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引擎重構(gòu)：全員 AI 能力邊界透視與業(yè)務(wù)融合線上實(shí)戰(zhàn)營

課程背景

在當(dāng)前充滿不確定性的商業(yè)周期中，生成式 AI 的爆發(fā)正以前所未有的速度重構(gòu)企業(yè)的生產(chǎn)力底座。然而，面對鋪天蓋地的大模型浪潮，企業(yè)內(nèi)部往往呈現(xiàn)出極端的兩極分化：一部分員工深陷“機(jī)器換人”的 AI 焦慮中拒絕接觸；另一部分員工則盲目依賴，將涉及公司機(jī)密的核心業(yè)務(wù)邏輯毫無保留地投喂給外部工具，引發(fā)嚴(yán)重的數(shù)據(jù)泄露與“幻覺”誤導(dǎo)。 真正的全員數(shù)智化躍遷，核心不在于購買了多少先進(jìn)的系統(tǒng)，而在于每一位員工是否具備清醒的“AI 思維”。本課程專為公司全員設(shè)計(jì)的線上直播實(shí)戰(zhàn)營，深度解構(gòu)大模型的能力邊界，清晰劃定“哪些環(huán)節(jié)適合 AI 介入、哪些必須由人工把控”的紅線。通過橫向測評業(yè)界主流 AI 工具，結(jié)合線上云端協(xié)作演練，賦能全員掌握場景設(shè)計(jì)思路，實(shí)現(xiàn)從“盲目跟風(fēng)”向“精準(zhǔn)業(yè)務(wù)融合”的華麗轉(zhuǎn)身，構(gòu)筑企業(yè)在智能時(shí)代不可替代的軟實(shí)力。

課程收益

1.破除認(rèn)知迷霧：建立對生成式 AI 與大模型的正確認(rèn)知，消除底層焦慮，深刻理解人機(jī)協(xié)同在提升日常辦公效能中的商業(yè)價(jià)值。

2.洞穿能力邊界：精準(zhǔn)甄別 AI 的優(yōu)勢區(qū)間與能力盲區(qū)，掌握在實(shí)際業(yè)務(wù)中劃分自動化處理與人工決策把控邊界的核心準(zhǔn)則。

3.精通工具選型：全面了解當(dāng)前主流大模型工具的優(yōu)劣勢與適用場景，能夠根據(jù)不同工作任務(wù)（如文本、數(shù)據(jù)、邏輯梳理）獨(dú)立選擇最優(yōu)效率工具。

4.重塑業(yè)務(wù)流：掌握將復(fù)雜業(yè)務(wù)拆解為“輸入-處理-輸出”的 AI 場景設(shè)計(jì)思路，具備利用提示詞工程將日常繁雜工作交由 AI 輔助完成的實(shí)戰(zhàn)能力。

課程時(shí)間

1天（6 小時(shí)）

課程對象

公司全員（含高管、各業(yè)務(wù)線骨干及基層執(zhí)行員工，無任何技術(shù)背景限制）

課程大綱

第一講：大勢、痛點(diǎn)與全員 AI 認(rèn)知破局

一、 生產(chǎn)力革命下的全員生存法則

1.生成式 AI 重塑職場競爭力的宏觀邏輯

2.【案例】某制造企業(yè)全員普及 AI 激增效能與競品拒用導(dǎo)致極度內(nèi)耗的對比

3.【線上互動】彈幕扣字：用詞匯形容對 AI 工具最真實(shí)的心理感受

4.傳統(tǒng)人工協(xié)作模式的機(jī)械重復(fù)痛點(diǎn)剖析

5.【線上互動】在線投票器：日常機(jī)械性工作占用精力的比例盤點(diǎn)

二、 數(shù)智 DnA 雙螺旋與人機(jī)協(xié)同理念

1.數(shù)智 DnA 雙螺旋咬合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與大模型技術(shù)

2.破除神話還原大模型“超級實(shí)習(xí)生”的真實(shí)定位

3.【案例】某互聯(lián)網(wǎng)公司研發(fā)違規(guī)上傳代碼導(dǎo)致核心機(jī)密泄露的教訓(xùn)

4.【線上互動】彈幕刷波1：認(rèn)同不會用 AI 才會被淘汰理念的互動表態(tài)

