课程背景
AI已经成为越来越多管人者的日常事务抓手，但“会用AI”并不等于“会用AI破解管控问题”。很多管人者在实际运用中仍面临：
情境结合难：知道AI能写材料、做收束，却不知道怎样和决策、标的管控、队伍协同、员工带练等等管控事务结合。
协同成效差：习惯用一句话让AI写方案、做拆解，缺少管控标的、业务来由等等有效输入，也不会借助追问和迭代拉升结果。
抓手选项难：AI抓手越来越多，不知道不同管控差事怎样选；面对智能体，又容易觉得复杂、研习成本高。
针对这些问题，本课不以“研习更多抓手”为标的，而是围绕“怎样让AI真正进入管控事务”规划完整路径：定位AI管控运用情境 → 掌握AI对话协同本领 → 管控要害情境AI实战 → 用智能体将单点提效升级为管控事务流。
课程强调管控实例驱动、办法贯穿、情境实操、实地产出。借助培训，参训者实地即可产出10+个拿来即用的AI管控提示词模板、管控拆解和交流话术批量生成模板、AI管控智能体/事务流等等，支援AI真正成为管人者的“超级外脑”。
课程收益
• 构筑管人者AI本领地图，明晰AI运用边界
• 看懂AI赋能决策和队伍管控的典型实践，找到适合AI介入的真实管控差事
• 掌握多种提示词办法和要则，让AI产出更符合要求的结果
• 用AI辅助员工带练、绩效反馈和英才演进
• 用AI辅助决策、规划和标的差事拆解
• 掌握会议、学识库、项目管控和差事跟进等等管控智能体运用
• 带走10+个提示词模板、AI助手、批量生成模板，智能体
•
形成个人AI运用清单和30天行动规划
1.
【课程对象】
中高层管人者
课程大纲
2.
引言
3.
1. AI时代我们面临的不只是技艺挑战，更是人心挑战
4.
破冰碰头：
在你的队伍中，你观察到了哪些对AI的“明波”和“暗涌”？（积极拥抱 vs 沉默焦虑 vs 过度倚重）
5.
2. 课程标的对齐
• 管人者怎样用AI提效
• 怎样赋能队伍驾驭AI
1.
一、AI时代，管人者的新定位和新挑战
2.
1. 员工“AI恐慌症”的三大根源
• 价值感丧失
• 本领焦虑
• 将控感剥夺
1.
碰头：
某科技公司资深资料拆解师，在引入AI抓手后，绩效不升反降，事务热情全无。请分组碰头这背后的主要原因都有哪些；你作为TA的经理，能够做什么？
2.
2. 管人者的新课题
• 从“心得驱动”到“资料+智能驱动”
• 从“差事分配者”到“心理疏导者”
• 从“事务型管控”到“赋能型管控”
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.
3. 重塑AI认知：构筑队伍的“副驾驶”共识
• 误区一：AI = 替代者 → 真相：AI是本领放大器（“外脑+手脚”）
• 误区二：AI = 正确答案 → 真相：AI是“提案者”，运行层面，人是“终审官”
• 误区三：AI = 全知全能 → 真相：AI需要人类的“喂养”和“训练”
1.
分组脑暴：
现在的队伍事务，哪些AI能够支持、哪些需要人的介入？
2.
4. 管人者的新本领模型：AI领导力
• 认知本领：领会AI边界，辨别真伪趋势
• 实战方略：AI赋能管控实战情境
• 方略领导力：赋能队伍、设定规则、驱动转型
1.
二、认知升级：AI基础认知到商业运用全景
2.
1. AI演进的三个阶段
• 自然语言处理、领会
• 机器研习和建模
• 大模型和AIGC、Agent
1.
2. AI演进趋势
• 从提效率到提业绩
• 从对话到事务流
1.
3. AI运用全景
• AI在管控事务中运用全景
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），运行层面，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"
，往细里说，集成到Microsoft Teams中。全球29万名员工能够随时用口语提问，具体来看，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，执行层面，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，HR等等部门部署了数千个RPA机器人，落地时，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），从实践看，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%
1.
• 绝 对红线
• 资料安全
• 买方隐私保护
• 合规底线
1.
实例：
因不当采用AI导致买方资讯泄露或者不当宣传的实例，强调合规意义
2.
3.
四、精准交流：和AI协同的提示词艺术
4.
1. 提示词核心公式：定位+差事+来由+输出
•
何为提示词
• AI大模型的基本原理：提示词为王
•
提示词几大要则
• 给AI人设或者情境
• 给 AI 明晰的差事，包括标的，受众群体，具体要求
• 给 AI充足的“弹药”（上下文投喂）
• 给AI明晰的输出格式
•
提示词模板：CRIS轮廓 - 定位+差事+来由+输出
1.
实操操练：
运用CRIS，换个角度看，针对某个绩效不及预期员工，就一线经验说，生成绩效面谈话术
2.
2. 链式思索（
CoT）：从单点问题到思路轮廓
• 何为链式思索
• 为何要用链式思索？
• 减少幻觉
• 拉升复杂问题解答质量
• 透明化决策进程
• 怎样在业界情境中运用？
• CRIS轮廓+分解步骤
1.
实操操练：
运用链式思索，升级上述操练中的绩效面谈话术
2.
3. 和AI展开多轮对话
•
为何需要和AI多轮对话
•
怎样展开多轮对话
• 调整类：校准AI的领会偏差
• 追问类：追问为何，要害原因，执行动作等等
• 挑战类：永远不要复制粘贴AI给的第一个答案
1.
