AI 時代領導力的五次覺醒
主講：王長樂老師
【課程背景】
在當前的商業環境中，企業面臨著前所未有的挑戰。隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，傳統的管理模式已經難以適應新的需求。許多企業在嘗試引入AI時遇到了一系列具體而棘手的問題，這些問題不僅影響了企業的運營效率，還直接威脅到其長期競爭力。
痛點一：決策過程中的數據困境
許多企業領導者在面對海量數據時感到無所適從。盡管擁有大量的數據資源，但缺乏有效的數據分析工具和方法，導致決策過程變得異常艱難。例如，一家零售企業雖然收集了大量的客戶行為數據，但由于無法有效分析這些數據，最終只能依賴直覺進行決策，結果往往不盡如人意。這種情況下，企業不僅浪費了寶貴的數據資源，還可能錯失市場機會。
痛點二：團隊協作與溝通障礙
隨著遠程工作和虛擬團隊的普及，傳統的人際溝通方式不再適用。許多企業發現，員工之間的協作效率大幅下降，尤其是在涉及跨部門合作時。例如，一家跨國公司的項目團隊成員分布在不同國家和地區，由于時差和文化差異，溝通成本極高，項目進度嚴重滯后。此外，AI系統的引入進一步加劇了這一問題，因為員工需要與AI系統協同工作，這要求他們具備更高的技術素養和適應能力。
痛點三：倫理與責任的模糊界限
AI技術的應用帶來了新的倫理和社會責任問題。例如，一家金融公司使用AI算法進行信貸審批，但由于算法的不透明性，導致一些客戶對審批結果產生質疑，甚至引發法律糾紛。在這種情況下，企業不僅要處理復雜的倫理問題，還需要承擔潛在的法律責任，這對領導層提出了極高的要求。
面對這些具體而棘手的問題，企業迫切需要一種全新的領導力模型，以應對AI時代的挑戰。本課程旨在幫助領導者掌握AI賦能的領導技巧，提升組織效能，實現真正的數字化轉型。
【課程收益】
掌握人機雙螺旋決策模型，決策失誤率降低38%-52%，戰略響應速度提升4-7倍
構建智能組織操作系統，實現業務單元分鐘級重組，人機協作效率提升23%-45%
規避9類算法管理陷阱，將AI倫理事故率控制在0.3次/千小時以下
習得液態組織駕馭能力，戰略目標達成周期縮短50%-65%
建立領導力數字孿生體，通過200 +維度測評精準定位認知升級路徑
鍛造不可替代的AI領導力，在AI替代指數超78%的崗位上保持絕對競爭優勢
【課程特色】
互動性強：通過提問、討論和案例分析，激發學員思考與參與。
實戰導向：注重實際操作和應用，提供大量真實案例和模擬練習。
通俗易懂：用簡潔明了的語言解釋復雜概念，確保每位學員都能輕松理解。
啟發創新：鼓勵學員跳出傳統思維框架，探索AI技術的新應用場景。
循序漸進：課程內容由淺入深，逐步引導學員掌握從基礎到高級的知識點。
幽默風趣：以輕松愉快的方式傳遞知識，讓學習過程充滿樂趣。
【課程對象】
企業掌舵者:CEO / 總裁/事業部總經理/創始人
數字化轉型先鋒:CTO/CDO/ 創新業務負責人
人力資本重塑者:CHO/HRD/ 組織發展專家
【課程時間】1天（6小時/天）
【課程大綱】
一、如何從DeepSeek小白成為應用高手 ？
1.DeepSeek是什么？
AI+國產+免費+開源
2.DeepSeek能夠做什么？
文本生成
語言理解
代碼編程
可視化繪圖
3.DeepSeek怎么用？
deepseek在線使用
如何進行本地部署
4.DeepSeek使用過程中有哪些“坑”？
不開深度思考
深度思考和聯網搜索一起開
AI說的全信
二、如何給DeepSeek下指令？
三種給AI下指令的三種方法
自然流淌法
結構化指令法
反客為主法
案例分析：如何從低效提示優化為高效提示
