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课程大纲

第1天 — AI与业务应用导论

模块1 — 人工智能导论

  • AI是什么,不是什么
  • AI系统的类型
  • 生成式AI与大型语言模型
  • AI的迷思与现实
  • 当前企业采用AI的趋势
  • AI的机遇与局限性

模块2 — 现代业务中的AI应用

  • 企业如何应用AI
  • AI在制造业与运营中的应用
  • AI在销售与客户沟通中的应用
  • AI在人力资源与招聘中的应用
  • AI在采购与物流中的应用
  • AI在财务与报告中的应用
  • AI在质量管理与合规中的应用

实践练习

参与者测试AI工具,用于:

  • 总结,
  • 报告生成,
  • 邮件起草,
  • 工作流支持,
  • 文档分析,
  • 会议记录,
  • 运营规划。

第2天 — 实用AI生产力与工作流自动化

模块3 — AI驱动的生产力

  • 管理者的AI助手
  • 业务用户的提示工程
  • 创建有效的业务提示
  • 使用AI进行:
    • 报告,
    • 规划,
    • 演示,
    • 文档,
    • 会议准备,
    • 决策支持

模块4 — 数据分析与业务洞察

  • 使用AI进行业务分析
  • 从文档和电子表格中提取信息
  • AI辅助的预测与趋势分析
  • KPI监控与运营洞察
  • 处理结构化和非结构化业务数据

实践工作坊

团队处理真实业务场景:

  • 生产报告,
  • 销售预测,
  • 供应商分析,
  • 人力资源文档,
  • 运营仪表板,
  • 质量问题分析。

参与者构建与其部门相关的实用AI支持工作流。

第3天 — AI在运营、规划与决策中的应用

模块5 — AI在运营管理中的应用

  • AI提升运营效率
  • 工作流优化
  • 库存与仓库支持
  • 预测性维护概念
  • 流程标准化
  • AI辅助决策

模块6 — 部门特定AI应用

生产与运营

  • 生产监控
  • 根本原因分析
  • SOP生成
  • 运营报告

销售与业务发展

  • 潜在客户筛选
  • 提案生成
  • 客户沟通
  • 竞争分析

人力资源

  • 职位描述
  • 面试准备
  • 培训计划
  • 内部沟通

财务与会计

  • 财务摘要
  • 发票/文档分析
  • 合规支持
  • 报告自动化

质量管理

  • 不合格分析
  • 文档支持
  • 审计准备
  • 风险跟踪

实践工作坊

参与者设计:

  • 一个部门特定的AI用例,
  • 一个自动化机会,
  • 一个可衡量的生产力提升计划。

第4天 — AI治理、风险与实施

模块7 — AI治理与合规

  • 负责任地使用AI
  • 数据隐私与保密
  • 生成式AI的风险
  • AI治理政策
  • 人工监督与验证
  • 理解欧盟AI法案
  • 伦理与运营考虑

模块8 — 实用AI实施

  • 如何在组织内部引入AI
  • 识别快速收益
  • 选择工具与流程
  • 应变管理考虑
  • 衡量AI计划的投资回报
  • 制定AI采用路线图

小组练习

团队评估:

  • 哪些流程应或不应使用AI,
  • 运营风险,
  • 实施优先级,
  • 内部采用挑战。

第5天 — 业务模拟与AI战略工作坊

模块9 — AI战略工作坊

参与者以团队形式制定:

  • 部门AI行动计划,
  • 实施优先级,
  • 风险评估,
  • 可衡量的运营目标。

最终实践项目

团队展示:

  • 一个真实的AI实施提案,
  • 预期的业务收益,
  • 运营影响,
  • 风险,
  • 采用策略。

最终讨论与建议

  • AI采用的下一步
  • 内部AI倡导者
  • 推荐工具与工作流
  • 长期AI能力发展

要求

目标受众

  • 生产经理
  • 战略规划经理
  • 销售与业务发展领导者
  • 人力资源经理
  • 采购与仓库经理
  • 创新领导者
  • 财务与会计专业人员
  • 质量经理
  • 运营与行政经理
 35 小时

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