AI时代变革管理与创新思维构建—全面提升高管的AI战略领导力

3.

一、AI时代的管人者，要具备哪些本领？

4.

1. AI时代对高管本领的新要求

5.

碰头：

管人者的核心本领为何，AI会怎样重构管控本领？

• 从“管控当下”到“规划未来”

• 从“职能专家”到“跨界整合者”

• 从“心得决策”到“智能决策”

1.

实例：

微软销售队伍的AI转型；阿里盒马鲜生的“AI赋能型管控”；腾讯游戏事务室的“AI事务流程规划师”

2.

2. 管人者的AI本领模型

• 认知本领：AI来由学识、前沿趋势、运用要则等等认知

• 实战方略：将AI系统性地融入市场洞察、方略打法拟定、实际管控情境中

• 方略领导力：明晰队伍AI转型路径，拉升队伍AI本领

1.

二、认知升级：AI趋势洞察——从技艺演进看商业重构

2.

1. AI在管控方面运用的几大误区

• AI ≠ 提效抓手

• AI ≠ 聊天机器人

• AI ≠ 代替人脑

1.

实例：

某券商因AI幻觉导致的研究报告事故

2.

2. 认知升维

• AI正在从提效率，就一线经验说，变成提业绩

• AI是技艺革新带来的思路方式转变

• AI是公司未来竞争的要害本领

1.

3. AI技艺前沿和公司影响

• 大模型、多模态、AI Agent、业界大模型的演进现况和拐点

• 生成式AI怎样重塑研发、营销、服务、管控全链路

1.

4. AI商业化的要害变量

• 资料资产化、模型即服务（MaaS），AI生态竞争

• 投资视角：哪些赛道将诞生新巨头，执行层面，哪些将被颠覆

1.

5. AI对业界格局的深远影响

• 业界边界模糊：跨界竞争的新形态

• 价值链重构：谁将被取代，在实际应用里，谁将崛起

1.

实例：

金融、零售、制造、医疗业界的AI冲击波

2.

6. AI运用的绝 对红线

• 买方隐私保护

• 资料安全

• 监管合规要求

1.

实例：

三星电子员工误用ChatGPT导致资料泄露

2.

7. AI本领边界收束

• AI能做什么：提效、洞察，生成、执行

• AI不能做什么：决策、共情、责任、精准

• 构筑“人机协同”三层审核制度

• 第一层（指令层）：指令清晰、具体，明晰要求AI标注资讯来源和资料支撑

• 第二层（输出层）：必须人工复核，格外是承诺、资料、法规、情感判断

• 第三层（运用层）：面向外部的AI输出，在实际应用里，往细里说，必须有二次人工审核后方可发出

• AI指令官的核心素养

• 批判性思路是核心：永远对AI输出保持质疑和验证的习惯

• 提问本领是门槛：好的问题能最大化AI优势，在实际应用里，同时暴露其弱点

• 决策责任在人：AI提供资料和建议，但判断、决策和责任永远在采用AI的人

1.

分组碰头：

拆解你的所有事务流程，哪些能够用AI代替，哪些是AI无法代替的？

2.

3.

三、运用视野拓展

4.

1. 公司AI运用四大阶段

阶段

融合焦点

核心价值

典型运用

实际实例

第一阶段

内部提效，营运智能化

降本增效，拉升员工生产力

智能办公、代码生成、资料拆解

网易 - AIGC赋能游戏美术规划

第二阶段

买方服务和营销智能化

拉升体验，增加收入

智能客服，精准营销，内容生成

阿里巴巴 - 阿里小蜜智能客服

第三阶段

业务链路智能化

精进核心业务链路

智能供给链、预测性维护

京东 - 智能供给链决策

第四阶段

商业模式革新

开辟新增长曲线

个性化服务、AI驱动货品

特斯拉 - 自动驾驶FSD

5.

碰头

：你所在的公司和部门，当下在第几阶段？你自己对于AI的运用，在第几阶段？

6.

2. 业界趋势：AI怎样重塑具体业界价值链

（可根据买方业界定制）

• 货品端

• 营运端

• 商务端

• 物流端

• 质量端

1.

3. AI公司经营管控运用全景

业务环节

AI运用情境

具体运用和价值

典型实例

方略和决策

市场洞察和趋势拆解

拆解海量业界报告、新闻和社交媒体资料，识别潜在市场机会和威胁，生成SWOT拆解初稿

微软

市场队伍采用 Microsoft Copilot 和 Viva Insights 拆解内部和外部资料，迅速生成竞争情报简报，支援管人者在拟定云服务市场打法时，更快做出资料驱动的决策

