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魏凌睿:大模型应用|助力企业智能化转型,构建高效业务增长新动能

人工智能技术的迅猛发展,尤其是大模型的应用,正成为企业降本增效、提升竞争力的关键工具。通过深度解析大模型在各行业的前沿应用与成功案例,帮助企业管理者识别潜在机会,构建数字化转型的有效路径,实现长远、可持续的发展目标。

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曹大嘴老师
  • 人工智能全面了解人工智能的基础知识、发展历程及其对企业的影响,掌握AI技术的核心概念和应用趋势。
  • 大模型聚焦大模型的技术特点,深入分析其与传统模型的区别,以及在企业中的多种应用场景。
  • DeepSeek研究DeepSeek作为大模型应用的重要工具,探索其在智能生产、供应链管理等领域的深度应用案例。
  • 智能化变革探讨如何通过大模型驱动企业智能化转型,提升运营效率,实现生产与服务的数字化升级。
  • AI Ready掌握企业如何做好AI Ready转型,为大模型的实施和应用奠定坚实的基础,确保组织顺利过渡。

智能化转型新机遇:大模型应用的全景视角 在数字化转型浪潮席卷而来之际,企业唯有抓住大模型技术带来的机遇,才能在竞争中立于不败之地。课程将深入探讨大模型的基本理念、应用方法及行业案例,帮助企业构建具有可操作性的智能化转型方案,激发业务创新与增长潜力。

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从战略到执行:打通企业智能化的全链条

有效的智能化转型需要从战略的制定到执行的落地进行全面考虑。通过对大模型应用的深入分析,帮助企业厘清发展路径、优化资源配置,确保战略目标的实现与业务增长的持续性。
  • 市场现状分析

    评估当前市场环境及人工智能的发展趋势,帮助企业识别潜在的商业机会与挑战,为战略规划提供依据。
  • 大模型应用规划

    系统化的规划大模型应用,明确实施步骤与关键要素,确保企业在智能化转型过程中不走弯路。
  • 案例分析

    通过对成功案例的解读,提炼出可复制的经验与教训,为企业的智能化实践提供指导与借鉴。
  • 企业转型策略

    制定符合企业特点的AI Ready转型策略,确保组织在技术应用中保持灵活性与适应性。
  • 智能化落地

    通过实战训练,帮助企业掌握大模型的实施与应用技术,确保智能化转型的高效落地。
  • 组织变革

    设计符合AI应用的组织架构与管理机制,确保技术应用与组织发展相辅相成。
  • 绩效管理

    重构绩效管理与激励机制,推动智能化转型过程中员工积极性与创造性的提升。
  • 技术平台构建

    帮助企业构建适合自身的AI技术平台,实现数据与AI的深度融合,提升决策效率。
  • 持续优化

    建立持续优化机制,确保企业在智能化转型过程中不断调整策略以应对市场变化。

掌握AI技能,开创企业智能化新篇章

通过深入学习大模型的应用方法与案例,企业员工将能够在智能化转型中扮演更加关键的角色,推动业务创新与增长,提升市场竞争力。
  • 理解AI技术

    深入理解人工智能的基本概念及其在企业中的应用,为后续的技术学习奠定基础。
  • 掌握大模型

    全面掌握大模型的核心技术及应用案例,能够为企业制定合理的应用规划。
  • 应用案例分析

    通过案例分析,能够提取成功经验,为企业的智能化实践提供有效指导。
  • 设计转型策略

    能够根据企业需求设计符合AI Ready的转型策略,助力企业顺利过渡。
  • 实施技术应用

    掌握大模型实施的具体步骤与技巧,能够在企业中有效推动技术应用。
  • 管理变革

    理解如何结合AI技术进行组织变革,提高企业的适应能力与灵活性。
  • 优化绩效管理

    能够重构绩效管理与激励机制,推动员工积极参与智能化转型。
  • 构建技术平台

    掌握构建适合企业的AI技术平台的基本方法,实现数据与AI的深度融合。
  • 持续创新

    能够建立持续优化机制,确保企业在智能化转型中不断调整策略以应对市场变化。

聚焦问题,推动企业高效转型

通过系统化的学习与实战训练,企业不仅能够识别当前面临的挑战,还能有效制定解决方案,实现高效转型与持续创新。
  • 战略模糊

    帮助企业清晰识别市场与行业的变化,制定切实可行的战略目标,避免战略上的盲目性。
  • 执行脱节

    通过优化执行链条,确保战略与执行一致,提升企业整体运营效率。
  • 技术落地难

    提供落地实施的具体指导,帮助企业克服技术应用过程中的各种难题。
  • 组织变革阻力

    通过设计合理的组织结构与管理机制,减轻智能化转型中的变革阻力,推动顺利实施。
  • 市场适应能力不足

    提升企业对市场变化的敏感度与适应能力,确保在竞争中保持领先地位。
  • 绩效管理不合理

    重构绩效管理体系,推动员工的积极性与参与感,提升整体执行力。
  • 缺乏技术支持

    帮助企业构建适合自身的AI技术平台,实现数据与AI的深度融合,提升决策效率。
  • 创新能力不足

    建立持续创新机制,推动企业在技术应用与市场策略上的不断优化与调整。
  • 转型风险高

    通过系统化的培训与指导,帮助企业识别与规避转型过程中可能遇到的风险。

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