AI 商业赋能 从思维到实践

【培训对象】


【培训收益】
1. 赋能推动企业数字化转型的管理者团队 ，通过 AI 新工具， 深化数字化转型； 2. 创建“AI 驱动”思维模式和战略，快速聚合 AI 创新商业机会； 3. 利用 AI 科技 ，盘活数据资产 ，超越现有商业模式； 4. 成为公司中首先发现 AI 的人 ，找出 AI 可为业务带来最大影响的机会。 5. 帮助决策者/管理者们清楚理解 ，人工智能业务的发展路径和阶段。 6. 了解如何组织和管理成功的 AI 项目，规划企业 AI 旅程，从战略到组织，从机会到举措。 7. 帮助决策者/管理者们驾驭 AI 的法律风险和道德黑箱，推动负责任的 AI 规划。 8. 快速掌握人工智能的技术概念 ，能与技术团队和伙伴专业沟通 ，避免 AI 项目的风险

第 一 天

 

认知
AI Mindset 为何是 AI：从大数据到人工智能，理解业务数据的种类、
不同处理方法、构筑数据螺旋； 通过实际案例探索 AI 的商业应 用，了解核心概念， 比如什么是 机器学习， 多模态， SORA 的 “涌现”意味什么？ 注意力机制 是什么？ 谁是 Anthropic 、 Cohere 和 Hugging Face ，这 些技术如何结合 ……？

通过学习这些定义当今格局的关 键术语和参与者，以便您可以与
团队中的任何人 ，专业地讨论
AI 未来和可能商业价值；
什么是 AI：AI 的基本原理和核心要素， 什么是机器学习和 深度学习？大数据、训练、算法 ，模型的普及知识；
什么是 GenAI：基本概念、工作原理、重要里程、发展趋
势、 注意力机制、人机协作模式 ，应用场景；
AI 的新生态 ：全球和国内主要的大模型产品、功能定位，
使用体验、采纳建议、法律法规；
应用体验： ChatGPT：
w 如何有效提问，了解提示词核心技巧；
w 尝试快速生成一份媲美咨询公司的行业分析；

3

 

 

 

 

 

 

实践
AI Practice AI 应用阶段 ：企业典型 AI 实践（图像、文本、语音和数字 助理）， 从分析式 AI 到大模型微调的渐进步骤 ， 12 项 AI 应用范式； 了解企业应用 AI 的不同阶段，
和对应 AI 应用和技术热点；
如：什么是 AI 智能体， 大模型
为何要向量数据库 ，什么是
LangChain 框架，如何估算企 业合理的 Token 成本 ……？

此部分通过大量生动案例， 帮助 管理者快速了解主流 AI 应用的 工程术语和适用阶段 ，从而管理 者能有信心地规划企业导入 AI 科技的恰当时机和合理预算，内
行地选择适合技术和合作伙伴；
提示词工程/Prompt Engineer ：AI 如何执行复杂任务，了 解思维链 COT、思维树 TOT、 自洽性；什么是 Token?
AI 智能体/Agent ：了解什么是 Auto-GPT ，从 Plugin 到 Function Calling、 LangChain 和 RAG ，什么是 GPTs？
微调/Fine-tuning ：学习微调的概念，了解 Hugging Face 的价值 ，表示学习和嵌入/Embedding、 RLHF、 PEFT、
LoRA 概念；
预训练/ Pre-training ：了解 TensorFlow 和 Rytorch 深度 学习框架和特点、了解 Meta LLaMA 大模型家族；
应用体验：
w 某闭源/开源大模型的 API 调用；
w 如何规划 Token 的使用成本？
w 打造个人自动化邮件助理；
第 二 天

 

 

赋能
AI Enable 组织准备：了解将 AI 技术引入组织面对的 3 个挑战 ，组织 需要的 3 项工程技术储备 ，应用成熟度的 4 个阶段； 了解 AI 对企业现有流程和工作 岗位影响和能力应对。学会任务 拆解 ，识别可被 AI 赋能的任
务 ，融入商业战略 ，探索可能 AI 改善机会 ，达成共识和形成 未来的具体举措；

这是互动性强，参与度高，产出 结果激动人心的环节。通过可视 化画布和游戏化设计的独特体
验， 促进管理者结合现实业务来 思考 AI 技术 ，在轻松互动中发 现 AI 赋能业务机会 ，并鼓励不 同团队的协作创新 ，促进跨部门 共识， 客观地评估应用效果和风 险 ，落实重要责任主体；
任务拆解：学习 2 个视角 ，拆解岗位工作，发现可以被 AI 快速赋能的具体任务， 启动人机协同新模式；
赋能业务： AI 赋能型任务的 5 个特征 ，将 AI 导入业务的 4 个步骤，探索机会（愿景），场景规划（价值）、数据准 备（采用）、评估举措（风险）；
画布实践-1：
探索机会 ：思考 AI 如何推动企业目标，您期望获得哪些好 处以及如何衡量成功，有哪些业务智能化的机会？
画布实践-2：
场景规划 ：具体 AI 赋能业务的场景用例 ，规划 To-Be 业务 价值， 统筹业务角色、业务流程、数据流和基础架构；
画布实践-3
数据准备： 围绕场景和数据流 ， 盘点和规划所需数据资 产 ，落实数据源和责任人，建议可用模型和数据需求；

嵌入
AI embed 数智产品： 数智产品的 3 种形态和 4 个特点 ，5 种典型的 数智化商业模式，国内外主流 AI 产品应用和案例； 学习如何将 AI 功能嵌入到目前 产品/服务， 带来新价值 ，赋予 传统产品和服务的新竞争优势， 并在 AI 产品的前期，从商业成 功的视角 ，排除落地过程的常见 风险 ，加速产品上市周期。
精益方法： 了解敏捷实践的背景和定义， 成功 AI 产品方 法， 精益实践（MVP+1 个循环+3 个适配）
画布实践-4：
通过学习和使用精益画布 ，通过真实产品案例， 验证创新 AI 产品和服务的潜在风险 ，掌握 AI 产品项目的管理方法；

Ø毕业华中理工大学本科、北航管理学硕士

Ø 中央财经大学 商学院 特聘讲师

Ø 曾任：中国国际创新平台 联合创始人

Ø 曾任 凯捷咨询 数字转型业务 专家顾问

Ø 现任 甲骨文ORACLE 应用方案咨询部 数字化转型专家

Ø 国际认证项目管理专家（PMP）

Ø ACP（Agile）、CSPO（SCRUM）敏捷产品管理专家认证；

 

【实战经验】

刘凯老师先后就读于武汉华中理工大学（学士），北京航空航天大学（硕士），国际认证项目管理专家（PMP）和敏捷管理专家（ACP），CSPO（SCRUM）认证。擅长企业创新管理、数字化转型、数字化营销等培训和咨询。

刘凯先生在企业数字化转型、商业创新、客户体验、数字运营领域有多年咨询项目和培训经验，服务客户覆盖零售、互联网、电子高科技、消费品流通等行业。服务客户包括华为、李宁、东风商用车、广汽本田、长安汽车、凌志服装、公牛电器、百洋药业、荣事达集团、中冶赛迪集团、OPPO手机等知名品牌；

 

【主讲课程】

1、《赋能业务的数据思维》

2、《云战略转型工作坊》

3、《战略驱动的数字化转型》

4、《数字化转型的设计思维工作坊》

5、《Outside Box 跳出盒子的创新思维》

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