课程ID:35065

李勇:企业内训|掌握AI大模型部署,推动数字化转型与业务创新

在AI大模型时代的浪潮中,企业面临着数据安全、业务复杂度与技术选型等多重挑战。课程通过系统的方法论与工具链,帮助企业构建AI大模型的决策框架与实施策略,确保商业价值的最大化。适用于各类企业中高层管理者与AI项目团队,助力快速响应市场变化,实现高效可控的数字化转型。

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曹大嘴老师
  • 战略价值通过分析AI大模型的战略价值,帮助企业明确部署的必要性,如数据主权、响应效能与合规要求,确保企业在快速变化的市场中保持竞争优势。
  • 选型决策在众多AI技术方案中,掌握关键的选型决策要素,评估开源与闭源的利弊,构建适合企业业务的模型选型评估体系,降低技术风险。
  • 实施方案提供切实可行的AI大模型实施方案,涵盖云端、本地及混合部署策略,帮助企业在成本与安全之间找到最佳平衡点,确保顺利落地。
  • 技术架构设计符合企业特性的技术架构,构建完善的基础设施与安全体系,保障AI系统的稳定与安全运行,提升业务效率。
  • 价值实现通过挖掘业务场景的潜在价值与效果评估,助力企业在AI应用落地过程中形成持续优化与迭代机制,实现可量化的商业回报。

AI大模型部署的全景解析:战略、技术与落地 课程涵盖AI大模型部署的战略价值、关键决策、实施方案、技术架构、价值实现路径等五大核心模块,构建企业从选型到应用的完整闭环。通过实战案例与深入讨论,帮助企业理清思路,降低风险,提升竞争力。

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全面提升AI应用能力,构建企业竞争新优势

通过九个重点模块,课程深入探讨AI大模型部署的各个环节,帮助企业打通从战略规划到执行落地的全链条,确保企业在数字化转型过程中稳步前行。
  • 市场洞察

    通过对市场趋势与技术演进的深入分析,帮助企业把握AI技术发展的脉搏,提前布局,抢占市场先机。
  • 风险管控

    针对AI大模型部署过程中的潜在风险,提供有效的管控策略,确保企业在快速推进数字化转型的同时,保障数据安全与合规性。
  • 组织保障

    构建AI应用落地的组织保障体系,明确团队职责与协作机制,提升跨部门协同效率,确保项目顺利推进。
  • 技术支持

    掌握多种技术支持手段,确保AI系统的持续稳定运行,提升企业在AI应用中的技术自信与竞争力。
  • 成果评估

    建立科学合理的效果评估体系,通过量化指标检验AI应用落地的成效,为后续优化提供数据依据。
  • 创新思维

    培养团队的创新思维与能力,鼓励员工探索AI技术在不同业务场景中的应用潜力,激发企业内部的创新活力。
  • 文化转型

    推动企业文化的转型与升级,营造鼓励创新的氛围,激励员工积极参与AI大模型的应用与推广。
  • 未来展望

    为企业描绘未来AI发展的蓝图,通过对行业动态与技术趋势的分析,帮助企业制定长远的发展战略。
  • 团队建设

    构建多元化的AI人才梯队,提升团队在AI技术应用与管理上的整体能力,打造高效的市场作战团队。

从战略到实战,全面提升企业AI部署能力

通过系统的学习与实践,学员将掌握AI大模型的部署与应用方法,提升市场竞争力与业务创新能力。
  • 决策框架

    建立AI大模型部署的完整决策框架,确保企业在复杂环境中做出明智的技术与投资选择。
  • 部署策略

    掌握安全与成本平衡的部署策略,确保AI应用在满足安全要求的前提下实现高效落地。
  • 技术架构设计

    设计符合企业特性的技术架构,提升AI系统的适应性与扩展性,确保技术应用的长期有效性。
  • 组织保障体系

    构建AI应用落地的组织保障体系,明确团队职责与协作机制,确保项目的高效推进。
  • 未来预判

    预判AI部署的未来发展趋势,帮助企业在技术演进中保持敏锐的洞察力与应变能力。
  • 效果评估能力

    掌握效果评估体系设计能力,通过量化指标检验AI应用的成效,为资源配置提供数据依据。
  • 创新能力

    培养团队的创新能力,激励员工探索AI技术在不同业务场景中的应用潜力,提升企业的市场竞争力。
  • 文化转型能力

    推动企业文化的转型与升级,营造鼓励创新的氛围,激励员工积极参与AI大模型的应用与推广。
  • 团队协作能力

    提升团队在AI技术应用与管理上的整体能力,打造高效的市场作战团队,推动企业在竞争中脱颖而出。

精准解决企业数字化转型中的核心痛点

通过系统的培训,企业能够有效应对AI大模型部署过程中面临的各种挑战,确保数字化转型的顺利推进。
  • 数据安全

    帮助企业在AI大模型的部署中,确保数据安全与合规,避免数据外泄与法律风险。
  • 技术选型

    针对复杂的技术选型问题,通过科学的评估体系,帮助企业选择最适合的AI模型与工具。
  • 实施风险

    识别并降低AI大模型实施过程中的潜在风险,通过有效的管控策略确保项目的成功落地。
  • 组织协同

    打破部门壁垒,促进跨部门协同,构建高效的项目管理与执行机制,确保AI应用的顺利推进。
  • 效果验证

    建立科学合理的效果评估体系,帮助企业通过量化指标检验AI应用的成效,确保投入的价值实现。
  • 人才短缺

    通过系统的培训与能力建设,提升企业内部AI专业人才的培养与梯队建设,解决人才短缺问题。
  • 市场竞争

    提升企业在AI应用中的竞争力,帮助企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
  • 文化适应

    推动企业文化的转型与升级,确保企业在AI应用中保持开放与包容的文化氛围,促进创新。
  • 创新能力

    培养团队的创新能力,激励员工探索AI技术在不同业务场景中的应用潜力,提升企业的市场竞争力。

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