让AI成为管理者的超级外脑
主讲：刘彤烨老师
【课程背景】
在AI席卷各行各业的今天，管理者的定位和能力模型正经历着前所未有的变革。您的团队还在用AI写邮件、润色文案？甚至还没有用起来AI。而行业领先者已经开始用AI进行市场推演、人才盘点和战略决策。很显然，管理与AI的深度融合，将成为未来企业竞争力的关键。在管理者应用AI的过程中，往往会面临下面这些问题：
▪ 认知局限：对AI认知不全面，不清楚AI的能力边界，导致不知道在什么场景能够使用AI助力工作提效
▪ 技能缺失：缺乏与AI高效协作的方法论，无法通过精准的提示词让AI产出符合商业场景的高质量内容
▪ 应用零散：未能将AI系统性地融入从目标制定拆解到团队赋能的全链路，导致投入产出比低下
这些问题，并非管理者能力不足，而是因为缺乏一套将AI系统性地融入管理“角色-流程-任务”的思维框架与实战方法。大多数AI培训只教“工具操作”，却没人教“管理场景下的工作流设计”，导致AI与管理实践“两张皮”。
本课程提供一套完整的“AI超级外脑”养成体系，通过“认知升级-工具掌握-实战场景应用-团队落地-行动规划”五步法，系统性提升中层管理者、新晋经理人及高潜力员工的AI赋能管理水平。
这套方法论凝聚了主讲老师10+年的业务与管理经验以及AI工具应用深耕实战，并且在多家企业中获得实践检验，同时配合大量行业案例、实用工具、讨论练习、针对性反馈，有效帮助管理者构建体系、提升认知、落地应用，真正落地AI提效。
【课程收益】
▪ 突破传统工具认知，建立AI副驾驶思维模型与战略视野
▪ 掌握与AI高效沟通的核心提示词框架与心法
▪ 将AI深度融入战略规划、目标拆解等管理全流程
▪ 一键生成高质量会议纪要、工作报告与复盘文档
▪ 用AI精准模拟绩效面谈，提升员工辅导与激励效果
▪ 学会利用AI进行市场洞察与风险评估，辅助决策
▪ 制定清晰的团队AI转型路径，赋能整个团队
▪ 规避AI使用中的数据安全与合规风险，安全增效
▪ 带走一份可立即落地的30天个人AI管理行动计划
【课程对象】中层管理者、一线经理人、新晋经理人、高潜员工
【课程时间】1-2天（6小时/天）
【课程大纲】
一、AI时代的管理者，要具备哪些能力？
1.AI带来管理者角色转变
讨论：管理者的核心能力是什么，AI会如何重构管理能力？
▪ 从“经验驱动”到“数据+智能驱动”
▪ 从“事务型管理”到“赋能型管理”
▪ 从“工具使用者”到“管理指挥官”
▫ AI工作流程设计师、提示工程师与决策终审官
案例：微软销售团队的AI转型；阿里盒马鲜生的"AI赋能型管理"；腾讯游戏工作室的"AI工作流程设计师"
2.管理者的AI能力模型
▪ 认知能力：AI背景知识、前沿趋势、应用原则等认知
▪ 实战方略：将AI系统性地融入市场洞察、战略策略制定、实际管理场景中
▪ 战略领导力：明确团队AI转型路径，提升团队AI能力
二、认知升级：AI基础认知到商业应用全景
1. AI在管理方面应用的几大误区
▪ AI ≠ 提效工具
▪ AI ≠ 聊天机器人
▪ AI ≠ 代替人脑
▫ AI是“副驾驶”，人依然是“主驾驶”
▫ AI ≠ 威胁人类工作
▫ AI是外脑+手脚，人是主脑
案例：某券商因AI"幻觉"导致的研究报告事故
2.认知升维
▪ AI是技术革新带来的思维方式转变
▪ AI是能力放大器、决策伙伴与思维框架
讨论：在目前工作中中，哪些“人的能力”是核心且不可替代的？AI如何增强这些能力？
3. AI与AIGC入门
▪ AI发展的三个阶段及商业应用
▫ 自然语言处理、理解
▫ 机器学习和建模
▫ 大模型和AIGC
▪ AI的基础认知与概念
▫ 什么是AI、机器学习、模型训练、AIGC、Agent
▪ 国内外主流大模型概览
▫ DeepSeek、豆包、通义千问、文心一言、纳米AI、扣子......
▫ ChatGPT、Google、Claude、Grok、Midjourney......
