《智領未來:AI輔助管理提效與決策升維》
【課程背景】
當前,化工行業(yè)正面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求,但企業(yè)在AI落地過程中普遍面臨三大核心痛點:
1.技術應用碎片化:多數(shù)企業(yè)僅停留在AI單點應用(如智能質(zhì)檢),缺乏系統(tǒng)性規(guī)劃,難以形成業(yè)務閉環(huán),導致投入產(chǎn)出比失衡;
2.場景適配性不足:化工行業(yè)具有流程復雜、數(shù)據(jù)敏感、安全要求高等特性,通用AI工具難以直接復用,企業(yè)需定制化解決方案卻缺乏方法論支撐;
3.組織能力斷層:業(yè)務人員缺乏AI技術認知,技術人員不懂化工場景,跨部門協(xié)作效率低下,導致AI項目推進緩慢甚至夭折。
在此背景下,本課程聚焦化工行業(yè)AI業(yè)務化落地的“最后一公里”,結合能源、化工、制造行業(yè)等標桿企業(yè)的實戰(zhàn)經(jīng)驗,從技術趨勢、場景設計、工具應用到組織變革,提供一套端到端的解決方案。課程以“學之能用”為核心,通過前沿數(shù)據(jù)解析、行業(yè)案例拆解、實操演練與跨崗位協(xié)作模擬,幫助學員突破“懂技術但不懂業(yè)務、懂業(yè)務但不懂技術”的雙重困境,助力企業(yè)快速啟動首個AI業(yè)務化模塊,實現(xiàn)降本增效與綠色轉(zhuǎn)型的雙重目標。
【課程收益】
1.掌握AI在化工場景的落地路徑
2.學會設計高轉(zhuǎn)化率的AI提示詞
3.獲得可復用的AI工具與實操模板
4.制定企業(yè)首個AI模塊的推進計劃
【課程特色】
針對性強:針對化工行業(yè)特點,結合企業(yè)實際需求設計課程內(nèi)容。
互動性強:通過案例分析、小組討論、實操演練等方式,提升學員的參與感和學習效果。
實用性強:提供可直接應用于企業(yè)中的AI工具和方法,幫助學員快速落地AI項目。
【課程對象】
企業(yè)管理者(財務、產(chǎn)品、人事、物流、運營崗等)、企業(yè)AI落地項目負責團隊、負責人、相關業(yè)務骨干、管理骨干等
【課程時間】
1天(6小時/天)
【課程大綱】
一、AI發(fā)展前沿趨勢(上午)
1. AI技術發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
問題導入:為什么企業(yè)紛紛數(shù)智化轉(zhuǎn)型,部署AI?(why的部分,以及對企業(yè)的意義、好處、改善、投入產(chǎn)出比是否可控等等)
前沿數(shù)據(jù):介紹最新的AI技術發(fā)展數(shù)據(jù),如模型性能、算力增長、數(shù)據(jù)量等。
基礎原理:簡要回顧AI的核心技術,如機器學習、深度學習、自然語言處理等,幫助理解AI技術的底層邏輯。
企業(yè)AI落地應用進展如何
化工行業(yè)最新AI應用案例:如智能質(zhì)檢、預測性維護、供應鏈優(yōu)化等,展示AI在化工領域的實際應用。
跨行業(yè)前沿AI應用案例:如制造業(yè)的智能制造、金融行業(yè)的智能風控、醫(yī)療行業(yè)的AI輔助診斷等,提供跨行業(yè)啟發(fā)。
2. AI在化工行業(yè)中的戰(zhàn)略意義
不同AI大模型介紹
化工類AI模型介紹
AI如何推動化工行業(yè)轉(zhuǎn)型?
