AI助力结构化的问题分析与解决

授课对象：

 企业中高层管理者：希望通过 AI 驱动业务流程优化、增强组织效能者

 数字化转型负责人：负责推动企业 AI 部署、知识系统重构与流程创新者

 人力资源与培训负责人：关注 AI 与人效提升，推动组织学习与协作重构者

 业务骨干与一线操作者：希望掌握 AI 工具提升工作效率与专业产出者

 产品、IT、数据相关从业者：期望从技术到业务落地推动 Agent 设计与应用者课程收益：

第一阶段（线下）：AI 时代的认知跃迁

 理解 AI 从工具到“新质生产力”的角色变化

 掌握 AI 影响下的工作逻辑、人机分工与协同模型

 能够识别自身业务中可重构的流程与岗位环节

 掌握构建 AI 驱动的个人第二大脑方法论与工具

 学会梳理信息流→知识流→智能流的转化路径

 理解如何将“重复+不想干”的任务交给 AI 处理

第二阶段（线上）：AI Agent 实战能力构建

 了解主流 Agent 开发平台与工作流框架

 能独立完成业务流程→AI 流程→智能体搭建全过程

 完成一个真实问题的“智能体建构+问题分析报告”

第一部分 AI 时代下的人机协同

 从数字化到AI过程

 哪些工作会受到AI的影响？

 AI人机协同的架构模型

 三种AI应用范式的关系

 AI是新质生产力

 数字化孪生组织DTO

 普通个体-超级个体-超级组织的变迁

 研产供销服场景下的AI重构

 企业实战案例分享

第二部分 AI 是生产力加速的杠杆

 不想干+重复性任务是人机协同的最大机会

 讨论：我们的最大机会有哪些？

 基于知识库对话式人工智能、个人智能助手

 案例：一汽GPT-BI的洞察系统

第三部分 AI 驱动下的知识管理系统

 个人知识管理的新规范

 如何构建AI驱动的第二大脑

 AI技术驱动的个人知识管理系统

 案例演示分享

 信息的采集、组织和知识萃取

 常见的信息化采集工具

 演示：如何用COZE建立个人第二大脑

第四部分 业务场景中的协同机会寻找

 研讨：业务场景还原-工作画布

 解构思维：如何将复杂问题简单化

 判断：是否能将简单问题标准化（重复干、经常

干）

 研讨：机会查找

 构思：立项发布

第五部分 Agent 工作流的搭建＆手把手搭建

问题分析解决的 Agent 助手

 国内Agent开发平台

 开发Agent的实施框架

 规划与定义：定义Agent的应用场景、梳理业务流

程和分析业务痛点、梳理Agent的功能定位

 设计：绘制Agent的运行流程图

 上线：测试与优化、发布

 实操：简单搭建第一个智能体

 实操：Agent工作流-整理问题

 实操：Agent工作流-锁定关键问题

 实操：Agent工作流-问题原因研讨

 实操：Agent工作流-问题对策研讨

 实操：Agent工作流-产出问题分析报告