課程描述INTRODUCTION



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
工作方式管理培訓
一、課程背景
AI技術的快速發展正在深刻改變各行各業的工作方式與組織模式。對于企業管理者而言,AI不僅是效率工具,更是推動組織變革與戰略升級的核心驅動力。然而,許多管理者對AI的認知仍停留在表面,未能充分理解AI對崗位替代、工作流程優化以及組織文化的深遠影響。
本課程從AI的應用現狀與趨勢出發,結合工作方式與理念的變革,幫助中高層管理者建立AI思維,明確AI在精兵增效中的潛力與實施路徑,為企業數字化轉型提供戰略支持。
二、課程收益
通過本課程的學習,學員將能夠:
1.理解AI在工作中的應用現狀與趨勢
-掌握AI技術的*進展及其在各行業的應用案例;
-了解AI對崗位替代、工作流程優化的潛在影響。
2.建立AI思維,推動工作方式與理念的變革
-從“經驗驅動”轉向“數據驅動”決策;
-從“人工操作”轉向“人機協同”工作模式。
3.制定精兵增效策略,論證AI替代崗位的可行性
-識別適合AI替代或輔助的崗位與工作流程;
-制定AI驅動的組織優化與效率提升計劃。
4.推動AI在組織內部的規模化應用
-建立“AI優先”的創新文化與組織能力;
-制定AI工具落地的合規框架與風險管理機制。
三、課程大綱
模塊1:AI在工作中的應用現狀與趨勢(1.5小時)
1.AI技術的*進展與核心能力
-關鍵技術:大模型、生成式AI、計算機視覺
-核心能力:自動化、數據分析、智能決策
2.AI在各行業的應用案例
-金融:智能風控、個性化營銷
-制造:智能質檢、預測性維護
-零售:智能客服、供應鏈優化
3.AI對崗位替代的現狀與趨勢
-高重復性崗位:客服、數據錄入、基礎編程
-高創造性崗位:內容創作、戰略規劃、創新設計
-未來趨勢:從“替代崗位”到“創造新崗位”
#模塊2:AI驅動的工作方式與理念變革(1.5小時)
1.從“經驗驅動”到“數據驅動”
-數據驅動的決策模式:AI輔助市場預測、風險評估
-案例:某企業利用AI優化供應鏈決策,降低庫存成本20%
2.從“人工操作”到“人機協同”
-人機協同的工作模式:AI輔助設計、報告生成、會議記錄
-案例:某銀行利用AI生成信貸報告,效率提升80%
3.AI對組織文化的沖擊與重塑
-創新文化:鼓勵員工擁抱AI工具,提升創新能力
-協作文化:打破部門壁壘,推動數據共享與協同工作
#模塊3:精兵增效:AI替代崗位的可行性論證(2小時)
1.識別適合AI替代或輔助的崗位
-高重復性、低創造性崗位:如數據整理、基礎客服
-高復雜性、高價值崗位:如風險管理、戰略分析
2.AI替代崗位的實施路徑
-短期:聚焦效率提升(如自動化報告生成)
-中期:優化工作流程(如智能客服替代人工客服)
-長期:創造新崗位(如AI訓練師、數據科學家)
3.案例研討:AI在我司的潛在應用場景
-分組討論:結合公司業務,識別適合AI替代或輔助的崗位
-成果分享:各組匯報討論結果,講師點評與建議
模塊4:推動AI在組織內部的規模化應用(1小時)
1.建立“AI優先”的創新文化
-鼓勵員工學習與使用AI工具;
-設立AI創新獎勵機制,激發團隊創造力。
2.制定AI工具落地的合規框架
-數據安全:確保AI應用符合隱私保護與合規要求;
-風險管理:建立AI決策的復核與糾錯機制。
3.AI規模化應用的挑戰與對策
-技術門檻:提供AI工具培訓與技術支持;
-組織適配:調整組織架構,適應“人機協同”模式。
課程亮點
-高層視角:聚焦AI對組織與戰略的影響,避免技術細節堆砌;
-實戰導向:結合企業實際業務,探討AI替代崗位的可行性;
-互動性強:通過案例研討與分組討論,激發管理者的AI思維與創新意識。
工作方式管理培訓
轉載://bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/320786.html
已開課時間Have start time
- 羅樹忠
人工智能公開培訓班
- 企業智能化工廠導入之中國制 沈懷金
- 企業數據化管理--大數據人 趙翰文
- “互聯網+”時代下的工業4 齊振宏
- 經典實驗設計與大數據建模 講師團
- Python-機器學習、深 講師團
- 中國制造2025和工業4. 辛玉軍
- 工業4.0 智能制造 張小強
- 企業數字化運營變革 汪老師
- 數字制造技術在工廠的應用 李東
- 咨詢式人力資源管理的五定- 葛老師
- 數字化工廠規劃師 講師團
- MES項目經理 講師團
人工智能內訓
- DeepSeek+AI賦能 趙保恒
- DeepSeek辦公效能提 柯雨金
- DeepSeek賦能增效十 柯雨金
- AI全場景實戰應用:AI高 張曉如
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- AI前沿趨勢.實戰工具和應 李家貴
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- DeepSeek+HR應用 蘇運
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- DeepSeek與 AIG 張曉如