破解效率瓶颈：AI驱动企业创新

《破解效率瓶颈：AI驱动企业创新》

高新企业与科研单位如何用AI提升效能

主讲：王长乐老师

【课程背景】

企业和科研单位在当下快速变化的市场与技术环境中，普遍面临效率和创新难题。管理者发现，面对大量的市场数据、财务报表、研发反馈，分析与决策时间过长，往往错失市场机遇。财务部门要花数周时间手动整合报表，项目管理部门因沟通延迟导致产品开发进程反复延误。与此同时，科研人员面对海量文献和数据，耗费大量精力进行数据清洗、结果分析，进展缓慢且重复性工作繁多，影响了创新效率。这些现象在很多企业和科研机构中屡见不鲜。

为了缓解上述问题，部分企业尝试引入AI技术，但实施效果不理想。AI工具的功能与实际工作场景不匹配，管理者难以理解AI的价值，导致员工对AI的使用率低、效果差。比如，企业部署了自动化报表系统，但员工因缺乏提示词优化知识，无法生成准确的财务分析报告；科研人员引入文献分析工具，但因操作繁琐、结果不直观，最终回归人工操作。企业的数字化转型因此陷入停滞，投入与产出不成正比。

本课程的意义在于解决这些实际工作中的痛点，针对高新技术企业和科研单位的典型场景，提供AI工具的深度应用方法。我们将通过实操案例、工具演示和提示词优化训练，帮助管理者和科研人员真正掌握AI技术，提升效率、加速创新。课程旨在打破“工具好用却用不好”的局面，促进学员在工作中高效应用AI，实现组织效率跃升与科研成果突破。

【课程收益】

Ø  熟悉3种适用于文档生成、数据分析和市场洞察的AI提示词优化策略。

Ø  了解科研项目中数据采集、清洗和结果分析的全流程AI自动化应用。

Ø  掌握企业管理决策支持中的AI数据可视化和财务分析工具，提高决策效率。

Ø  学会定制个性化AI助手，提升日常任务的处理速度和准确度。

【课程特色】

Ø  实战导向，学以致用：以企业和科研单位真实场景为案例，重点讲解AI工具在实际工作中的应用方法。

Ø  逻辑清晰，层层递进：内容设计科学严谨，从概念到实操逐步展开，确保学员循序渐进掌握AI技术。

Ø  干货满满，直击痛点：不讲多余理论，直接聚焦效率提升、决策支持、数据分析等核心问题的解决方案。

Ø  互动教学，参与感强：通过现场实操、提示词优化练习和案例讨论，充分调动学员参与，促进深度学习。

【课程对象】

Ø  科研人员：希望提升科研效率，优化数据处理、文献分析、实验报告生成等工作环节的科研从业者。

Ø  科研管理人员：负责科研项目管理与决策支持，需掌握AI技术在项目管理、资源分配、成果评价中的应用。

Ø  企业管理人员：面临运营、财务、市场等多重管理挑战，需借助AI提升决策效率和数据驱动能力的中高层管理者。

Ø  企业员工：在日常工作中需处理大量数据分析、报告生成、市场情报整理等任务的业务人员和职能部门员工。

Ø  信息化及数字化转型负责人：推进企业数字化、智能化升级的管理者和技术团队，需掌握AI在转型中的应用策略。

Ø  研发与产品团队成员：关注如何利用AI优化产品创新流程，加速研发周期、产品发布与市场反馈分析。

【课程时间】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、为什么说“不会用AI的人“将被“会用AI的人”替代

