AI内训热门课题 中高层管控/总监/经理 可定制大纲

AI赋能管理技能提升

AI赋能管控,将管人者从事务性事务解放…

授课时长
2天
授课方式
实战讲授/交流问答/实例拆解/实地碰头/还原训练
建议人数
20–40 人
主讲
王鏻
课程编号
PX-T7110
AI赋能管理技能提升
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课程背景

AI赋能管控,将管人者从事务性事务解放,

锁住方略、识人、激励、决策四大核心管控本领,达成降内耗、提效率、强队伍、准决策。

构筑AI管控思路,区分“AI做事务,管人者做人心和方略”

掌握标的管控、交流管控、英才管控、绩效复盘、隐患管控全情境AI抓手办法

学会准则化管控,一键生成管将控度、方案、谈话提纲、考核材料

搭建AI队伍管控闭环,炼就数智化高效管控模式

构筑AI队伍管控思路,分清AI可落地情境和管人者不可替代的价值

掌握AI诊断队伍现况、搭建队伍标的架构、规划团建和练就方案的实操办法

运用AI完成谈心交流、冲突调解、绩效激励、主力后备链建设全套事务

落地一套可长期复用的AI队伍管控流程、提示词模板和数智化管控抓手

AI赋能将队伍从死气沉沉调整到生机勃勃,怎样从一盘散沙调整到整齐有序

课程大纲

模块一:认知重构——AI时代管人者的本领转型

一、传统管人者三大痛点

1、琐事缠身:写制度,做报表、整理会议材料占用大量管控时间

2、管控粗放:标的拆解不清晰、英才评价凭感觉、复盘无资料支撑

3、交流低效:跨部门协调、员工谈心,绩效谈话准备耗时长

二、AI重塑管人者核心价值

1、减法:AI承接文案,统计、梳理、流程落地类重复事务

2、加法:管人者锁住方略判断、员工激励、队伍赋能、资源协调

三、AI管控运用边界和隐患管控

1、哪些管控事务适合AI,哪些绝 对不能交给AI(识人,情绪疏导、重大人事决策)

2、公司资料安全、员工隐私、AI内容校验规范

标杆实例:出色公司管人者AI提效真实落地实例

一、AI方略标的拆解落地

1、输入公司年度方略,AI自动拆解部门OKR、岗位KPI、分层差事

2、AI生成标的对齐会材料、责任分工表、时间甘特图

二、AI全流程绩效数智化管控

1、AI批量生成绩效考核表、评分维度、评价话术,绩效通知

2、员工绩效资料导入,AI自动完成绩效拆解、优劣员工画像、改进建议

三、AI绩效面谈抓手包

1、一键生成绩效面谈提纲、表扬话术、问题整改交流脚本

2、针对低绩效员工:AI输出带练方案、改进规划表

实战上手:实地导入部门指标,AI生成完整绩效方案

一、对内员工交流AI抓手

1、一对一谈心、激励谈话、批评交流、新人带出准则化AI话术模板

2、AI迅速撰写队伍通知、动员文案、团建方案、内部培训课件

二,跨部门协同AI提效

1、AI梳理跨部门诉求、冲突矛盾,输出协调方案和交流函

2、会议全流程AI赋能:议程、来由材料、纪要、行动项跟踪表自动生成

三、队伍资讯沉淀管控

1、AI汇总零散聊天记录、事务文档,形成队伍学识库、协同SOP

2、针对队伍管控难题,生成专属交流脚本

一、AI招聘和英才选拔

1、AI撰写岗位JD、面试题库、英才筛选评分准则

2、简历批量梳理、候选人优劣势自动提炼

二、AI员工练就和后备链搭建

1、根据岗位本领要求,AI生成员工培训规划、研习路径图

2、AI输出管人者带教指引、师徒带练清单

三、AI员工留存和激励管控

1、AI拆解员工离职隐患点,生成留人谈话方案、个性化激励方案

2、评优,表彰、晋升文案、晋升答辩带练材料一键生成

抓手实操:实地搭建本部门主力练就AI方案

一、AI辅助经营/管控科学决策

1、业务资料导入,AI多维度拆解、输出利弊对比、备选方案

2、项目隐患自动识别,生成隐患清单、化解预案

二、AI准则化管控复盘架构

1、月度/季度/项目复盘AI模板,自动提炼亮点,问题、改进措施

2、AI生成管控复盘呈报PPT轮廓、资料拆解图表文案

三、AI管将控度架构搭建

1、迅速草拟部门管将控度、流程规范、审批规则

2、部门AI管控推行落地步骤,化解员工抵触、不会采用等等问题

实地答疑、小组结晶展示、配套资料发放

行动研习:队伍成长变形记(体验队伍演进进程中的身份变化)

实地实战:各管人者提出自身队伍难题,实地AI输出解题打法

行动研习:队伍默契配合,小组分享队伍生存的底层推演

即落地的协同行动”,并公开承诺;

老师简介

Introduction to lecturers

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博闻智咨询|王鏻老师

适合谁听

中高层管控/总监/经理。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。

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