AI领导力

驱动企业智能化转型的战略与实践

【课程背景】

在全球数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已经成为各行业创新与增长的核心驱动力。从早期的机器学习算法到深度学习的突破，再到近年来生成式AI（AIGC）大模型的崛起，AI技术的发展呈现出指数级的增长趋势。尤其是以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型技术，不仅在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著成就，还在智能客服、内容生成、数据分析等多个业务场景中展示出强大的应用潜力。

全球科技巨头与创新企业纷纷加码大模型的研发与应用，将其作为提高生产效率、优化客户体验、推动智能化升级的关键工具。在这样的技术背景下，中国企业也在不断加速AI大模型的本地化与自主创新。DeepSeek作为中国本土大模型的代表，凭借其在多模态处理、跨领域应用及高效推理等方面的技术优势，正逐步构建起与国际大模型竞争的生态体系。

然而，AI技术的高速发展也带来了全新的挑战。企业管理者面临着如何将AI技术高效引入到业务场景中，并实现从战略规划到具体实施的全过程管理。同时，AI在落地过程中涉及的数据隐私、安全合规、模型可解释性等问题，也对领导者的决策能力提出了更高的要求。如何在利用AI提升业务效率的同时，确保技术应用的安全性与合规性，是当前AI领导力建设中的重要课题。

在这样的背景下，培养具备AI领导力的管理者成为当务之急。AI领导力不仅要求对技术发展趋势有深入的理解，还要求具备将技术战略与业务需求相结合的能力。通过系统性的学习与实践，管理者能够掌握AI大模型的最新技术与应用方法，制定符合自身业务特点的AI转型战略，带领团队在激烈的市场竞争中保持优势。

本课程的设计正是基于这一需求，旨在帮助学员从理论到实践，全面掌握AI大模型的演进与应用路径。课程内容涵盖AI技术的前沿趋势、DeepSeek等大模型的创新应用、定制化开发与部署方案，以及企业级AI战略的落地方法。通过案例分析与实操演练，学员将能够构建适合自身企业的AI应用框架，真正实现AI赋能业务的目标。

【课程收益】

掌握AI技术的最新发展趋势及其在商业领域的应用场景。

学习如何制定AI战略规划，并将AI技术引入企业的核心业务中。

掌握大模型的提示词设计与优化方法，提升AI应用效果。

探索企业级AI应用的定制化开发方法，包括私有部署、知识库构建与微调。

构建符合业务需求的AI应用框架，实现企业智能化升级。

提高领导者在AI时代的战略决策与管理能力。

【课程特色】

战略视角： 从宏观层面探讨AI技术在企业转型中的应用与挑战。

实战案例： 涵盖合同审核、文案生成、数据分析、机器人定制等典型业务场景。

定制开发： 讲解AI模型的部署、优化与微调方法，实现业务个性化需求。

前沿技术： 涉及DeepSeek等大模型的最新应用与技术突破。

互动实践： 通过实操演练与案例分析，提升学员的实战能力。

【课程对象】

企业高层管理者与决策者

数字化转型负责人与AI项目经理

产品经理、技术架构师与数据分析师

对AI技术与战略感兴趣的业务管理者

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、启航之路：AI技术发展历程与DeepSeek崛起

1、AI发展演进：从传统技术到大模型

机器学习与深度学习的发展历程

AIGC（生成式AI）的崛起及技术突破

ChatGPT、DeepSeek等大模型的创新与影响

2、中国大模型的崛起与技术创新

DeepSeek的技术架构与突破点

国内外主流大模型对比

DeepSeek在行业中的应用与创新案例

3、AI大模型对产业的深远影响

AI大模型在各行业的应用潜力与挑战

商业智能与AI模型的结合

从探索到落地：AI技术的商业化路径

二、智能应用：AI大模型能力高效使用与操作实践

1、全球主流大模型概览与应用场景

OpenAI GPT-4、DeepSeek、Llama等大模型解析

各大模型的优势与局限性对比

不同行业的典型应用场景分析（文本生成、数据分析、代码生成等）

2、高效提示词设计：从理论到实践

AI提示工程基本原理与优化策略

提示词在合同审核、文案生成、PPT制作、数据分析等方面的应用

AI指令万能公式（4要素-6要素）

提示词工程的进阶技巧与实战案例

3、AI工具链与企业业务流程的结合

如何在业务流程中集成大模型

AI赋能各类业务场景的最佳实践

不同行业的AI应用模板与标准化操作方法

Ai工具：DeepSeek、ChatGPT、Kimi、豆包、通义千问等

三、定制开发：企业级AI大模型落地解决方案设计

1、私有大模型的部署与优化

本地部署AI模型的方法与实践

企业数据隐私与安全策略

适配不同业务场景的AI定制化方案

2、RAG（检索增强生成）知识库构建

检索增强生成的原理与架构设计

结合企业知识库进行智能问答

RAG在法律、金融、制造业等领域的应用

3、Lora微调与AI智能体搭建

轻量化微调技术（Lora）的应用

构建企业专属的AI智能体

企业AI模型的持续优化与迭代

4、AI模型与现有平台集成

如何将AI能力嵌入企业现有系统

API、插件与定制化开发方案

不同系统架构下的AI集成策略

Ai工具：Ollama、Llava、Dify、Lora等

实践案例：智能体与数字员工、机器人路径规划、智能运维、智能客服等

四、战略引航：AI大模型未来趋势与落地方法路径

1、AI幻觉问题及应对策略

什么是“幻觉”与其产生的原因

如何应对“幻觉”问题

案例分析：AI幻觉在应用中的挑战与应对方案

2、AI大模型的未来发展趋势

AI技术未来演进方向与新兴技术

全球AI技术与应用的竞争格局

从趋势到行动：领导者的应对策略

3、AI应用中的法律合规与伦理问题

数据隐私与安全合规要求

人工智能伦理问题与解决路径

企业在AI应用上的风险管控与合规性设计

4、企业数字化智能化转型框架

数字化转型的总体框架模型

数字化能力提升五步飞轮

数字化智能六维进阶模型

结合企业业务需求制定AI转型方案

工具模型：转型框架房子模型、五步飞轮、六维进阶模型