AI+激励:人工智能驱动的动机与绩效改进

从强化路径到工作特征设计需要接到岗位场景,从目标清晰到能力赋能和从需求满足到公平感知会帮助团队确认边界与后续动作

1天,6小时 人工智能应用

课程大纲

AI+动机→绩效:从目标清晰到能力赋能

内容重点
  • 目的: 确保目标清晰,并赋能员工,以高效达成组织期望的成果
  • 应用
  • 工具: OKR目标与关键成果 + ACP反馈法 + AI目标拆解与能力诊断
  • 案例演示: 《从想做到做成——某科技公司研发团队OKR落地实践》
  • ━ AI辅助将模糊目标转化为可衡量的关键成果

AI+绩效→结果:从强化路径到工作特征设计

内容重点
  • 目的: 通过激励与优化并行,系统性地提升整体工作绩效
  • 应用
  • 工具: 斯金纳强化理论 + 工作特征模型 + AI策略匹配
  • 案例演示: 《如何让平凡岗位也能出彩?——某服务岗位的工作特征重塑》
  • ━ 诊断激励短板,推荐强化路径(正向/负向强化、固定/可变比率)

AI+结果→满意:从需求满足到公平感知

内容重点
  • 目的: 满足内在需求与营造公平环境,激发员工全心投入,释放潜能
  • 应用
  • 工具: 麦克莱兰三种需求理论 + 亚当斯公平理论 + AI画像分析
  • 案例演示: 《奖励谁、奖励什么、怎么奖励?——某项目团队的公平激励实践》
  • ━ AI辅助识别团队成员的成就需求、权力需求、归属需求倾向

适合对象

各级管理者

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下,参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

  • 场景边界更清楚:用AI辅助OKR目标设定与ACP反馈法,确保目标清晰并赋能员工高效达成成果
  • 提示与校验更稳定:用AI分析强化路径(外在奖惩、内在动机)与工作特征模型,系统提升绩效结果
  • 流程复用更容易:用AI诊断员工需求类型(成就/权力/归属)及公平感知,激发内在投入与潜能释放
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  • 明确AI+激励:人工智能驱动的动机与绩效改进的业务目标、适用场景和关键问题

课程背景与交付信息

在高质量发展与降本增效的战略要求下,如何有效激发员工内驱力、实现绩效持续改进,已成为管理者面临的核心挑战。许多企业陷入激励手段单一、绩效改进乏力的困境——物质激励边际效益递减,目标设定与执行落地脱节,团队动能不足直接制约业务指标达成。AI技术(如DeepSeek等大语言模型)的成熟应用,为管理者提供了激励赋能副驾:能够快速分析员工动机画像、诊断绩效差距、设计个性化激励方案,并辅助制定公平感知提升策略,帮助管理者从经验式激励迈向人机协同的精准激励

当前,国家正深入推进AI+专项行动,明确要求中央企业在人工智能应用中强化自主创新、场景深耕与安全合规,推动AI与主责主业深度融合,同时筑牢数据安全与隐私保护底线。激励管理涉及大量员工个人信息与绩效数据,更需在安全可控的前提下借助AI提升效能,确保符合国家安全与合规要求

本课程专为企业管理者设计,严格遵循 发展与安全并重的导向,聚焦安全、易用、实效三大原则。课程全程采用低门槛、高互动的教学方式,无需编程基础,只需会提问、会判断,即可让AI辅助完成OKR目标拆解、ACP反馈话术、强化路径设计、工作特征重塑、需求类型诊断及公平感知分析等核心技能。通过大量实操演示与模板化提示词,帮助管理者实现从经验式激励到人机协同的精准激励的跨越,系统性提升团队动机水平与绩效结果

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲师讲授20%、 案例分析20%、 AI实操演示30%、 小组研讨15%、 成果产出15%

课程内容重点

01AI+动机→绩效:从目标清晰到能力赋能
02AI+绩效→结果:从强化路径到工作特征设计
03AI+结果→满意:从需求满足到公平感知

讲师介绍

李修平 讲师头像

李修平

管理创新实践引导师

李修平,管理创新实践引导师,拥有20年大型国央企实战管理经验。擅长管理创新、问题解决及AI办公提效,累计授课超1000场。通过系统思维与结构化表达,帮助组织提升管理效能与执行落地能力

制造业通信互联网科技金融银行电力能源政府国企
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI+激励:人工智能驱动的动机与绩效改进》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

适合各级管理者等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益?

掌握用AI辅助OKR目标设定与ACP反馈法,确保目标清晰并赋能员工高效达成成果,并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间?

当前样板提取的课程时间为:1天,6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式?

课程主要采用讲师讲授20% + 案例分析20% + AI实操演示30% + 小组研讨15% + 成果产出15%,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配