《AI时代的领航者：从指挥到赋能的迭代与转变》

《AI时代的领航者：从指挥到赋能的迭代与转变》
主讲：张子斌老师
【课程背景】
当前，AI技术正深度渗透智能科技行业，从产品研发的数据分析到供应链的流程优化，大量常规性、重复性工作正被AI高效接管。
企业的高管团队团队面临的管理环境已发生根本性变化：传统依赖“命令-控制”的管控模式，既无法适配AI时代快速迭代的业务需求，也难以激发团队在人机协同场景下的创造力。
高管亟需从“发号施令的将军”转型为组织设计者、赋能者与教练，通过重构角色定位与领导能力，驾驭人机协同新范式，巩固企业核心竞争力。
【课程收益】
认知升级：明确AI对智能科技行业管理模式的冲击，清晰界定高管在人机协同体系中的新角色与核心价值
能力落地：掌握组织架构重构、人机流程设计、团队潜能激发的思路，应用于产品研发、供应链管理等核心业务场景
体系构建：建立适配智能科技行业的新型领导力评估框架，实现对“设计-赋能-教练”能力的量化与优化
经验复用：借鉴全球科技企业AI转型的成功实践，规避角色转型与流程设计中的典型误区
【课程特色】
干货满满：既有宏观分析，又有微观诊断的通用提炼，所有的分析均来自日常的管理实践，且具有实操性和指导作用
贴合实际：符合企业数字化转型的诉求，数据分析逻辑清晰，课程生动形象，尤其情景教学部分，学员有身临其镜之感
真实接地：所有课程中的工具应用，符合企业在不同行业、不同阶段的代表性，能够和学员达成共识
【课程对象】
企业中高层管理人员等
【课程时间】
1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、认知破局——AI时代的管理变革与角色重塑
1、开场破冰：直面AI时代的管理挑战
痛点导入：智能科技行业案例分享——某头部企业因沿用传统管控模式，导致AI团队与业务团队协同低效，新品迭代周期延长40%。
课程共识：明确本次工作坊“以问题为导向、以案例为参照、以实操为核心”的目标
2、深度解析：AI重构管理的底层逻辑
传统管理模式的致命局限：以“指令传递效率”为核心的管控模式，无法适配AI时代“快速实验、快速迭代”的需求，
新型领导力的核心需求：基于智能科技优秀企业实践，提炼“设计流程、赋能团队、引导创新”三大核心能力。
3、角色转型：从管控者到“三维领航者”
角色一：任务型组织设计者——打破职能壁垒
核心动作：构建“快思考+慢思考”互补团队，适配智能科技行业“短期产品迭代+长期技术攻坚”的双重需求
案例分析：某智能科技企业设立独立AI实验室（快思考团队）专注用户创新功能开发，同时保留底层技术团队（慢思考团队），实现创新与稳定的平衡
实操任务：小组讨论——结合添可智能某产品线，设计“人机协同型”团队架构，明确“快/慢思考”小组的分工与协作机制
角色二：人机协同赋能者——清晰权责边界
核心动作：用MoSCoW法则拆解任务，明确“人必须做、AI必须做、人机协作做”的三类工作。
实操任务：结合添可智能“智能产品用户需求分析”场景，填写《人机任务分配表》，标注关键协作节点。
角色三：创新潜力教练——激活个体价值
核心动作：推动“全员Builder”理念，鼓励跨职能能力提升，弱化“指令传递”强化“潜力激发”。
案例分析：某智能科技企业通过“PM编程训练营”，让产品与技术团队高效对齐，避免“我说你做”的割裂。
二、能力落地——流程设计、创新激发与领导力评估
1、实操工具：人机协同流程设计五步法
流程设计核心逻辑：以“角色互补”为核心，实现“AI提效、人类决策”的协同闭环，类比“登山者（人）+导航仪（AI）+装备（系统）”的协作模式。
五步法详解与案例适配：
定义目标：结合智能科技行业特性，用“用户故事地图+AI能力评估”明确目标（如“将新品研发需求分析周期缩短30%”）。
任务拆解：用MoSCoW法则分类任务，举例说明添可智能供应链管理中“AI数据统计（Should Have）”与“人类风险决策（Must Have）”的划分。
角色分配：明确“人=决策主体、AI=智能助手、系统=协作媒介”的定位。
交互设计：参考“内部灰度测试”机制，设计“AI输出-人类反馈”的实时交互节点。
迭代优化：建立“实验-评估-调整”循环，例如可以收集员工AI应用创意并快速迭代。
实操任务：小组实战——以“产品售后问题处理”为场景，用五步法设计完整的人机协同流程，并绘制流程图。
2、关键能力：激发团队创造力的机制设计
打破职能壁垒：推行“跨角色轮岗+能力共建”，例如“设计师-工程师轮岗计划”，促进技术与产品团队的深度理解。
培育实验文化：设立“AI探索时间/基金”，鼓励团队试用新兴AI工具并转化为业务价值。
3、体系构建：新型领导力评估与行动规划
评估维度设计：结合智能科技行业特性，确立三大核心指标
组织设计效能：团队响应速度、跨部门协作效率（如新品迭代周期缩短比例）。
人机协同质量：AI工具使用率、任务失误率、团队信任度评分。
创新激发成果：员工创新提案数、AI应用落地案例数（参考“大师级”领导力评估标准）。
反馈与成长机制：建立“季度AI实践复盘会”，高管技术素养提升经验，推动领导能力持续优化。
个人行动规划：填写《AI时代领导力转型清单》，明确1个核心改进目标、2个落地动作及时间节点。

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