AI 时代的企业数字化转型&数智化转型战略规划与落地实战

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 时代的企业数字化转型&数智化转型战略规划与落地实战推荐版本

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 时代的企业数字化&数智化转型战略规划与落地实战 AI版

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

企业董事长/CEO、CIO/CTO、CDO、战略规划部负责人、核心业务部门一把手

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

课程适配与选型边界

这部分用于判断《AI 时代的企业数字化转型&数智化转型战略规划与落地实战》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度

适合对象

企业董事长/CEO、CIO/CTO、CDO、战略规划部负责人、核心业务部门一把手

业务问题

本课程围绕《AI 时代的企业数字化转型&数智化转型战略规划与落地实战》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案

训练重点

课程内容重点包括第一部分：顶层设计与蓝图构建——解决转什么与怎么转、第一讲：以终为始，战略解码与愿景描绘（第一阶：步骤1-5）、第二讲：统一认识，架构蓝图设计（第二阶：步骤6-7）等，实际取舍可按企业需求和课时安排确认

选型判断

建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，由徐晓仪主讲来判断是否匹配

本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较数字化转型主题范围，可先进入相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准

核心收益

掌握核心方法论：精通数智化转型规划三阶十二步法，掌握从战略解码、架构设计到路线图规划的全套标准动作
构建双螺旋思维：理解数智 DnA九大双螺旋法则，确立数据×知识=智能的转型公式，解决业务与技术两张皮难题
夯实数字化地基：掌握经典的4A架构设计，解决业务流程断点与主数据同源问题，为AI落地扫清障碍

查看更多收益收起更多收益

设计智能化蓝图：学会设计人机协同的新型业务流程，以及MaaS（模型即服务）的技术架构
输出实战成果：通过全流程工作坊，产出《数智化转型高价值场景清单》与《演进路线图》

课程背景与交付信息

在AI大模型重塑商业逻辑、重构竞争格局的今天，企业数字化转型已进入数智融合的新阶段，面临双重核心任务：既要补齐传统数字化的流程与数据短板，实现业务流程的全面贯通与数据资产的有效治理；更要突破传统数字化边界，构建智能化的知识与模型核心能力

当前企业数智化转型普遍陷入多重困境：传统数字化建设遗留的流程割裂、数据孤岛问题尚未解决，业务与技术脱节导致转型流于表面；面对AI大模型浪潮，多数企业缺乏清晰的战略认知，既不知如何将大模型与核心业务深度融合，也难以构建适配AI时代的知识沉淀与复用体系；同时存在转型路径模糊、落地抓手缺失、投入产出失衡等问题，导致大量转型投入未能转化为实际竞争力，甚至陷入为转型而转型的误区

本课程立足企业转型痛点，基于数智DnA双螺旋变革体系底层逻辑，深度拆解数智化转型规划三阶十二步法。课程将从战略解码切入，引导学员精准锚定转型方向，设计人机协同的业务蓝图，规划阶梯式可落地的演进路线，最终构建数据+知识双轮驱动的企业大脑。通过高密度实战演练，直击转型规划与落地的核心难点，帮助企业决策者快速梳理转型思路，输出一份切合实际的数智化转型规划草案，为企业高效推进数智化转型、抢占AI时代竞争先机提供核心支撑

课程时间

2天，12小时

授课方式

标杆深度复盘、方法论拆解、架构设计沙盘、分组PK实战

课程内容重点

01第一部分：顶层设计与蓝图构建——解决转什么与怎么转

02第一讲：以终为始，战略解码与愿景描绘（第一阶：步骤1-5）

03第二讲：统一认识，架构蓝图设计（第二阶：步骤6-7）

04第三讲：把握节奏，演进路径规划（第三阶：步骤8-11）

05第四讲：长效机制——建设与运营双轨制（步骤12+）

课程大纲

第一部分：顶层设计与蓝图构建—解决转什么与怎么转

内容重点

导入：数智进化的底层逻辑与DnA体系
1. 数字化（D）与智能化（A）的本质差异与互补关系
2. 数智DnA双螺旋变革体系九大核心法则
3. 转型失败的根因：重建设轻运营、重数据轻知识

