企业AI化转型 · 实战工作坊

你的企业买了AI工具
但90%的人只用它聊天

不是再上一堂AI科普课。是带着你企业的真实业务问题,现场练、现场出成果、训后落地。

AI引进了,但业务没变

这不是某一个部门的问题——从基层到管理层,AI落地的阻力不在技术,在人。

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全员普及困境
公司花钱买了AI工具,员工只会"聊天式使用"——写个邮件、问个问题。真正能嵌入工作流的不到10%。

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业务融合断层
IT部门搭了平台、接了大模型,但业务部门不会用、不想用、不知道用在哪。AI成了技术部门的"自嗨"。

🧠

核心知识流失
销冠怎么跟客户谈的?总工怎么判断图纸风险的?这些隐性经验在人脑子里——人一走,知识就没了。

🔄

培训效果断层
AI培训上过不少——听完觉得"很有启发",回到工位还是不知道怎么做。因为听的是一般知识,练的不是自己的工作。

不是IT培训,是业务实战

企业AI培训最大的问题是"和我的工作没关系"。我们的每一堂课都从你企业的真实业务场景出发。

🛠️

实战工作坊

vs 听课式培训

70%时间动手练。带着你部门的真实数据、真实文档、真实场景来——产出的是你下周一就能用的东西。

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业务场景驱动

vs 工具功能讲解

不讲"AI能干什么",只讲"你的业务能用AI干什么"。课前诊断了解你的行业和岗位,课程内容全定制。

🔁

训后陪跑落地

vs 上完课就走了

可选的4-8周陪跑辅导。学员在实际工作中遇到的问题直接问——确保培训不只是"听过",而是"做到了"。

三条产品线,按需定制

不是标准课表照搬。课前诊断你的企业现状和需求,定制内容和实训案例。点击切换查看每条线详情。

产品线一

AI办公实战工作坊

20-50人/场 · 全员/部门级 1天(6小时) 线下到企 · 实战工作坊

目标

让不同岗位的员工把AI嵌入日常工作流——不是"会用ChatGPT聊天",而是"用AI完成自己岗位的核心任务"。

课程模块(按需组合)

AI认知升级

AI能做什么、不能做什么——破除企业内对AI的神化和恐惧。建立"AI是工具不是替代者"的集体认知。

产出:企业AI能力地图
AI写作与沟通

用AI写方案、邮件、报告、会议纪要、竞品分析——带着你部门的真实文档来练,不是通用模板。

产出:每人1份AI辅助产出的工作文档
AI数据分析

非技术人员用AI做数据分析。上传你部门的Excel,AI帮你找问题、做洞察、出图表——不需要写公式。

产出:部门真实数据的AI分析报告
AI知识管理

把部门散落的文件、SOP、经验变成AI能搜索的知识库。以后找资料不是翻文件夹,是一句话调出来。

产出:部门AI可检索知识库
💬 客户评价
500强消费电子品牌 · 人力资源总监
"这是我见过最'不像是培训'的培训。学员不是坐在下面听,是每个人带着电脑、打开自己的工作文档在做。一天下来,市场部用AI做完了本该花一周的竞品分析框架——回去直接能用。我们后来追加了两场。"
产品线二

AI智能体搭建工作坊

15-30人/场 · 技术团队/业务骨干 1-2天(6-12小时) 线下到企 · 带电脑现场搭建

目标

把AI从"聊天工具"升级为"业务Agent"——学员带着自己部门的业务场景来,现场搭建1-2个可运行的原型。

课程模块

Agent设计思维

什么业务场景适合做Agent?如何定义Agent的能力边界?从"AI能做什么"到"我的业务需要AI做什么"。

产出:企业Agent机会地图
提示词工程实战

从简单提问到Agent system prompt——结构化提示词方法论。把业务规则和判断逻辑"翻译"成AI能理解的指令。

产出:每人3个业务场景提示词模板
知识库搭建

把企业的文档、SOP、案例、政策文件变成Agent的知识底座。不是"导入文件",是"让AI理解业务"。

产出:部门Agent-ready知识库
Agent搭建实战

现场搭建1-2个可用的业务Agent。从"需求定义→知识库→提示词→测试→迭代"完整走一遍。

产出:可运行的Agent原型
💬 客户评价
大型建筑国企 · 数字化部门负责人
"2天的工作坊,我们三个部门都搭出了能用的Agent原型。工程部的合规审核Agent已经进入正式使用,安全部的隐患识别Agent也在试点。不是听完课回去不知道怎么落地——是带着能运行的成果回去的。"
产品线三

