张荣兴《AI战略转型：拥抱智能技术，重构企业业务增长模型》

张荣兴

AI战略转型：拥抱智能技术，重构企业业务增长模型

课程背景

在全球人工智能技术加速突破与产业智能化浪潮交汇的背景下，企业正经历一场由“数字化”向“智能化”的深刻跃迁。以大模型、生成式AI、智能体为代表的AI技术正走向产业一线，重塑研发、生产、供应链、营销、服务等全价值链。外部环境上，竞争对手通过AI生态快速构建差异化优势，客户需求日益个性化、实时化；内部现实中，企业普遍面临AI能力碎片化、场景落地难、投入产出比低、合规风险高、组织适配弱等结构性挑战。在此背景下，企业AI转型已经不是技术升级的简单延伸，而是一场涉及战略、组织、技术、数据与生态的系统性变革。

许多企业在推进AI转型过程中普遍面临多重挑战：认知不清，将AI转型等同技术采购或试点，缺乏战略整体布局；缺乏清晰的AI转型顶层设计与落地路径，导致方向不明、资源错配；技术与业务“两张皮”，项目推进受阻，难以产生实质性的商业价值；AI投入高、见效慢，难以量化业务价值，规模化应用困难；组织文化与转型要求不匹配，缺乏AI专业人才，转型阻力大。

本课程正是在这一现实背景下设计，旨在帮助企业学员系统掌握AI战略转型的整体思路、方法框架与落地路径，结合行业标杆案例拆解、价值场景推演等方法，使不同层级的学员都能够清晰理解AI转型“为什么转”、“转向哪里”、“怎么转”、“谁主导转”、“从哪里开始转”，引导学员将通用方法论内化为适用于自身企业的决策工具，从而在企业内形成上下同欲、协同一致的转型共识与行动合力。

课程收益：

1. 洞悉企业AI转型的本质内涵、核心框架与战略价值，升级认知思维；

2. 掌握从AI战略设定、成熟度评估到价值场景重塑的转型规划方法；

3. 通过真实情境研讨，引导学员将课程理论与企业实际结合，即学即用；

4. 对标业界领先企业的AI转型实战经验与最佳实践，规避常见陷阱；

5. 了解支撑AI转型的数智技术、组织能力与治理体系的构建要点。

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：

1. 企业董事会成员、高级管理层（CEO/COO/CTO/生产副总/事业部负责人）；

2. 数字化转型、IT部门负责人及核心骨干、AI项目负责人及成员；

3. 营销、生产、研发、供应链、质量、设备等业务条线负责人及核心骨干；

4. 创新业务负责人及企业战略规划、运营优化、流程再造的管理人员。

课程方式：理论讲授+场景拆解+案例分析+互动讨论+讲师答疑

课纲大纲

第一讲：认知升维——AI转型的底层逻辑与核心方法论

导入：你日常工作中用过哪些AI

一、全球AI革命：技术、经济与战略三重拐点

1. 技术拐点：通用人工智能前夜的产业重构

2. 经济拐点：AI成为企业新生产要素

3. 战略拐点：不转型即面临落后淘汰

二、中国企业现实面临的三重压力

三、AI重构企业的三大增长支柱

支柱1：重构企业效率引擎

支柱2：重构企业客户价值

支柱3：重构企业商业模式

四、人工智能的本质内涵与能力模型

1. 人工智能的定义与内涵

2. 人工智能的核心能力

3. AI智能能力层级模型

1）感知智能

2）认知智能

3）决策智能

4）生成智能

5）通用人工智能（AGI）

五、AI发展的四个时代

1. 逻辑推理与专家系统时代

2. 统计机器学习时代

3. 深度学习与感知智能时代

4. 大模型与认知/生成智能时代

六、企业AI战略转型的全流程方法论

1. 企业AI转型战略设定

2. 现状与成熟度评估

3. 业务价值场景选择

4. 实施路线图设计

5. 技术能力底座构建

6. AI项目落地实施

7. 实施效果度量评估

8. 建立AI治理机制

9. AI行业生态打造

案例分析：蒙牛乳业AI战略与生态协同实践

互动提问：判断企业所属智能层级，为什么？

第二讲：战略锚定——AI成熟度评估与转型战略设计

导入：给企业AI能力水平打分

一、成熟度评估的核心认知

1. 为什么需要AI成熟度评估

2. 国际主流AI成熟度模型对比与局限

二、CARTS-AI五维成熟度模型

1. 文化与战略

2. 架构与数据

3. 资源与人才

4. 技术与场景

5. 规模化与治理

三、AI能力成熟度评估四步法

1. 组建评估小组

2. 评估维度打分

3. 可视化诊断

4. 制定改进计划

案例分享：壳牌AI能力成熟度评估与改进实践

四、企业AI战略愿景目标与启动计划设定

1. 战略设定三大原则

2. AI战略设定三大核心维度

3. AI战略设定的五大常见误区

4. 企业AI战略设定五步法

1）锚定愿景与目标

2）识别价值领域

3）评估初步可行性

4）设定资源承诺

5）制定AI转型蓝图

6）制定启动计划

案例分析：米其林（Michelin）AI战略

互动提问：制定企业的AI战略愿景，列举价值领域

第三讲：场景破局——全价值链高价值AI场景挖掘与排序

导入：用1个词描述企业当前AI应用状态

一、为什么必须系统规划企业AI场景

二、主流AI场景识别方法论

1. 埃森哲“AI Opportunity Canvas”

