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李勇:企业数字化转型|用AI大模型重塑业务价值与市场竞争力

在AI大模型快速发展的时代背景下,企业面临着数据安全、业务场景复杂等多重挑战。通过系统的模型选型、部署实施、安全保障与价值转化方法,帮助企业高效应对数字化转型中的核心问题,构建可持续的竞争优势与市场增长引擎。适用于中高层管理者和AI项目团队,助力企业在数字化转型中实现战略与执行的有效对接。

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曹大嘴老师
  • 战略价值深入探讨AI大模型在企业中的战略价值,帮助企业识别数据主权、合规要求与效能响应的重要性,以确保在复杂环境中具备竞争优势。
  • 选型决策通过对比分析不同AI模型的技术路线,帮助企业在开源与闭源之间作出明智选择,构建适合自身业务需求的AI解决方案。
  • 部署方案根据企业特性设计云端、本地及混合部署方案,确保在满足安全性的同时,优化成本与性能。
  • 技术栈构建掌握构建高效技术栈的方法论,从基础设施到安全体系,帮助企业实现技术的稳健进化。
  • 价值实现设计有效的价值评估体系,通过场景创新与持续优化,实现AI应用的商业价值最大化。

AI大模型部署与价值实现:数字化转型的关键路径 在企业数字化转型的过程中,AI大模型的有效部署和应用成为关键。通过深入分析AI技术的战略价值、选型决策、部署方案、技术栈构建、价值实现及未来趋势,帮助企业打破传统壁垒,实现真正的数字化转型。适合希望提升市场竞争力和业务效率的企业团队。

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全面提升企业数字化转型能力,构建高效的AI应用生态

通过九个关键模块,帮助企业打通AI部署的全链条,从战略决策到技术实施,实现真正的落地与价值回归。
  • 数据主权

    确保核心数据不出域,满足企业对数据安全的高标准要求。
  • 成本效益

    通过科学的成本模型分析,帮助企业实现AI投资的高回报率。
  • 技术选型

    帮助企业构建全面的选型评估体系,选择最适合的AI模型与技术。
  • 部署架构

    根据不同业务需求设计合理的部署架构,确保高效的数据处理与应用。
  • 安全保障

    构建全面的数据加密与访问控制机制,保障AI系统的安全性。
  • 效果评估

    建立科学的效果评估体系,定期检视AI应用的业务效果与技术指标。
  • 组织保障

    建立AI应用的组织保障体系,确保各部门协同推进数字化转型。
  • 人才培养

    通过系统的培训与知识管理,培养企业内部的AI应用人才。
  • 未来规划

    帮助企业制定三年技术路线图,确保在未来数字化转型中保持领先。

掌握AI大模型部署与应用的全面能力,推动企业可持续增长

通过各模块的学习,学员将获得深刻的AI大模型应用理解,提升企业在数字化转型中的竞争力与应变能力。
  • 决策框架

    构建AI大模型部署的完整决策框架,确保战略方向的精准把握。
  • 部署策略

    掌握安全与成本平衡的部署策略,优化资源配置与风险管理。
  • 技术架构

    设计符合企业特性的技术架构,提升AI应用的效能与稳定性。
  • 组织体系

    构建AI应用落地的组织保障体系,确保各方协同与执行力。
  • 未来洞察

    预判AI部署的未来发展趋势,把握行业发展脉络与机遇。
  • 场景创新

    通过场景价值挖掘,推动企业流程重构与业务创新。
  • 效果评估

    建立完整的效果评估体系,定期检视AI应用的成效与优化方向。
  • 能力建设

    通过人才梯队培养,提升企业的AI应用能力与团队素质。
  • 文化转型

    推动企业文化转型,激励创新与变革,提升全员参与度。

助力企业应对数字化转型中的核心挑战,构建竞争优势

通过深入的培训与实战案例,帮助企业解决在数字化转型过程中面临的各类问题,推动高效落地与价值回归。
  • 战略模糊

    通过系统分析,帮助企业厘清数字化转型的战略方向与目标。
  • 技术选择

    提供专业的技术选型指导,帮助企业选择最合适的AI大模型。
  • 部署风险

    通过科学的部署策略,降低AI应用实施过程中的风险与不确定性。
  • 价值实现

    帮助企业建立效果评估机制,确保AI应用的价值最大化。
  • 组织协同

    构建有效的组织协同机制,确保AI项目的顺利推进与落地。
  • 人才短缺

    通过人才培养与知识管理,解决企业在AI应用中的人才短缺问题。
  • 安全合规

    确保企业在AI应用中的数据安全与合规性,降低法律风险。
  • 文化障碍

    推动企业文化转型,激励员工积极参与数字化转型的过程。
  • 未来规划

    帮助企业制定清晰的技术发展蓝图,确保在市场变革中保持竞争力。

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