专家经验萃取工作坊

10-20人/场 · 核心专家/知识管理者 1-2天(6-12小时) 线下到企 · 深度工作坊(精品小班)

目标

把核心专家的隐性判断逻辑变成AI可调用的显性知识资产。销冠为什么知道这个客户会签单?总工凭什么一眼看出图纸问题?

课程模块

知识资产化认知

什么知识值得萃取?隐性知识vs显性知识——如何识别组织里"最有价值的经验"。

产出:企业知识资产盘点清单
专家访谈技巧

如何从专家嘴里"挖"出他们自己都没意识到的判断逻辑——不是问"你怎么做的",是问"你当时看到了什么让你决定这么做"。

产出:专家访谈指南 + 实操练习
5卡知识结构化

案例卡/方法论卡/决策卡/风险卡/偏好卡——五类卡片把隐性经验编码为结构化知识。

产出:每位专家3-5张知识卡片
AI知识助手配置

让AI能调用专家的知识来回答问题。"这个情况的方案怎么选?"——AI基于专家的经验库给出建议。

产出:专家know-how Agent原型
💬 客户评价
金融银行 · 培训发展部负责人
"我们最担心的就是销冠的经验只在他们自己脑子里。这次工作坊把3位年度销冠的判断逻辑全部结构化萃取出来了——新客户经理现在可以直接在知识库里查询'遇到这类客户应该怎么谈',培训周期直接缩短了一半。"

从诊断到落地,不是上一次课

每次企业培训都是定制化的。课前诊断了解你的需求,课后陪跑确保落地。

1

课前诊断

与HR和业务负责人沟通
了解AI现状、痛点、学员水平
定制课程内容和实训案例

2

实战工作坊

30%方法论+70%实战练习
带着本部门真实业务场景来
每人产出可交付的成果

3

课后陪跑

可选4-8周辅导
学员在工作中遇到问题直接问
确保培训真正落地

4

成果验收

学员产出物评审
培训效果量化报告
后续深度合作建议

每个行业,一套专属方案

不做标准课照搬。课前深入诊断你企业的业务场景和AI就绪度,课程内容和实训案例全部定制——来自500强消费电子、建筑国企、金融银行等行业的实战验证。

📱 500强消费电子
🏗️ 大型建筑国企
🏦 金融银行
🤝 全国性行业协会
🏭 先进制造
10+
服务企业
500+
覆盖学员
70%+
训后持续使用率

讲师简介

陈露

AI知识资产化引领者 · 企业数字化战略顾问

曾为多家500强企业提供数字化咨询与解决方案,深谙企业从战略到落地的断层在哪里。擅长从业务痛点和改进机会出发,快速识别企业在AI化转型中最值得投入的场景——不讲脱离业务的通用AI课。每一次培训都从企业的真实业务场景出发,学员带着自己的数据、文档、工作场景来,带着下周就能用的成果走。

培训只是开始

当你的企业完成AI认知和技能培训后,更深层的问题会自然浮现。我们已经准备好了。

从"会用AI"到"用AI重构业务"

培训解决了"人会不会用"的问题。但接下来你会发现:

怎么让AI融入业务流程,而不是一个独立工具?
怎么搭建企业级的AI知识管理体系?
怎么让核心专家的经验变成组织的AI能力,不再依赖某个人?

培训客户专属 · AI智能体项目咨询优先通道

你的企业AI化,从第一次沟通开始

告诉我们你的行业、团队规模、AI现状和核心诉求。
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