方略规划和标的拆解

基于公司级方略，辅助队伍开展OKR撰写，确保标的设定的科学性和一致性

谷歌

广泛利用AI抓手来辅助队伍开展OKR设定。员工能够采用内部AI系统，基于历史资料和公司标的，获得要害结果（KR）的衡量建议，使其更具可衡量性和挑战性

隐患评核和预警

拆解项目资料、外部环境，预测项目潜在隐患（如延期、超支、技艺瓶颈），换个角度看，并提前发出预警。

亚马逊

在其庞大的物流和云服务项目中，采用

Amazon SageMaker

等等机器研习服务构筑预测模型，提前识别可能导致项目延误或者成本超支的隐患因素，使管人者能主动干预

组织和协同

高效会议管控

自动生成会议议程、实时转录并提炼会议纪要和待办事项，大幅拉升会议效率

联合利华

在全球队伍中推广采用

Google Meet

的AI转录功能和

Asana

的AI集成，自动将会议碰头转化为差事卡片，并分配负责人和截止日期，减少了85%会后跟进事务

智能学识管控

构筑公司学识大脑，员工可借助自然语言提问，迅速获取精准的公司制度、项目文档，技艺方案等等资讯

西门子

开发AI助手

"Siemens Assistant"

，执行层面，集成到Microsoft Teams中。全球29万名员工能够随时用口语提问，运行层面，实操中，就一线经验说，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，往细里说，如差旅报销审批、资料录入、报告生成等等，释放管人者精力

埃森哲

在其财务，运行层面，HR等等部门部署了数千个RPA机器人，在实际应用里，自动化处理超过40%行政事务性事务，让经理们能更专注于管控队伍和方略差事

领导和赋能

主力盘查和继任规划

拆解员工绩效、本领、职业兴趣等等多维度资料，为管人者提供可视化的英才九宫格，辅助识别高潜员工和拟定继任规划

IBM

其AI平台

Watson

被运用于英才管控领域，拆解内部资料（项目经历、本领认证、反馈评价）来预测员工的未来潜力和离职隐患，为管人者提供科学的英才决策支持

个性化员工演进

基于员工绩效短板和演进意愿，AI推荐个性化的研习课程、项目机会或者导师，自动生成个人演进规划草案

联合利华

内部研习平台采用AI为每位员工定制专属的“本领拉升路径”，推荐相关的微课程和实战差事，经理可利用这些资料和员工开展更有针对性的演进对话

智能招聘和面试

筛选简历、初步评核候选人，甚至借助AI面试官拆解视频面试中的语言、语调和神情，提供客观的候选人洞察

联合利华

借助AI招聘平台，将初筛简历的时间减少了75%，并借助AI视频面试拆解，在全球范围内发现并招聘了更多元化的英才

将控和精进

智能绩效跟踪

自动聚合多源资料（项目进度、买方反馈、代码提交等等），落地时，生成动态的员工业绩报告，往细里说，从实践看，让绩效反馈更及时，客观

Adobe

推行OKR后，利用AI自动跟踪和可视化要害结果的进展。经理能够实时看到队伍OKR的健康度，并在出现偏差时及时介入带练，替代了传统的年度绩效评核

资料驱动的营运复盘

自动生成项目复盘报告初稿，收束要害资料、成功心得和失败教训，并提出改进建议

Netflix

利用其强大的资料平台和AI算法，不仅用于内容推荐，也用于内部营运复盘

预测性员工留任管控

借助拆解历史资料和行为模式，预测有离职隐患的员工，提醒管人者提前开展干预和挽留

IBM

借助采用其AI模型预测员工离职隐患，准确率高达95%，使管人者能够提前采取保留措施，成功将出色员工的离职率降低了约10%

2.

3.

四、实战方略：AI驱动公司增长

4.

1. AI怎样颠覆传统 4P理论？

• 重构传统“4P理论”

• Product：从“准则化货品”到“动态化，换个角度看，在实际应用里，个性化体验和共创”

1.

实例

：特斯拉Cybertruck“野兽模式”的AI驱动交付体验

• Price：从“固定定价”到“动态，个性化、价值导向定价”

1.

实例

：SHEIN的AI动态定价和促销系统

• Place：从“物理和线上渠道”到“无处不在，预测性触达”

1.

实例

：美团AI预判用户诉求

• Promotion：从“大规模轰炸”到“个性化、情境化交流”

1.

实例：

网易云音乐基于对用户即时情境和情感状态的深度领会，达成个性化推荐

•

收束

• 从“人找货”到“货找人”

• 从“心得驱动”到“数智驱动”

1.

2. AI 怎样颠覆商业化架构：从广撒网到精准垂钓

• 精准定位：从模糊到精准

• 买方画像

• 诉求定位（竞对营销文案、评论拆解等等）

1.

实例：

钟薛高借助AI拆解海量消费资料和社交评论，实操中，寻找潜在口味组合

• AI引流获客：从先广播到先识别

• 借助AI行为定位识别，精准定位标的买方和针对性触达获客

1.

实例：

某大健康货品，往细里说，落地时，运行层面，借助AI达成新注册用户量翻倍

• AI打电话：从机器人到真人感

• 真人语音，智能应答、用户流转

• AI培育转化：从粗放规模化到精准个性化

• 用户识别和个性化特征 + 规模化内容生产 = 个性化触达、拉升转化率

• 即时回复买方问题

• 筛选出高潜用户转接到销售

1.

实例

：百果园公司微信接入AI机器人，给用户自动打标签，精准营销

• AI买方营运和买方成功：从事后救火到事前预防

• 用AI构筑买方健康度看板，识别买方潜力和危机

• 用AI识别出买方意愿，在实际应用里，并且针对性做营运动作

实例：

亚马逊“预测性购物车挽回”

1.

