AI驱动协同创新|AI+用户思维优化业务流程、重塑工作流

AI驱动协同创新|AI+用户思维优化业…不只补概念,更关注效率瓶颈深度诊断与数据驱动分析、组合创新方法论 + 设计思维在真实场景里的判断和取舍

2天,12小时 内训师培养

课程大纲

课程总览

内容重点
  • 第1天:瓶颈诊断与创新方法论

效率瓶颈深度诊断与数据驱动分析

1.1 价值流轻量分析:找出三大浪费
  • 高耗时、重复性、低价值的任务识别
  • 用AI辅助分析日志、邮件、工单系统,自动圈定拥堵节点
1.2 四岗位典型瓶颈案例预分析
  • 基建:图纸变更确认周期长、验收报告反复修改
  • 培训:课程开发重复劳动、培训效果数据离散
  • 园区运营:巡检数据人工录入易错、报修派单依赖手动
  • 行政:公文会签周期长、资产台账更新滞后
1.3 实操:用AI分析个人工作日志
  • 学员匿名上传典型一日工作记录,AI自动标注可自动化任务

组合创新方法论 + 设计思维

2.1 组合创新方法论:旧要素的新组合
  • 熊彼特创新理论、克里斯坦森任务达成思想
  • 核心公式:AI能力 × 业务场景 × 现有资源 = 创新工作流
  • 操作步骤
  • 拆解现有流程为最小任务单元
  • 列出可用的AI能力(生成、分类、提取、预测、自动化)
  • 进行跨界组合:将A场景的AI用法迁移到B场景
  • ④ 形成MVP工作流假设
2.2 设计思维创新流程(IDEO)
  • 五步法
  • 共情:深度访谈一线员工,挖掘真实痛点
  • 定义:用用户旅程地图锁定关键摩擦点
  • 构思:头脑风暴+组合创新矩阵,生成多个AI介入方案
  • 原型:快速搭建低代码工作流(Dify/Make)
  • 测试:小范围验证,收集反馈迭代
2.3 用户思维创新:促进协同创新的三大杠杆
  • 用户视角迁移:从我能让AI做什么转向用户真正需要什么
  • 协同共创工作坊:跨岗位用户共同绘制当前旅程 vs 未来旅程
  • 反馈闭环设计:让一线用户参与工作流优化投票与标签化建议

AI工作流设计五步法 + 岗位任务拆解

3.1 AI工作流设计五步法(融合设计思维与组合创新)
  • → ① 用户旅程拆解
  • → ② 组合创新点定位
  • → ③ 工具链选型
  • → ④ 原型搭建
  • → ⑤ 用户测试迭代
3.2 工具速学:无代码工作流平台
  • 搭建一个合同审核工作流
3.3 分组任务:选择本岗位一个高频流程进行拆解
  • 每组5-6人(基建、培训、园区运营、行政混合或按岗分组)
  • 用用户旅程地图画出当前流程,标注痛点与AI结合机会
  • 运用组合创新矩阵:将AI能力(如OCR、摘要、分类)与任务单元重新组合
  • 每组选出1个待改造流程作为设计标的
  • 案例:培训岗将新员工入职考试出题拆解
  • 第2天:专属工作流搭建、协同创新与落地路演

四大岗位专属AI工作流深度实践(含协同创新)

4.1 基建岗:图纸变更与验收自动化工作流
  • 输入:变更单(PDF/图片)
  • AI提取变更位置、原因、影响工期
  • 创新点:组合了OCR+语义比对+自动路由
4.2 培训岗:AI辅助课程开发 + 效果评估闭环
  • 输入:业务案例、能力要求
  • 用户思维融入
4.3 园区运营岗:巡检-报修-分析智能闭环
  • 组合创新:将图像识别+RPA派单+预测性维护组合
4.4 行政综合岗:公文与资产全域智能管理 + 跨部门协同创新
  • 公文:收文自动摘要 → 匹配责任人 → 拟办意见 → 跟踪办结
  • 资产:邮件/表单资产变动 → AI更新台账 → 自动生成盘点差异

设计思维驱动的路演与用户验证

5.1 各组展示设计的工作流方案
  • 原瓶颈(用户旅程痛点)
  • 组合创新点(哪些旧要素如何重新组合)
  • AI介入方式与工具路径
  • 如何让最终用户参与测试
  • 导师与跨组点评
5.2 模拟用户测试环节
  • 每组扮演目标用户,吐槽式反馈
  • 迭代改进:根据反馈快速调整工作流
5.3 工作流上线后的数据埋点与A/B测试
  • 设置效率指标(耗时、错误率、满意度)
  • 对比人工基线 vs AI工作流效果

协同创新行动契约

6.1 跨岗位协同创新计划
  • 组建AI+业务创新小组
  • 共同承诺:两周内设计并测试一条跨部门AI协同工作流
6.2 结业成果交付
  • 《岗位AI工作流设计版本》
6.3 后续支持与激励
  • 优秀方案推荐参加广东移动内部创新大赛

适合对象

基建岗、培训岗、园区运营岗、行政综合岗 课程设计:20%模型讲授 + 25%镜例分析 + 30%场景演练 + 15%学员汇报 + 10%复盘

课程定位与主要问题

《AI驱动协同创新|AI+用户思维优化业…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

  • 对齐工具场景、输入要求和输出校验,先把训练目标落到真实工作场景
  • 围绕效率瓶颈深度诊断与数据驱动分析明确判断口径和处理优先级
  • 用组合创新方法论 + 设计思维安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
  • 带走AI工作流设计五步法 + 岗位任务…相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

完成一阶办公提效层级的培训后,员工已具备单点使用AI工具的能力。然而,要真正实现AI对公司业务的深度赋能,必须从点状提效走向线状协同,即识别业务流程中的效率瓶颈,构建岗位专属的AI工作流,并驱动跨部门协同创新

当前,广东移动内部各岗位依然存在大量高耗时、低价值、重复性的流程环节:基建图纸变更确认周期长、培训课程开发重复劳动、园区巡检数据人工易错、行政公文会签流转缓慢。这些问题仅靠单点AI工具无法根治,需要系统化的流程改造方法论

课程以业务融合与协同创新为核心,引入组合创新方法论(将AI能力、业务场景、现有资源进行新组合)、设计思维创新流程(共情-定义-构思-原型-测试)以及用户思维创新杠杆(用户旅程地图、跨部门共创、反馈闭环)。学员将学会用价值流分析定位瓶颈,运用无代码工作流平台(Make、Dify、n8n)搭建可运行的岗位专属AI工作流,并通过用户测试与数据埋点持续迭代

课程时间

2天,12小时

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01效率瓶颈深度诊断与数据驱动分析
02组合创新方法论 + 设计思维
03AI工作流设计五步法 + 岗位任务拆解
04四大岗位专属AI工作流深度实践(含协同创新)
05协同创新行动契约

讲师介绍

蔡元 讲师头像

蔡元

创新思维与数智化效能专家

创新思维与数智化效能专家。中科院心理所硕士,AI创新专家。专注创新思维与数智化效能十余年,融合AI技术与思维工具。累计培训超2000场,服务300+企业,课程好评率97%

金融银行电力能源通信互联网科技制造业政府国企
查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI驱动协同创新|,训练AI+用户思维优化业务流程、重塑工作流》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 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?

适合基建岗、培训岗、园区运营岗、行政综合岗 课程设计:20%模型讲授 + 25%镜例分析 + 30%场景演练 + 15%学员汇报 + 10%复盘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?

掌握设计思维: 学会运用共情、定义等方法,从内外部用户真实痛点出发,精准定位创新机会点,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: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

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