课程目标：
掌握AI能力建设的完整框架，明确企业AI发展的阶段性目标
学会使用AI能力自评矩阵、人才需求分层模型等实战工具
通过案例研讨与实操，制定企业AI能力建设与人才储备方案
目标学员：企业高管、HR负责人、AI项目负责人、业务部门主管
模块1：认知升级——AI能力建设的战略价值
AI能力建设的战略意义：
从“技术工具”到“核心能力”：AI驱动的业务模式创新与效率革命
案例：某金融企业通过AI风控能力建设，实现信贷审批效率提升80%
企业AI能力成熟度模型：
基础层：数据治理、算力基础设施
技术层：机器学习、NLP、计算机视觉等算法能力
应用层：场景化AI解决方案开发与部署
组织层：AI文化、跨部门协作机制
实战工具演示：AI能力自评矩阵应用
从“数据成熟度”“技术覆盖度”“业务融合度”三维度评分
互动环节：小组讨论——识别本企业AI能力建设的当前阶段与瓶颈
模块2：AI能力建设的四大关键路径
路径1：数据驱动——构建AI燃料供应体系
数据治理框架：数据采集、清洗、标注、存储的全流程管理
数据安全与合规：隐私计算、匿名化处理技术
案例：某制造企业通过数据中台建设，将设备故障预测准确率提升至95%
路径2：技术赋能——打造AI技术中台
技术选型原则：开源与商业工具的平衡、云边端协同架构
低代码/无代码平台应用：降低AI开发门槛
案例：某零售企业通过AI中台实现多场景模型复用，开发效率提升60%
路径3：场景落地——AI与业务深度融合
场景筛选方法：业务价值、数据成熟度、技术可行性三维评估
场景化AI解决方案设计：从需求分析到MVP验证
案例：某物流企业通过AI路径优化，降低运输成本12%
路径4：组织进化——培育AI原生文化
跨部门协作机制：业务+IT+数据“铁三角”团队模式
AI伦理与治理：算法偏见、可解释性、责任归属
案例：某互联网企业通过AI伦理委员会规避模型风险
模块3：AI人才储备——分层培养与梯队建设
AI人才需求分层模型：
战略层：AI战略规划师（懂业务、技术、商业的复合型人才）
技术层：AI工程师（算法、开发、运维）
应用层：AI应用专家（业务场景AI化落地）
基础层：数据标注员、AI运维支持
AI人才获取与培养策略：
外部引进：校招（数学、计算机背景）+社招（垂直领域AI经验）
内部培养：
技能转型：传统IT人员向AI工程师升级
业务赋能：业务人员AI素养培训（如AI工具使用、数据分析）
案例：某银行通过“AI人才特训营”3个月内培养50名业务型AI专家
AI人才激励与保留机制：
职业发展通道：双通道设计（技术专家 vs 管理序列）
绩效评估体系：AI项目贡献度、模型业务价值量化
文化认同：通过AI黑客马拉松、创新大赛强化归属感
授课老师
赵又德 实战型供应链管理与精益生产双栖导师
常驻地：上海
邀请老师授课：13439064501 陈助理
