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课程大纲
先决条件
无需技术背景。有帮助但不强制:基本熟悉ChatGPT或Microsoft Copilot等AI工具。
受众
- 团队领导者与中层管理者
- 项目/产品经理
- 职能部门负责人(运营、客户服务、销售)
- HR业务合作伙伴(可选)
引言(AI采用中的人为因素)
- 为什么AI在真实团队中失败:人为因素,而非工具
- 信任校准:依赖不足与过度依赖(自动化偏差)
- 问责制:“AI可以辅助,人类仍负责”
1. 校准依赖(日常工作中的安全使用)
- 用例边界:什么适合AI,什么不适合
- 停止规则:何时暂停、验证或升级
- 常见失败模式及早期预警信号
2. 验证标准(确保质量而不拖慢进度)
- 实用验证级别(轻度、标准、严格)
- 危险信号:幻觉、过时事实、缺失来源、敏感内容
- “第二来源”与可追溯性基础(记录内容)
3. 问责制与决策卫生
- 所有权:谁验证、谁决策、谁签署
- 升级触发条件与决策阈值
- 决策日志:最低证据与文档要求
4. 团队协议工作坊(核心成果)
- 工作协议结构:触发条件、行动、证据、负责人、后果
- 常见工作流程示例(邮件、分析、客户沟通、内部文档)
- 使协议与公司政策和保密规则保持一致
5. 信任与心理安全感
- 典型恐惧:被替代、能力丧失、地位下降
- 管理者脚本:如何谈论AI而不夸大或恐慌
- 冲突模式:“支持AI”与“反对AI”以及如何消除对立
6. 轻度事件响应(AI错误与未遂事件)
- 事件分类:低/中/高影响
- 控制与沟通(内部及必要时与客户)
- 学习循环:更新协议、模板和仪式
7. 30天采用计划
- 团队仪式:每周检查、提示回顾、事件回顾、决策回顾
- 关键指标:采用质量、返工、升级、信任指标
- 后续步骤与跟进计划
要求
- 基本熟悉日常工作流程(邮件、文档、会议)。
- 有帮助但不强制:接触过ChatGPT或Microsoft Copilot等AI工具。
受众
- 团队领导者与中层管理者
- 项目/产品经理
- 职能部门负责人(运营、客户服务、销售)
- HR业务合作伙伴
7 小时
客户评论 (3)
提供了很多基础概念,并且解释得非常清晰,非常适合团队的学习水平。练习非常有趣,我相信我的团队感到舒适并积极参与。与培训师的协调也非常顺畅。
Christlan Tolentino - Canadian Blood Services
课程 - Critical Thinking
机器翻译
练习部分以及培训师的讲解方式
Sorana Haiduc - Ness
课程 - Stress Management and Prevention
机器翻译
1. 方法论 2. 其结构及可用性 3. 真实、实用的案例与练习
Maksim Veremeenko - Grupa OLX
课程 - Mindfulness for Business Professionals
机器翻译