AI决策支持培训

2025-04-16 07:29:36

AI决策支持培训

AI决策支持培训是指通过人工智能技术为企业和科研单位提供决策支持，促进其在信息获取、数据分析、管理决策等方面的效率提升。这种培训通常结合具体的工作场景，通过实际案例、工具演示和提示词优化训练等方式，使管理者和科研人员掌握AI技术的深度应用，以应对快速变化的市场和技术环境。

王长乐：破解效率瓶颈：AI驱动企业创新（高新企业与科研单位如何用AI提升效能）

在快速变化的市场与技术环境中，企业与科研单位面临着提升效率与创新的双重挑战。本课程将深入探讨AI工具的实用应用，通过真实案例和实操训练，帮助学员掌握数据分析、决策支持及文档生成等核心技能。课程不仅关注工具的使用，更强调提示词优化

王长乐培训咨询

课程背景

在当前快速发展的市场和技术环境中，企业和科研单位普遍面临着效率和创新的双重挑战。管理者发现，面对大量的市场数据、财务报表和研发反馈，必要的分析与决策往往耗时过长，导致错失良机。例如，财务部门需要数周的时间手动整合报表，项目管理部门因沟通延迟而延误产品开发进程。科研人员在面对海量文献和数据时，常常耗费大量精力进行数据清洗和结果分析，进展缓慢且重复性工作繁多，影响了整体的创新效率。这些现象在多个企业和科研机构中屡见不鲜。

为了缓解这些问题，部分企业开始尝试引入AI技术。然而，实施效果却常常不如人意。AI工具的功能与实际工作场景不匹配，管理者对AI的价值理解不足，导致员工使用率低、效果差。例如，有些企业虽然部署了自动化报表系统，但由于员工缺乏提示词优化的知识，无法生成准确的财务分析报告；科研人员虽引入了文献分析工具，但因操作繁琐、结果不直观，最终又回归到人工操作的模式。这使得企业的数字化转型陷入停滞，投入与产出之间的矛盾愈发突出。

因此，AI决策支持培训的意义在于解决实际工作中的痛点，尤其是针对高新技术企业和科研单位的典型场景，提供AI工具的深度应用方法。通过实操案例、工具演示和提示词优化训练，帮助管理者和科研人员真正掌握AI技术，提升工作效率，加速创新。课程旨在打破“工具好用却用不好”的局面，促进学员在日常工作中高效应用AI，最终实现组织效率的跃升与科研成果的突破。

课程收益

参加AI决策支持培训后，学员可以获得以下收益：

熟悉三种适用于文档生成、数据分析和市场洞察的AI提示词优化策略。
了解科研项目中数据采集、清洗和结果分析的全流程AI自动化应用。
掌握企业管理决策支持中的AI数据可视化和财务分析工具，提高决策效率。
学会定制个性化AI助手，提升日常任务的处理速度和准确度。

课程特色

本课程的特色在于：

实战导向，学以致用：课程以企业和科研单位真实场景为案例，重点讲解AI工具在实际工作中的应用方法。
逻辑清晰，层层递进：内容设计科学严谨，从概念到实操逐步展开，确保学员循序渐进掌握AI技术。
干货满满，直击痛点：课程不讲多余理论，直接聚焦于效率提升、决策支持、数据分析等核心问题的解决方案。
互动教学，参与感强：通过现场实操、提示词优化练习和案例讨论，充分调动学员参与，促进深度学习。

课程对象

本课程适合以下群体：

科研人员：希望提升科研效率，优化数据处理、文献分析、实验报告生成等工作环节的科研从业者。
科研管理人员：负责科研项目管理与决策支持，需掌握AI技术在项目管理、资源分配、成果评价中的应用。
企业管理人员：面临运营、财务、市场等多重管理挑战，需借助AI提升决策效率和数据驱动能力的中高层管理者。
企业员工：在日常工作中需处理大量数据分析、报告生成、市场情报整理等任务的业务人员和职能部门员工。
信息化及数字化转型负责人：推进企业数字化、智能化升级的管理者和技术团队，需掌握AI在转型中的应用策略。
研发与产品团队成员：关注如何利用AI优化产品创新流程，加速研发周期、产品发布与市场反馈分析。

课程时间

课程时间为2天（6小时/天）。

课程大纲

一、为什么说“不会用AI的人”将被“会用AI的人”替代

在这一模块中，学员将深入了解AI如何突破职场中的各种瓶颈，包括数据孤岛、重复劳动和决策延迟等问题。学员还将学习DeepSeek的使用方法，了解其核心优势，并进行互动练习与分组讨论，以设计出利用AI解决问题的初步方案。

二、如何让AI进行更高质量输出

此模块将介绍提示词的定义及其在AI输出中的作用，强调提示词设计的关键原则，包括清晰性和具体性。学员将学习如何编写有效的提示词，并进行项目实战，以测试不同调教方法的效果差异。

三、AI赋能职场通用能力有哪些

本模块将探讨AI赋能的信息获取、数据洞察、管理决策、文件生成和视觉生成等职场通用能力，帮助学员全面了解AI的应用潜力。

四、AI赋能信息获取

在这一部分，学员将学习AI智能搜索的原理及其与传统搜索的区别，通过案例分析和小练习，优化信息获取策略。同时，介绍自然语言处理技术，讲解如何进行文献结构化分析及知识提取。

五、AI赋能数据洞察

此模块将探讨数据洞察的底层逻辑，讲解非结构化数据的特征及其结构化分析方法。学员还将进行小练习，使用AI进行案例数据分析，并展示结果及改进策略。

六、AI增强管理决策

本模块将帮助学员思考团队管理中表象问题的深层原因，介绍AI辅助问题诊断的思路，并探讨如何进行沟通意图分析，构建基于AI的实时沟通改进反馈系统。

七、AI赋能文件生成

此部分将介绍信息整合与结构化的底层逻辑，展示如何自动生成不同类型的报告，并探讨如何在模板化基础上实现个性化定制。同时，学员将进行合同风险审查的实践演练。

八、AI赋能多媒体内容生成

本模块将展示AI在图片、音频和视频内容生成方面的应用，学员将学习如何将数据转化为直观图像，并进行实际操作。

九、定制化个人AI助理

在最后一部分，学员将学习如何搭建智能体，设计适合本单位的智能体原型，并进行实际练习，展示成果并进行评估讨论。