课程背景
中国500强公司已站在新的历史起点。面对复杂多变的外部环境、多业界协同演进的内在诉求、以及以机器智能为核心的新一轮科技革命,怎样在"500强"基础上达成方略突围,成为摆在集团董事会和核心高管面前的核心命题。本课立足多业界集团公司的共性挑战,系统拆解新质出产力和AI技艺为公司方略决策赋能的路径和办法,助力高层决策者在变局中把握先机。
课程收益
【课程标的】
1. 深刻领会新质出产力和AI技艺演进的方略意涵,把握时代机遇
2. 构筑数智化方略思路轮廓,学会用AI抓手重塑方略决策流程
3. 掌握多业界集团数智化协同的核心办法论
4. 借鉴中国500强以及业界标杆公司的AI赋能实践,拟定切实可行的方略突围路径
【参训者收益】
• 深刻领会新质出产力和AI技艺怎样重塑业界格局
• 掌握AI赋能方略决策的核心办法论
• 获得多业界集团数智化转型的实战抓手箱
• 形成可落地的高管AI行动规划
课程大纲
一、从"做大"到"做强":500强公司的方略拐点
1. 中国500强公司的演进瓶颈和增长陷阱
2. 新质出产力:国家方略和业界机遇的深度解读
3. "500强后"公司方略突围的核心推演
二、AI技艺演进和业界变革
1. 生成式AI:从抓手到生产力的范式革命
2. AI技艺演进的三大趋势以及其商业影响
3. 全球和中国AI业界布局:竞争格局和机会窗口
三、宏观环境洞察:变局中的危和机
1. 国际局势:百年变局加速演进下的公司经营环境
2. 政策走向:"机器智能+"和"资料要素×"方略机遇
3. 业界机会:哪些赛道正在诞生新质出产力
一、数智化方略的底层推演
1. 从资讯化到智能化:公司数智化成熟度评核轮廓
2. 资料要素:释放AI生产力的核心资产
3. 数智化方略和业务方略的深度融合
二、AI赋能公司方略决策的七力模型
1. 洞察力:AI驱动的市场和竞争情报拆解
2. 预测力:情景规划和趋势预判
3. 决策力:资料驱动的方略决策制度
4. 组织力:数智化组织本领构筑
5. 协同力:业界链和生态协同
6. 革新力:AI驱动的货品和服务革新
7. 风控力:AI赋能的隐患预警和治理
三、实例洞见:标杆公司怎样用AI重塑方略
1. 中国500强公司的AI方略布局和实践
2. 多业界集团数智化协同的成功心得
3. 新兴业界和传统业界AI赋能路径对比
一、方略引领:AI和公司方略的深度绑定
1. 怎样将AI本领纳入公司方略顶层规划
2. 董事会视角:AI投资决策和价值评核轮廓
3. 资源配置优先级:哪些情境优先AI化
二、情境突破:AI赋能的核心运用情境
1. 智能研发和货品革新:AI驱动的新品开发
2. 智能制造和供给链:拉升效率和降低成本
3. 智能营销和买方服务:洞察用户和精准营运
4. 智能决策和隐患管控:资料驱动的方略执行
三、生态扩展:跨业界协同和价值创造
1. 集团内部资料资产的整合和共享制度
2. 跨业界AI运用情境的挖掘和协同
3. 构筑资料驱动的业界生态协同平台
一、本领构筑:从高管到组织的AI转型
1. 高管AI素养:方略决策者的AI思路训练
2. 组织变革:构筑适应AI时代的敏捷组织架构
3. 英才架构:练就和引进AI方略英才
二、隐患治理:AI时代的方略隐患管控
1. AI治理轮廓:合规、伦理和安全
2. 技艺隐患和决策隐患:AI辅助决策的边界
3. 中国情境下的AI治理特殊性
三、行动路径:方略落地的要害里程碑
1. 90天高管AI行动规划拟定
2. 方略优先级排序和资源投入规划
3. 变革制度:怎样在大型组织中促成AI信念
收束和答疑
一、课程精华回顾
1. 500强公司方略突围的核心公式
2. AI赋能方略决策的三阶段路径
3. 多业界协同数智化顶层规划要点
二、高管圆桌研讨:AI方略机遇共创
三、Q&A开放式交流
说明1:本课可根据公司实际诉求,调整AI赋能实例和权重
说明2:课程中涉及的具体实例都来自项目实践和业界研究
说明3:高管圆桌研讨环节可根据需要定制公司专属议题
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|焦波老师
适合谁听
• 集团董事会成员 • 各业界板块总经理 • 核心高管队伍 课程特点 • 立足500强公司高管视角、注重方略高度和实操深度并重 • 深度结合多业界集团特点、提供跨板块协同的数智化洞见 • 融合最 新AI技艺趋势和国内头部公司转型实践 • 交流式研讨:结合公司实际情境、实地共创方略路径 授课时长 1天(6小时/天) 公司收益 • 明晰AI时代公司数智化方略突围的方向和路径 • 构筑以资料驱动为核心的方略决策制度 • 掌握多业界协同数智化的顶层规划办法 • 练就具备AI方略思路的高管领导队伍。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。
