企业AI战略转型与实施路径

认知升维——AI转型的底层逻辑与核心方法论需要明确判断口径，战略锚定——AI成熟度评估与转型战略设计负责组织练习，场景破局——全价值链高价值AI场景挖掘与排序用于课后复盘

2天，12小时 数字化转型
授课讲师： 张荣兴 · 数字化转型资深实战专家
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课程大纲

认知升维——AI转型的底层逻辑与核心方法论

认知升维——AI转型的底层逻辑与核心方法论
  • 导入：你日常工作中用过哪些AI
一、全球AI革命：技术、经济与战略三重拐点
  • 1. 技术拐点：通用人工智能前夜的产业重构
  • 2. 经济拐点：AI成为企业新生产要素
  • 3. 战略拐点：不转型即面临落后淘汰
二、中国企业现实面临的三重压力
三、AI重构企业的三大增长支柱
  • 支柱1：重构企业效率引擎
  • 支柱2：重构企业客户价值
  • 支柱3：重构企业商业模式
四、人工智能的本质内涵与能力模型
  • 1. 人工智能的定义与内涵
  • 2. 人工智能的核心能力
  • 3. AI智能能力层级模型
  • 1）感知智能
  • 2）认知智能
  • 3）决策智能
  • 4）生成智能
  • 5）通用人工智能（AGI）
五、AI发展的四个时代
  • 1. 逻辑推理与专家系统时代
  • 2. 统计机器学习时代
  • 3. 深度学习与感知智能时代
  • 4. 大模型与认知/生成智能时代
六、企业AI战略转型的全流程方法论
  • 1. 企业AI转型战略设定
  • 2. 现状与成熟度评估
  • 3. 业务价值场景选择
  • 4. 实施路线图设计
  • 5. 技术能力底座构建
  • 6. AI项目落地实施
  • 7. 实施效果度量评估
  • 8. 建立AI治理机制
  • 9. AI行业生态打造
  • 案例分析：蒙牛乳业AI战略与生态协同实践
  • 互动提问：判断企业所属智能层级，为什么？

战略锚定——AI成熟度评估与转型战略设计

战略锚定——AI成熟度评估与转型战略设计
  • 导入：给企业AI能力水平打分
一、成熟度评估的核心认知
  • 1. 为什么需要AI成熟度评估
  • 2. 国际主流AI成熟度模型对比与局限
二、CARTS-AI五维成熟度模型
  • 1. 文化与战略
  • 2. 架构与数据
  • 3. 资源与人才
  • 4. 技术与场景
  • 5. 规模化与治理
三、AI能力成熟度评估四步法
  • 1. 组建评估小组
  • 2. 评估维度打分
  • 3. 可视化诊断
  • 4. 制定改进计划
  • 案例分享：壳牌AI能力成熟度评估与改进实践
四、企业AI战略愿景目标与启动计划设定
  • 1. 战略设定三大原则
  • 2. AI战略设定三大核心维度
  • 3. AI战略设定的五大常见误区
  • 4. 企业AI战略设定五步法
  • 1）锚定愿景与目标
  • 2）识别价值领域
  • 3）评估初步可行性
  • 4）设定资源承诺
  • 5）制定AI转型蓝图
  • 6）制定启动计划
  • 案例分析：米其林（Michelin）AI战略
  • 互动提问：制定企业的AI战略愿景，列举价值领域

场景破局——全价值链高价值AI场景挖掘与排序

场景破局——全价值链高价值AI场景挖掘与排序
  • 导入：用1个词描述企业当前AI应用状态
一、为什么必须系统规划企业AI场景
二、主流AI场景识别方法论
  • 1. 埃森哲“AI Opportunity Canvas”
  • 2. Gartner AI Value Matrix
  • 3. 麦肯锡用例筛选检查清单
三、避免“伪场景”：适用性判断五原则
四、企业AI场景识别的四大来源
五、企业AI场景识别和筛选排序的方法
  • 1. 全域扫描挖掘潜在AI场景
  • 2. 精准识别与筛选有效场景
  • 3. 构建多维度评估模型科学筛选
  • 4. 优先级排序确定落地节奏
  • 5. 确保场景识别与排序科学性
  • 实操：企业AI场景识别与筛选评分
六、企业全价值链高价值AI场景
  • 1. 经营决策
  • 1）智能战略规划与市场预测
  • 2）智能经营决策支持系统
  • 2. 产品研发
  • 1）AI驱动的产品设计与仿真优化
  • 2）智能材料与工艺研发
  • 3. 供应链
  • 1）智能供应商评估与风险管理
  • 2）需求驱动的智能采购与库存优化
  • 4. 生产制造
  • 1）AI驱动的智能排产与调度
  • 2）智能质量检测与根因分析
  • 3）预测性维护（PdM）
  • 5. 仓储物流
  • 1）智能仓储优化
  • 2）智能运输与配送调度
  • 6. 营销销售
  • ——智能客户洞察与精准营销
  • 7. 售后服务
  • ——智能客服与远程诊断
  • 互动：识别并设计1个高价值AI场景