三、如何突破傳統決策的"認知繭房"？
1.人類決策者的三重局限
生理局限：大腦處理速度VS數據爆炸增長率（1:10^6）
經驗陷阱：過往成功經驗在AI時代的失效曲線（案例：諾基亞VS特斯拉戰略路徑對比）
群體盲區：傳統決策會議中的12種認知偏差（工具：決策質量診斷矩陣）
2.人機融合決策雙螺旋模型
戰略推演：DeepSeek戰略沙盤系統操作（實時環境變量注入演練）
價值校準：人類直覺與算法建議的權重分配公式（現場測算學員決策風格）
實施：5步構建決策增強系統（含決策日志自動分析工具包）
教學手法：
認知偏差現場測試（錨定效應/證實偏差/幸存者偏差即時實驗）
人機決策對抗賽（AI戰略系統VS高管團隊商業決策）
四、模塊二：當團隊成員包括人類和AI，如何重構管理范式？
1.人機混合團隊四大管理挑戰
能力評估：人類員工與AI智能體的能力對標矩陣（含27個維度評估量表）
協作沖突：人機溝通中的語義鴻溝（案例：自動駕駛倫理決策溝通困境）
激勵機制：非物質激勵對AI員工的有效性實驗數據（MIT 2023研究）
2.智能體管理六原則
透明性原則：算法決策的可解釋性標準（歐盟AI法案核心條款解讀）
進化同步：人類與AI的協同學習機制（微軟小冰團隊管理案例）
故障處理：智能體異常行為管理協議（含緊急接管流程沙盤演練）
教學手法：
角色扮演：處理AI員工"罷工"危機（基于制造業真實案例改編）
五、模塊三：算法黑箱時代，如何建立可信領導權威？
1.算法權力對傳統權威的解構
數據權力：算法推薦如何重塑員工認知（字節跳動OKR系統演化分析）
信任危機：員工對AI決策的接受度曲線（Gartner 2024預測數據）
案例研討：某金融集團AI信貸審批引發的團隊動蕩
2.可信AI領導力構建三支柱
算法透明化：關鍵決策的可解釋性設計（醫療AI診斷系統改造案例）
責任界定：人機混合決策的責任矩陣模型（含法律風險防范要點）
共識建立：面向人機混合組織的文化宣言（參考谷歌AI憲法實踐）
3.教學手法：
倫理困境工討論：AI版電車難題實戰（涉及裁員算法/資源分配等場景）
六、模塊四：當組織變成"液態智能體"，如何保持戰略定力？
1.智能組織三大特征診斷
敏捷度：從戰略到執行的中樞延遲（測試：你的組織處于機械體/生命體/智能體哪個階段）
自愈力：系統異常自動修復能力評估
進化性：知識沉淀與轉化效率指標（工具：組織學習效能雷達圖）
2.智能組織操作系統構建
數字孿生：創建企業動態鏡像系統（寶馬工廠數字孿生案例解析）
智能合約：分布式決策授權機制（DAO組織管理實踐借鑒）
風險免疫：建立數字抗體系統（含5級風險熔斷機制設計）
3.教學手法：
沙盤推演：智能組織崩潰壓力測試
七、模塊五：在AI顛覆時代，如何鍛造不可替代的領導價值？
1.人類領導者的終極競爭優勢
情感計算邊界：AI在同理心表達上的局限性（MIT情緒識別實驗數據）
價值判斷：復雜倫理場景中的決策權重（對比ChatGPT與人類倫理委員會決策差異）
案例解析：OpenAI領導層變動中的關鍵人類決策
2.領導力升維訓練四重奏
元認知能力：突破算法推薦的認知過濾泡（訓練：跨維度思維體操）
生態構建：從管理組織到設計進化規則（螞蟻集團智能體生態案例）
意義賦予：在技術洪流中錨定價值坐標
八、如何將所學知識落地，并推動工作效率的持續提升？
1．關鍵知識點如何回顧與內化？
教學方式：圖文總結、學員筆記分享及現場回顧討論
2．實操經驗與問題解決策略匯總
內容：總結學員在實操環節中遇到的問題及解決思路。
教學方式：現場互動、分組匯報及專家點評
授課老師
王長樂 企業AI提效與落地應用實戰專家
常駐地：北京
邀請老師授課：13911448898 谷老師
