F·Fx·Tome企业 AI 实践
面向高管 · HR 负责人 · BU 负责人

企业 AI
落地实战

从一个管理场景开始

从“当前团队的 AI 使用情况如何”这一管理问题出发,
学习如何选准场景、组织团队,并开展可验证的业务试点。

1 天 · 6.5 小时案例拆解 + 工作坊
这一天,回答三个问题

能做到什么?
怎样减少实施误区?
如何建设团队能力?

围绕一个最小管理应用,拆解实施方法。
技能复用与质检案例,用于说明方法如何迁移。

提出问题 → 分析判断 → 明确行动 → 后续复盘

明确目标,选择路径,组织行动。

面向管理者的 1 天工作坊
有效教学 390 分钟,午餐与休息另计。

目标一 / 建立预期

AI 在企业中有哪些应用?

看实际业务流程、应用边界与配套条件,区分已部署能力和产品规划。

形成符合自身条件的落地预期
目标二 / 减少实施误区

哪些路现在就能走?

辨别具备条件后可先试用、补齐条件后试点和暂缓的场景,避免从工具数量判断进展。

形成有依据的场景优先级
目标三 / 建设能力

需要什么团队和基础设施?

明确业务、HR、IT 与数据负责人的分工,按试点需要建设基础能力。

形成团队与试点建设方案

《企业 AI 应用实践与组织建设》

理解应用 · 看懂案例 · 组织实施 · 形成方案

主题分享 + 案例拆解 + 演示 + 工作坊
一个管理主案例贯穿全天,每组形成一份部门试点方案。

时长主题培训课纲模式与产出
1 小时模块一:AI 应用认知企业 AI 应用的机会与边界
  • 企业 AI 应用案例从个人辅助到管理分析、业务流程协同
  • 场景选择与实施路径业务价值、数据条件、人工责任与试点范围
  • 常见实施误区工具投入与业务需求脱节;调用量与业务成效混淆
主题分享+案例讨论
2.5 小时模块二:AI 实践案例拆解从个人应用到管理与业务场景
  • 个人与团队:飞书办公与 Skill Hub汇报整理、表格分析、信息提取;标准方法与团队复用
  • 管理主案例:团队 AI 使用情况分析飞书提问 → 用量分析 → 管理简报 → 行动与复盘
  • 业务迁移案例:AI 质检与售前稽查拍照取证 → 辅助比对 → 人工复核 → 异常反馈
  • 结合业务需求进行迁移客服与核算咨询、渠道账单核验、单据预检查
实践演示+案例拆解
1.5 小时模块三:团队与资源建设管理者如何组织 AI 应用
  • 团队分工与能力培养业务负责人、业务骨干、HR、IT 与数据负责人
  • 基础能力与资源配置工作入口、模型与额度、数据与规则、技能复用
  • 试点运行与效果评估权限与复核、质量与耗时、资源消耗、持续改进
方法讲解+管理讨论
1.5 小时模块四:业务试点工作坊形成一份可执行的部门方案
  • 选择一个业务场景明确问题、目标用户、选择依据与试点边界
  • 设计实施方案目标流程、人工责任、团队培养与资源需求
  • 方案评审与行动计划验收标准、阶段成果、复盘安排与管理决策
分组共创+方案评审

1 + 2.5 + 1.5 + 1.5 = 6.5 小时(390 分钟)。训后节点为建议管理安排,平台试用、顾问支持与业务开发分别约定范围。

“当前团队的 AI
使用情况如何?”

飞书+sub2api 等现有能力
从一项管理问题,学习最小应用闭环的设计。

课程核心

管理者如何带领团队,选准一个业务场景,并组织一次可验证的 AI 试点。

01 问题与数据

在飞书提出管理问题,确定团队与周期,读取授权范围内的数据。先检查数据能回答什么。

02 分析与判断

用量统计形成简报,管理者复核依据与缺失项,区分事实、解释与建议。

03 行动与复盘

确定负责人、下一步行动和复盘日期,核查执行与业务证据,再决定继续、调整或停止。

当前一句话查询、统计与飞书文字简报已有实际收卡记录;行动执行与复盘采用教学情境说明。

全日反复回答五个问题。

先做什么?为什么选它?谁负责?需要什么条件?怎样判断有效?

