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AI助力问题分析与解决

在公司经营和职场事务中,问题拆解和破解本领是决定业务成败的核心竞争力。可是,传统的破解难题方式往往倚重个人心得和有限的资讯获取本领,导致拆解不够周全、执行不够精准,甚至错失最 佳解题打法。而AI技艺,格外是DeepSeek/AI的强大拆解和推理本领,为公司和个人带来了全新的问题破解方式。本课正是基于这一现实诉求,支援公司和参训者掌握AI赋能的高效问题拆解和破解办法。

授课时长
1天
授课方式
理论解说、视频体验、实例拆解、培训活动、分组碰头
建议人数
20–40 人
主讲
王志涛
课程编号
PX-T9943
AI助力问题分析与解决
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课程背景

在公司经营和职场事务中,问题拆解和破解本领是决定业务成败的核心竞争力。可是,传统的破解难题方式往往倚重个人心得和有限的资讯获取本领,导致拆解不够周全、执行不够精准,甚至错失最 佳解题打法。而AI技艺,格外是DeepSeek/AI的强大拆解和推理本领,为公司和个人带来了全新的问题破解方式。本课正是基于这一现实诉求,支援公司和参训者掌握AI赋能的高效问题拆解和破解办法。

课程收益

1.掌握AI赋能的系统化问题破解思路。运用独创的“Know&Can知能理论”,运行层面,从“认知(Know)”和“执行(Can)”两个维度构筑高效问题拆解轮廓,防止传统心得驱动的低效决策。深刻领会AI怎样还原人类认知进程并超越人脑局限,支援迅速获取学识、精进执行路径,拉升问题破解效率。

2.学会用AI叠加经典拆解抓手,拉升决策质量。掌握OWR拆解、3层路径法(FH/SH/TH)等等问题拆解拆机抓手,并学会怎样让 DeepSeek/AI 结合这些抓手开展深度拆解和方案生成。借助结构化提示词(RBTI法)精准将控AI输出,确保拆解结果具备高质量、可落地、符合业务诉求,防止“AI胡说八道”问题。

3.实战上手用AI破解真实商业问题。课程涉及市场拆解、竞品研究、革新机会识别等等核心业务情境,结合TRIZ、SCAMPER、六顶思索帽等等革新

4.练就AI时代的高效事务模式。从心得驱动→资料驱动:学会利用AI迅速获取业界趋势、竞品情报、市场资料,减少主观猜测。从线性思索→网状认知:借助AI的关联拆解本领,发现传统思路难以察觉的革新机会。从人工执行→人机协同:构筑“人类专家+AI智能推荐”的高效协同模式,拉升决策速度和准确性。

5.形成个人专属的AI问题破解风格。借助提示词射灯理论掌握怎样精准调控AI输出,换个角度看,让AI成为个人专属智囊团。

课程特色:

1.独创办法论和底层认知重构。课程以原创的"Know&Can知能理论"为核心轮廓,从认知(Know)和执行(Can)二元维度重构问题破解思路,支援参训者构筑AI时代的新型问题拆解范式。课程独创的RBTI提示词撰写法、3层路径拆解法等等抓手,形成完整的AI赋能问题破解办法论架构。

2.真实情境驱动的AI实战教学。课程突破传统理论教学,设置多个真实商业情境实例(市场拆解、竞品研究、革新方案生成等等),借助TRIZ、SCAMPER等等20+专精抓手和DeepSeek/AI的叠加运用教学,确保参训者掌握"抓手即用"的高阶本领。下午课程全部采用参训者真实业务问题展开实战训练。

3.认知科学和AI技艺的深度融合。深刻领会人类认知进程和AI思路制度的对应关系,借助"大脑认知进程-AI思索进程"对比演示,让参训者深度领会AI辅助决策的原理。

4. 结构化本领练就架构。从基础的MECE、OWR拆解抓手,到高阶的结构化提示词撰写,构筑了阶梯式本领练就轮廓。格外注重"可操作性"练就,借助FH/SH/TH三层次路径法等等具体技艺,将抽象的问题破解进程转化为准则化操作流程。

课程大纲

上午:认知重塑+DeepSeek/AI基础赋能

1.DeepSeek/AI天然适合开展问题拆解和破解

(1)深刻洞悉“问题到底是怎样被破解的”

①【实例】不同领域问题的破解方式是否有共通之处

②问题拆解和破解的底层理论认知:Know&Can理论(知·能理论)

