4006-900-901

AI战略转型:拥抱智能技术,重构企业业务增长模型

参加对象:1. 企业董事会成员、高级管理层(CEO/COO/CTO/生产副总/事业部负责人); 2. 数字化转型、IT部门负责人及核心骨干、AI项目负责人及成员; 3. 营销、生产、研发、供应链、质量、设备等业务条线负责人及核心骨干; 4. 创新业务负责人及企业战略规划、运营优化、流程再造的管理人员。
课程费用:电话咨询
授课天数:2天
授课形式:内训
联系电话:4006-900-901 / 17717312667(小威)

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课程背景  COURSE BACKGROUND

      在全球人工智能技术加速突破与产业智能化浪潮交汇的背景下,企业正经历一场由“数字化”向“智能化”的深刻跃迁。以大模型、生成式AI、智能体为代表的AI技术正走向产业一线,重塑研发、生产、供应链、营销、服务等全价值链。外部环境上,竞争对手通过AI生态快速构建差异化优势,客户需求日益个性化、实时化;内部现实中,企业普遍面临AI能力碎片化、场景落地难、投入产出比低、合规风险高、组织适配弱等结构性挑战。在此背景下,企业AI转型已经不是技术升级的简单延伸,而是一场涉及战略、组织、技术、数据与生态的系统性变革。

      许多企业在推进AI转型过程中普遍面临多重挑战:认知不清,将AI转型等同技术采购或试点,缺乏战略整体布局;缺乏清晰的AI转型顶层设计与落地路径,导致方向不明、资源错配;技术与业务“两张皮”,项目推进受阻,难以产生实质性的商业价值;AI投入高、见效慢,难以量化业务价值,规模化应用困难;组织文化与转型要求不匹配,缺乏AI专业人才,转型阻力大。

      本课程正是在这一现实背景下设计,旨在帮助企业学员系统掌握AI战略转型的整体思路、方法框架与落地路径,结合行业标杆案例拆解、价值场景推演等方法,使不同层级的学员都能够清晰理解AI转型“为什么转”、“转向哪里”、“怎么转”、“谁主导转”、“从哪里开始转”,引导学员将通用方法论内化为适用于自身企业的决策工具,从而在企业内形成上下同欲、协同一致的转型共识与行动合力。

课程收益  PROGRAM BENEFITS

1. 洞悉企业AI转型的本质内涵、核心框架与战略价值,升级认知思维;

2. 掌握从AI战略设定、成熟度评估到价值场景重塑的转型规划方法;

3. 通过真实情境研讨,引导学员将课程理论与企业实际结合,即学即用;

4. 对标业界领先企业的AI转型实战经验与最佳实践,规避常见陷阱;

5. 了解支撑AI转型的数智技术、组织能力与治理体系的构建要点。

课程大纲  COURSE OUTLINE

第一讲:认知升维——AI转型的底层逻辑与核心方法论

导入:你日常工作中用过哪些AI

一、全球AI革命:技术、经济与战略三重拐点

1. 技术拐点:通用人工智能前夜的产业重构

2. 经济拐点:AI成为企业新生产要素

3. 战略拐点:不转型即面临落后淘汰

二、中国企业现实面临的三重压力

三、AI重构企业的三大增长支柱

支柱1:重构企业效率引擎

支柱2:重构企业客户价值

支柱3:重构企业商业模式

四、人工智能的本质内涵与能力模型

1. 人工智能的定义与内涵

2. 人工智能的核心能力

3. AI智能能力层级模型

1)感知智能

2)认知智能

3)决策智能

4)生成智能

5)通用人工智能(AGI)

五、AI发展的四个时代

1. 逻辑推理与专家系统时代

2. 统计机器学习时代

3. 深度学习与感知智能时代

4. 大模型与认知/生成智能时代

六、企业AI战略转型的全流程方法论

1. 企业AI转型战略设定

2. 现状与成熟度评估

3. 业务价值场景选择

4. 实施路线图设计

5. 技术能力底座构建

6. AI项目落地实施

7. 实施效果度量评估

8. 建立AI治理机制

9. AI行业生态打造

案例分析:蒙牛乳业AI战略与生态协同实践

互动提问:判断企业所属智能层级,为什么?

 

第二讲:战略锚定——AI成熟度评估与转型战略设计

导入:给企业AI能力水平打分

一、成熟度评估的核心认知

1. 为什么需要AI成熟度评估

2. 国际主流AI成熟度模型对比与局限

二、CARTS-AI五维成熟度模型

1. 文化与战略

2. 架构与数据

3. 资源与人才

4. 技术与场景

5. 规模化与治理

三、AI能力成熟度评估四步法

1. 组建评估小组

2. 评估维度打分

3. 可视化诊断

4. 制定改进计划

案例分享:壳牌AI能力成熟度评估与改进实践

四、企业AI战略愿景目标与启动计划设定

1. 战略设定三大原则

2. AI战略设定三大核心维度

3. AI战略设定的五大常见误区

4. 企业AI战略设定五步法

1)锚定愿景与目标

2)识别价值领域

3)评估初步可行性

4)设定资源承诺

5)制定AI转型蓝图

6)制定启动计划

案例分析:米其林(Michelin)AI战略

互动提问:制定企业的AI战略愿景,列举价值领域

 

第三讲:场景破局——全价值链高价值AI场景挖掘与排序

导入:用1个词描述企业当前AI应用状态

一、为什么必须系统规划企业AI场景

二、主流AI场景识别方法论

1. 埃森哲“AI Opportunity Canvas”

