AI工作流：MVP数字化原型意识（推荐版本）
适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。
AI工作流：MVP数字化原型意识
破局——从AI想法到数字化验证的鸿沟和定义——用AI机会画布锚定原型方向会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
王传庆 · 组织心智进化与敏捷人才发展专家
可选交付版本
不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
AI工作流：MVP数字化原型意识
可作为备选学习方案，适合在行业场景、授课时长或模块侧重点上灵活调整。
适合对象
AI产品经理、数字化转型负责人、业务创新主管、数据科学家、算法工程师、用户体验设计师、战略规划人员 课程标签：AI产品、敏捷创新、MVP、原型设计、人机协同、假设验证
课程定位
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
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- 破局——从AI想法到数字化验证的鸿沟和定义——用AI机会画布锚定原型方向会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
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- 人工复核有抓手：探索与建模——构建数据故事板与实验…相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
在AI技术从概念走向规模应用的转折点，一个核心痛点日益凸显：许多团队拥有先进的技术工具与宏大的AI愿景，却在如何快速、低成本、高效能地将一个AI想法转化为可验证、可迭代、可对齐业务价值的数字化产品原型上，步履维艰。传统的软件开发流程在应对AI项目的高度不确定性、数据依赖性与解释性挑战时，往往显得笨重而低效
AI工作流不仅是技术的串联，更是一种融合了产品思维、数据科学、敏捷工程与业务洞察的协同工作范式。本课程的核心MVP数字化原型意识，旨在培养学员建立一种全新的思维模式：如何以最小的可行数字化原型为杠杆，最快速度撬动关于AI想法价值、可行性、用户体验与商业影响的认知闭环。我们超越单纯的工具教学，聚焦于构建从问题定义→数据探索→模型实验→交互原型→度量反馈的端到端、可重复的高效工作习惯，帮助产品、技术与业务角色在AI创新中形成共同语言与协作基准，大幅降低创新试错成本，加速AI从实验室走向业务一线
课程时间
2天
课程内容重点
01破局——从AI想法到数字化验证的鸿沟
02定义——用AI机会画布锚定原型方向
03探索与建模——构建数据故事板与实验循环
04具象化——设计人机协同的交互原型
05验证与演进——运行一场认知冲刺
课程大纲
破局——从AI想法到数字化验证的鸿沟
内容重点
- AI项目的高失败率迷思：技术、数据、还是认知的挑战？
- 重新定义MVP for AI：最小可行认知 vs. 最小可行产品
- 数字化原型的核心价值：对齐期望、验证假设、降低风险、加速学习
- AI工作流全景图：问题、数据、模型、体验、反馈的飞轮循环
- 案例诊断：分析一个AI项目从构想到搁浅的全过程，识别关键断点
定义——用AI机会画布锚定原型方向
内容重点
- 从模糊痛点到可解的AI问题：问题定义的拆解艺术
- 工具实操：AI机会画布
- 客户与场景：谁在什么情况下有何种未被满足的需求？
- AI价值假设：AI介入后，体验或效率将如何被量化提升？
- 可行性快筛：数据可得性、技术成熟度、伦理合规性初判
探索与建模——构建数据故事板与实验循环
内容重点
- 数据勘探：如何用最小数据集快速验证想法的基本面？
- 工具实操：数据故事板
- 数据源地图：现有、可获取、需模拟的数据在哪里？
- 特征构想：哪些数据属性可能与问题相关？
- 可行性原型：如何用规则、统计或简单模型构建第一个可运行的版本？
具象化——设计人机协同的交互原型
内容重点
- AI体验设计的特殊性：不确定性、解释性、信任与控制
- 工具实操：原型保真度阶梯
- 手绘故事板 → 线框图流程 → 可交互前端 → 集成后端模拟
- 前端工具链：利用低代码平台快速搭建演示界面
- 核心交互模式设计：输入、反馈、纠错、解释、控制权的平衡
验证与演进——运行一场认知冲刺
内容重点
- 设计验证：面向谁、验证什么、如何收集反馈？
- 用户测试策略：如何向用户清晰地传达原型的局限性与测试目的？
- 数据收集与度量：在原型测试中，如何定量与定性相结合地收集证据？
- 从原型到下一阶段：如何规划技术债务偿还与架构演进？
- 制定你的AI MVP认知冲刺计划
讲师介绍
王传庆
组织心智进化与敏捷人才发展专家
专注组织心智进化与敏捷人才发展的实战专家，拥有近20年企业大学建设与学习发展商业实战经验。AXCRUM®方法论创始人，擅长将AI技术内化为组织智能升级动力，助力企业构建高适应性人才体系
查看讲师主页课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适合AI产品经理、数字化转型负责人、业务创新主管、数据科学家、算法工程师、用户体验设计师、战略规划人员 课程标签：AI产品、敏捷创新、MVP、原型设计、人机协同、假设验证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？
建立MVP数字化原型的核心思维框架，理解其在AI产品创新中的关键杠杆价值，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。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
为什么这个页面会展示多个版本？
这些版本属于同一门课程的不同交付版本，页面保留推荐版本作为课程主轴，其他版本用于说明时长、行业场景或模块侧重点差异
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