以终为始，战略解码与愿景描绘（第一阶：步骤1-5）

一、战略识别与5看评估（步骤1-2）

1. 理解战略诉求
1. 高层访谈的标准话术与真实需求挖掘
2. 战略解码
工具：BLM模型
5. 看+1探（Probe）
1. 经典5看
——看行业、看客户、看竞争、看自己、看技术
2. AI场景探针
——建立MVP（最小可行性产品）试错机制，用实测数据验证AI可行性

二、现状诊断与愿景定义（步骤3-5）

1. 数智化成熟度评估
1. 流程成熟度
2. 知识准备度
2. 现状与差距（Gap）分析
1. 业务断点识别
2. 数据孤岛识别
3. 描绘数智化愿景
1. 定义To-Be（未来）的业务场景
2. 设定转型的时间表与里程碑

统一认识，架构蓝图设计（第二阶：步骤6-7）

一、顶层架构设计逻辑：4A+Agent

1. 设计顶层架构蓝图
——企业架构（EA）的核心价值
——总体形态：大平台（数据+模型）+小前端（应用）+强大脑（知识）

二、一体四面架构详细设计：4A架构的数智化升维

1. BA（业务架构）：流程与智能体融合
—— L1-L4 流程梳理标准
——定义人机协同节点：明确 Agent（数字员工）的岗位职责
2. IA（信息架构）：数据与知识融合
——主数据管理 (MDM) 与数据同源
——知识图谱与向量数据库的构建路径
3. AA/TA（应用与技术架构）：平台与模型融合
——服务化 (Service) 拆解与中台建设

把握节奏，演进路径规划（第三阶：步骤8-11）

一、价值锚定与举措识别（步骤8-9）

1. 定义价值指标体系
1. 运营指标：效率、质量、成本
2. 数智指标：AI替代率、知识沉淀量
2. 识别高价值举措项目
1. 筛选漏斗三维度：业务痛点、数据可行性、技术成熟度
2. 三类举措分类：数字化补课类、智能化速赢类、长期战略类

二、演进路线图设计（步骤10-11）

1. 解决方案工程化
——五阶工程法：场景→流程→组织→数据→IT
2. 演进路线图（Roadmap）规划
1. 起跑期：打通核心断点，上线MVP，建立信心
2. 加速期：沉淀平台能力，AI深度嵌入业务流
3. 长跑期：全链条数智化，实现自主进化

长效机制—建设与运营双轨制（步骤12+）

一、组织变革与资源保障

1. 规划项目与组织
——变革委员会（一把手工程）的运作机制
——业务与 IT 混编团队（铁三角模式）
——新岗位设置：数据分析师、知识工程师、Prompt 工程师

二、持续运营体系（Operations）

1. DataOps（数据运营）
1. 源头治理机制：谁产生数据，谁负责质量
2. 数据资产的动态更新与保鲜
2. ModelOps（模型运营）
1. 反馈闭环（RLHF）：收集一线用户的点赞/纠错，持续微调模型
2. 治理红线：数据主权、隐私保护与AI伦理安全
综合
演练：数智化转型全案路演
——巅峰对决：模拟企业转型规划
1. 任务发布

讲师介绍

徐晓仪

数智化转型与AI应用实战专家

曾任华为数字化战略与架构总监、招商局蛇口集团CDO，拥有27年数字化转型经验。擅长企业数字化转型战略规划、数据治理与AI应用落地，主导过多个亿级回报的数智化项目，具备从顶层设计到场景落地的全链路实战能力

金融银行制造业政府国企互联网科技消费品零售通信

查看讲师主页

课程常见问题

这门《AI 时代的企业数字化转型&数智化转型战略规划与落地实战》适合哪些企业或学员？

适合企业董事长/CEO、CIO/CTO、CDO、战略规划部负责人、核心业务部门一把手。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排

这门课主要解决什么问题？

本课程围绕《AI 时代的企业数字化转型&数智化转型战略规划与落地实战》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对数字化转型的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。本课程当前呈现的核心模块包括第一部分：顶层设计与蓝图构建——解决转什么与怎么转、第一讲：以终为始，战略解码与愿景描绘（第一阶：步骤1-5）、第二讲：统一认识，架构蓝图设计（第二阶：步骤6-7）等

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断

课程是否一定提供工具、模板或清单？

页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准