破解效率瓶頸：AI驅動企業創新

《破解效率瓶頸：AI驅動企業創新》

高新企業與科研單位如何用AI提升效能

主講：王長樂老師

【課程背景】

企業和科研單位在當下快速變化的市場與技術環境中，普遍面臨效率和創新難題。管理者發現，面對大量的市場數據、財務報表、研發反饋，分析與決策時間過長，往往錯失市場機遇。財務部門要花數周時間手動整合報表，項目管理部門因溝通延遲導致產品開發進程反復延誤。與此同時，科研人員面對海量文獻和數據，耗費大量精力進行數據清洗、結果分析，進展緩慢且重復性工作繁多，影響了創新效率。這些現象在很多企業和科研機構中屢見不鮮。

為了緩解上述問題，部分企業嘗試引入AI技術，但實施效果不理想。AI工具的功能與實際工作場景不匹配，管理者難以理解AI的價值，導致員工對AI的使用率低、效果差。比如，企業部署了自動化報表系統，但員工因缺乏提示詞優化知識，無法生成準確的財務分析報告；科研人員引入文獻分析工具，但因操作繁瑣、結果不直觀，最終回歸人工操作。企業的數字化轉型因此陷入停滯，投入與產出不成正比。

本課程的意義在于解決這些實際工作中的痛點，針對高新技術企業和科研單位的典型場景，提供AI工具的深度應用方法。我們將通過實操案例、工具演示和提示詞優化訓練，幫助管理者和科研人員真正掌握AI技術，提升效率、加速創新。課程旨在打破“工具好用卻用不好”的局面，促進學員在工作中高效應用AI，實現組織效率躍升與科研成果突破。