1、AI如何突破职场瓶颈？

Ø  数据孤岛：打通信息壁垒

Ø  重复劳动：提高工作效率

Ø  决策延迟：提升决策效能

2、DeepSeek的使用方法

Ø  DeepSeek的web使用方法及技巧

Ø  DeepSeek的本地化部署及使用技巧

3、DeepSeek核心优势解读

Ø  垂直领域知识库训练：金融/法律/制造等行业适配性

Ø  企业级安全架构：数据加密与权限管理设计

4、互动练习

Ø  现场注册deepseek，并进行互动问答测试

5、分组讨论

Ø  针对“数据孤岛”、“重复劳动”及“决策延迟”的案例进行讨论，并设计出利用AI解决问题的初步方案

二、如何让AI进行更高质量输出

1、提示词是什么

Ø  定义提示词（prompt）的基本概念及其在AI输出中的作用

2、提示词设计的关键原则

Ø  清晰性

n  要求语言明确，避免歧义

n  实例比较：展示模糊提示词与清晰提示词的输出对比

Ø  具体性

n  详细描述任务背景和要求

n  小练习：学员尝试改写不具体的提示词为具体描述

3、如何写提示词

Ø  写作流程介绍

Ø  常见错误及优化策略

4、提示词的要素集合

Ø  提示词要素构成

Ø  提示词要素权重分析

5、如何深度挖掘AI潜力

Ø  四种调教方法让AI工作效果更出众

6、项目实战

Ø  现场制作解决自身业务问题的提示词，测试不同调教方法的效果差异

三、AI赋能职场通用能力有哪些

1、信息获取

2、数据洞察

3、管理决策

4、文件生成

5、视觉生成

四、AI赋能信息获取

1、AI智能搜索

Ø  搜索引擎原理

n  讲解传统搜索与AI智能搜索的区别

n  案例分析：展示智能搜索如何优化信息获取

Ø  搜索策略与优化技巧

n  讨论关键词、上下文及语义理解在搜索中的应用

n  小练习：学员设计优化搜索策略并进行现场测试

2、AI文件、文献结构化分析

Ø  自然语言处理技术概述

n  介绍文本挖掘、语义分析及摘要生成技术

n  案例解析：展示自动文献结构化分析实例

Ø  文献结构化与知识提取

n  讲解如何提取关键信息、构建知识图谱

五、AI赋能数据洞察

1、底层逻辑

Ø  数据洞察的底层逻辑：从非结构化数据（报告、会议记录、邮件）到结构化分析

Ø  非结构化数据的特征

n  讲解报告、会议记录、邮件等非结构化数据的共性

n  案例讨论：探讨非结构化数据处理中的难点

Ø   结构化分析方法

n  介绍文本分类、信息抽取与数据标注技术

n  小练习：学员尝试对一段非结构化数据进行标注并分类

2、科研应用：实验数据异常模式识别

3、管理应用：财务报表自动解读与风险提示

4、研发应用：用户反馈分析与需求挖掘

小练习：使用AI进行案例数据分析

Ø  选取实际案例数据，分组使用AI工具进行结构化分析与异常模式识别

Ø  各组展示结果，并讨论改进策略

六、AI增强管理决策

1、团队管理中表象问题的深度思考

Ø  表象问题与根本原因分析

n  讲解常见团队管理问题及其背后深层原因

Ø  AI辅助问题诊断

n  介绍利用结构化思考方法诊断团队管理问题

Ø  课堂实操：模拟使用AI工具分析，发现潜在矛盾

2、AI辅助进行沟通意图分析

Ø  自然语言理解在沟通分析中的应用

n  讲解语义分析、情绪识别在沟通意图中的实现

n  案例分享：展示AI识别沟通中潜在情感与意图的实例

Ø  沟通数据反馈机制

n  探讨如何构建基于AI的实时沟通改进反馈系统

n  小组讨论：设计一个基于沟通数据分析的管理决策辅助系统

七、AI赋能文件生成

1、底层逻辑

Ø  信息整合与结构化

n  讲解从碎片信息、草图、会议录音到完整文档的转换过程

n  案例展示：现场示范如何将杂乱数据整合成技术方案

Ø  自动生成技术原理

n  介绍文本生成模型、模板匹配与上下文理解

n  课堂实操：学员试用AI工具生成简单会议纪要

2、AI赋能报告生成（论文/立项书/结题报告）

Ø  论文、立项书、结题报告的生成

n  分析不同文档类型的要求与自动生成方法

n  案例解析：展示自动生成报告的实际应用效果

Ø  模板优化与内容定制

n  探讨如何在模板化基础上实现个性化定制

n  小练习：学员分组设计一份定制化的立项报告模板

3、deepseek高效合同风险审查

Ø  合同文本结构化分析

n  讲解合同中关键条款的识别与提取方法

n  案例讨论：分析实际合同风险点识别案例

Ø  风险提示与自动警报机制

n  介绍利用AI进行合同风险预警的实现机制

n  课堂演练：学员模拟合同文本风险审查并给出改进建议

八、AI赋能多媒体内容生成

1、AI图片内容生成

Ø  数据分析可视化

n  讲解如何将数据转化为直观图像

n  案例演示：现场展示AI生成科研图表与数据可视化案例

Ø  科研图表可视化设计

n  探讨科研报告中常用图表的自动生成技巧

Ø  小练习：学员使用工具生成并设计一个科研图表

2、AI音频内容生成

Ø  音频AI工具介绍

n  优秀AI工具应用展示

n  案例分享：展示基于AI生成科研讲解音频的实例

Ø  应用场景与优化技巧

n  分析音频内容在会议记录、播客中的应用

n  小组讨论：讨论音频生成在实际工作中的最佳实践

3、AI视频内容生成

Ø  视频自动生成技术

n  讲解视频脚本生成、素材匹配与自动剪辑原理

n  案例展示：展示自动生成科研成果介绍视频的实例

Ø  视频编辑与后期处理

n  探讨如何利用AI进行视频特效、字幕自动添加

n  小练习：学员尝试利用工具生成并编辑一个短视频内容

九、定制化个人AI助理

1、AI智能体搭建

Ø  智能体基础架构设计

n  讲解智能体常用AI工具及操作

n  案例分析：解析论文阅读整理智能体的实际架构

Ø  行业场景智能体搭建

n  介绍如何根据行业需求定制智能体（如市场活动策划）

n  小组实践：学员分组讨论并设计适合本单位的智能体原型

3、智能体搭建练习

Ø  分配具体任务，要求学员使用现有平台搭建简单的个人AI助理

n  现场指导：讲师巡回答疑、提供技术支持

Ø  成果展示与反馈

n  每组展示所搭建智能体的功能与使用流程

Ø  评估讨论：各组互评并讨论优化方案