课程ID:37201

李勇:企业AI课程|掌握AI赋能,打破管理和应用的迷雾

在AI大模型技术迅猛发展的背景下,企业管理者面临着对AI认知不足、应用场景模糊、落地路径不清晰等挑战。通过系统性学习,帮助企业管理者建立对AI的全面理解,掌握实用工具与方法,推动企业数字化转型。

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曹大嘴老师
  • 大模型能力解析深入剖析AI大模型的核心能力,帮助企业理解其在自然语言处理、多模态理解与知识推理等方面的应用潜力与局限性。
  • 办公场景实战通过真实场景的实操演示,掌握如何在文档生成、数据分析等办公场景中高效应用AI,提升工作效率。
  • 场景设计工作坊利用工具与方法,识别并设计符合企业需求的AI应用场景,助力企业在AI转型中把握机遇。
  • AI解决方案探索主流AI工具与平台,学习如何进行工具选型与方案集成,确保AI技术的有效落地与应用。
  • 部署实施路径规划企业AI部署的关键步骤与考量,确保在实施过程中有效规避风险,实现预期效果。

AI赋能全景解析:打破认知壁垒,助力企业转型 课程围绕AI大模型技术的核心能力与应用场景,帮助企业管理者厘清AI的真实价值和应用边界。通过实例分析与实操演示,学员能够深入理解AI如何在企业中落地生根,实现高效运作与创新。

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从认知到应用,企业AI转型全流程解析

课程内容涵盖了AI大模型技术的各个维度,从能力解析到实际应用,再到部署与组织变革,帮助企业高层管理者全面把握AI赋能的核心要素。通过系统化的学习方式,打通企业AI转型的全链条。
  • 大模型技术能力分析

    通过对DeepSeek等大模型技术的能力图谱分析,帮助企业管理者理解AI的核心能力及其适用场景。
  • AI办公场景应用

    实战演示如何在企业办公中运用AI进行文档生成、数据分析,从而提升工作效率与决策能力。
  • AI场景设计

    通过工作坊形式,促进学员识别和设计符合企业实际需求的AI应用场景,提升应用效果。
  • AI工具与平台选择

    介绍主流AI工具的能力,帮助企业选择合适的工具进行集成,以满足特定的业务需求。
  • AI部署的实施策略

    分析企业在AI部署过程中的关键考虑因素,确保实施路径合理,安全性与效益兼顾。
  • 组织能力与流程再造

    探讨如何通过AI提升员工能力与优化业务流程,实现人机协同与组织的高效运作。
  • 数据安全与隐私保护

    强调AI应用过程中的数据安全风险,确保企业在转型过程中合理合规地使用数据。
  • 风险管理与评估

    帮助企业在AI实施过程中建立有效的风险管控机制,评估各项措施的效果与风险。
  • 变革管理要点

    分析AI转型过程中变革管理的必要性,确保组织能够适应快速变化的市场环境。

提升AI应用能力,驾驭企业转型的关键技能

经过系统学习,企业管理者能够全面掌握AI赋能带来的变革能力。这不仅包括技术应用,还涉及到组织流程的再造与员工能力的提升,确保企业在数字化转型中占据优势。
  • 理解大模型技术

    清晰认识AI大模型的核心能力与边界,为后续应用提供理论基础。
  • 掌握办公应用技能

    学会运用AI工具提升文档、数据处理等办公效率,减轻员工负担。
  • 识别应用场景

    通过场景分解工具,快速识别企业中可应用AI的具体场景与机会。
  • 规划实施路径

    制定适合企业现状的AI实施路径,确保部署过程中风险可控,效果可预期。
  • 推动组织变革

    理解在AI转型过程中,如何提升团队能力与流程再造,促进组织高效运作。
  • 评估技术应用效果

    通过建立评估体系,持续监测AI实施效果,保证技术应用与企业目标的一致性。
  • 应对数据安全挑战

    确保在AI应用中,企业能够有效管理数据安全与隐私保护问题。
  • 增强风险应对能力

    提升企业在AI转型中的风险识别与应对能力,确保转型过程顺利。
  • 促进创新思维

    培养员工在AI转型中的创新思维,推动企业持续优化与发展。

解决企业AI转型中的关键问题

面对AI技术迅猛发展的挑战,企业需要系统化的解决方案来应对管理与应用的复杂性。通过此次学习,企业能够有效识别并解决AI转型中的核心问题,确保顺利落地。
  • 认知不足

    帮助管理者建立对AI大模型的系统认知,消除对技术的误解与恐惧。
  • 应用场景模糊

    通过实操与讨论,明确企业中AI应用的具体场景,提升应用的针对性与有效性。
  • 落地路径不清晰

    制定清晰的AI实施路径与步骤,确保企业在转型过程中有章可循。
  • 组织变革滞后

    分析如何通过AI推动组织能力提升与流程再造,确保企业与时俱进。
  • 数据安全隐患

    确保在AI应用中,企业能够有效管理数据安全与隐私保护问题,降低风险。
  • 缺乏实战经验

    通过实操演练,帮助企业积累AI应用的实战经验,提升团队的操作能力。
  • 风险管控不足

    建立风险评估与管控机制,确保AI转型过程中能够及时应对各种挑战。
  • 技术更新缓慢

    培养企业在AI技术更新与应用中的敏感度,确保技术始终与市场需求同步。
  • 创新思维缺乏

    通过激励机制与培训,提升员工的创新能力,推动企业不断优化与增长。

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