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李勇:企业数字化转型|掌握AI大模型部署,驱动企业创新与增长

在AI大模型加速产业变革的浪潮下,企业面临着数据安全、业务复杂性等多重挑战。通过系统化的培训,帮助企业中高层管理者和AI项目团队成员建立完整的AI大模型部署决策框架,优化资源配置,提升市场竞争力,确保在数字化转型中立于不败之地。

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曹大嘴老师
  • 决策框架建立AI大模型部署的完整决策框架,帮助企业把控核心数据安全与合规要求,确保部署的有效性与可行性。
  • 部署策略掌握安全与成本平衡的部署策略,灵活选择云端、本地或混合部署方案,提升资源利用率,降低运营风险。
  • 技术构建设计符合企业特性的技术架构,涵盖基础设施、平台中间件与安全体系,确保AI系统的高效运行与数据安全。
  • 价值实现挖掘AI部署的场景价值,建立效果评估体系,持续优化AI应用,推动业务转型与增长,实现投资回报最大化。
  • 应用推广制定有效的AI应用推广策略,培养内部人才,推动文化转型,确保AI技术的顺利落地与全员参与。

打破传统束缚:数字化转型的AI战略框架 面对快速变化的市场环境,企业需要构建一套系统化的AI部署策略,以应对复杂的业务场景与安全要求。通过关键决策、部署方案、技术构建、价值实现与推广策略的全面解析,帮助企业在数字化转型中稳步前行。

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九大重点模块,构建企业数字化转型的AI战略底盘

通过系统化的学习,深入解析AI大模型部署的各个关键模块,帮助企业中高层管理者与项目团队成员在复杂环境中找到清晰的战略路径与实际操作方法。
  • 市场需求分析

    通过系统分析业绩差距与市场机会,帮助企业厘清现状与潜力空间,明确战略切入点,找准真正的增长起点,为后续市场规划与资源配置奠定坚实基础,确保战略方向精准可行。
  • AI模型选型

    掌握AI模型的选型策略与评估矩阵,帮助企业根据技术路线与业务需求,做出合理的模型选择,提升部署的成功率与效果。
  • 部署方案设计

    设计灵活的部署方案,包括云端、本地与混合部署策略,结合实际案例,帮助企业有效降低成本、提升效率。
  • 技术栈构建

    学习如何搭建符合企业需求的技术栈,确保AI系统的稳定性与安全性,提升整体技术水平与应对能力。
  • 价值实现路径

    挖掘AI应用的场景价值与效益,设计有效的效果评估体系,帮助企业评估投资回报,推动持续优化。
  • 内部应用推广

    制定AI应用推广策略,培养企业内部人才,推动文化转型,确保AI技术的顺利落地与全员参与。
  • 未来趋势分析

    分析AI技术的未来发展趋势,帮助企业预判行业变革,制定相应的战略规划与能力建设路径。
  • 案例分享

    通过多个成功案例分析,提供实际操作的参考与借鉴,帮助企业将理论转化为实践,提升成功率。
  • 互动讨论

    通过小组讨论与案例研讨,鼓励学员分享经验与观点,加深对课程内容的理解与应用,促进知识的内化。

掌握AI部署的全景视野,提升企业数字化转型能力

通过全面的学习,学员能够从战略层面到实操层面,系统提升企业在AI大模型部署中的决策能力与实施效率,真正实现数字化转型。
  • 决策能力提升

    通过系统的学习与实践,增强在AI大模型部署中的决策能力,确保企业能够及时响应市场变化。
  • 战略实施能力

    掌握从市场分析到执行落地的全流程,提升企业在数字化转型中的战略实施能力,确保行动方向与目标一致。
  • 技术理解力

    深入理解AI技术的构建与运作,提升技术团队的专业水平与协作能力,推动AI项目的成功实施。
  • 价值评估能力

    建立科学的价值评估体系,帮助企业准确判断AI项目的投资回报,优化资源配置。
  • 推广与变革能力

    掌握有效的应用推广策略,推动企业内部文化转型,确保AI技术的顺利落地与全员参与。
  • 未来趋势把握

    学习未来AI技术的演进方向与商业模式创新,帮助企业未雨绸缪,制定长远发展战略。
  • 案例应用能力

    通过成功案例的学习与分析,提升学员将理论应用于实践的能力,促进企业实际问题的解决。
  • 团队协作能力

    通过小组讨论与互动,增强学员之间的协作与沟通能力,促进知识的共享与传递。
  • 综合素质提升

    全方位提升学员在AI领域的综合素质与应变能力,为企业培养复合型人才。

应对数字化转型中的挑战,解决企业面临的核心问题

通过系统化的培训与实战案例,帮助企业应对在数字化转型过程中遇到的各种挑战,提升市场竞争力与业务韧性。
  • 数据安全风险

    针对数据安全与合规要求,提供全面的部署方案与策略,确保企业核心数据的安全与合规。
  • 技术选型困难

    帮助企业建立科学的技术选型评估体系,确保在复杂的技术环境中做出合理的选择,降低风险。
  • 资源配置不当

    通过合理的部署策略与价值评估,优化资源配置,确保企业在数字化转型中的高效利用。
  • 人才短缺

    制定内部人才培养与梯队建设策略,提升企业的AI技术应用能力与竞争力。
  • 价值实现不清

    帮助企业建立系统的效果评估机制,确保AI应用的价值能够得到有效体现与提升。
  • 文化转型阻力

    制定有效的变革管理方案,促进企业文化的转型与创新,确保AI技术的顺利落地。
  • 市场判断失误

    通过市场分析与战略规划,帮助企业避免盲目决策,提升市场判断的准确性与有效性。
  • 技术合作困难

    加强与外部技术力量的合作与交流,提升企业的技术能力与市场竞争力。
  • 项目实施风险

    通过系统化的项目管理与实施策略,降低AI项目的实施风险,确保项目的高效推进与成功落地。

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