任你选择
课程背景
随着人工智能技术的快速发展，行业正面临前所未有的变革机遇。消费者需求的多样化、线上线下融合的加速、竞争的加剧以及供应链管理的复杂性，都对企业提出了更高的要求。生成式AI技术在提升运营效率、优化用户体验、精准营销、库存管理等方面展现出巨大的潜力，成为企业实现数字化转型和创新发展的关键驱动力。许多行业的管理者和业务骨干需要深度理解AI技术与实际业务场景结合的系统性思考和落地能力。
本课程旨在帮助行业管理者及业务部门骨干打破生成式AI认知屏障，理解生成式AI在企业中的创新应用潜力，并通过设计思维的工具和方法，推动AI技术在具体业务场景中的快速落地，为企业创造实际价值。本课程将带领您探索大模型赋能业务场景的无限可能。我们期待您的参与，一起开启这次AI学习之旅！
课程目标
认知提升：帮助学员理解生成式AI技术核心能力及其在行业的创新应用潜力，明确生成式AI如何有效支持业务发展。
场景挖掘：通过设计思维的方法，引导学员探索和定义AI在业务中的具体应用场景及用户需求，挖掘业务痛点并找到AI的切入点。
方案设计：培养学员将AI技术与业务需求相结合的能力，设计出具有创新性和可操作性的AI应用方案原型。
落地规划：帮助学员制定清晰的AI项目落地行动计划，明确实施步骤、资源需求和预期成果，推动AI应用从概念到实践的转化。
团队协作：促进跨职能团队的协作与沟通，通过小组实践提升团队的创新能力和执行力，为企业的AI转型奠定基础。
课程收益
明确AI应用方向：通过学员的实践输出，企业能够获得一系列明确的AI应用场景和用户需求定义，为AI项目立项提供清晰的方向。
加速 AI 落地进程：学员设计的AI应用方案原型和落地行动计划，能够帮助企业快速验证AI技术的可行性，缩短项目从概念到实施的时间。
增强企业竞争力：通过AI技术的创新应用，企业能够在激烈的市场竞争中占据优势，创造新的商业价值和增长点。
课程时长
2天 (6小时/天)
课程对象
力求帮助企业寻求业务变革的各岗位管理者、核心骨干、有基于业务创新升级等特定工作场景需求的部门员工
课程要求
因课程需要训战结合，建议所有参训学员可使用电脑设备参与课程与实践。
（也可以使用手机，但实践时使用电脑设备效果会更好。）
课程大纲
(注意：实际课程内容将根据行业变化、实际案例变化及客户需求做出优化调整，但不会影响课程核心体系)
课程概括 | 内容 |
开篇互动
打破AI认知屏障、AI边界
60分钟
| 开场致辞 讲师自我介绍，欢迎学员参与工作坊。 介绍工作坊的目标、议程安排及预期收获，激发学员的学习兴趣与参与热情。
破冰活动：AI 知识大比拼 <学员随机分组，每组 5-6人> 抢答题 关于AI基础知识、热门应用等问题，例如 统计得分，得分最高的小组获得小奖励，营造积极互动的课堂氛围。 本章总结、正式开启学习之旅 |
场景挖掘实践沙盘
【定义】为自身业务定义AI应用场景 3小时 | 业务现状梳理 引导研讨环节： 业务现状&业务流程、主要产品或服务、目标客户群体、当前面临的痛点与挑战等 列出本企业业务的关键环节与问题点
用户需求分析 介绍用户画像的构建方法 用户画像框架 学习基于业务梳理用户画像及用户痛点
场景挖掘与定义 用户旅程工具介绍及价值 使用用户旅程地图，从流程出来推演潜在AI应用场景 针对每个场景进行初步定义 学员展示本组挖掘出的AI应用场景
讲师点评与指导，助力进一步完善场景定义 |
场景挖掘实践沙盘
【设计】业务AI创新方案设计 3小时 | AI 技术选型与方案设计原则讲解 常见AI技术及其在场景中的适用性 不同AI技术的特点与优势 AI方案设计的原则
小组方案设计 选择合适的AI技术，结合用户需求及流程等因素 设计具体的 AI 应用方案。 设计方案考量要素： 功能模块、技术架构、数据来源与处理方式、 用户交互界面等 讲师课堂指导，确保各小组顺利完成方案设计 方案展示与反馈 小组代表展示本组设计的AI应用方案 包括方案背景、目标、技术选型、功能模块、 预期效果等。
评估维度： 技术可行性、 业务价值、 用户体验
讲师进行总结性点评，指出存在的问题与不足，并提供进一步优化的方向。 |
场景挖掘实践沙盘
【落地】业务规划与行动方案产出 2小时 | AI 项目落地挑战与应对策略（20 分钟） 项目在企业落地过程中可能面临的挑战分析 建立应对策略： 建立数据治理机制 加强跨部门沟通与协作 开展员工培训与教育 制定合理的项目预算与投资回报评估体系
落地规划与行动方案制定 制定详细的落地规划与行动方案 项目实施阶段划分、 时间进度安排、 资源需求（人力、物力、财力）、 风险评估与应对措施、预期成果与效益评估指标 技术层面考量： 考虑数据收集与整理、 模型训练与优化、 系统开发与测试 讲师指导与支持，帮助学员完善落地规划与行动方案。 |
复盘与总结
【呈现】工作坊总结与展望 3小时 | 行动方案分享与优化 成员代表展示本组制定的AI落地规划与行动方案 其他小组提问与交流，分享经验与建议 讲师总结与展望 工作坊总结与回顾 强调AI在行业中的巨大潜力与应用价值。 展望行业AI应用的未来发展趋势 |
