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张世民:人工智能课程|拥抱AI时代,重塑企业竞争力与创新能力

在AI技术迅猛发展的今天,企业如何有效利用大模型技术,提升市场竞争力与创新能力,成为了亟待解决的问题。课程将结合ChatGPT等前沿案例,深入解析人工智能时代的变革力量与应用趋势,帮助企业抓住数字化转型的机遇,构建高效的业务生态与创新体系。

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曹大嘴老师
  • 大语言模型探索大语言模型如何开启新范式,从传统搜索时代转向生成式智能,助力企业实现个性化与高效化的市场洞察与决策支持。
  • 数字孪生分析数字孪生如何加速企业的虚拟化转型,推动元宇宙构建,实现现实与虚拟的深度融合,赋能企业创造更具沉浸感的客户体验。
  • 行业应用深入探讨大模型在电商、金融、医疗等多个行业的应用案例,揭示AI如何提高运营效率,降低成本,促进业务创新。
  • 岗位分化聚焦AI时代对岗位和工作方式的深刻影响,分析未来企业将如何重新定义岗位职责与团队结构,以适应快速变化的市场环境。
  • 能力提升帮助管理者与员工识别个人能力的提升方向,培养跨学科知识、创造性输出及持续学习能力,以应对AI带来的挑战与机遇。

AI变革与企业创新:构建未来竞争力的战略路径 通过对大模型发展历程的解析,聚焦AI在各行业的应用与趋势,帮助企业识别市场机遇与挑战,主动拥抱变化,重塑经营形态。课程涵盖的五大核心关键词将为企业提供全方位的视角与解决方案。

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从理论到实践,构建企业AI驱动的增长体系

课程将通过九个关键主题,系统分析企业在AI转型过程中需要关注的重点,确保战略的有效落地与执行,推动公司业绩的持续增长。
  • 市场洞察

    通过数据分析与市场趋势的结合,帮助企业识别潜在的市场机会与客户需求,实现精准的市场定位与资源配置。
  • 技术应用

    解析大模型技术在实际业务中的应用场景,帮助企业掌握如何利用AI技术进行产品研发、运营优化与客户服务。
  • 组织协同

    强调不同部门之间的协作与信息共享,构建高效的组织执行链条,确保企业在快速变化的市场中保持灵活性与反应速度。
  • 创新思维

    鼓励团队突破传统思维模式,通过创新的方式解决实际问题,提升企业的整体竞争力与市场适应能力。
  • 风险管理

    分析AI技术应用过程中的潜在风险,制定相应的应对策略,确保企业在追求创新的同时,能够有效控制风险。
  • 数据驱动决策

    通过数据分析与智能算法支持,帮助企业实现科学决策,提升决策的准确性与时效性。
  • 人才培养

    关注AI时代对人才能力的需求,构建适应新技术环境的人才培养体系,提升员工的综合素质与专业技能。
  • 客户体验

    通过AI技术优化客户交互与服务流程,提升客户满意度与忠诚度,推动企业的长期发展。
  • 长期战略

    结合AI技术的发展趋势,帮助企业制定长期的发展战略,确保在激烈的市场竞争中立于不败之地。

从理论到实践,全面提升企业应对AI挑战的能力

学员将通过系统学习,掌握AI时代的核心技能,提升个人与团队在数字化转型中的竞争力与执行力,推动企业的持续发展。
  • AI技术理解

    深入了解AI大模型的技术原理与应用场景,掌握如何将AI技术与企业业务相结合,提升工作效率。
  • 市场应对能力

    培养敏锐的市场洞察力与应对能力,帮助企业在快速变化的市场环境中把握机遇,规避风险。
  • 创新能力

    提升团队的创新能力,鼓励尝试新思维与新方法,推动企业在产品与服务上的持续创新。
  • 团队协作

    增强团队间的协作意识与能力,推动信息共享与资源整合,实现企业整体效能的提升。
  • 数据分析能力

    掌握数据分析与应用的方法,提升基于数据的决策能力,确保企业在AI驱动下实现科学管理。
  • 客户导向

    强化客户导向思维,提升客户服务与体验的能力,增强客户满意度与忠诚度。
  • 风险识别能力

    提升对AI应用中潜在风险的识别与应对能力,确保企业在创新过程中能够有效管理风险。
  • 学习能力

    培养持续学习的意识与能力,帮助员工在快速变化的技术环境中不断提升自我,适应新职能需求。
  • 战略思维

    增强战略思维能力,从全局出发,帮助企业制定长远规划,确保可持续发展。

精准解决企业在AI转型中的关键问题

通过系统学习与实战案例,帮助企业识别与解决在数字化转型过程中面临的核心问题,提升整体竞争力。
  • 战略模糊

    帮助企业理清数字化转型的战略方向,确保在AI应用上有明确的目标与路径。
  • 执行脱节

    打通战略与执行之间的壁垒,提升执行力,实现战略目标的高效落地。
  • 市场判断失误

    通过市场分析与趋势判断,帮助企业减少盲目决策,提升市场反应速度与准确性。
  • 技术应用困难

    解析AI技术在实际业务中的应用案例,帮助企业解决技术应用过程中的具体问题。
  • 人才短缺

    帮助企业识别数字化转型所需的人才能力,制定相应的培训与引进策略,填补人才短缺。
  • 成本控制

    通过AI技术的应用,帮助企业降低运营成本,提升资源配置的效率。
  • 客户满意度低

    提升客户服务能力,通过AI优化客户交互,增强客户体验与满意度。
  • 风险管理不足

    建立完善的风险管理机制,确保企业在AI转型过程中能够有效应对潜在风险。
  • 创新能力不足

    培养团队的创新意识与能力,推动企业在产品与服务上不断创新,保持市场竞争力。

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