实操操练：
运用多轮对话，升级和校准刚刚生成的绩效面谈话术
2.
4. 多定位还原：生成多角度打法
• 何为多定位还原？
• 为何要用多定位还原？
• 打破思路定式
• 生成多样化打法
• 预演现实挑战
• 怎样在业界情境中运用？
• CRIS轮廓+分配定位+定位主张
1.
实操操练：
运用多定位还原，针对5种不同类型的买方，往细里说，具体来看，实操中，升级刚刚生成的绩效面谈话术
2.
5. 提示词新玩法：让AI提问、先发散再锁住
3.
6. 提示词无法破解的问题
• AI味儿
•
幻觉-资讯校准、合规性校验
1.
四、实战赋能：AI在核心管控情境中的运用和上手
2.
1. AI赋能领导力：教练技艺和绩效反馈实战
•
情境一：怎样和害怕被替代的主力员工谈话？
• AI辅助准备
• 利用多定位还原，让AI担当该员工，预演谈话进程，生成化解打法
• 教练式谈话轮廓
• 共情和认可
• 重塑价值
• 共同拟定演进规划
1.
Role Play：
两人一组，运用上述轮廓，开展谈话还原，标的是消除员工恐慌、树立运用AI的信心并且有具体规划。
•
情境二：怎样批评一个过度倚重AI、导致错误百出的部属？
• AI辅助诊断
• 让AI拆解错误报告，提供几种不同的反馈话术
• 绩效反馈谈话轮廓（SBI反馈模型+带出反思）
• 陈述事实和影响
• 探寻原因和动机
• 带出反思和共识、行动
1.
Role Play：
两人一组，运用上述轮廓，开展谈话还原，标的是让员工意识到问题、不影响运用AI的热情，并且有具体规划。
2.
讲师演示&参训者实操：
1.
运用大模型，运行层面，搭建还原谈话AI助手
2.
运用飞书多维表格，就一线经验说，具体来看，搭建批量生成谈话话术的AI模板
3.
用WorkBuddy，搭建员工带练智能体和Skill
1.
2. AI赋能规划和决策
•
市场拆解和方略洞察
• 迅速生成SWOT、PEST拆解轮廓和初稿
• 还原竞争对手的潜在打法，开展推演
•
标的、打法、行动拟定和拆解
• 基于公司方略，利用AI开展队伍OKR脑暴和对齐
• 将模糊标的转化为可衡量的要害结果、打法、行动
•
项目方案拟定和隐患评核
• 针对新项目，生成多套备选行动方案
• 对每个方案开展潜在隐患评核，并拟定预案
1.
讲师演示&参训者实操：
1.
运用飞书多维表格，搭建批量标的拆解的模板
2.
运用WorkBuddy，搭建标的拆解本领（SKill）
1.
3. AI赋能组织和交流
•
高效会议管控
• 会前：一键生成会议议程
• 会中：实时转录，提炼核心论点和待办事项
• 会后：生成结构清晰的会议纪要和行动规划
•
精准商务交流
• 邮件/报告撰写：迅速生成初稿、精进语气、调整风格
• 向上呈报：将复杂事务提炼为高管关注的“一页纸”摘要
• 跨部门协同：起草清晰、得体的协同请求函
1.
讲师演示&参训者实操：
1.
运用WorkBuddy，搭建会议管控智能体（会议纪要-带跟进事项-到期提醒-约日历等等）、公司内部学识问答智能体
2.
运用大模型，搭建邮件、报告生成AI助手
1.
4. AI赋能将控和复盘
•
项目进度监控和报告
• 自动整合各方进度更新，运行层面，生成项目周报/月报
• 识别项目隐患点，并发出预警提示
•
资料解读和复盘
• 拆解资料趋势、发现异常点
• 辅助项目复盘、开展心得收束和形成SOP
1.
讲师演示&参训者实操：
1.
运用WorkBuddy，搭建资料拆解本领（SKill）和动态更新资料看板
2.
运用飞书，搭建项目跟进和进度预警
1.
2.
五、方略领导力：炼就一支“AI-ready”的高效队伍
3.
1. 诊断队伍：你的队伍处于AI运用的哪个阶段？
•
单点试验期
•
架构化建设期
•
流程精进期
•
智能化深化期
1.
碰头：
评核我们队伍的现况，并找到第一个“AI运用突破口”（准则：情境具体、成效可衡量、基础好、能迅速迭代）
2.
2. 拟定规则：明晰队伍的“AI运用负面清单”和“安全底线”
•
哪些事必须人做？
•
哪些事能够AI做？
•
怎样构筑队伍内部的“AI内容校准”制度？
1.
碰头：
针对上面碰头的具体情境，怎样拟定AI运用规则
2.
3. 赋能队伍：怎样拉升全员AI本领？
•
构筑分享制度：每周一个“AI运用小妙招”分享会
•
构筑安心环境：鼓励尝试，包容因AI抓手探索导致的“非要则性”错误
•
激励和考核：将“有效利用AI拉升事务效能”纳入绩效评价的加分项
1.
六、行动seminar
2.
《我的AI赋能管控行动规划》填写和分享、点评
•
个人提效：在未来30天，我将在哪3个具体差事中用AI提效？
•
队伍赋能：我将怎样开好一次队伍AI共识会？我将和哪位员工开展一次AI相关的带练谈话？
•
规则建设：我们队伍的第一条“AI运用小规矩”为何？
1.
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|刘彤烨老师
适合谁听
这些问题。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。