AI赋能：AI原生组织实战赋能工作坊

引言：我们正经历的，不是抓手的简单叠加，而是自蒸汽机、电力、资讯化之后，第四次彻底的组织范式革命。AI原生组织，具体来看，意味着智慧从稀缺品变为基础设施，就一线经验说，组织的核心竞争力将重新定义。

导入：AI的颠覆性力量，换个角度看，引入大模型的潜力

降本增效：让AI接管重复性和流程性差事

迅速产出：内容/报告/创意的“时薪”革命——从“熬一夜”到“改10分钟”

智能决策：告别“我以为”，拥抱“资料说”——AI驱动的业务洞察

一、认知跃迁：推演推理的范式颠覆

1. 开场震撼Demo

• 从“概率预测”到“推演推理”的突破。

1. 认知升级

• AI的本质：从概率模型到认知突破

• 超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移

1. 多模态：Seedance2.0核心认知和本领突破

• Seedance2.0的突破

• Seedance2.0核心本领

二、情境重构：AI渗透个人效率和公司决策的作战地图

1. 大模型迅速演进的要害

2. AI融合趋势

3. 个人效率革命

• 内容创作：AI写作/规划/代码生成

• 学识管控：智能摘要/跨语言翻译

1. 公司机遇

• 内容生产：公文，营销、视频脚本、合同生成——从“催稿”到“改稿”

• 资料拆解：BI洞察、报表自动化，智能问答——Excel不行的，AI行

• 会议管控：会议记录、行动项追踪，自动纪要生成——开完会，纪要已发群

• 决策支持：市场拆解、竞品对比、买方画像提取——用AI做方略参谋

引言：和AI高手的真正差距不在抓手本身，而在人机协同的指挥素养。学完此讲，运行层面，AI将从盲目试错的玩具，实操中，进化为指哪打哪的精密外脑。

一、驾驭AI的核心：提示词工程架构

1. 黄金法则： 明晰性、结构化，运行层面，定位设定。

2. 揭秘提示词冠 军的万 能公式

• 万 能公式：CO-STAR

1. 进阶招数

• 零样本/少样本研习

• 进阶指令

二、AI赋能核心办公情境——材料写作

1. 规章制度草案生成和迭代

• 重点：破解条款疏漏、推演矛盾、合规性不足导致的拟定难题

• 招数：业界规范智能植入+条款推演自动校验+合规隐患实时预警

1. 合同审核和生成：法律条款拆解引擎

• 重点：隐患条款识别、履约节点可视化、自动修订建议

• 招数：评核隐患点识别潜在问题+撰写有利条款

• 实操上手：撰写一个劳务合同

二、AI赋能核心办公情境——呈报

1. 智能PPT生成——突破创作瓶颈

• 重点：破解推演断裂、资料缺失导致的创作停滞

• 招数：内容断层智能填充+资讯密度精准调控+演说剧本自动化

• 实操上手：写一个事务收束PPT

1. PPT页面文字太多——要害词提炼呈现

• 重点：提取要害资讯，增加可信度

• 招数：AI萃取主题和要害资讯+视觉化呈现+交互增强

• 实操上手：1分钟将文字转成图表

1. PPT图太丑还不能删——精进呈现质感

• 重点：精进视觉呈现，保留核心资讯

• 招数：AI 辅助美化 + 资讯锁住强化

• 实操上手：3 分钟让普通图片变专精配图

1. AI助力呈报讲出彩

• 重点：破解内容枯燥难题，抓住听众前3分钟

• 招数：对齐领导标的·先讲结果·再讲亮点·最后讲资料 + SCQA模型

• 大厂实例：微软内部呈报者怎样用AI预演听众反应

• 实战上手：规划一段让CEO印象深刻的开场白

二、AI赋能核心办公情境——资料拆解和决策支持

1. AI迅速高效生成资料报告

• 重点：破解 HR 资料整合繁琐、报告产出慢、资料洞察不纵深的难题

• 招数：AI 自动整合HR 资料 + 智能生成可视化报表 + 深度挖掘资料关联

1. 买方反馈量大难拆解？——AI 高效拆解反馈资料

• 重点：破解反馈资料繁杂、核心诉求难提炼拆解难题

• 招数： AI 智能提取要害诉求点 + 多维度情感倾向深度研判

1. AI预测明年销量

• 重点：掌握基础预测思路，领会市场动态、历史资料。

• 招数：以过往成功预测实例为蓝本，AI辅助构筑简单预测模型

• 实战上手：给定某公司过去5年销量，落地时，执行层面，AI输出明年趋势预测+行动建议

引言：AI不是替代人，而是替代“定位中的重复差事”。未来的组织是“人+智能体”的混合舰队。本讲提供办法论，带出各部门自我诊断和重构。

一、学识管控和协同

1. 学识库核心价值

• 拉升效率，降低成本——别让员工重复发明轮子

• 弥补专精领域学识不足——专家走了，心得还在

• 拉升回复准确性——客服/售后不再“凭感觉”

• 破解大模型幻觉问题——给AI一本教材，它就不会瞎编

1. 学识库构筑

• 重点：怎样规划符合公司诉求的学识库轮廓

• 招数：深度调研业务链路和学识采用情境 → 规划分类架构

• 实战上手：为所在部门规划学识库分类轮廓和内容规划表

二、智能体（Agent）——炼就部门级“数字员工”

1. 智能体(Agent）的核心模块

• 感知、规划、记忆、抓手、行动

1. 主要平台

• 国外平台：N8N， LangChain，OpenClaw

• 国内平台：扣子(Coze)，Dify、秒哒

1. 智能体运用情境

• 销售利用 AI获客

• 智能客服交流

• 数字人员工

• 公司协同、业务流

引言：效能和隐患并存。在拥抱变革的同时，必须筑牢安全防线。

一、大模型技艺盲点和隐患预警

1. 资料安全隐患：

• 实例拆解：某研究所资料泄露经过（借助AI导致规划泄露）

• 敏感资讯识别和防护：买方资料、财务资讯、核心技艺文档

1. 合规和法律隐患：

• 实例拆解：采用Deepseek生成虚假实例

• 学识产权隐患：AI生成内容的版权归属和侵权认定

• 业界合规要求：金融、医疗、政务等等业界的特殊监管政策

1. 模型和输出隐患：

• 幻觉（Hallucination）问题：错误资讯的生成和辨别

• 偏见和歧视：训练资料偏差导致的输出问题

• 提示词注入（Prompt Injection）攻击和防范

二，就一线经验说，AI演进和未来

1. AI走出屏幕进入物理世界

• 具身智能：机器人、自动驾驶，实操中，智能工厂

1. 机器智能+

• 不是“AI替代人”，换个角度看，是“AI + 人 = 新物种”

1. 终局思索

• 课程不是结束，运行层面，具体来看，是开始

• 行动号召：下周一开始，在实际应用里，挑一件你重复做了3年的事，让AI替你干

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|雷曼老师