课程背景
多数公司员工已经接触甚至日常采用AI抓手，但“用得上”和“用得好”之间仍存在明显落差：采用停留在零散问答和内容润色，差事交代不清导致结果反复返工，实操中，生成内容不敢直接采用又说不清问题出在哪里，落地时，个别人摸索出的有效用法留在个人手里，无法在队伍内复用。表面上看是抓手熟练度问题，实质是缺少一套将事务差事交给AI的办法——不会判断哪些差事适合AI介入，不会将模糊的事务诉求讲清楚，不会查验和修正AI输出，也没有将一次成功操作沉淀为可重复采用的办公流程。
本课不以单一软件教学为主，而是围绕员工高频办公差事，支援参训者构筑“差事识别→清晰交办→结果验收→模板沉淀”的完整事务办法。课程内容按照差事类型组织，覆盖文档写作、资讯处理、资料整理等等高频办公情境，使不同业界、不同职能岗位的参训者都能够对照自身事务找到运用落点。
课程收益
1. 识别岗位中的AI提效机会：
梳理自身事务流程中的高频差事，判断“能做、值得做、暂时不能做”的边界，识别值得优先尝试的运用情境。
2. 掌握通用的差事交办办法：
将模糊事务诉求转化为差事标的、业务来由、参考材料、输出要求和查验准则明晰的可执行差事，减少反复交流和结果返工。
3. 掌握高频办公情境的AI协同办法：
能够在文档写作、资讯处理、资料整理等等典型差事中，选项合适的协同方式完成实际事务。
4. 构筑AI结果审查和修正习惯：
识别事实错误、推演缺口和资料偏差，形成“生成→审查→修正→确认”的事务方式，明晰人工判断和责任边界。
5. 形成个人岗位AI提效差事清单：
结合自身岗位筛选可落地差事，明晰差事价值、隐患边界和推进优先级，并完成一个可重复采用的AI办公差事模板。
课程大纲
一、AI正在改变的不是办公软件，而是差事完成方式
1. 从搜索问答到阅读、拆解、生成和执行的本领扩展
2. AI适合承担的四类事务：生成、整理、拆解、辅助判断
3. AI办公提效的核心：减少低价值操作，具体来看，保留高价值判断
二、判断一项差事是否适合交给AI
1. 看差事是否高频、重复、规则相对明晰
2. 看输入材料是否能够获得并清晰描述
3. 看输出结果是否能够查验和验收
4. 区分“能做，值得做、暂时不能做”
三、从岗位职责中寻找AI运用机会
1. 按照事务流程拆解差事，而不是罗列抓手功能
2. 识别耗时、返工、资讯分散和重复交流环节
3. 初步形成个人岗位AI差事候选清单
课堂操练：梳理本人一周内重复出现的办公差事，筛选三个AI候选情境。
一、为何AI经常“回答得对，但不能直接用”
1. 事务诉求模糊，差事标的不明晰
2. 缺少业务来由和参考材料
3. 没有规定输出格式和验收准则
4. 一次交办包含过多差事，导致结果失控
二、AI差事交办的五个核心要素
1. 差事标的：最终要破解什么问题
2. 业务来由：谁采用、在什么情境采用
3. 参考材料：依据哪些文件、资料和规则
4. 输出要求：结构、格式、语气和颗粒度
5. 查验准则：哪些内容必须核对和确认
三、从模糊要求到可执行差事
1. 将复杂事务拆成多个连续步骤
2. 资讯不足时让AI先提问、再执行
3. 先生成轮廓，再渐次补充和修正
4. 用样例，模板和反例稳定输出结果
课堂实操：将一句模糊办公诉求改写为五要素明晰的可执行差事，并对AI结果开展两轮修正。
一，AI参与文档写作的正确位置
1. 优先生成结构轮廓，再渐次形成可用成稿
2. 基于已有材料提炼看法和组织结构
3. 根据对象、情境和目的调整表述方式
4. 保留事实核对和业务判断的人工确认环节
二、常见文档差事的协同办法
1. 通知、邮件、收束等等日常事务文档的迅速起草
2. 方案轮廓、制度说明等等结构化材料的分步生成
3. 同一内容的精简，扩展和多版本改写
4. 从会议记录、聊天记录生成庄重材料
三、拉升文档质量的查验办法
1. 查验事实依据和要害数字
2. 查验推演结构和前后口径
3. 识别空话、套话和过度承诺
4. 区分AI表述精进和业务内容补写
实例实操：将一组零散事务记录整理为结构完整、可提交的事务呈报。
一、从“让AI收束”升级为带标的的资讯处理
1. 明晰阅读目的和关注重点
2. 提取结论、依据、隐患和待确认事项
3. 区分原文事实、作者看法和AI推断
4. 对长材料开展分段处理和交叉核验
二、高频资讯处理差事
1. 长文档迅速阅读和要点提取
2. 多份材料对比和差异识别
3. 政策，制度和业务规则的条目化整理
4. 访谈记录，会议纪要和反馈意见的主题归类
三、将零散资料转化为可复用学识
1. 将资讯整理为问答、表格和查验清单
2. 构筑个人常用资料和模板库
3. 判断何时需要升级为部门级学识库
4. 防止将未经核实的AI内容沉淀为学识
实例实操：对多份材料开展对比，输出差异项、影响判断和待确认问题。
一、AI能够参与哪些资料事务
1. 字段领会、分类归并和格式整理
2. 资料异常、缺失值和口径问题识别
3. 趋势、结构和差异拆解
4. 图表建议、结论提炼和呈报表述
二、让AI正确领会资料差事
1. 说明字段含义、统计口径和时间范围
2. 区分资料事实、拆解结论和原因推测
3. 先查验资料质量，再开展业务拆解
4. 要求AI给出计算口径、要害步骤和核对依据
三、从资料结果到管控呈报
1. 提炼要害变化和异常指标
2. 区分现象描述、原因拆解和行动建议
3. 面向不同管控对象调整呈报颗粒度
4. 对要害数字开展人工复算和确认
实例实操：基于样例业务资料完成异常识别、结论提炼和管控摘要。
一、AI输出为何必须经过人工验收
1. 常见失效模式：编造，遗漏、误解和过度推断
2. 高隐患内容：数字、政策、合同和对外承诺
3. 明晰AI生成、人工确认和最终责任的分工
二、将一次成功操作沉淀为可复用流程
1. 按照差事交办五要素固化差事说明和输出模板
2. 将复杂差事拆成连续步骤，明晰每一步的输入、输出和人工确认点
3. 记录常见错误和对应的修正规则
4. 判断何时值得升级为模板库、学识库或者智能助手
三、形成个人岗位AI提效差事清单
1. 按照差事价值、采用频率和施行难度排序
2. 标注资料隐患、审批要求和人工确认点
3. 选项一个情境固化为可重复采用的差事模板
4. 拟定课后第 一周的运用行动规划
课堂操练：完成个人岗位AI提效差事清单初稿，并选项一个情境固化差事模板。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|闫波老师
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公司职能部门员工、业务主力、基层以及中层管人人员。。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。