-知的维度(Know):知道、学识

-能的维度(Can):可操作路径、办法论和结构化抓手、步骤化/分阶段落地方案

-Know&Can是认知和执行的二元平衡

(2)为何说DeepSeek/AI天然适合开展问题拆解和破解

①问题破解的核心要素:“学识获取”和“本领和执行”双维度

-2个测试搞明白破解难题的底层思路

-DeepSeek/AI的推演推理进程适配“学识获取”进程

②【实例】这个问题到底是怎样被破解的

③问题拆解和解的底层思路:4大种问题破解模式

(3)深刻洞悉大脑的认知进程对比DeepSeek/AI的思索进程

①【示例】大脑怎样接收、处理、存储和采用资讯的整个进程和AI思索进程是一致的

②用DeepSeek/AI完全可重现大脑的认知进程并且远远超越此进程

③【示例】DeepSeek/AI在问题拆解和破解领域的全流程运用

实例:一系列的示例/实例

抓手:Know&Can(知·能理论),DeepSeek/AI

2.怎样用DeepSeek/AI叠加传统的问题拆解和破解办法

(1)传统的破解难题的具体抓手和办法

①破解难题的管控在于找到要害的问题

②破解难题的2大经典抓手:MECE分类、OWR拆解(从下而上和从上而下法)

③咨询顾问到底是怎样破解难题的:怎样做到“真正的拆解”

④经典的问题破解5步法:找到真正的问题→收集资讯和情报→拆解和拆解问题→思索破解路径/办法→施行解题打法

⑤【实例】怎样找到真正问题/拆解问题用3层路径法/规划用于执行的“行动路径”

-详解破解难题/拆解问题的3层路径的运用办法:FH路径、SH路径、TH路径

(2)怎样让DeepSeek/AI叠加拆解抓手开展事务

①【示例】各领域拆解抓手的选项

②实战操练:叠加拆解抓手后的提示词/指令撰写办法

③怎样让怎样做到让DeepSeek/AI叠加拆解抓手后开展“真正的拆解”

实例:一系列的示例/实例

抓手:MECE、OWR法、DeepSeek/AI

下午:锁住真实业务情境+DeepSeek/AI高阶本领运用办法

3.真实业务情境问题拆解和破解实战:DeepSeek/AI高阶本领运用办法(上)

(1)想要“更具针对性、可落地的专精方案”就必须会结构化提示词撰写

①【实例】结构化提示词的2大保证:方案输出质量高+内容可控

②深刻领会系统化提示词RBTI法:为何这4项如此要害

(2)运用AI的高阶本领就体现在结构化提示词的撰写上

①运用AI的本领是慢变量,输出的结晶能够直接验证

②示例:用DeepSeek/AI辅助公司业界市场研究

-怎样用DeepSeek/AI辅助市场拆解

-怎样用DeepSeek/AI辅助市场趋势研究

-怎样用DeepSeek/AI辅助竞品拆解

(3)用DeepSeek/AI叠加拆解抓手完成那些看似不可能的差事

①【实例】DeepSeek/AI辅助公司寻找和识别革新机会/方案生成

-a.基于市场趋势的革新机会识别/方案生成

-b.基于买方诉求的革新机会识别/方案生成

-c.基于技艺演进的革新机会识别/方案生成

-d.基于竞争拆解的革新机会识别/方案生成

-e.基于护城河拆解的机会识别/方案生成

-f.基于蓝海方略的革新机会识别/方案生成

②【实例】DeepSeek/AI辅助公司寻找和识别革新机会/方案生成

-基于TRIZ拆解的革新概念生成/方案生成

-基于六顶思索帽的革新概念生成/方案生成

-基于联想链的革新概念生成/方案生成

-基于SCAMPER的革新概念生成/方案生成

实例:一系列的示例/实例

抓手:DeepSeek/AI、RBTI、TRIZ,联想链、SCAMPER

4.真实业务情境问题拆解和破解实战:DeepSeek/AI高阶本领运用办法(下)

(1)情境实战:你的真实业务情境中的问题为何

①梳理你的真实业务情境问题

②实战操练:用学到的办法本领开展真实业务情境问题拆解和破解

③拆解和分享:你叠加了什么抓手拆解和DeepSeek/AI本领拆解

④让DeepSeek/AI对解题打法开展有效性评价以及修正

(2)从结构化提示词到AI思路:提示词是一束束射灯

①数量:不多不少——太多了干扰+浪费。太少了不够用

②质量:精准/方向、角度——还包括形状,高度、强度、颜色、时间、动态、转动路径

③怎样形成自己运用DeepSeek/AI的套路、风格

实例:一系列的示例/实例

抓手:DeepSeek/AI、RBTI、具体业务情境等等

操练:情境实战(真实业务情境中的问题、用课上学到的办法本领开展实战操练)

5.重看问题拆解和破解的底层理论“Know&Can理论(知·能理论)”

(1)借助底层原理找办法:凡事从原理上看,办法就会源源持续

①问题拆解和破解的要害:怎样将“Know”深化+人类专家心得叠加AI智造推荐

②【实例】Know&Can理论(知·能理论)的要害在于掌握具体AI抓手运用

(2)课程收束:AI时代问题拆解和破解的三大转变

①从心得驱动转变到资料驱动

②从线性思索转变到网状认知

③从人工执行转变到人机协同

(3) AI演进展望+课程收束/大家的问题Q&A

抓手:“Know&Can”深化法+人类专家心得叠加AI法

实例:一系列的示例/实例

交流:疑难问题提问和解答

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博闻智咨询|王志涛老师

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公司主力员工。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。

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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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