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枫影(王鸿华):新质生产力|解锁AI赋能产业的增长潜力,推动高质量发展

随着科技的迅猛发展,人工智能正成为重塑产业格局的重要力量。探索如何将AI与产业深度融合,提升经济发展的新质生产力,帮助企业在竞争中找到立足之地,抓住机遇、应对挑战,实现可持续的高质量增长。

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曹大嘴老师
  • 新质生产力新质生产力是指通过科技创新和高效资源配置,实现更高附加值的经济增长模式,是推动现代经济转型的重要力量。
  • AI技术人工智能技术涵盖机器学习、深度学习等多个领域,能够提升生产效率、降低成本,助力企业实现智能化转型。
  • 产业升级AI与传统产业的结合,推动了产业结构的优化与升级,促进了整体经济的高质量发展。
  • 政策支持中央企业与国企在AI+政策下,需明确战略定位与责任,积极应对转型过程中的挑战。
  • 实践指导通过理论与实践结合,提供可操作的指导,帮助企业在AI赋能的过程中找到切实可行的路径。

深化理解新质生产力:AI赋能产业的核心要素 该课程围绕新质生产力的概念及其在当代经济中的重要性,结合AI技术的原理和应用,全面解析如何通过科技推动产业升级,助力企业实现高效、可持续的增长。

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从理论到实践:新质生产力赋能的全景视图

通过深入剖析新质生产力的内涵及AI技术的应用,课程帮助企业在不断变化的市场环境中识别机遇,制定科学的战略规划,为高质量发展奠定坚实基础。
  • 马克思主义生产力理论

    解读马克思主义生产力理论在当代的创新与实践,强调知识与技能的更新对生产力提升的重要性。
  • AI技术发展历程

    回顾AI技术的发展历程,探讨其对产业的深远影响,理解当前的技术热点与前沿动态。
  • 科学决策

    通过大数据决策,摆脱传统经验主义,实现科学化、智能化的决策过程,提高企业的运营效率。
  • 智能化管理

    实施设备全生命周期智能化管理,利用BIM、区块链等技术,提升企业的管理水平与生产效率。
  • 数字化营销

    运用大数据洞察市场变化,实现精准营销与客户体验优化,提升企业的市场竞争力。
  • 战略重视

    强调企业在数字化转型过程中,战略重视与资源配置的重要性,确保转型的有效性与可持续性。
  • 创新组织文化

    推动组织文化的创新,鼓励员工在转型过程中积极应用新技术,提升企业的整体创新能力。
  • 项目管理

    通过有效的项目管理,确保AI技术在企业中的成功落地与应用,实现产业智能化升级。
  • 未来发展趋势

    分析AI技术的未来发展趋势,探讨其对行业的潜在影响与挑战,帮助企业提前布局应对市场变化。

掌握AI赋能新质生产力的实战技能

通过系统学习,学员将掌握新质生产力的理论与实践,具备利用AI技术推动产业升级、优化决策与管理的能力,为企业带来可持续的竞争优势。
  • 新质生产力理解

    深入理解新质生产力的内涵及其重要性,为企业的战略制定提供理论基础。
  • AI技术掌握

    掌握AI技术的基本原理与应用场景,能够在实际工作中有效运用相关技术。
  • 产业升级路径

    了解AI在产业升级过程中的关键作用,探索适合企业的实施路径与方法。
  • 战略定位能力

    提升企业领导者在AI+政策背景下的战略定位与责任担当能力,增强应对挑战的自信。
  • 实践指导能力

    具备将理论知识转化为实践操作的能力,能够为企业的数字化转型提供指导与支持。
  • 决策能力提升

    通过大数据分析提升决策能力,帮助企业实现更科学、更高效的管理。
  • 技术应用能力

    提高对新技术的应用能力,推动企业在智能化转型中的实践应用。
  • 创新思维培养

    培养创新思维,鼓励在工作中积极探索与实践新方法、新技术。
  • 综合管理能力

    提升综合管理能力,能够有效协调各部门在AI赋能过程中的协作与配合。

应对企业转型中的关键挑战

通过系统性学习,企业能够有效识别并解决在AI赋能过程中面临的各种问题,实现平稳过渡与可持续发展。
  • 战略模糊

    帮助企业厘清战略目标,确保在AI赋能过程中方向明确、目标清晰。
  • 执行脱节

    通过科学决策与战略重视,解决企业在实施过程中的执行脱节问题,确保战略落地。
  • 技术应用障碍

    识别和解决企业在AI技术应用中的障碍,提高技术使用的有效性。
  • 市场适应性差

    通过市场洞察与数据分析,提高企业对市场变化的适应能力,实现精准营销。
  • 资源配置不当

    优化资源配置,确保在转型过程中各项资源得到合理利用,提升整体效率。
  • 人才短缺

    通过创新组织文化与项目管理,吸引和培养适应数字化转型的人才,缓解人才短缺问题。
  • 决策不科学

    借助大数据分析,提升决策的科学性与准确性,减少决策失误。
  • 文化变革阻力

    通过组织文化的创新,减少在转型过程中可能遇到的文化阻力,推动变革顺利进行。
  • 实施路径不清晰

    明确AI技术在企业实施过程中的路径,避免因路径不清晰造成的资源浪费。

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