AI创新工场:AI赋能系统思考与创新方案落地

新产品推广中的市场投入与销售增长关系图需要现场演练支撑,对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确

2天,12小时 质量管理

课程大纲

课程总览

二、系统呈现——系统边界与系统绘图
  • >明确问题的范围
  • 案例演示:《员工积极性》
  • ━ 问题:从哪里入手
  • ━ 行为:绘制水管图
  • ━ 边界:确定系统范围
  • 案例分析:新产品推广中的市场投入与销售增长关系图
  • 实操
  • 演练: 学员结合实际明确问题范围的练习
  • >绘制因果回路图
  • 案例演示:《收入-支出》
三、系统特性——基础要素与基本特性
  • >系统的基础要素
  • 案例演示:《员工积极性》
  • ━ 系统的回路
  • ━ 系统的变量
  • ━ 系统的连接
  • 案例分析:研发流程中的增强回路与调节回路识别
  • 实操
  • 演练: 学员结合实际系统要素的练习
  • >系统的基本特性
  • ━ 增强回路
四、系统应用——系统完善与问题解决
  • >系统的完善
  • 案例演示:《员工离职的对策》
  • ━ 改变数字:调整系统的数字或参数解决问题
  • ━ 扩大容量:扩大系统中存量的容量解决问题
  • ━ 调整结构:改变系统原有结构设计解决问题
五、构思方案——多维度兼顾的方案
六、创新方法——四维创新方法工具
七、创新问题——精准定义重构问题
八、创新方案——输出多维创新方案

适合对象

【各级管理者】【后备管理者】

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后,团队能同时确认方向和下一步做法

核心收益

  • 场景边界更清楚:系统概念行为理解的方法
  • 提示与校验更稳定:系统边界绘图设计的方法
  • 流程复用更容易:系统要素基本特性的方法
  • 人工复核有抓手:系统问题解决对策的方法
  • 场景边界更清楚:多维度兼顾的方案的方法
  • 提示与校验更稳定:四维创新方法工具的方法

课程背景与交付信息

在数字化转型浪潮中,企业管理者虽已接触各类AI工具,却普遍面临有技术、无体系的困境:一方面,系统性问题分析仍依赖经验直觉,缺乏对复杂业务关联与动态演进的深度洞察;另一方面,创新过程分散低效,AI应用多停留在信息检索与内容生成层面,未能与系统思维、结构化创新方法深度融合,导致方案质量参差不齐、落地转化困难。这使得企业空有智能工具,却难以形成可持续的创新机制与系统性破局能力

本课程以AI增强系统思考,智能驱动创新落地为核心,聚焦将AI能力深度嵌入从系统诊断到创新生成的全过程。课程通过系统建模-AI分析-问题重构-智能生成-方案闭环的融合训练,引导学员掌握如何利用AI辅助识别系统回路、模拟干预效果、拓展创意维度、生成可执行方案。课程强调工具链整合与实战输出,学员将在AI协同下完成系统动因图、创新机会图谱及定制化落地方案,真正实现从智能辅助到智能共创的跨越,为企业构建系统洞察、AI赋能、创新可续的新型决策与执行体系

课程时间

2天,12小时

授课方式

讲师讲授20%、案例分析30%、小组研讨20%、实操演练30% 课程模型

课程内容重点

01客户服务流程中的信息传递系统
02新产品推广中的市场投入与销售增长关系图
03研发流程中的增强回路与调节回路识别
04从战略解读到执行落地之备选方案
05从战略解读到执行落地之创新的问题和方案
06从战略解读到执行落地之重新定义问题

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创新工场:,训练AI赋能系统思考与创新方案落地》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

学习这门课可以获得什么收益?

掌握系统概念行为理解的方法,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:1~2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30%+小组研讨20%+实操演练30% 课程模型,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