课程ID:35060

李勇:AI转型|抓住智能化机遇,打破传统壁垒,助力企业高效转型

在生成式AI技术迅速发展的浪潮中,DeepSeek等大语言模型正在重塑企业的运营模式与商业逻辑。通过深入理解DeepSeek的底层逻辑、应用场景及未来趋势,帮助企业提升在智能化转型中的竞争力。适合各类企业管理者,助力构建高效、灵活的数字化转型战略,确保在新市场环境中立于不败之地。

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曹大嘴老师
  • DeepSeek与传统AI的本质差异深入解析DeepSeek与传统AI的不同之处,帮助管理者们抓住AI技术的核心优势,从而更好地应用于实际工作中。
  • 岗位与流程重塑指导企业如何识别AI在岗位和流程中的应用潜力,优化工作效率,实现资源的合理配置与利用。
  • 数字员工降本增效通过设计数字员工的实施方案,帮助企业在合适的场景中降低人力成本,提升工作效率,推动企业转型。
  • 数据安全与本地化部署解析在使用AI技术时如何平衡数据安全与成本,确保企业在推进智能化转型的同时,保持数据的安全性和合规性。
  • AI驱动的商业模式创新探索AI如何推动企业商业模式的裂变,寻找新的增长机会,帮助企业在竞争中立于不败之地。

企业智能化转型的必经之路:DeepSeek与AI应用全解析 随着AI技术的不断演进,企业如何有效利用这些工具提升运营效率、优化流程,成为了当今管理者亟需解决的课题。通过对DeepSeek的深入剖析和实战案例的分享,帮助管理者们理解AI技术的核心价值,制定切实可行的转型策略,从而引领企业在数字化浪潮中实现可持续发展。

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构建高效企业智能化转型战略:九大重点解析

在当前快速变化的市场环境中,企业需要系统性地理解AI技术对于业务的影响。通过对九个核心重点的深入分析,帮助企业领导者识别战略机会,确保智能化转型的成功实施,从而提升企业竞争力,实现可持续发展。
  • DeepSeek的颠覆性能力

    通过对DeepSeek模型的理解,识别其在自然语言处理及复杂决策支持中的应用潜力,推动企业在数字化转型中的创新。
  • 岗位与工作模式的优化

    探讨AI如何在重复性与创造性工作中发挥作用,帮助管理者优化岗位配置,提升团队协作效率。
  • 流程重构与协同

    分析企业如何利用AI技术重塑业务流程,提升跨部门协作的效率,确保资源的高效利用。
  • 数字员工设计与应用

    深入探讨如何设计和实施数字员工方案,帮助企业识别适合AI应用的场景,实现降本增效。
  • 数据安全与成本控制

    揭示在AI应用过程中,如何平衡数据安全与成本,确保企业在转型过程中不失去数据的控制权。
  • 商业模式创新与转型

    探索AI如何推动企业商业模式的创新,寻找新的增长点,助力企业在市场竞争中脱颖而出。
  • 未来经济与社会影响

    分析AI对未来经济的深远影响,帮助企业做好布局,应对未来的市场变化。
  • 岗位结构与就业机会

    讨论AI技术对岗位结构的影响,以及新兴职业的出现,帮助企业适应行业的变化。
  • 行业案例与实践

    通过丰富的行业案例,帮助企业管理者理解AI技术在实际应用中的成功经验与教训。

锻造企业智能化转型的核心能力

通过系统的学习与实践,企业管理者将掌握AI技术的核心价值与应用场景,从而提升战略思维与执行力,推动企业在智能化转型中实现突破。
  • 理解AI技术本质

    深入理解DeepSeek与传统AI的本质差异,掌握AI技术在企业中的实际应用价值。
  • 预判岗位影响

    能够预判AI对不同岗位和流程的影响,制定相应的应对策略,确保转型的顺利进行。
  • 设计数字员工方案

    具备设计数字员工的能力,识别适合AI应用的场景,推动企业降本增效。
  • 评估数据安全方案

    能够评估本地化部署的可行性,平衡企业在数据安全与成本之间的关系。
  • 发现商业模式机会

    具备识别AI驱动的商业模式创新机会的能力,为企业开辟新的增长渠道。
  • 洞察未来市场动向

    能够洞察AI对社会经济的颠覆性变革,提前布局未来的市场赛道。
  • 推动团队协作

    提升团队在AI应用中的协作能力,确保技术落地与业务目标的对齐。
  • 应对未来挑战

    具备应对未来市场变化的能力,确保企业在智能化转型中的竞争优势。
  • 提升决策能力

    通过AI技术的应用,提升管理者的决策能力,确保企业在复杂环境中的灵活应对。

解决企业智能化转型中的关键问题

在智能化转型过程中,企业面临诸多挑战。通过对课程内容的学习,管理者将能够系统性地识别和解决这些问题,从而推动企业的成功转型。
  • 战略模糊

    识别和明确企业在智能化转型中的战略目标,确保各项措施与目标一致。
  • 执行脱节

    打通战略与执行之间的链路,确保AI技术的落地与实际业务需求相结合。
  • 市场判断失误

    通过深入的市场洞察,减少因判断失误导致的机会损失,提升企业灵活应对市场变化的能力。
  • 资源配置不合理

    优化企业资源配置,确保在转型过程中各类资源的高效利用。
  • 技术落地困难

    提供实用的方法与工具,帮助企业在技术落地过程中解决实际问题。
  • 团队协作不足

    提升跨部门团队的协作能力,推动AI技术在不同部门间的有效应用。
  • 数据安全隐患

    识别数据安全风险,确保企业在应用AI技术时遵循安全与合规原则。
  • 市场竞争压力

    通过AI技术的应用,提升企业在市场中的竞争力,应对外部竞争压力。
  • 商业模式单一

    探讨AI驱动的商业模式创新,帮助企业开辟多元化的增长路径。

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