课程背景
1. 当今时代，公司面临的问题日益复杂，传统的粗放式。管控(如心得驱动决策)已难以适应迅速变化的商业环境。本课专为公司的中基层管人者和主力员工:规划，旨在借助AI技艺重构问题破解本领，填补职场。科学决策的本领缺口。
2. AI技艺能够精准筛选核心矛盾、全局拆解复杂问题、还原潜在隐患并智能适配资源，有效破解传统办法中的主观偏差和效率瓶颈。课程革新性地将结构化办法(如5WHY、推演树)和AI抓手相结合，覆盖从问题识别、根因拆解、方案精进到执行落地的全流程闭环，确保决策的科学性和高效性。
3. 本课借助鲜活的抓手和实例教学，参训者将掌握怎样利用AI纵深拆解问题、抓住要害、科学决策，从而显著拉升问题破解效率。本课以严密的推演为核心，以清晰的流程为基础，以AI抓手为保障，以输出结果为导向，强调运用和实战，适合各阶层职场人士研习。
课程收益
4. 构筑AI驱动的决策支持办法论，拉升决策质量和成功率
5. 本领拉升，结构化定义问题、系统拆解抓手获得
6.
效率跃迁，AI辅助达成“迅速生成解题打法”，缩短决策路径
课程大纲
16.
（实操环节全部围绕问题拆解和破解）
18. 一、开启生成式AI新世界
19. AI演进简史和大语言模型核心本领
20. VUCA时代问题频发，问题破解的要害跃迁：从心得直觉 → 资料+推演+AI
21. AI赋能问题破解全流程地图（识别→拆解→生成方案→评核→隐患→决策→规划）
22. 二、DeepSeek等等主流AI抓手速览
23. 各抓手擅长领域对比（推理、检索、生成、拆解）
24. 怎样根据问题类型选项合适AI抓手
25.
实操上手①
：精准定义问题（AI辅助）
26. 每组选定一个实际事务中的棘手问题（如“某货品线利润率连续下滑”“新买方转化率低于标的”）
27. 运用SMART要则重述标的，用问题陈述准则范式（谁/什么/何时/何地/为何/怎样）格式化问题
28. 采用DeepSeek输入提示词：“请帮我将以下模糊问题转化为清晰的问题陈述，并查验是否符合SMART”，往细里说，获取AI建议并迭代修改
29. 产出：每组的《问题定义卡》（含来由、现况、标的、差距）
31. 一、深度溯因——5WHY拆解法
32. 原理和追问招数，防止表面归因
33.
实例：
某手机品牌市占率下滑的5WHY追溯
34. 二、结构化拆解——推演树和MECE要则
35. 推演树的三种类型（问题树、原因树、对策树）
36. MECE要则（相互独立、完全穷尽）以及常见反例
37. AI辅助拆解：怎样规划提示词让AI自动生成MECE结构树，并查验重叠/遗漏
38. 实操上手②：根因挖掘和推演树拆解（AI协同）
39. 基于首讲选定的问题，具体来看，小组先用5WHY人工推导至少3层原因
40. 再将初步原因输入DeepSeek，要求AI按照MECE要则重新归类并补全遗漏分支，生成推演树（可导出至Xmind）
41. 对比人工和AI版本，碰头差异点，确定最终根因假设
42. 产出：《根因推演树》以及待验证的根因列表
44. 一，AI智能方案生成
45. 基于根因，AI自动生成3~5个可行破解方向（含革新选项）
46. 群体头脑风暴和AI组合采用招数
47. 二、理性决策——决策矩阵评核法
48. 构筑评核维度（商业/技艺/隐患/组织/时间等等），赋予权重
49. AI自动抽取维度并建议权重（基于历史资料或者业界基线）
50.
实例：
AI评核购车方案的维度树构筑
51.
52.
53.
实操上手③
：方案生成和决策矩阵构筑（AI量化）
54. 继续采用同一问题，让AI生成至少3个备选方案
55. 小组碰头并输入自定义评核维度（如成本、可行性、见效速度、隐患、方略匹配），要求AI自动生成维度树并查验MECE
56. 采用AI辅助赋权（可两两比较或者参考AI建议），实操中，对备选方案逐项打分
57. 产出：《决策矩阵评分表》以及初步排名
59. 一、隐患识别和量化
60. AI利用内部资料/业界报告识别隐性隐患点（规划隐患因子提示链）
61. 隐患概率×影响矩阵热力图
62. 二，多方案对比——评分卡+敏感度拆解
63. AI自动生成方案对比表（总分、分项得分，折衷推荐）
64. 敏感度拆解：调整权重看排名稳定性
65.
实操上手④
：隐患识别和多方案对比报告（AI生成）
66.
针对实操③
中排名前两位的方案，采用AI提示链生成隐患清单（至少10项）
67. 小组按照1~5分评核概率和影响，绘制简易热力图（可用即梦AI生图），并拟定前三项高隐患的对冲措施
68. 将评分卡输入AI，要求输出庄重《方案对比建议报告》，含推荐方案以及依据，具体来看，并做一次“权重±20%”的敏感度测试，实操中，观察排名是否改变
69. 产出：《隐患评核矩阵图》+《多方案对比建议报告》
71. 一、规划拟定核心流程
72. 从方案到差事拆解（子差事、倚重关系、里程碑、资源诉求）
73. 二、AI驱动施行规划生成
74. 输入选定方案，AI自动生成时序甘特图风格规划，并标出要害路径
75. 三、决策复盘闭环
76. 怎样用AI定期跟踪执行资料，往细里说，自动预警偏差，运行层面，形成“决策-执行-反馈-修正”循环
77.
实操上手⑤：
施行规划生成和复盘制度规划（AI推演）
78. 沿用被推荐的最终方案，采用DeepSeek或者豆包生成详细的执行规划（含前中后三期差事、时间节点、负责人定位、预算估算）
79. 小组评审规划的完整性和可行性，用Xmind输出差事分解图
80. 最后，规划AI监测指标（如每两周输入进度资料，AI自动输出偏差拆解以及建议调整），形成《执行跟踪模板》
81. 产出：《施行规划甘特图》+《AI监测复盘模板》
82.
综合实战（可选，就一线经验说，若时间充裕）
83. 全程串联上手：各组将以上所有产出整合为一份《问题拆解和破解全案报告》，并用AI生成一页PPT摘要，开展3分钟内部呈报，讲师点评决策推演链的严谨性。
84.
说明
85. 调整后，所有实操环节都围绕“同一业务问题”的完整破解流程，不再包含智能体搭建、情绪教练、抓手基础体验等等旁支内容，确保每一分钟操练都直指问题拆解和决策本领拉升。您可根据实际参训者来由，提前准备1~2个公司真实实例作为备选，也能够让参训者自带难题，成效更佳。
86. 倘若需要进一步压缩为0.5天，可将实操②和③合并，或者减少小组呈报环节。请告诉我您的具体授课时长和参训者业界，我能够再做精细化裁剪。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|李丰硕老师
适合谁听
10. 公司中高层管人者、主力员工、项目负责人、基中层干部。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。