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AI战略落地 ——体系化变革,指数级提效 西安交大数字经济研究院首席科学家/广东省人工智能与大数据中心技术总监 课程背景: 在 AI 革命全面加速的今天,企业都想借助 AI 提升竞争力,结果却只落在零散的工具培训——想得很大,落得很小。实际上企业AI落地真正的难题不在于“缺工具”,而在于组织落地的“三大卡点”: 找不到方向 —— AI 战略与业务目标脱节,没有一张指向业务价值的清晰蓝图; 找不到场景 —— 场景识别无方法,机会零散,ROI 难以量化; 难系统落地 —— 缺流程、缺机制、缺组织,成果停留在一次性工具培训,难以规模复制。 课程价值: 帮助企业把“零敲碎打”升级为“系统能力”,从“个人能力”转向“组织能力”,真正让 AI 从战略出发,形成明确场景路径,并完成系统性落地,实现可复制的 ROI;让战略落地成效看得见、算得清、扩得快。
1. 搭建体系框架,告别碎片化——找战略方向,筛高ROI场景,落AI团队、流程、知识库、IT举措,将AI战略成体系落地。 2. 锚定高ROI场景,让组织获益——从“组织角度”切入,筛选出高 ROI 场景清单,制定企业专属AI战略路线图与KPI表,并帮助企业在组织内批量复制,沉淀为企业能力。 3. 抓场景落地,实现高ROI——结合业务,抓关键时刻,逐层筛选出高ROI清单,并系统落地,实现可复制的 ROI。 课程收益: AI路线图+AI场景池+AI落地法+AI产品原型四件套,一次学习即刻上手复制扩张,实现组织指数级提效。
1. 1个AI 战略路线图:AI洞察 →AI蓝图 → AI KPI 2. 1个高 ROI场景池:场景穷举 + 结构透视 + 评分筛选 3. 1个4维落地模版:组织、流程、知识、IT ,四维AI系统落地模板 4. 1个可运行的AI 原型:现场搭建AI产品,接入业务流程,即刻验证价值 课程特色: 久经实战验证,AI三力赋能,系统落地方案一站带走。
1. 有框架——三力四维,一张体系落到底
课程以“战略规划力、场景创新力、体系落地力”三力模型为纲,以“五看三定、大场景湖、四维七步法”为目,将战略、场景与执行串成闭环。所有方法全部模板化可带走,学员拿到手就是一套可复制的实操蓝图。 2. 重实战——案例、工具、作业,全程上手现场会 不谈概念空转,课堂拆解一线实战案例,并贯穿10多个AI落地工具让学员现场操练。每个环节都配有作业与导师点评,确保“听得懂、用得上、做得成”。 3. 带成果——路线图+场景池+思维落地模版+AI 原型,一课通关全部带走
学完即可获得企业专属 AI 战略路线图与 KPI 表,高 ROI 场景池,并当场搭建可运行的 AI产品原型,回到公司即可验证价值、迅速复制扩张。 产品体系 | 序号 | | | | | | | | | | | 手把手教“战略选择、场景筛选、落地执行”三单元浓缩实操,产出场景清单 + 试点产品。 | | | | 思维落地法,落地 1-2 个高ROI 的 TOP 场景,交付可运行 Agent,获得财务结果。 |
课程模型: 战略规划 × 场景创新 × 体系落地,三力驱动、四维保障,形成 AI 战略闭环飞轮。
课程大纲: 第一章 AI战略规划(选方向)——方向不对,AI 白费1. AI机会洞察,输出AI机会点1.1 审视五维:看技术/竞对/用户/自我/战略 2. AI行为规划,输出AI蓝图2.1 定义AI愿景 2.2 列举主线举措 3. AI指标量化,输出AI指标3.1 关联蓝图举措:确保指标不漂移 3.2 设定量化 KPI 第二章 AI场景创新(造场景)——场景为王,抓住 AI 牛鼻子1. AI场景梳理,穷尽场景机会 ,输出1个“场景湖”1.1 设定约束栅:对齐AI战略指标 1.2 发散头脑风暴:跨域团队 30 min 产出场景种子 1.3 套用创新框:SCAMPER改流程 + Design Thinking 捕痛点 +SWOT 找差距 1.4 归档大场景湖:聚类去重 2. AI场景细化,画出二个“场景图”2.1 绘制旅程路径:通过用户旅程图逐触点还原用户行为 2.2 标注痛亮机会:在旅程上圈痛点、亮点、AI 机会 2.3 映射商业逻辑:用 商业模式图 拆 9 宫格收益-成本 2.4 固化画像模板:统一字段生成(痛点·价值·ROI) 3. AI场景筛定,构建高ROI“小场景池”3.1 过滤高能耗:技术可行性筛重
3.2 评估价值12问:价值、成熟度、可持续评估 第三章 AI系统变革(抓落地)——不搞散装 AI,狠抓系统落地1. AI人员落地 , 组建跨部门特战队1.1 组建跨部门AI特战队:按“业务+数据+技术”配比,拉通部门壁垒 1.2 增设 AI 三角色:AI 训练师(理解业务,标注数据) / AI 运营师(提示词) / AI 架构师(统筹) 2. AI流程落地,用AI再造业务流程2.1 识别能力边界:理解大模型可做/ 不可做 / 待扩展 2.2 分解任务颗粒:把流程切成可自动化的最小单元 2.3 定义工作分工:厘清人机协作界面,哪些人做,哪些AI做 3. AI知识落地,有效运营知识责任田3.1 梳理知识清单:结构化“数据-文档”资产 3.2 建立知识体系:构建知识组织体系,谁生产,谁审核,谁使用 3.3 划分责任田:负责人对知识库负责,指标挂钩考核 3.4 建立运营机制:定期复盘 + 指标驱动持续更新 4. AI技术落地,将AI服务融入业务平台4.1 编写高效提示词:提示词过程、提示词框架,提示词专家工具 4.2 接入RAG 知识库:企业私有数据实时检索,安全可控 4.3 部署 AI Agent:按场景封装一键调用服务 4.4 嵌入业务平台:页面、API 等方式融入现有系统
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