课程ID:36998

李勇:数据要素课程|破解AI时代企业增长困境,提升数据驱动价值能力

在AI时代,企业如何有效利用数据要素提升竞争力?通过结合最新的技术动态与实战案例,深入探讨数据要素与AI大模型的具体应用场景,帮助企业管理者识别机会、优化应用,为实现可持续发展提供强有力的支持。

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曹大嘴老师
  • AI大模型深入理解AI大模型的分类、应用现状及其在企业中的机遇与挑战,帮助学员把握行业发展脉搏。
  • 数据要素了解数据要素的概念及在AI大模型中的作用,掌握其在企业应用中的关键需求与优化策略。
  • 应用场景学习如何识别和优化企业应用场景,通过案例研讨提升实际应用能力,推动企业价值创造。
  • 实践案例结合成功案例分享,帮助学员理解数据要素与AI大模型结合的实际效果,提供可操作性建议。
  • 实操演练通过上机实操演练,增强学员在数据要素分析与AI应用中的实际操作能力,确保知识落地。

数据驱动增长:构建AI时代企业竞争力的基础 课程通过对数据要素与AI大模型的深度解读,帮助企业管理者明确数据在现代商业环境中的重要性。内容覆盖数据要素的概念、应用场景分析及其与AI的互动关系,旨在提升企业在数据驱动决策中的实际能力。

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数据要素与AI结合:九步驱动企业增长的战略路径

课程涵盖从AI大模型的基本概念到数据要素在企业中的具体应用,帮助学员建立系统思维,从而有效应对市场变化与挑战。通过九个重点模块,学员将全面掌握如何将数据转化为企业增长的核心动力。
  • AI大模型的分类与应用

    通过对AI大模型的多维度分析,帮助企业识别不同模型在具体业务场景中的适用性与价值。
  • 数据要素的本质

    明确数据要素的内涵,揭示其在AI应用中的重要性,为数据驱动决策提供理论基础。
  • 数据与AI的互动关系

    探讨数据要素如何影响AI的表现,以及如何通过数据优化AI应用效果,推动企业发展。
  • 客服领域的数据要素应用

    分析数据要素在智能客服中的具体应用案例,展示其提升客户服务效率的潜力。
  • 发现应用场景的方法论

    教授有效识别与优化企业应用场景的方法,助力企业在复杂环境中寻找到最佳增长点。
  • 成功案例分享

    通过成功案例的分析,帮助学员理解数据要素结合AI大模型的实际应用效果与市场价值。
  • 上机实操演练

    提供实际操作机会,通过演练巩固所学知识,提升学员的实践能力与自信。
  • 互动讨论与经验分享

    鼓励学员之间的互动,分享各自的经验与见解,促进共同学习与成长。
  • 总结与反馈

    通过总结环节,帮助学员回顾所学内容,并与讲师进行深入交流,确保知识的有效吸收与应用。

掌握数据驱动的核心技能,提升企业竞争力

通过课程的学习,学员将获得一系列实用技能,帮助企业在AI时代实现可持续发展。这些技能不仅包括对数据要素的深刻理解,还涵盖了如何将数据转化为具体的商业价值。
  • 识别AI大模型的机会

    学员将能有效识别AI大模型在企业中的应用机会,利用其优势提升业务效率。
  • 理解数据要素的概念

    对数据要素的深入理解,使学员能够在实际工作中有效应用数据驱动决策。
  • 优化企业应用场景

    掌握发现与优化企业应用场景的方法,帮助企业在竞争中保持领先。
  • 案例分析能力

    通过案例分析,增强学员对数据要素与AI结合的认知,为企业提供切实可行的解决方案。
  • 实操能力提升

    通过上机实操演练,提升学员在数据分析与AI应用中的实际操作能力,确保知识落地。
  • 团队协作能力

    通过小组讨论与互动环节,提升学员的团队协作能力,实现知识的共享与创新。
  • 市场敏感度

    增强学员对市场变化的敏感度,帮助企业快速响应外部环境的变化。
  • 战略思维

    培养学员的战略思维能力,使其能够从全局出发考虑企业的发展方向与策略。
  • 持续学习能力

    激发学员的持续学习意识,促使其在快速变化的环境中保持竞争力与创新力。

解决数据驱动管理中的关键问题

通过深入的课程内容,帮助企业识别并解决在数据驱动管理中遇到的各种挑战。学员将学会如何将理论知识转化为实际操作,提升企业在数据应用方面的能力与效率。
  • 数据应用不充分

    课程帮助企业识别数据要素的潜力,提升数据在决策中的应用效率。
  • AI技术理解不足

    通过对AI大模型的系统讲解,帮助企业管理者弥补对AI技术的认知缺口。
  • 缺乏应用场景识别能力

    教授识别与优化应用场景的方法,助力企业挖掘潜在业务机会。
  • 数据与AI结合的落地难

    通过成功案例分析,帮助企业理解数据与AI结合的实际应用路径与效果。
  • 执行力不足

    通过实操演练与团队合作,提升学员在数据驱动决策中的执行能力。
  • 市场响应不及时

    增强学员的市场敏感度,使企业能够快速调整战略应对市场变化。
  • 缺乏持续学习机制

    激发学员的持续学习意识,促使企业在数据应用上不断进步与创新。
  • 团队协作不畅

    通过互动讨论与案例分享,促进团队协作能力,提升整体解决问题的能力。
  • 战略思维缺乏

    培养学员的战略思维能力,帮助企业从全局出发制定长远发展策略。

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