4.AI应用全景
▪ AI在管理工作中应用全景
业务环节 | AI应用场景 | 具体应用与价值 | 典型案例 |
战略与决策 | 市场洞察与趋势分析 | 分析海量行业报告、新闻和社交媒体数据，识别潜在市场机会与威胁，生成SWOT分析初稿 | 微软市场团队使用 Microsoft Copilot 和 Viva Insights 分析内部和外部数据，快速生成竞争情报简报，帮助管理者在制定云服务市场策略时，更快做出数据驱动的决策 |
战略规划与目标拆解 | 基于公司级战略，辅助团队进行OKR撰写，确保目标设定的科学性与一致性 | 谷歌广泛利用AI工具来辅助团队进行OKR设定。员工可以使用内部AI系统，基于历史数据和公司目标，获得关键结果（KR）的衡量建议，使其更具可衡量性和挑战性 | |
风险评估与预警 | 分析项目数据、外部环境，预测项目潜在风险（如延期、超支、技术瓶颈），并提前发出预警。 | 亚马逊在其庞大的物流和云服务项目中，使用 Amazon SageMaker 等机器学习服务构建预测模型，提前识别可能导致项目延误或成本超支的风险因素，使管理者能主动干预 | |
组织与协同 | 高效会议管理 | 自动生成会议议程、实时转录并提炼会议纪要与待办事项，大幅提升会议效率 | 联合利华在全球团队中推广使用 Google Meet 的AI转录功能和 Asana 的AI集成，自动将会议讨论转化为任务卡片，并分配负责人和截止日期，减少了85%会后跟进工作 |
智能知识管理 | 构建企业知识大脑，员工可通过自然语言提问，快速获取精准的公司制度、项目文档、技术方案等信息 | 西门子开发AI助手 "Siemens Assistant"，集成到Microsoft Teams中。全球29万名员工可以随时用口语提问，AI会从海量内部文档中即时生成答案 | |
流程自动化(RPA) | 自动化处理重复性行政流程，如差旅报销审批、数据录入、报告生成等，释放管理者精力 | 埃森哲在其财务、HR等部门部署了数千个RPA机器人，自动化处理超过40%行政事务性工作，让经理们能更专注于管理团队和战略任务 | |
领导与赋能 | 人才盘点与继任计划 | 分析员工绩效、技能、职业兴趣等多维度数据，为管理者提供可视化的人才九宫格，辅助识别高潜员工和制定继任计划 | IBM其AI平台 Watso▫ 被应用于人才管理领域，分析内部数据（项目经历、技能认证、反馈评价）来预测员工的未来潜力和离职风险，为管理者提供科学的人才决策支持 |
个性化员工发展 | 基于员工绩效短板和发展意愿，AI推荐个性化的学习课程、项目机会或导师，自动生成个人发展计划草案 | 联合利华内部学习平台使用AI为每位员工定制专属的“技能提升路径”，推荐相关的微课程和实战任务，经理可利用这些数据与员工进行更有针对性的发展对话 | |
智能招聘与面试 | 筛选简历、初步评估候选人，甚至通过AI面试官分析视频面试中的语言、语调和表情，提供客观的候选人洞察 | 联合利华通过AI招聘平台，将初筛简历的时间减少了75%，并通过AI视频面试分析，在全球范围内发现并招聘了更多元化的人才 | |
控制与优化 | 智能绩效跟踪 | 自动聚合多源数据（项目进度、客户反馈、代码提交等），生成动态的员工业效报告，让绩效反馈更及时、客观 | Adobe推行OKR后，利用AI自动跟踪和可视化关键结果的进展。经理可以实时看到团队OKR的健康度，并在出现偏差时及时介入辅导，替代了传统的年度绩效评估 |
数据驱动的运营复盘 | 自动生成项目复盘报告初稿，总结关键数据、成功经验与失败教训，并提出改进建议 | Netflix利用其强大的数据平台和AI算法，不仅用于内容推荐，也用于内部运营复盘 | |
预测性员工留任管理 | 通过分析历史数据和行为模式，预测有离职风险的员工，提醒管理者提前进行干预和挽留 | IBM通过使用其AI模型预测员工离职风险，准确率高达95%，使管理者能够提前采取保留措施，成功将优秀员工的流失率降低了约10% |
▪ AI应用的三个阶段发展阶段
▫ 第一阶段：单点工具试验期
▫ 第二阶段：体系化建设期
▫ 第三阶段：智能化深化期
▪ 绝对红线
▫ 数据安全
▫ 客户隐私保护
▫ 合规底线
案例：因不当使用AI导致客户信息泄露或不当宣传的案例，强调合规重要性
三、精准沟通：与AI协作的提示词艺术
1. 提示词核心公式：角色+任务+背景+输出
▪ AI大模型的基本原理：提示词为王
▪ 提示词几大原则
▫ 给AI人设或者场景
▫ 给 AI 明确的任务，包括目标、受众群体、具体要求
▫ 给 AI充足的“弹药”
▫ 给AI明确的输出格式