五，从实践看，在实际应用里，实战方略：AI驱动组织变革

2.

1. 组织架构和协同模式：从科层制到智能网络

• 打破部门墙：AI驱动的跨部门事务流自动流转，换个角度看，减少层级协调成本。

• 敏捷化组织：AI辅助组建动态项目队伍，根据差事诉求自动匹配内外部资源。

• 虚拟协同：AI助手实时翻译、收束会议、分配差事，支撑全球队伍无缝协同。

1.

实例：

字节跳动依托飞书AI本领，达成“敏捷前台+强大中台”的组织模式

2.

2. 英才管控和员工体验：从准则化到千人千面

• 智能招聘：AI筛选简历、初面评核、预测岗位匹配度，减少偏见。

• 个性化演进：基于员工绩效、兴趣、本领缺口，从实践看，实操中，运行层面，AI推荐研习路径、项目机会，导师。

• 体验拉升：7×24小时AI助手解答HR问题、办理流程，落地时，推送个性化福利。

1.

实例：

联合利华AI招聘平台将初筛时间减少75%

2.

实例：

IBM Watson AI拆解员工资料，预测离职隐患准确率达95%，出色员工离职率降低10%

3.

3. 决策制度和资料驱动：从心得主导到人机协同

• 方略决策辅助：AI拆解海量业界资料，竞对动态，生成SWOT，情景推演，为高管提供“第二视角”。

• 营运决策实时化：AI监控业务指标，自动预警异常，推荐化解方案。

• 决策透明化：AI解释决策依据，拉升队伍对决策的信任和执行。

1.

实例：

亚马逊供给链AI实时预测诉求、精进库存，自动调整采购和物流规划，决策速度拉升数倍

2.

4. 学识管控和革新信念：从资讯孤岛到智慧涌现

• 学识沉淀：自动抓取项目文档、会议记录、邮件，构筑公司学识图谱。

• 学识激活：员工用自然语言提问，AI即时推送相关实例、规范、专家。

• 革新催化：AI拆解市场空白、技艺趋势，就一线经验说，换个角度看，落地时，生成革新点子，换个角度看，辅助研发测试。

1.

实例：

西门子开发“Siemens Assistant”集成于Teams，从实践看，全球29万员工可随时提问

2.

5. 绩效管控和反馈制度：从年度考核到持续赋能

• 实时绩效跟踪：聚合项目进度、买方反馈、代码提交等等多源资料，生成动态员工业绩看板。

• 客观反馈：AI拆解交流记录，提供改进建议，防止主观偏见。

• 面谈辅助：还原绩效面谈情境，预测员工反应，准备化解打法。

1.

实例：

Adobe推行OKR+AI，自动跟踪要害结果进展，经理实时看到队伍健康度，及时介入带练，替代传统年度评核。

2.

6. 领导力和组织本领：从指令者到规划者

• 领 导 者定位转型：从“将控”转向“规划”——规划人机协同流程、练就队伍AI素养、营造革新信念。

• 组织研习本领：AI加速学识循环，支援组织迅速复制成功心得，沉淀为SOP或者智能体。

• 信念练出：AI促成资料透明、试错容忍、持续研习的信念落地。

1.

实例：

平安集团设立“科技+管控”领导力项目，高管需亲自参与AI货品规划，将技艺思路融入方略决策。

2.

六、方略领导力：公司怎样落地AI——从蓝图到执行

3.

1. 设置合理的AI运用标的：评核公司的AI适用力

• 数智化程度

• 海量资料基础

• 员工数智化水平

• 业务AI化程度

1.

2. AI融入事务流

•

出色的事务结晶 = 清晰的流程规划+精准的AI指挥+人类的最终判断和创造力

•

公司落地AI的四个阶段

• 单点差事替代（“点”状运用）

• 事务流环节增强（“线”状运用）

• 端到端自动化（“面”状运用）

• 智能体驱动业务（“体”状运用）

1.

3. 高管队伍的AI协同制度

•

设立AI方略委员会，统筹资源和决策

•

定期AI方略复盘和调整

1.

4. 怎样拉升队伍的AI本领？

• 大处着眼、小处着手

◦ 切忌一下子整个大活儿

◦ 怎样定位切入点

▪ 充分具体、垂直

▪ AI成效可衡量

▪ 落地基础本领好

▪ 能迅速迭代

1.

碰头：

寻找第一个AI队伍运用突破口

• 明晰可用业务范围：合规隐患、安全底线

• 构筑正确的AI观

• 构筑安心的AI运用环境

• 设置合理的激励措施和考核办法

1.

实例：

某商业银行的"AI运用负面清单"

2.

七、方略工作坊：定制公司AI方略蓝图

3. 分组研讨：结合公司实际，绘制AI方略路线图。要害议题：

• 公司当前AI成熟度评核（认知/实战/方略维度）

• 识别AI可重构的核心业务和组织环节

• 设定未来12个月的AI方略标的和要害行动

1.

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博闻智咨询|刘彤烨老师