落地执行——AI转型实施路径与技术平台搭建

落地执行——AI转型实施路径与技术平台搭建
  • 导入：企业AI项目最难落地的障碍是什么
一、企业AI转型五阶段落地路径
  • 1. 战略启动与组织准备
  • 2. 能力建设与基础设施夯实
  • 3. 速赢项目试点与价值验证
  • 4. 规模化推广与流程嵌入
  • 5. 模式创新与生态合作
二、企业AI转型落地的五大关键成功保障
  • 1. 一把手工程
  • 2. 业务导向
  • 3. 小步快跑
  • 4. 人机协同
  • 5. 安全合规
  • 案例解析：西门子AI转型路线图
三、AI转型的技术支撑平台底座建设
  • 1. 技术平台建设核心原则
  • 2. AI技术平台体系五层架构
  • 3. 技术平台底座分阶段建设实施
  • 阶段一：轻量化部署，验证价值
  • 阶段二：平台化升级，能力复用
  • 阶段三：能力栈深化，生态构建
四、AI技术平台建设的关键保障措施
  • 1. 组织保障
  • 2. 人才保障
  • 3. 资金保障
  • 4. 风险管控
五、AI技术平台建设成效评估指标
  • 案例分析：长虹企业级智能平台（虹灵）建设实践
  • 互动：设计你将推动/启动的1项AI行动

组织适配——AI-ready组织的人才、流程与文化升级

组织适配——AI-ready组织的人才、流程与文化升级
  • 导入：你所在组织AI转型的“头号堵点”
一、企业AI转型成功率的数据真相
  • 1. 麦肯锡AI转型报告核心数据
  • 2. Gartner CIO调研数据
  • 3. 中国企业AI转型现状调研（样本2000+企业）
二、构建AI-ready组织的核心必要性
  • 1. 企业AI转型在四大维度的挑战
  • ——组织、人才、流程、文化
  • 2. 组织进化的核心逻辑
三、企业AI转型的组织变革
  • 1. 组织变革的核心动因
  • 2. 企业AI转型组织变革理论模型
  • 3. 组织变革的方法与过程步骤
  • 4. 企业AI转型的典型组织模式
  • 5. AI组织变革的核心举措
  • 6. AI组织变革的关键成功因素
  • 案例分析：西门子混合式AI组织架构变革实践
四、企业AI转型的人才升级
  • 1. 人才升级的必要性
  • 2. AI人才升级模型
  • 3. AI人才升级的方法“七步法”
  • 4. AI人才培养模式
  • 5. AI人才升级举措
  • 6. AI人才升级关键成功因素
  • 案例分析：微软全员角色定制化学习与微证书体系实践
五、企业AI转型的流程再造
  • 1. 流程再造的必要性
  • 2. 企业AI流程再造模型
  • 3. 企业AI流程再造的“六步法”
  • 4. AI流程再造模式
  • 5. AI流程变革举措
  • 6. AI流程再造关键成功因素
  • 案例分析：Salesforce人机协同流程变革实践
六、企业AI转型的文化塑造
  • 1. 文化塑造的必要性
  • 2. AI文化塑造模型
  • 3. 文化塑造的方法与过程步骤
  • 4. AI文化塑造的模式
  • 5. AI文化塑造的核心举措
  • 6. AI文化打造关键成功因素
  • 案例分析：联合利华“机制嵌入型”文化塑造实践
  • 案例分析：微软的AI-ready组织进化实践分析
  • 互动：制定您的90天启动计划

