AI Enablement · AI 赋能培训
AI 落地课程：内训与研讨会
外览要点，内读课纲。两种形态同一套方法论——内训深耕落地，研讨会拉齐决策。 面向企业不同层级，把「认知—场景—数据—架构—试点—运营」走成可执行的一体化路径。
内训版 · 6 Modules
AI 落地实战内训
方法论精讲、案例拆解与分组演练，面向落地骨干输出场景草案与 PoC 边界。
用统一方法论走完「认知—场景—数据—架构—试点—运营」，配套模板化产出。
适合对象
业务骨干、产品经理、数字化 / IT、项目组成员
建议时长
2–3 天（可按 0.5 天 × 多模块排期）
教学形式
讲授 · 复盘 · 演练 · 产出
规模建议
建议 20–40 人 / 期
核心收获
- 建立企业内统一的 AI 落地语言：场景、数据、流程、治理、验收五位一体。
- 识别并结构化描述本企业优先场景，明确价值假设与风险边界。
- 将「感知—推理—执行—记忆」闭环映射到岗位与工作流，标出人机协同点。
- 输出可执行的试点设计：范围、里程碑、指标、数据与权限前置条件。
课程模块 · 完整逻辑链
范式与组织预期
对齐「能做什么 / 不做什么」，避免一次性大干快上或只停留在演示。
- 生成式 AI 与 Agent 在企业中的适用边界与典型误区
- 与现有数字化、自动化（如 RPA）的分工与组合关系
- 组织心智：从项目制到运营制的范式转换
场景筛选与价值论证
用同一套框架筛高价值场景，同时论证 ROI 与可控风险。
- 高频 × 高摩擦 × 可度量：场景优先级矩阵实操
- 业务价值叙事与财务/运营指标的衔接方式
- 可行性红线：数据、权限、合规与组织准备度
数据、权限与合规底座
没有数据治理与安全边界，智能体只能在沙盒里空转。
- 企业数据接入路径与口径责任划分
- 脱敏、最小权限、审计留痕的基本要求清单
- 面向内控与法务的沟通要点与样例材料
工作流设计与数字员工
把工作流画成「可运行」的流程：事实进入、计划生成、动作回写、知识回流。
- 感知—推理—执行—记忆闭环在真实业务中的落点
- 多智能体 / 多工具编排与人机协同决策点设计
- 异常、升级与回滚策略的常见模式
PoC 与试点上岗
把范围压到能验证，把验收写到能签字。
- PoC vs 试点：范围、环境、成功判据的差异
- 里程碑模板：30 / 60 / 90 天与阶段性复盘
- 从试点走向复制的组织与变更管理要点
规模化运营与知识资产
让能力留在组织里，而不是留在厂商或个别人脑子里。
- 指标体系：业务指标 + 系统健康度 + 质量与安全
- 知识沉淀与策略回流：如何越用越准
- 内部赋能与岗位分工：谁维护知识、谁验收效果
完整讲义与行业定制模块以《AI 落地课程》正式材料为准。
研讨会版 · 4 Modules
AI 落地战略研讨会
高密度方法论与标杆脉络，结构化研讨把「机会、约束、下一步」变成可共识结论。
面向决策层与业务负责人：统一语言、识别优先议题、明确共建路径。
适合对象
高管、业务负责人、战略与组织发展条线
建议时长
0.5–1 天（闭门或开放论坛可定制）
教学形式
演讲 · 案例 · 研讨 · 对话
规模建议
建议 30–50 人 / 场
核心收获
- 统一决策语言：避免「只买模型」或「只做一个演示项目」两类极端。
- 输出企业级机会清单与约束地图，识别 3–5 个优先议题。
- 明确下一步共建路径：诊断、试点 scope、涉及角色与时间表。
课程模块 · 完整逻辑链
战略窗口与陷阱清单
为什么是当下；领先者与掉队者的分水岭在哪里。
- 技术炒作周期 vs 组织真实就绪度
- 常见失败模式：无 owner、无数据、无指标、无边界
- 正确预期：试点—复制—平台化的时间尺度
一体化落地方法论
一条总线串起场景、平台能力、治理与运营。
- 场景驱动与平台底座的次序：先赢再扩
- 治理先行：权限、审计、合规如何进入第一轮对话
- 业务负责人 / IT / 法务在高影响决策中的分工
跨行业实践脉络（非技术细节）
用结果类型说话：效率、风险、知识、峰值四条主线的可迁移经验。
- 不同监管强度下的共性约束与差异化切入点
- 从单点自动化到「数字劳动力」运营的阶段特征
- 标杆提炼：可写入管理层纪要的表述方式
结构化研讨：机会 × 约束 × 下一步
带着画布现场产出，避免会后各说各话。
- 引导问题清单：业务硬指标、摩擦类型、系统与数据现状
- 小组发表与共识合并：优先场景与暂缓清单
- 收口：建议的 90 天联合行动计划（角色与节奏）
完整讲义与行业定制模块以《AI 落地课程》正式材料为准。