2. Gartner AI Value Matrix

3. 麦肯锡用例筛选检查清单

三、避免“伪场景”:适用性判断五原则

四、企业AI场景识别的四大来源

五、企业AI场景识别和筛选排序的方法

1. 全域扫描挖掘潜在AI场景

2. 精准识别与筛选有效场景

3. 构建多维度评估模型科学筛选

4. 优先级排序确定落地节奏

5. 确保场景识别与排序科学性

实操:企业AI场景识别与筛选评分

六、企业全价值链高价值AI场景

1. 经营决策

1)智能战略规划与市场预测

2)智能经营决策支持系统

2. 产品研发

1)AI驱动的产品设计与仿真优化

2)智能材料与工艺研发

3. 供应链

1)智能供应商评估与风险管理

2)需求驱动的智能采购与库存优化

4. 生产制造

1)AI驱动的智能排产与调度

2)智能质量检测与根因分析

3)预测性维护(PdM)

5. 仓储物流

1)智能仓储优化

2)智能运输与配送调度

6. 营销销售

——智能客户洞察与精准营销

7. 售后服务

——智能客服与远程诊断

互动:识别并设计1个高价值AI场景

 

第四讲:落地执行——AI转型实施路径与技术平台搭建

导入:企业AI项目最难落地的障碍是什么

一、企业AI转型五阶段落地路径

1. 战略启动与组织准备

2. 能力建设与基础设施夯实

3. 速赢项目试点与价值验证

4. 规模化推广与流程嵌入

5. 模式创新与生态合作

二、企业AI转型落地的五大关键成功保障

1. 一把手工程

2. 业务导向

3. 小步快跑

4. 人机协同

5. 安全合规

案例解析:西门子AI转型路线图

三、AI转型的技术支撑平台底座建设

1. 技术平台建设核心原则

2. AI技术平台体系五层架构

3. 技术平台底座分阶段建设实施

阶段一:轻量化部署,验证价值

阶段二:平台化升级,能力复用

阶段三:能力栈深化,生态构建

四、AI技术平台建设的关键保障措施

1. 组织保障

2. 人才保障

3. 资金保障

4. 风险管控

五、AI技术平台建设成效评估指标

案例分析:长虹企业级智能平台(虹灵)建设实践

互动:设计你将推动/启动的1项AI行动

 

第五讲:组织适配——AI-ready组织的人才、流程与文化升级

导入:你所在组织AI转型的“头号堵点”

一、企业AI转型成功率的数据真相

1. 麦肯锡AI转型报告核心数据

2. Gartner CIO调研数据

3. 中国企业AI转型现状调研(样本2000+企业)

二、构建AI-ready组织的核心必要性

1. 企业AI转型在四大维度的挑战

——组织、人才、流程、文化

2. 组织进化的核心逻辑

三、企业AI转型的组织变革

1. 组织变革的核心动因

2. 企业AI转型组织变革理论模型

3. 组织变革的方法与过程步骤

4. 企业AI转型的典型组织模式

5. AI组织变革的核心举措

6. AI组织变革的关键成功因素

案例分析:西门子混合式AI组织架构变革实践

四、企业AI转型的人才升级

1. 人才升级的必要性

2. AI人才升级模型

3. AI人才升级的方法“七步法”

4. AI人才培养模式

5. AI人才升级举措

6. AI人才升级关键成功因素

案例分析:微软全员角色定制化学习与微证书体系实践

五、企业AI转型的流程再造

1. 流程再造的必要性

2. 企业AI流程再造模型

3. 企业AI流程再造的“六步法”

4. AI流程再造模式

5. AI流程变革举措

6. AI流程再造关键成功因素

案例分析:Salesforce人机协同流程变革实践

六、企业AI转型的文化塑造

1. 文化塑造的必要性

2. AI文化塑造模型

3. 文化塑造的方法与过程步骤

4. AI文化塑造的模式

5. AI文化塑造的核心举措

6. AI文化打造关键成功因素

案例分析:联合利华“机制嵌入型”文化塑造实践

案例分析:微软的AI-ready组织进化实践分析

互动:制定您的90天启动计划

 

第六讲:价值闭环——AI转型绩效度量、风险治理与生态构建

导入:企业的AI项目成功了吗

一、AI价值金字塔模型:四层价值递进

1. 效率提升的ROI度量

2. 体验增强的ROI度量

3. 业务增长的ROI度量

4. 模式创新的ROI度量

二、AI转型的风险全景图

1. 现实警示:全球AI治理事件复盘

2. AI转型四大核心风险类别

1)技术风险:模型本身不可靠

2)业务风险:AI决策导致经营损失

3)合规与法律风险:违反全球监管要求

4)声誉与伦理风险:丧失客户与社会信任

3. 八大高风险AI应用场景

二、企业AI治理体系构建

1. 全球AI治理框架介绍

2. 企业AI治理核心原则

3. 企业级AI治理四支柱体系构建

1)治理组织与职责

2)全生命周期治理流程

3)技术控制与工具

4)政策与文化

4. AI转型项目治理体系构建“六步法”

1)启动与范围界定

2)设计治理框架

3)嵌入项目流程

4)能力建设与工具部署

5)试点与迭代优化

6)全面推广与持续运营

案例分析:微软负责任AI标准实践

四、企业AI战略转型生态系统构建

1. 生态构建核心动因

2. 生态构建的四阶段演进模型

阶段一:内部能力建设期

阶段二:行业方案完善期

阶段三:平台开放期

阶段四:生态主导期

3. 关键生态伙伴类型与协作模式

4. 生态治理机制:从松散连接到精密协同

5. 生态系统构建策略

案例分析:海尔智家AI转型生态系统构建案例

互动:AI生态阶段“快速对号”互动竞答

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