第二講：AI 能力邊界甄別與智能架構(gòu)重塑

一、 洞穿邊界：大模型能做什么與不能做什么

1.文本生成與數(shù)據(jù)提煉等大模型核心優(yōu)勢區(qū)間透視

2.數(shù)值計(jì)算與情感裁決等絕對能力禁區(qū)排查

3.【案例】華為 AI 助手接入全員辦公明確界定定密與非密處理邊界的實(shí)戰(zhàn)

4.【線上互動】飛書云文檔共創(chuàng)：全員在線接龍業(yè)務(wù)流中 AI 絕對做不到的節(jié)點(diǎn)

二、 重新界定人機(jī)權(quán)責(zé)邊界與協(xié)同生態(tài)

1.從 Copilot 人類輔助向 Autopilot 智能體驅(qū)動的演進(jìn)階梯

2.建立人工交叉驗(yàn)證與防范模型幻覺的堅(jiān)固防線

3.【案例】某航空客服盲目讓 AI 退改簽引發(fā)幻覺違規(guī)承諾的避坑教訓(xùn)

4.【線上互動】直播連麥問答：探討自身崗位絕對禁止 AI 自動確認(rèn)發(fā)送的環(huán)節(jié)

第三講：主流工具應(yīng)用與業(yè)務(wù)融合場景戰(zhàn)法

一、 主流 AI 工具橫向測評與選型指南

1.主流大模型的文本推理與聯(lián)網(wǎng)搜索差異深度對比

2.【線上互動】在線投票器：盤點(diǎn)目前日常最常打開的大模型工具

3.針對不同業(yè)務(wù)流的長文研讀與報(bào)表分析最優(yōu)工具組合

二、 AI 融合業(yè)務(wù)的場景設(shè)計(jì)與重塑思路

1.微觀視角的標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)流拆解動作邏輯

2.結(jié)構(gòu)化高階提示詞工程框架與盲盒式提問的摒棄

3.【案例】特斯拉跨部門引入多智能體秒級處理多語種法務(wù)排雷實(shí)戰(zhàn)

4.【線上互動】彈幕互動答疑：現(xiàn)場對劣質(zhì)提示詞進(jìn)行在線優(yōu)化建議

5.【線上互動】紅包雨/抽獎?chuàng)尨穑航仄脸槿「＠浰腿f能提示詞百寶箱

三、 跨越零散工具：向多智能體協(xié)作演進(jìn)

1.具備反思自我糾錯能力的代理工作流前沿趨勢

2.常規(guī)審批流的 AI 替代潛力分析

四、【云端工作坊/在線實(shí)戰(zhàn)演練】

1.在線場景背景：全員理論知識向切身降本增效規(guī)劃的實(shí)戰(zhàn)轉(zhuǎn)化

2.學(xué)員云端任務(wù)：分組梳理工作流并框定高價(jià)值環(huán)節(jié)匹配提示詞框架

3.協(xié)同輸出成果：《全員核心崗位 AI 替代潛力與場景融合在線評估畫布》

第四講：變革阻力化解與落地行動閉環(huán)

一、 化解隱性抵觸與極客文化建設(shè)

1.ADKAR 模型精細(xì)化解全員工具畏難情緒與失控恐懼

2.建立鼓勵試錯的微創(chuàng)新極客生態(tài)圈

3.【案例】微軟推行全員 AI 助手重獎超級用戶扭轉(zhuǎn)抗拒心態(tài)的戰(zhàn)役

4.【線上互動】彈幕投票：盤點(diǎn)課后推行 AI 辦公預(yù)期面臨的最大心理阻力

二、 制定個人百日速贏行動計(jì)劃

1.堅(jiān)守小步快跑與高頻迭代的實(shí)施準(zhǔn)則

2.將場景轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的在線日程與里程碑跟進(jìn)項(xiàng)

附錄：配套云端工具包清單

1.《主流大模型與 AI 效率工具在線對比評測矩陣表》

2.《崗位高頻辦公場景高階提示詞（Prompt）云端模板庫》

3.《業(yè)務(wù)流程 AI 替代潛力與能力邊界在線評估表》

4.《Agentic Workflow（代理工作流）云端協(xié)作重構(gòu)畫布》

5.《個人賦能 AI 業(yè)務(wù)融合百日速贏（Quick Win）云跟進(jìn)表格》