▪ 提示词模板：CRIS框架
▫ C - Context（背景）
▫ R - Role（角色）
▫ I - Instruction（指令）
▫ S - Specification（规格）
案例：辉瑞制药市场部的"提示词标准化"，效率提升超过50%
▪ 提示词新玩法：让AI提问
▪ 提示词无法解决的问题
▫ 不要一次求成，需要对话迭代
▫ AI味儿
▫ 幻觉-信息校准
案例："让AI提问"在麦肯锡的应用
实操练习：应用CRIS框架，用AI撰写一份项目启动邮件
2. 链式思考（CoT）：从单点问题到思维框架
▪ 什么是链式思考
▪ 为什么要用链式思考？
▫ 减少幻觉
▫ 提升复杂问题解答质量
▫ 透明化决策过程
▪ 如何在行业场景中应用？
▫ CRIS框架+分解步骤
▫ 模板化提示：创建可复用的管理工具模板
案例：百度Apollo的"链式思考"用于技术难题排查
实操练习：应用链式思考，分析一个项目延期的主要原因，并提出系统的解决方案。
3. 多角色模拟
▪ 什么是多角色模拟？
▪ 为什么要用多角色模拟？
▫ 打破思维定式
▫ 生成多样化策略
▫ 预演现实挑战
▪ 如何在行业场景中应用？
▫ CRIS框架+分配角色+角色主张
实操练习：应用多角色模拟，完成“员工绩效面谈准备”任务
实操练习：构建你的“管理提示词库”
四、实战应用：AI赋能管理的几大关键场景应用与实操
1. AI赋能规划与决策
▪ 市场分析与战略洞察
▫ 快速生成SWOT、PEST分析框架与初稿
▫ 模拟竞争对手的潜在策略，进行推演
案例：小米用AI进行竞品策略推演
▪ 目标、策略、行动制定与拆解
▫ 基于公司战略，利用AI进行团队OKR脑暴与对齐
▫ 将模糊目标转化为可衡量的关键结果、策略、行动
▪ 项目方案制定与风险评估
▫ 针对新项目，生成多套备选行动方案
▫ 对每个方案进行潜在风险评估，并制定预案
实操练习：分组针对不同目标，应用AI 进行OKR脑暴与对齐讨论
2. AI赋能组织与沟通
▪ 高效会议管理
▫ 会前：一键生成会议议程
▫ 会中：实时转录，提炼核心论点与待办事项
▫ 会后：生成结构清晰的会议纪要与行动计划
▪ 精准商务沟通
▫ 邮件/报告撰写：快速生成初稿、优化语气、调整风格
▫ 向上汇报：将复杂工作提炼为高管关注的“一页纸”摘要
▫ 跨部门协作：起草清晰、得体的协作请求函
实操练习：模拟向上汇报：一页纸摘要生成
3. AI赋能管理与领导力
▪ 员工绩效管理
▫ 绩效目标设定：辅助制定SMART个人绩效目标
▫ 绩效过程反馈：提供反馈话术建议，避免主观偏见
▫ 绩效面谈准备：模拟面谈场景，预测员工反应并准备应对策略
▪ 员工辅导与激励
▫ 个性化发展计划：基于员工特点，生成IDP草案
▫ 激励方案设计：针对不同动机类型的员工，提供激励点子
案例：IBM用Watson做人才盘点的真实流程
实操练习：AI员工教练：生成IDP草案"
4. AI赋能控制与复盘
▪ 项目进度监控与报告
▫ 自动整合各方进度更新，生成项目周报/月报
▫ 识别项目风险点，并发出预警提示
▪ 数据解读与复盘
▫ 分析数据趋势、发现异常点
▫ 辅助项目复盘、进行经验总结和形成SOP
案例：美团用AI自动化生成门店运营周报
四、战略领导力：用不用AI、怎么用AI
1.设置合理的AI应用目标：评估企业的AI适用力
▪ 数字化程度
▪ 大数据基础
▪ 员工数字化水平
▪ 业务AI化程度
2.AI融入工作流
▪ 优秀的工作成果= 清晰的流程设计+精准的AI指挥+人类的最终判断与创造力
▪ AI融入工作流的四个阶段
▫ 单点任务替代（“点”状应用）
▫ 工作流环节增强（“线”状应用）
▫ 端到端自动化（“面”状应用）
▫ 智能体驱动业务（“体”状应用）
案例：国家能源集团的"AI转型路径图"
3.如何提升团队的AI能力？
▪ 大处着眼、小处着手
▫ 切忌一下子整个大活儿
▫ 如何定位切入点
足够具体、垂直
AI效果可衡量
落地基础能力好
能快速迭代
讨论：寻找第一个AI团队应用突破口
▪ 明确可用业务范围：合规风险、安全底线
▪ 建立正确的AI观
▪ 构建安心的AI应用环境
▪ 设置合理的激励措施和考核方法
案例：某商业银行的"AI应用负面清单"
六、行动workshop（45min）
每位学员填写“我的AI赋能管理行动计划”，明确后续30天AI应用规划，在哪些具体任务中，使用哪个工具，按照什么步骤来实践，学员展示、互评和讲师点评
授课老师
刘彤烨 以业务为导向的中高层管理实战专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
