AI在企业端的管理实践应用

《AI在企业端的管理实践应用》

AI让你的管理更有爱~

主讲：余星冰老师

【课程背景】

随着GPT-4o的发布，和微软数十个AI应用的开源，人工智能70多年的科研阶段正式迈入了全面商业应用阶段。而很多企业在使用AI做业务降本提效时，往往会有以下问题：

1、对AI类产品不了解：很多员工对AI不了解，不知道怎么使用

2、AI为业务降本增效的切入口怎么找：就算使用上了AI，也不知道具体怎么应用到业务里面

3、从原有业务如何走向智能化：业务目前的发展阶段距离智能化似乎很遥远，到底要怎样才能一步步走向智能化

4、人与AI如何更好地结合：在启用AI的同时，如何让企业保持温度和人的创造创新能力？

本课程将通过已经使用AI在业务中实现降本增效的企业案例为主线，通过实际操作带来体验，解析企业如何从先有业务走向智能化的必经之路。

【课程收益】

1、了解市面上10款比较热门的AI产品及应用场景

2、以案例为导入，呈现市面上在AI实践上的领先企业目前的AI应用程度

3、以案例解析为主线，结构企业走向智能化的必经之路和4个关键步骤

4、了解AI在日常工作和管理运营中可以发挥的作用

5、培养创新思维，推动组织内部的数字化转型

【课程特色】

1、理论结合实际，聚焦真实工作任务，提供实战型解决策略及步骤

2、丰富互动及演练，激发学员思考，促进知识理解，强化操作记忆

【课程对象】

本课程适用于企业内的管理层，如：总裁、总经理、产品、销售、市场、运营、财务、技术、人事等部门负责人，以及各条线的业务骨干和高潜人群。

【课程时间】

1-2天（6小时/天）

第一部分：环境扫码-进入精彩纷呈的AI世界

1、  引言

a)      AI技术的现状与未来展望

2、  AI基础概念解析

a)      人工智能定义

b)     核心技术概览（机器学习、深度学习、自然语言处理等）

3、  行业影响概览

4、  环境扫描

a)      全球及地区AI发展趋势

b)     政策支持与投资环境分析

第二部分：标杆实践-AI应用的实践前沿案例

1.      智能客服案例研究——阿里巴巴（羚羊&新零售）

a)      自动化服务流程展示

b)     客户满意度提升数据

c)      应用场景：在新零售领域，内容AI平台通过个性化推荐、智能内容生成等技术，优化用户体验

d)     技术创新：运用自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)技术，实现商品描述生成、图片识别与分类

e)     实践成效：增强用户购物体验，提高转化率，推动销售增长

2.      智能制造转型案例——某制造行业企业

a)      工厂自动化与预测性维护实例

b)     成本节约与效率提升效果

c)      客户应用：某制造企业与阿里合作，部署了全链路视觉AI巡检平台，实现生产线自动化监测

d)     技术应用：集成CV技术，自动识别生产缺陷，实时报警

e)     实践成效：减少了人工检查成本，提升了产品质量控制效率。

3.      医疗健康创新案例——达摩院

a)      AI辅助诊断系统介绍

b)     疾病预防与个性化治疗案例

4.      智慧城市构建案例——某建筑行业企业

a)      数据驱动的城市管理方案

b)     生活质量改善的实际成效

第三部分：案例解析-企业走向智能化的必由之路

1.    战略规划

a)      识别业务需求与AI匹配点

b)     制定AI实施路线图的必经之路4个阶段：数字化-标准化-系统化-智能化

2.    技术选型与集成

a)      关键技术评估标准

b)     围绕必经之路4个阶段，制定系统集成与数据整合策略

3.    组织变革与人才建设

a)      围绕必经之路4个阶段，团队重组与技能提升计划

b)     文化调整以促进创新

4.    风险管理与合规

a)      数据安全与隐私保护措施

b)     法规遵从性考量

第四部分：实战研讨- AI在日常管理中的应用

1：AI在任务自动化中的应用

o RPA（机器人流程自动化）在办公自动化中的使用

o 如何创建简单的自动化脚本来辅助日常工作

o 制造业案例

2：AI驱动的沟通与协作

o 智能会议记录与摘要生成

o 企业社交平台中的AI助手功能

o 制造业案例

3：AI在人力资源管理中的应用

o 招聘流程中的AI筛选工具

o 基于AI的员工绩效评估与培训建议

o 巧用AI做好内部需求响应和员工关怀

o 制造业案例

4：AI在战略规划与执行中的作用

·       AI支持的市场分析与预测

o 利用AI进行市场趋势预测

o 竞争对手情报收集与分析

o 制造业案例

·       AI在供应链与物流管理中的应用

o 库存优化与需求预测

o 物流路线规划与实时追踪

o 制造业案例

·       AI与客户关系管理

o 利用AI进行客户细分与个性化营销

o 聊天机器人在客户服务中的应用

o AI辅助质量管理

o 制造业案例

第五部分：AI伦理与治理

·       AI伦理原则

o 数据隐私保护与合规性

o 避免算法偏见的方法

·       AI治理框架

o 构建内部AI使用政策

o AI审计与透明度提升

·       AI之外，超越AI

o 释放人的创造创新力

第六部分：结尾与总结

1.      核心信息回顾

2.      成功要素强调

a)      明确战略、技术创新、组织适应与风险控制的重要性

b)     步骤回顾：数字化-标准化-系统化-智能化

3.      Q&A环节