查看数据口径与现场演示边界

文字简报采用确定性统计与诊断规则,不能据此认定模型每次均参与分析。Tableau 图文链路仍在建设,未作为已完成能力展示。

当前仅为已有授权管理员的自有试用范围。调用身份不等于员工人数;测试与业务调用尚未完全区分;平台计费额不等于实际结算费用。缺少员工名单、任务归因和业务基线时,不计算部门使用率或投资回报率。实际演示如使用冻结快照,会标注时间与来源。

支撑案例 / 方法复用

有效方法,如何成为团队能力?

Skill Hub 的办公技能用于说明标准输入、输出要求、版本维护和岗位练习。再讨论如何将管理分析方法沉淀为团队规范。

重点:谁维护方法,谁带教,如何接收反馈。查看技能库 ↗
迁移案例 / 业务流程

同一方法,如何用于 AI 质检?

对照管理主案例,识别质检场景新增的实物证据、业务规则、人工责任、系统集成和质量要求。

重点:哪些方法可复用,哪些条件必须补充。查看质检流程方案 ↓

将 AI 融入业务流程,
明确各环节的责任。

依据讲师整理的 AI 质检图解方案。
流程教学示意,系统运行与业务成效待验证。

01 任务与证据

OMS 关联商品标准和查验任务,按要求拍照。材料不清晰就补拍,标准缺失先确认。

02 辅助与复核

AI 提示查验重点和疑似差异,展示依据。质检人员确认结果,无法判断时转人工。

03 稽查与改进

售前稽查沿用原始证据,处理异常。经确认的问题反馈到规则、技能、培训与资源安排。

课堂讨论

谁维护标准?谁做最终判断?如何确定首批试点品类?如何衡量漏检、复核耗时与单任务成本?管理者带着这些问题,把方法迁移到自己的业务。

展开配套材料:团队建设与办公演示

管理者要决定的,
是责任分工、资源投入和建设顺序。

按试点需要补齐能力,优先复用已有资产。
讲清建设决策,不展开代码与部署操作。

五类责任,共同推动

业务负责人
选场景、定目标、给资源,对验收负责。
业务骨干
拆流程、带练习、复核结果,沉淀方法。
HR / 培训负责人
明确能力培养需求,组织岗位学习与推广。
IT / 平台负责人
提供工具、权限、运行支持和问题处理。
数据 / 规则维护人
确认材料可用,维护口径和版本。
这是责任分工,不预设必须新增五个岗位。

五项基础能力,分步建设

入口与身份
员工从哪里进入,谁可以使用哪些能力。
模型与资源
工具如何提供,额度与预算如何管理。
知识与规则
依据从哪里来,谁维护、谁可以访问。
技能与流程
好方法如何复用,哪些动作交给人复核。
评估与运营
如何记录质量、使用与成本,持续改进。
现有平台可演示部分能力,完整业务治理仍需结合企业建设。

通过办公示例,
理解输入与复核标准。

现有办公技能的教学示例
预置结果,不调用模型;材料均为演示数据。

输入 / 交代任务

输出 / 人工复核
管理者带走什么

讲师演示准备:复制指令与打开实践平台

可在已授权的飞书账户中执行对应办公指令。网页示例用于讲解和演示备用,不代表现场生成。

一份团队方案,接到工作的下一步。

四个模块,汇成《团队 AI 能力建设与业务试点方案》。
负责人、样本与目标由业务方确认。

业务预期希望做到哪一步,优先选择哪个试点?
落地路径复用什么,先补哪些条件?
团队与基础设施谁负责,培养谁,建设什么?
验成效何时复盘,用什么标准?

培训提供方法、练习与方案评审。平台试用、训后支持和业务试点开发分别约定范围;不以工具调用次数代替业务效果。

你团队的 AI 下一步,
从一个具体问题聊起。

企业内训 · 场景工作坊 · AI 实践交流

hi@fxtome.com 欢迎附上团队角色、希望解决的问题与计划时间。
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有方法。
有作品。
有下一步。

围绕真实业务,
持续探索人与 AI 的协作方式。