双轮驱动:医药行业数字化转型策略与实践

数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标需要接到岗位场景,数字化是产业升级必由之路和数字化背景下,企业生存之道——保持危机感会帮助团队确认边界与后续动作

1天,6小时 人工智能应用

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。
双轮驱动:医药行业数字化转型策略与实践 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。

双轮驱动:医药行业数字化转型策略与实践(可选版本) 可选版本

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

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加,便于课后沿用同一套判断和跟进方式

课程定位

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准,便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系
  • 提示与校验更稳定:数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能
  • 结合企业战略和目标,将数据思维转化为可实施的解决方案
  • 建立AI+认知体系,深入理解AI工具、应用场景及转化价值
  • 倒逼思维升级,培养数字化人才队伍,加强数字化能力建设

课程背景与交付信息

2026年作为十五五规划的开局之年,不仅是一个时间刻度,更是一个标注发展高度、攸关长远态势的战略起点。 医药行业作为关乎人类健康与生命安全的重要领域,其数字化转型是不可逆的大趋势。健康中国战略明确将数字化转型作为推动医药产业高质量发展的核心引擎。在此宏观背景下,拥抱数字化,已成为医药行业构筑新型竞争力的共同选择

数字化转型不只是技术实现问题,更是组织变革问题。数字化转型没有行业之分,底层逻辑高度一致。然而,大部分企业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化,仍然停留在工具应用的层面,未能触及数字化的核心。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径,而落地最大的障碍是缺少数字基因

在互联网、大数据、IoT、云计算、人工智能等前沿科技不断发展的背景下,对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态,进行重新审视的思维方式和管理体系变革,是企业数字化建设的出发点,也是决定成败的关键

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组讨论、互动答疑

课程内容重点

01数字化是产业升级必由之路
02数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
03数字化背景下,企业生存之道——保持危机感
04什么是数字化转型六度法则,如何将数字化真正落地
05企业数字化变革常见问题

课程大纲

课程总览

一、数字化是产业升级必由之路
  • 1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
  • 2. 数字化背景下,企业生存之道——保持危机感
  • 3. 什么是数字化转型六度法则,如何将数字化真正落地
  • 【案例解析】麦肯锡最新报告:数字化转型成功率普遍不高?
二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
  • 【案例解析】华为数字化工具应用对医药行业的启示
  • 【行动指南】在目前的业务场景中,有哪些不符合数字化要求的节点,如何优化?
三、企业数字化变革常见问题
  • 1. 战略层面数据孤岛和协同难题
  • 2. 组织层面变革阻力与制度保障
  • 3. 管理层面技术与业务容易脱节
  • 4. 实施层面人才队伍上储备不足
  • 【案例解析】某制造业国企数字化转型的困惑
四、数据驱动是传统产业的短板
  • 1. 数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺
  • 2. 数据采集:数据积累时间较长,但质量不佳
  • 3. 数据贯通:数据难整合,无法发挥协同作用
  • 4. 数据开发:应用场景单一,缺乏业务突破点
  • 5. 数据应用:条件所限,缺少整体性成功案例
  • 【行动指南】如何完善基础数据治理,打通数据堵点,完成数据贯通和闭环
五、数字化转型落地三个要点1. 科技+业务双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实施
  • 【案例解析】某知名企业AI客服如何把人气出内伤
六、数字化转型实践五步曲(数转模型)
  • 1. 内部管理信息化
  • (1)各业务系统之间联动,流程衔接自动化
  • (2)简化流程、无纸化,数据埋点,数据格式统一
  • 2. 业务流程可视化
  • (1)进度清晰可见、节点流转可控
  • (2)流程标准化,减少人为和不确定因素
  • 3. 产品服务数据化
  • (1)建立指标体系,拆解、匹配适合运营方法
  • (2)分析和改善指标,以数据导向总结优化
  • 4. 营销推广个性化
一、AI大模型三项核心能力
  • 1. 图文音影多模态解析生成能力
  • 2. 自然语言处理和逻辑推理能力
  • 3. 业务逻辑洞察和系统输出能力
  • 【案例解析】AI智能体龙虾爆火出圈
二、人机协同:经验主义VS AI驱动
  • 1. 提示词优化的四项黄金法则
  • 2. 调教技巧-避坑指南-使用禁忌
  • 3. 提示词是与大模型沟通的咒语
  • 4. 国内外主流大模型解析及优劣势对比

讲师介绍

张世民 讲师头像

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家,17年互联网+传统产业经验,曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略,累计授课超4500小时,服务政府、能源、金融等多行业头部客户。本课程与其数字化转型方向相关

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业
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课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

适合企业中高层管理者、数字化部门负责人、相关岗位人员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?

透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系,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+案例解析+小组讨论+互动答疑,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

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