价值闭环——AI转型绩效度量、风险治理与生态构建

价值闭环——AI转型绩效度量、风险治理与生态构建
  • 导入：企业的AI项目成功了吗
一、AI价值金字塔模型：四层价值递进
  • 1. 效率提升的ROI度量
  • 2. 体验增强的ROI度量
  • 3. 业务增长的ROI度量
  • 4. 模式创新的ROI度量
二、AI转型的风险全景图
  • 1. 现实警示：全球AI治理事件复盘
  • 2. AI转型四大核心风险类别
  • 1）技术风险：模型本身不可靠
  • 2）业务风险：AI决策导致经营损失
  • 3）合规与法律风险：违反全球监管要求
  • 4）声誉与伦理风险：丧失客户与社会信任
  • 3. 八大高风险AI应用场景
二、企业AI治理体系构建
  • 1. 全球AI治理框架介绍
  • 2. 企业AI治理核心原则
  • 3. 企业级AI治理四支柱体系构建
  • 1）治理组织与职责
  • 2）全生命周期治理流程
  • 3）技术控制与工具
  • 4）政策与文化
  • 4. AI转型项目治理体系构建“六步法”
  • 1）启动与范围界定
  • 2）设计治理框架
  • 3）嵌入项目流程
  • 4）能力建设与工具部署
  • 5）试点与迭代优化
  • 6）全面推广与持续运营
  • 案例分析：微软负责任AI标准实践
四、企业AI战略转型生态系统构建
  • 1. 生态构建核心动因
  • 2. 生态构建的四阶段演进模型
  • 阶段一：内部能力建设期
  • 阶段二：行业方案完善期
  • 阶段三：平台开放期
  • 阶段四：生态主导期
  • 3. 关键生态伙伴类型与协作模式
  • 4. 生态治理机制：从松散连接到精密协同
  • 5. 生态系统构建策略
  • 案例分析：海尔智家AI转型生态系统构建案例
  • 互动：AI生态阶段“快速对号”互动竞答

适合对象

1. 企业董事会成员、高级管理层（CEO/COO/CTO/生产副总/事业部负责人）；、2. 数字化转型、IT部门负责人及核心骨干、AI项目负责人及成员；、3. 营销、生产、研发、供应链、质量、设备等业务条线负责人及核心骨干；、4. 创新业务负责人及企业战略规划、运营优化、流程再造的管理人员

课程定位与主要问题

许多企业在推进AI转型过程中普遍面临多重挑战：认知不清，将AI转型等同技术采购或试点，缺乏战略整体布局；缺乏清晰的AI转型顶层设计与落地路径，导致方向不明、资源错配；技术与业务“两张皮”，项目推进受阻，难以产生实质性的商业价值；AI投入高、见效慢，难以量化业务价值，规模化应用困难；组织文化与转型要求不匹配，缺乏AI专业人才，转型阻力大

核心收益

  • 1. 洞悉企业AI转型的本质内涵、核心框架与战略价值，升级认知思维
  • 2. 掌握从AI战略设定、成熟度评估到价值场景重塑的转型规划方法
  • 3. 通过真实情境研讨，引导学员将课程理论与企业实际结合，即学即用
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  • 4. 对标业界领先企业的AI转型实战经验与最佳实践，规避常见陷阱
  • 5. 了解支撑AI转型的数智技术、组织能力与治理体系的构建要点

课程背景与交付信息

课程结合《企业AI战略转型与实施路径》的实际业务场景展开，帮助学员梳理当前背景、关键问题与后续落地动作。

课程时间

2天，12小时

授课方式

理论讲授+场景拆解+案例分析+互动讨论+讲师答疑

课程内容重点

01认知升维——AI转型的底层逻辑与核心方法论
02战略锚定——AI成熟度评估与转型战略设计
03场景破局——全价值链高价值AI场景挖掘与排序
04落地执行——AI转型实施路径与技术平台搭建
05组织适配——AI-ready组织的人才、流程与文化升级
06价值闭环——AI转型绩效度量、风险治理与生态构建

讲师介绍

张荣兴 讲师头像

张荣兴

数字化转型资深实战专家

数字化转型资深实战专家。埃莫克咨询合伙人，Gartner模型创立者。25年数字化实战经验，专注企业数字化转型、智能制造与数据治理，累计交付近100个项目，服务多家世界500强企业

制造业能源电力金融银行通信消费品零售高科技互联网
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课程差异说明

Reviewed literal source fields and complete primary topics; formal release quality and production identity gates still required.

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

1. 企业董事会成员、高级管理层（CEO/COO/CTO/生产副总/事业部负责人）；、2. 数字化转型、IT部门负责人及核心骨干、AI项目负责人及成员；、3. 营销、生产、研发、供应链、质量、设备等业务条线负责人及核心骨干；、4. 创新业务负责人及企业战略规划、运营优化、流程再造的管理人员。

学习这门课可以获得什么收益？

1. 洞悉企业AI转型的本质内涵、核心框架与战略价值，升级认知思维；2. 掌握从AI战略设定、成熟度评估到价值场景重塑的转型规划方法。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

理论讲授+场景拆解+案例分析+互动讨论+讲师答疑

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