AI+谈判:人工智能驱动的谈判与冲突协同

从分歧对抗到建设性动力需要现场演练支撑,对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确

1天,6小时 人工智能应用

课程大纲

AI+有效谈判:从利益协调到共识达成

内容重点
  • 目的: 协调双方利益,寻求共识,达成彼此接受的协议
  • 应用
  • 工具: BATNA(谈判协议的最佳替代方案)+ 整合式谈判四象限钻石模型 + AI利益分析
  • 案例演示: 《预算博弈:某制造企业如何达成跨部门资源分配协议》
  • ━ AI辅助提取双方公开诉求与潜在利益诉求

AI+解决冲突:从分歧对抗到建设性动力

内容重点
  • 目的: 化解分歧,促进理解,将冲突转化为建设性动力
  • 应用
  • 工具: 四象限钻石模型 + 托马斯-基尔曼冲突模型 + AI冲突诊断
  • 案例演示: 《从部门墙到协作桥:某互联网公司技术部与市场部的矛盾化解》
  • ━ 生成化解对话框架与关键提问清单

AI+人际协作:从角色分化到三方共赢

内容重点
  • 目的: 整合资源与能力,优势互补,共同实现超越个人的更大成果
  • 应用
  • 工具: 解决问题七步法 + AI角色方案设计(发起人、回应人、调停人)
  • 案例演示: 《三方共赢:某并购项目中的人力资源整合协作》
  • ━ 针对冲突发起人生成主动破冰方案

适合对象

各级管理者

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时,问题、方法和课后检查点需要连起来,便于回到岗位继续推进

核心收益

  • 场景边界更清楚:用AI评估谈判最佳替代方案(BATNA),设计整合式谈判策略,协调双方利益达成共识
  • 流程复用更容易: 用AI辅助解决问题七步法,针对冲突发起人、回应人、调停人三种角色设计协作方…
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  • 明确AI+谈判:人工智能驱动的谈判与冲突协同的业务目标、适用场景和关键问题

课程背景与交付信息

在深化改革与跨部门协同日益成为战略焦点的当下,企业普遍面临资源分配博弈、利益格局调整、冲突消耗组织效能等现实挑战——跨部门推诿、改革阻力、协作内耗直接制约降本增效与战略落地。AI技术(如DeepSeek等大语言模型)的成熟应用,为管理者提供了谈判与冲突化解副驾:能够快速分析各方利益诉求、评估最佳替代方案、诊断冲突根源、生成整合式谈判话术,并辅助设计针对不同角色的协作方案,帮助管理者从零和博弈迈向人机协同的共赢谈判

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。谈判与冲突化解往往涉及敏感信息与多方利益,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BATNA分析、四象限钻石模型诊断、托马斯-基尔曼冲突策略匹配、解决问题七步法设计等核心技能。通过大量实操演示与模板化提示词,帮助管理者实现从零和博弈到人机协同的共赢谈判的跨越,系统性提升资源协调、分歧化解与优势互补的能力

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+有效谈判:从利益协调到共识达成
02AI+解决冲突:从分歧对抗到建设性动力
03AI+人际协作:从角色分化到三方共赢

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+谈判:人工智能驱动的谈判与冲突协同》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评估谈判最佳替代方案(BATNA),设计整合式谈判策略,协调双方利益达成共识,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