AI+理解授权:从心理准备到责任明确
- 目的: 授权的目的是赋予合法权限,确保资源安全、操作合规并明确责任
- 应用
- 工具: 斯普雷彻模型(Spreitzer Model) + AI授权心理诊断
- 案例演示: 《某制造企业车间主任的质量改进授权实践》
- ━ 识别授权障碍的关键心理因素(如低胜任感、缺乏信任)
AI+理解授权:从心理准备到责任明确会打开第一轮讨论,从三维授权到工作再设计与AI+吸引他人参与:从参与分析到协同行动负责把练习结果接到后续工作
各级管理者
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时,可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点
在组织扁平化与降本增效的战略要求下,如何通过科学授权激活团队动能、吸引员工深度参与,已成为管理者面临的核心挑战。许多管理者陷入不敢授权、不会授权、一放就乱的困境——既担心合规风险与资源安全,又苦于事必躬亲导致精力透支,团队成长迟缓。AI技术(如DeepSeek等大语言模型)的成熟应用,为管理者提供了授权赋能副驾:能够快速评估团队成员的授权准备度、诊断授权心理障碍、设计工作再优化方案,并辅助制定吸引协同的参与策略,帮助管理者从事必躬亲迈向人机协同的科学授权
当前,国家正深入推进AI+专项行动,明确要求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。授权管理涉及权限分配、资源安全与责任界定,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辅助完成斯普雷彻模型五维评估、激励潜在分数(MPS)计算、工作再设计优化及参与分析表制定等核心技能。通过大量实操演示与模板化提示词,帮助管理者实现从事必躬亲到人机协同的科学授权的跨越,系统性提升授权规范化、团队活力化与协同高效化
1天,6小时
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%
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
查看讲师主页本课程页面围绕《AI+授权:人工智能驱动的授权与吸引他人》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
各级管理者。
掌握用AI评估团队成员的授权心理准备度(意义、胜任力、自主性、影响力、信任),确保资源安全与责任明确;掌握用AI计算激励潜在分数(MPS),从工作、心理、关系与权力三个层面优化授权行为,实现权限合理分配。
课程通常可按1天,6小时安排,具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
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
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