【課程收益】

?  熟悉3種適用于文檔生成、數據分析和市場洞察的AI提示詞優化策略。

?  了解科研項目中數據采集、清洗和結果分析的全流程AI自動化應用。

?  掌握企業管理決策支持中的AI數據可視化和財務分析工具，提高決策效率。

?  學會定制個性化AI助手，提升日常任務的處理速度和準確度。

【課程特色】

?  實戰導向，學以致用：以企業和科研單位真實場景為案例，重點講解AI工具在實際工作中的應用方法。

?  邏輯清晰，層層遞進：內容設計科學嚴謹，從概念到實操逐步展開，確保學員循序漸進掌握AI技術。

?  干貨滿滿，直擊痛點：不講多余理論，直接聚焦效率提升、決策支持、數據分析等核心問題的解決方案。

?  互動教學，參與感強：通過現場實操、提示詞優化練習和案例討論，充分調動學員參與，促進深度學習。

【課程對象】

?  科研人員：希望提升科研效率，優化數據處理、文獻分析、實驗報告生成等工作環節的科研從業者。

?  科研管理人員：負責科研項目管理與決策支持，需掌握AI技術在項目管理、資源分配、成果評價中的應用。

?  企業管理人員：面臨運營、財務、市場等多重管理挑戰，需借助AI提升決策效率和數據驅動能力的中高層管理者。

?  企業員工：在日常工作中需處理大量數據分析、報告生成、市場情報整理等任務的業務人員和職能部門員工。

?  信息化及數字化轉型負責人：推進企業數字化、智能化升級的管理者和技術團隊，需掌握AI在轉型中的應用策略。

?  研發與產品團隊成員：關注如何利用AI優化產品創新流程，加速研發周期、產品發布與市場反饋分析。

【課程時間】

2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、為什么說“不會用AI的人“將被“會用AI的人”替代

1、AI如何突破職場瓶頸？

?  數據孤島：打通信息壁壘

?  重復勞動：提高工作效率

?  決策延遲：提升決策效能

2、DeepSeek的使用方法

?  DeepSeek的web使用方法及技巧

?  DeepSeek的本地化部署及使用技巧

3、DeepSeek核心優勢解讀

?  垂直領域知識庫訓練：金融/法律/制造等行業適配性

?  企業級安全架構：數據加密與權限管理設計

4、互動練習

?  現場注冊deepseek，并進行互動問答測試

5、分組討論

?  針對“數據孤島”、“重復勞動”及“決策延遲”的案例進行討論，并設計出利用AI解決問題的初步方案

二、如何讓AI進行更高質量輸出

1、提示詞是什么

?  定義提示詞（prompt）的基本概念及其在AI輸出中的作用

2、提示詞設計的關鍵原則

?  清晰性

n  要求語言明確，避免歧義

n  實例比較：展示模糊提示詞與清晰提示詞的輸出對比

?  具體性

n  詳細描述任務背景和要求

n  小練習：學員嘗試改寫不具體的提示詞為具體描述

3、如何寫提示詞

?  寫作流程介紹

?  常見錯誤及優化策略

4、提示詞的要素集合

?  提示詞要素構成

?  提示詞要素權重分析

5、如何深度挖掘AI潛力

?  四種調教方法讓AI工作效果更出眾

6、項目實戰

?  現場制作解決自身業務問題的提示詞，測試不同調教方法的效果差異

三、AI賦能職場通用能力有哪些

1、信息獲取

2、數據洞察

3、管理決策

4、文件生成

5、視覺生成

四、AI賦能信息獲取

1、AI智能搜索

?  搜索引擎原理

n  講解傳統搜索與AI智能搜索的區別

n  案例分析：展示智能搜索如何優化信息獲取

?  搜索策略與優化技巧

n  討論關鍵詞、上下文及語義理解在搜索中的應用

n  小練習：學員設計優化搜索策略并進行現場測試

2、AI文件、文獻結構化分析

?  自然語言處理技術概述

n  介紹文本挖掘、語義分析及摘要生成技術

n  案例解析：展示自動文獻結構化分析實例

?  文獻結構化與知識提取

n  講解如何提取關鍵信息、構建知識圖譜

五、AI賦能數據洞察

1、底層邏輯

?  數據洞察的底層邏輯：從非結構化數據（報告、會議記錄、郵件）到結構化分析

?  非結構化數據的特征

n  講解報告、會議記錄、郵件等非結構化數據的共性

n  案例討論：探討非結構化數據處理中的難點

?   結構化分析方法

n  介紹文本分類、信息抽取與數據標注技術

n  小練習：學員嘗試對一段非結構化數據進行標注并分類

2、科研應用：實驗數據異常模式識別

3、管理應用：財務報表自動解讀與風險提示

4、研發應用：用戶反饋分析與需求挖掘

小練習：使用AI進行案例數據分析

?  選取實際案例數據，分組使用AI工具進行結構化分析與異常模式識別

?  各組展示結果，并討論改進策略

六、AI增強管理決策

1、團隊管理中表象問題的深度思考

?  表象問題與根本原因分析

n  講解常見團隊管理問題及其背后深層原因

?  AI輔助問題診斷

n  介紹利用結構化思考方法診斷團隊管理問題

?  課堂實操：模擬使用AI工具分析，發現潛在矛盾

2、AI輔助進行溝通意圖分析

?  自然語言理解在溝通分析中的應用

n  講解語義分析、情緒識別在溝通意圖中的實現

n  案例分享：展示AI識別溝通中潛在情感與意圖的實例

?  溝通數據反饋機制

n  探討如何構建基于AI的實時溝通改進反饋系統

n  小組討論：設計一個基于溝通數據分析的管理決策輔助系統

七、AI賦能文件生成

1、底層邏輯

?  信息整合與結構化

n  講解從碎片信息、草圖、會議錄音到完整文檔的轉換過程

n  案例展示：現場示范如何將雜亂數據整合成技術方案

?  自動生成技術原理

n  介紹文本生成模型、模板匹配與上下文理解

n  課堂實操：學員試用AI工具生成簡單會議紀要

2、AI賦能報告生成（論文/立項書/結題報告）

?  論文、立項書、結題報告的生成

n  分析不同文檔類型的要求與自動生成方法

n  案例解析：展示自動生成報告的實際應用效果

?  模板優化與內容定制

n  探討如何在模板化基礎上實現個性化定制

n  小練習：學員分組設計一份定制化的立項報告模板

3、deepseek高效合同風險審查

?  合同文本結構化分析

n  講解合同中關鍵條款的識別與提取方法

n  案例討論：分析實際合同風險點識別案例

?  風險提示與自動警報機制

n  介紹利用AI進行合同風險預警的實現機制

n  課堂演練：學員模擬合同文本風險審查并給出改進建議

八、AI賦能多媒體內容生成

1、AI圖片內容生成

?  數據分析可視化

n  講解如何將數據轉化為直觀圖像

n  案例演示：現場展示AI生成科研圖表與數據可視化案例

?  科研圖表可視化設計

n  探討科研報告中常用圖表的自動生成技巧

?  小練習：學員使用工具生成并設計一個科研圖表

2、AI音頻內容生成

?  音頻AI工具介紹

n  優秀AI工具應用展示

n  案例分享：展示基于AI生成科研講解音頻的實例

?  應用場景與優化技巧

n  分析音頻內容在會議記錄、播客中的應用

n  小組討論：討論音頻生成在實際工作中的最佳實踐

3、AI視頻內容生成

?  視頻自動生成技術

n  講解視頻腳本生成、素材匹配與自動剪輯原理

n  案例展示：展示自動生成科研成果介紹視頻的實例

?  視頻編輯與后期處理

n  探討如何利用AI進行視頻特效、字幕自動添加

n  小練習：學員嘗試利用工具生成并編輯一個短視頻內容

九、定制化個人AI助理

1、AI智能體搭建

?  智能體基礎架構設計

n  講解智能體常用AI工具及操作

n  案例分析：解析論文閱讀整理智能體的實際架構

?  行業場景智能體搭建

n  介紹如何根據行業需求定制智能體（如市場活動策劃）

n  小組實踐：學員分組討論并設計適合本單位的智能體原型

3、智能體搭建練習

?  分配具體任務，要求學員使用現有平臺搭建簡單的個人AI助理

n  現場指導：講師巡回答疑、提供技術支持

?  成果展示與反饋

n  每組展示所搭建智能體的功能與使用流程

?  評估討論：各組互評并討論優化方案