课程背景
AI正在重塑组织的生产方式：重复性执行事务被大量接管，而决策质量和资源调配本领成为管人者新的价值锚点。会用的队伍和不会用的队伍，人效差距已达数倍，并且仍在拉大。
多数非技艺管人者对AI的认知停留在“聊天抓手”，既不清楚AI的本领边界，也不知道怎样将AI嵌入决策、派活、验收等等日常管控动作，导致组织买了抓手却用不出价值。
本课不讲技艺原理，专讲管控动作：基于96亿大型项目交付中的人机协同实践，支援非技艺管人者构筑AI时代的决策办法和派活架构，将AI真正变成组织的人效杠杆。
课程收益
1. 构筑对AI本领边界的准确认知，知道什么该交给AI，什么必须人来把关。
2. 掌握AI辅助决策的情境和办法，拉升决策的速度和质量。
3. 掌握用AI派活的差事分解、人机分工和验收办法，达成队伍人效跃升。
4. 掌握队伍AI化的落地动作和变革管控要点，带动全员会用、用好。
课程大纲
实例引入：同样规模的两个队伍，为何人效差了4倍
第 一讲：管人者为何要懂AI
一、AI的本领边界
1. AI擅长什么：生成、收束、检索、模式识别
2. AI不擅长什么：担责、跨部门博弈、隐性心得判断
3. 人机分工的基本公式：AI干活，人把关
二，人效10倍的杠杆在哪
1. 第 一层杠杆：个人提效——写，读、算的自动化
2. 第二层杠杆：流程提效——将AI嵌入事务流
3. 第三层杠杆：组织提效——智能体承担准则化岗位事务
小组研讨：我们队伍的时间都花在了哪里（10min）
三、管人者的常见误区
1. 误区一：将AI当年轻人的玩具
2. 误区二：追求一步到位的全自动
3. 误区三：只考核抓手采用率，不考核业务结果
次讲：用AI做决策
一、从资料到洞察
1. 让AI读报表：经营资料的迅速摘要和异常提示
2. 让AI做比较：多方案，多周期的交叉对比
3. 让AI写初稿：决策报告的结构化生成
二、AI辅助决策的典型情境
1. 例行决策：预算偏差、进度预警、隐患清单
2. 方案比选：AI生成备选方案和利弊拆解
3. 应急决策：突发情况下的资讯迅速汇集
实战上手：用AI完成一份月度经营拆解的决策摘要（20min）
三，判断AI输出的对错
1. 三问法：资料来源、推演链条、结论边界
2. 交叉验证：多模型，多口径相互印证
3. 责任兜底：AI建议、人来拍板
三讲：用AI派活
一、差事分解和分派
1. 差事的AI适配度评核：能不能交给AI
2. 差事说明书：标的、口径、样例、验收准则
3. 提示词即差事书：让AI一次听懂诉求
二、人机协同的分工规划
1. 三种模式：AI起草人精修、人起草AI完善，AI执行人抽检
2. 队伍内的人机流水线规划
3. 和智能体的协同：将重复岗位事务交给数字员工
实战上手：为一个真实事务差事编写AI差事书（15min）
三、绩效和验收
1. 验收准则前置：先定义“什么叫做好”
2. 抽检制度：按照比例复核AI产出
3. 将人效增量计入队伍绩效
四讲：队伍AI化的管控动作
一、激活全员
1. 从一把手开始：管人者先示范
2. 情境大赛和心得分享会
3. 提示词资产库：队伍共同的学识沉淀
实例分享：某公司90天全员AI激活的节奏规划
二、典型情境事务流
1. 管人者的高频事务流：周报、呈报、复盘
2. 队伍的高频事务流：文档、资料、买方响应
3. 事务流改造三步：拆解、嵌入、固化
三、变革管控
1. 化解焦虑：明晰“AI提效不等于裁员”
2. 先用先得：激励制度的规划
3. 底线共识：资料安全和输出审核
课后研讨：参训者实例拆解和答疑
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|黄谊江老师
适合谁听
非技艺来由的中高层管人者、部门经理、队伍负责人。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。