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枫影(王鸿华):产业赋能|解锁AI新质生产力,助力企业高质量发展

结合马克思主义经济学理论,深度解析AI如何赋能产业,激发新质生产力,帮助中央企业、国企在践行AI+政策时获得理论与实践支持,促进经济高质量发展。通过系统性的学习,致力于帮助决策者识别市场机遇,提升企业竞争力。

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曹大嘴老师
  • 新质生产力深刻理解新质生产力的内涵及其在当代经济发展中的重要性,掌握其对企业增长的推动作用。
  • AI技术深入了解AI技术的发展历程、基本原理及其对各行业的影响,为产业创新提供技术支持。
  • 产业升级探讨AI如何促进产业升级与效率提升,识别实施路径及策略,为企业转型提供指导。
  • 战略定位分析中央企业、国企在AI+政策下的战略定位与责任担当,帮助企业明确发展方向。
  • 实践指导结合理论与实践,提供切实可行的指导方案,助力企业在AI时代实现高质量发展。

AI赋能产业的深度探索:打造新质生产力 通过四大模块的系统学习,深入理解新质生产力的内涵,掌握AI技术的基本原理及其在行业升级中的应用路径。课程内容涵盖马克思主义生产力理论、AI技术概述以及实际应用案例,帮助企业从理论到实践全面提升竞争力。

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战略与实践的结合:全面提升企业竞争力

通过对市场动态的深入分析与案例研究,帮助企业厘清现状与潜力空间,明确战略切入点,确保战略方向精准可行。聚焦AI赋能带来的新机遇,助力企业在复杂经济环境中实现可持续发展。
  • 市场动态分析

    通过系统的市场动态分析,帮助企业把握行业趋势,识别潜在机会与威胁,为决策提供数据支持。
  • 技术应用案例

    深入剖析成功的AI技术应用案例,提供实用经验,帮助企业在实际操作中减少试错成本。
  • 战略执行路径

    明确战略执行的具体路径与步骤,确保企业在转型过程中高效落地。
  • 创新能力提升

    通过培养员工的创新思维与能力,激励团队在AI技术应用中实现突破,推动企业变革。
  • 组织结构优化

    探讨如何通过优化组织结构,提升团队协作效率,支持AI赋能的实施与落地。
  • 数据决策能力

    强化企业数据决策能力,通过大数据分析支持科学决策,提升业务运营效率。
  • 持续学习机制

    建立持续学习机制,确保企业在快速变化的市场环境中能够灵活应对,保持竞争优势。
  • 风险管理策略

    分析AI技术带来的潜在风险,帮助企业制定相应的风险管理策略,保障可持续发展。
  • 生态系统构建

    探索如何构建AI与产业结合的生态系统,促进多方合作,实现资源的高效配置。

掌握AI赋能产业的核心能力

通过系统的学习与实践,提升学员在AI赋能产业转型中的核心能力,确保企业在未来的市场竞争中具备更强的适应性与创新力。
  • 新质生产力理解

    深刻理解新质生产力的内涵,掌握其在经济发展中的重要性,提升战略思维能力。
  • AI技术掌握

    全面掌握AI技术的基本原理与应用,提升企业在数字化转型中的技术能力。
  • 战略实施能力

    提升在AI+政策背景下的战略实施能力,确保企业能在复杂环境中找到发展路径。
  • 市场洞察能力

    通过数据分析提升市场洞察能力,帮助企业准确把握市场需求与变化。
  • 团队协作能力

    增强团队协作能力,推动跨部门合作,实现战略目标的高效落实。
  • 决策科学化

    通过数据驱动的决策提升决策科学化水平,增强应对市场变化的能力。
  • 创新思维培育

    激发创新思维,推动企业在AI技术应用中的创新实践,提升市场竞争力。
  • 生态合作能力

    构建与行业内外部的生态合作能力,促进资源共享,实现共同发展。
  • 风险识别与应对

    提升风险识别与应对能力,确保企业在转型过程中能够有效控制风险。

解决AI赋能过程中的关键问题

通过系统分析与实践指导,帮助企业解决在AI赋能过程中的关键问题,确保转型成功,实现高质量增长。
  • 战略模糊

    帮助企业厘清战略方向,确保在AI赋能过程中有明确的目标与路径。
  • 执行脱节

    打通战略与执行链路,确保企业战略能够有效落地,提升实施效果。
  • 市场判断失误

    通过市场分析与数据支持,帮助企业减少市场判断失误,提升决策准确性。
  • 资源配置不当

    优化资源配置,确保在转型过程中资源得到高效利用,提升投资回报率。
  • 技术应用障碍

    通过案例分享与实战指导,解决在技术应用中遇到的障碍,提升实施能力。
  • 团队能力不足

    通过培训与实践提升团队能力,确保在AI赋能过程中具备足够的人才支撑。
  • 创新不足

    激励企业文化创新,推动技术应用与产品创新,提升市场竞争力。
  • 风险管理缺失

    建立风险管理机制,确保在AI赋能过程中能够及时识别与应对风险。
  • 生态合作缺乏

    促进与外部生态的合作,提升企业在AI赋能过程中的协同效应。

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