通過數(shù)據(jù)整合與智能分析,提升供應鏈透明度與響應速度,實現(xiàn)精準決策。
通過AI優(yōu)化生產(chǎn)流程,提高效率、降低成本,推動綠色轉(zhuǎn)型。
政策支持與行業(yè)趨勢
國家政策鼓勵AI在化工行業(yè)的應用,如建立行業(yè)通用數(shù)據(jù)集、支持典型場景先行先試。
未來AI在化工行業(yè)的應用將更加深入,涉及研發(fā)、生產(chǎn)、管理等多個環(huán)節(jié)。
二、AI業(yè)務化的互動邏輯與訓練原理(上午)
1. 從提示詞結構化到指令中心
AI具體可以做什么(AIGC的部分也帶一下,如果不涉及數(shù)據(jù)安全問題,很多工作可以通過免費的AIGC來解決)
提示詞工程(Prmpt Engineering)
介紹如何通過結構化提示詞引導AI完成特定任務,如生成報告、優(yōu)化流程等。
案例:如何通過提示詞訓練AI生成化工工藝流程圖或優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)。
指令中心(Cmmand Center)
構建統(tǒng)一的AI指令中心,實現(xiàn)多任務調(diào)度與流程自動化。
工具推薦:使用LangChain、AutGPT等工具構建指令中心。
2. AI業(yè)務化路徑與技術訓練方式
AI業(yè)務化三階段模型
試點驗證階段:快速見效、風險可控,以效率提升為主。
擴展深化階段:系統(tǒng)性部署,技術深度集成,以業(yè)務創(chuàng)新為核心。
全面推廣階段:組織架構重塑,商業(yè)模式創(chuàng)新,全域數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
問題思考:什么樣的業(yè)務適合用AI來部署和解決,這些業(yè)務有什么特征和標準?【高頻、重復、人做很費勁、已有有基礎的數(shù)據(jù)資料沉淀等】
AI訓練與模型優(yōu)化
介紹AI模型訓練流程,包括數(shù)據(jù)預處理、模型選擇、訓練與評估等。
介紹通用大模型的基本性能:生圖、生文、語音視頻、視頻制作、PPT制作、數(shù)據(jù)分析等
還是需要介紹一下通用類性能:市場調(diào)研、會議文檔翻譯、報告摘要、郵件草稿撰寫、策劃/創(chuàng)意構思等
案例:如何通過AI訓練優(yōu)化化工生產(chǎn)中的能耗模型。
三、AI落地引用案例分享(下午)
1. 同行業(yè)、跨行業(yè)AI應用案例導入
成功案例分享
分享國內(nèi)外化工企業(yè)AI應用的成功案例,如巴斯夫的AI質(zhì)檢系統(tǒng)、中石化智能供應鏈管理等。
小組討論與反饋
學員分組討論如何將AI應用于自身業(yè)務場景,并提出初步方案。
2. 提前收集場景,設計提示詞與工作鏈
提示詞設計與工作鏈構建
通過結構化提示詞設計,引導AI完成特定任務。(實操體驗)
場景化分享
根據(jù)財務、產(chǎn)品、人事、物流等具體的崗位,圍繞真實的工作內(nèi)容展開案例分享
舉例:
財務-月度經(jīng)營分析報告等
產(chǎn)品-產(chǎn)品安全生產(chǎn)檢測報告提報、產(chǎn)品型號查詢與介紹等
物流-?;愤\輸車輛空駛率,單噸運輸成本管理等
倉儲、碼頭-數(shù)據(jù)登記等AI掃碼識別入庫
人事-招聘文案、宣傳海報、內(nèi)部人事制度制定等
行政-活動策劃、內(nèi)部工作報告等
管理崗-管理決策類提示詞庫參考
3. AI業(yè)務化的路徑與技術訓練方式
AI業(yè)務化路徑圖
從試點到全面推廣的路徑圖,幫助學員理解AI落地的全過程。
尋找組織效能突破性指標
從業(yè)務視角出發(fā)的關鍵性指標
思考與討論:現(xiàn)有哪些業(yè)務場景可以用AI來提效?
技術訓練方式
介紹AI模型的訓練方法,包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等。
工具推薦:使用AI工具進行智能體搭建訓練。
如何進行業(yè)務流程改造:找到AI業(yè)務化的第一口
四、未來暢想與總結(下午)
1. 崗位變化與人才需求
AI帶來的崗位變化
AI將改變傳統(tǒng)崗位,催生新的崗位,如AI訓練師、數(shù)據(jù)科學家、AI產(chǎn)品經(jīng)理等。
企業(yè)需要培養(yǎng)具備AI素養(yǎng)的復合型人才。
業(yè)務 X 技術 X 人才,混合驅(qū)動組織變革
AI人才培養(yǎng)策略
建立內(nèi)部AI學習平臺,提供在線課程、案例分享、實戰(zhàn)訓練等資源。
2. 政策風向與行業(yè)趨勢
國家政策支持
國家鼓勵AI在化工行業(yè)的應用,推動行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。
行業(yè)趨勢預測
未來AI在化工行業(yè)將更加深入,涉及研發(fā)、生產(chǎn)、管理等多個環(huán)節(jié)。
3. 跨行業(yè)前沿案例
跨行業(yè)AI應用案例
介紹AI在制造業(yè)、金融、醫(yī)療等行業(yè)的應用,提供跨行業(yè)啟發(fā)。
AI對企業(yè)的挑戰(zhàn)與機遇
AI帶來效率提升的同時,也帶來數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等問題。
4. 美好祝福與結語
總結與回顧,強調(diào)AI在企業(yè)中的重要性。
結語與祝福,鼓勵學員積極擁抱AI,推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
公司核心業(yè)務包括旅行式團建、培訓式團建、主題式團建、策劃式團建、體育式團建、戶外式團建。起贏培訓不斷追求團建產(chǎn)品創(chuàng)新與服務超越,致力于打造成為中國最具影響力與創(chuàng)新力的團隊建設品牌。
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