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李勇:AI培训|快速掌握AI大模型,破解企业转型难题,助力业绩腾飞

基于当前AI大模型技术的迅猛发展,系统解析其核心能力与应用价值,帮助企业管理者消除对AI的认知障碍,明确落地路径。通过“认知-体验-设计-落地”的教学方式,结合实操演示与分组讨论,助力企业快速构建AI赋能的全面视角,促进高效应用与组织变革。适合所有希望在数字转型中实现突破的企业管理人员。

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曹大嘴老师
  • 能力解析深入解析AI大模型的核心能力,包括自然语言处理、多模态理解等,确保企业对AI技术有准确的认知与应用基础。
  • 场景实战通过实际案例与实操演示,帮助企业掌握AI在文档生成、数据分析等办公场景中的具体应用方法,提升工作效率。
  • 场景设计运用场景分解工具识别企业AI应用机会,设计切实可行的AI应用方案,为企业的数字转型提供有力支撑。
  • 解决方案介绍主流AI工具与平台的比较,帮助企业选择最适合的工具,并设计符合自身需求的定制化解决方案。
  • 实施路径清晰规划AI部署的实施路径,重点关注数据安全、技术架构与风险管控,确保转型过程顺利进行。

破解AI应用壁垒,构建企业转型新路径 在AI技术日新月异的背景下,企业迫切需要建立起对AI大模型的全面认知与实用技能。通过对AI能力解析、办公场景实战、场景设计、解决方案制定及实施路径等五大核心模块的深入学习,企业能有效识别AI应用机会,优化管理流程,实现高效转型。

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从认知到落地,九步打通AI转型全流程

通过深入分析企业现状与市场机会,结合AI技术特性,构建从认知到实施的全链路解决方案,确保企业在转型过程中稳步推进,最终实现高效能与市场竞争力的提升。
  • 技术能力解析

    全面解析AI大模型的核心能力与局限性,帮助企业理性看待AI技术的应用与发展潜力。
  • 办公场景应用

    聚焦AI在文档生成与数据分析等具体场景的应用,提升团队效率与决策质量。
  • 场景识别与设计

    通过分组讨论与实践环节,识别AI应用机会,并设计切实可行的场景方案,推动企业创新。
  • 解决方案选择

    对比多种AI工具与平台,帮助企业制定合理的解决方案选型,提升资源利用效率。
  • 部署实施规划

    制定清晰的实施路径与风险管控策略,确保AI部署过程中的各项需求得到满足。
  • 组织能力提升

    构建员工能力提升体系,促进人机协同与业务流程优化,提升整体组织效率。
  • 流程再造实践

    通过案例分析,指导企业如何利用AI驱动流程再造,实现管理优化与效能提升。
  • 风险管控要点

    明确AI部署过程中的关键风险点,制定相应的管控措施,保障转型的安全与稳定。
  • 效果评估机制

    建立科学的效果评估体系,以便及时调整AI应用策略,确保目标能够高效实现。

掌握AI转型硬技能,提升市场竞争力

通过系统的学习与实践,企业团队将掌握AI转型所需的核心能力与工具,具备从认知到实施的全方位技能,为企业在数字化浪潮中立于不败之地提供坚实基础。
  • AI核心能力理解

    准确理解AI大模型的核心能力与应用价值,为企业的数字化转型打下坚实基础。
  • 场景应用技能

    掌握AI在企业日常办公场景中的应用技能,提升工作效率,优化业务流程。
  • 应用机会识别

    学会使用场景分解工具,识别企业内部的AI应用机会,推动创新与变革。
  • 部署规划能力

    理解企业AI部署的关键要素与实施路径,确保转型过程顺利进行。
  • 组织变革要点

    掌握在AI转型过程中需要关注的组织变革要点,提升团队的适应能力与执行力。
  • 数据安全意识

    增强对数据安全与隐私保护的认知,确保AI应用过程中的合规性与安全性。
  • 工具使用能力

    熟悉主流AI工具与平台的应用,能够为企业选择最合适的技术解决方案。
  • 流程优化能力

    掌握利用AI进行业务流程优化的方法,提升组织整体效率。
  • 评估与激励机制

    设计有效的评估与激励机制,提升团队在AI转型过程中的积极性与参与感。

解决企业转型痛点,构建高效执行力

通过系统的学习与实践,企业能够有效解决转型过程中的主要痛点,提升团队的执行力与市场响应能力,从而在激烈的市场竞争中取得优势。
  • 认知不足

    有效解决管理者对AI大模型的认知不足问题,确保团队对技术有全面的理解。
  • 应用场景模糊

    帮助企业明确AI在不同场景中的应用价值,消除应用场景不清晰的困扰。
  • 落地路径不清晰

    提供系统的实施路径规划,确保企业在转型过程中能够有序推进。
  • 技术应用障碍

    通过实操演示与案例分析,降低技术应用的障碍,提升团队的实战能力。
  • 组织变革挑战

    为企业提供组织能力提升的策略,确保在转型过程中能够顺利应对变革挑战。
  • 数据安全隐患

    增强企业在AI应用中的数据安全意识,确保数据隐私与安全得到有效保障。
  • 执行力不足

    提升团队在转型过程中的执行力与积极性,确保战略与业务目标能够高效实现。
  • 效果评估困难

    建立科学的效果评估体系,帮助企业及时调整策略,确保转型目标的实现。
  • 资源配置不合理

    帮助企业合理配置资源,确保AI应用过程中的投入产出比最大化。

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