课程ID:37201

李勇:数字化转型|解锁AI赋能新机遇,助力企业高效转型与增长

在AI大模型技术迅猛发展的时代,企业管理者面临着认知不足、应用场景模糊和落地路径不清晰的挑战。此课程通过“认知-体验-设计-落地”的递进式教学方法,结合实操演示与分组讨论,帮助学员深入理解AI在企业中的应用价值与实施策略,助力企业在数字化转型中稳步前行。适合中高层管理人员及数字化转型相关岗位的专业人士,构建可持续的创新与增长能力。

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曹大嘴老师
  • 核心能力深入解析大模型技术的能力图谱,理清企业在AI应用中的核心竞争力与边界,为后续的应用与设计打下坚实基础。
  • 应用场景通过实战案例,展示AI在企业日常办公场景中的具体应用,帮助学员掌握实用的工具与方法,提升工作效率。
  • 场景识别运用场景分解工具,指导学员识别企业内部AI应用的机会,发现潜在的增长点与创新空间。
  • 实施路径了解企业AI部署的关键要素,掌握实施路径的规划与风险管控,确保AI转型的顺利推进与落地。
  • 组织能力提升员工的能力体系与流程再造,以确保企业在AI转型过程中拥有足够的组织支持与变革管理能力。

AI赋能企业转型的核心要素 课程围绕AI技术的核心能力、应用场景及实施路径,分为五大模块,帮助企业管理者全面掌握AI在数字化转型中的应用价值与实施策略。通过理论与实操结合,确保学员能够迅速识别并应用这些核心要素,推动企业的创新与增长。

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全面掌握AI赋能的实施与应用

通过九个重点模块,构建企业AI应用的完整框架,从技术能力解析到场景设计,再到实施路径与组织能力提升,确保学员能够系统性地掌握AI赋能的全貌,推动企业的数字化转型。
  • 技术解析

    理解大模型技术的核心能力与局限性,帮助学员理性看待AI的应用潜力与风险,避免常见误区。
  • 实战演示

    通过实操演示,学员能够从零开始完成高质量商业提案,掌握文档与数据分析的AI应用技巧,提升实际操作能力。
  • 场景设计

    在工作坊中分组讨论,学员将识别企业AI应用场景并进行价值评估,促进团队的协作与创新思维。
  • 解决方案

    学习主流AI工具与平台的选型与应用,帮助企业制定符合自身需求的AI解决方案,提升决策能力。
  • 部署考量

    掌握AI部署过程中的关键考量与实施路径,确保企业在转型过程中能够有效管理风险与成本。
  • 流程优化

    学习人机协同流程设计与变革管理,帮助企业优化业务流程,实现高效的数字化转型。
  • 能力提升

    建立员工能力提升体系,通过培训与激励机制,确保组织在AI转型中具备必要的人才支持。
  • 业务复盘

    通过业务复盘与总结优化,学员将掌握改进业务流程的有效方法,实现持续的运营优化。
  • 案例分享

    分析成功企业的AI应用案例,帮助学员从中汲取经验,推动自身企业的创新与转型。

培养AI应用与实施的核心能力

学员将通过系列模块的学习,全面掌握AI赋能的核心能力与应用方法,增强在数字化转型中的竞争力与实践能力。
  • 理解能力

    准确理解大模型技术的核心能力边界与应用价值,为企业的AI战略制定提供理论基础。
  • 应用技巧

    掌握AI在企业办公场景中的典型应用方法,提升工作效率与决策能力,增强团队协作。
  • 场景识别

    学会使用场景分解工具,识别企业AI应用机会,促进创新与业务发展。
  • 部署管理

    理解企业AI部署的关键要素与实施路径,确保转型过程中的风险管控与效益评估。
  • 流程设计

    掌握组织变革与流程再造的要点,提升企业在AI转型过程中的适应能力与执行力。
  • 案例分析

    通过分析成功案例,学员能够从中获得实践经验,应用于自身企业的AI转型。
  • 团队协作

    促进团队的协作精神与创新能力,推动企业在数字化转型中的共同进步。
  • 风险管控

    建立有效的风险管控机制,确保AI技术的安全与合规应用,保护企业数据安全。
  • 战略思维

    培养战略思维能力,帮助学员在复杂的市场环境中做出准确的判断与决策。

有效解决企业数字化转型中的关键问题

通过系统性的学习与实践,帮助企业管理者识别并解决在数字化转型过程中遇到的主要问题,推动企业的持续增长与创新。
  • 认知不足

    解决企业管理者对AI技术认知不足的问题,提升对大模型技术的理解与应用能力。
  • 应用模糊

    消除对AI在业务场景中应用的模糊认知,帮助企业明确实际应用的具体方法与路径。
  • 落地障碍

    通过实施路径的规划与风险管控,帮助企业克服AI转型落地中的障碍,确保措施的有效实施。
  • 组织变革

    指导企业在AI转型中进行有效的组织变革,提升员工能力与团队协作,确保转型成功。
  • 流程瓶颈

    通过流程优化与再造,提高企业在AI转型过程中的效率,减少资源浪费与时间成本。
  • 技术选择

    帮助企业在众多AI工具与平台中做出合理的选择,确保技术与企业需求的匹配。
  • 风险管理

    建立完善的风险管理机制,确保企业在应用AI技术过程中数据安全与隐私保护。
  • 创新能力

    通过案例分析与实践,提升企业在AI应用中的创新能力,推动业务的持续发展。
  • 市场适应

    帮助企业在快速变化的市场环境中,提升对AI技术的适应能力与应变能力,保持竞争优势。

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