是两件事，不能混为一谈

• 最短板决定下一步，只做定位不做评级

• 收尾 互动答疑（约10分钟）

【教学方式】

讲师讲授、现场演示、小组研讨、问答互动

【课程成果】

学员带走一份"本岗位AI融入经营"的行动启发清单，建立对AI Agent的系统认知、一套高价值场景筛选公式与"AI人机协同三段法"的方法论框架。