2. Gartner AI Value Matrix

3. 麦肯锡用例筛选检查清单

三、避免“伪场景”：适用性判断五原则

四、企业AI场景识别的四大来源

五、企业AI场景识别和筛选排序的方法

1. 全域扫描挖掘潜在AI场景

2. 精准识别与筛选有效场景

3. 构建多维度评估模型科学筛选

4. 优先级排序确定落地节奏

5. 确保场景识别与排序科学性

实操：企业AI场景识别与筛选评分

六、企业全价值链高价值AI场景

1. 经营决策

1）智能战略规划与市场预测

2）智能经营决策支持系统

2. 产品研发

1）AI驱动的产品设计与仿真优化

2）智能材料与工艺研发

3. 供应链

1）智能供应商评估与风险管理

2）需求驱动的智能采购与库存优化

4. 生产制造

1）AI驱动的智能排产与调度

2）智能质量检测与根因分析

3）预测性维护（PdM）

5. 仓储物流

1）智能仓储优化

2）智能运输与配送调度

6. 营销销售

——智能客户洞察与精准营销

7. 售后服务

——智能客服与远程诊断

互动：识别并设计1个高价值AI场景

第四讲：落地执行——AI转型实施路径与技术平台搭建

导入：企业AI项目最难落地的障碍是什么

一、企业AI转型五阶段落地路径

1. 战略启动与组织准备

2. 能力建设与基础设施夯实

3. 速赢项目试点与价值验证

4. 规模化推广与流程嵌入

5. 模式创新与生态合作

二、企业AI转型落地的五大关键成功保障

1. 一把手工程

2. 业务导向

3. 小步快跑

4. 人机协同

5. 安全合规

案例解析：西门子AI转型路线图

三、AI转型的技术支撑平台底座建设

1. 技术平台建设核心原则

2. AI技术平台体系五层架构

3. 技术平台底座分阶段建设实施

阶段一：轻量化部署，验证价值

阶段二：平台化升级，能力复用

阶段三：能力栈深化，生态构建

四、AI技术平台建设的关键保障措施

1. 组织保障

2. 人才保障

3. 资金保障

4. 风险管控

五、AI技术平台建设成效评估指标

案例分析：长虹企业级智能平台（虹灵）建设实践

互动：设计你将推动/启动的1项AI行动

第五讲：组织适配——AI-ready组织的人才、流程与文化升级

导入：你所在组织AI转型的“头号堵点”

一、企业AI转型成功率的数据真相

1. 麦肯锡AI转型报告核心数据

2. Gartner CIO调研数据

3. 中国企业AI转型现状调研（样本2000+企业）

二、构建AI-ready组织的核心必要性

1. 企业AI转型在四大维度的挑战

——组织、人才、流程、文化

2. 组织进化的核心逻辑

三、企业AI转型的组织变革

1. 组织变革的核心动因

2. 企业AI转型组织变革理论模型

3. 组织变革的方法与过程步骤

4. 企业AI转型的典型组织模式

5. AI组织变革的核心举措

6. AI组织变革的关键成功因素

案例分析：西门子混合式AI组织架构变革实践

四、企业AI转型的人才升级

1. 人才升级的必要性

2. AI人才升级模型

3. AI人才升级的方法“七步法”

4. AI人才培养模式

5. AI人才升级举措

6. AI人才升级关键成功因素

案例分析：微软全员角色定制化学习与微证书体系实践

五、企业AI转型的流程再造

1. 流程再造的必要性

2. 企业AI流程再造模型

3. 企业AI流程再造的“六步法”

4. AI流程再造模式

5. AI流程变革举措

6. AI流程再造关键成功因素

案例分析：Salesforce人机协同流程变革实践

六、企业AI转型的文化塑造

1. 文化塑造的必要性

2. AI文化塑造模型

3. 文化塑造的方法与过程步骤

4. AI文化塑造的模式

5. AI文化塑造的核心举措

6. AI文化打造关键成功因素

案例分析：联合利华“机制嵌入型”文化塑造实践

案例分析：微软的AI-ready组织进化实践分析

互动：制定您的90天启动计划

第六讲：价值闭环——AI转型绩效度量、风险治理与生态构建

导入：企业的AI项目成功了吗

一、AI价值金字塔模型：四层价值递进

1. 效率提升的ROI度量

2. 体验增强的ROI度量

3. 业务增长的ROI度量

4. 模式创新的ROI度量

二、AI转型的风险全景图

1. 现实警示：全球AI治理事件复盘

2. AI转型四大核心风险类别

1）技术风险：模型本身不可靠

2）业务风险：AI决策导致经营损失

3）合规与法律风险：违反全球监管要求

4）声誉与伦理风险：丧失客户与社会信任

3. 八大高风险AI应用场景

二、企业AI治理体系构建

1. 全球AI治理框架介绍

2. 企业AI治理核心原则

3. 企业级AI治理四支柱体系构建

1）治理组织与职责

2）全生命周期治理流程

3）技术控制与工具

4）政策与文化

4. AI转型项目治理体系构建“六步法”

1）启动与范围界定

2）设计治理框架

3）嵌入项目流程

4）能力建设与工具部署

5）试点与迭代优化

6）全面推广与持续运营

案例分析：微软负责任AI标准实践

四、企业AI战略转型生态系统构建

1. 生态构建核心动因

2. 生态构建的四阶段演进模型

阶段一：内部能力建设期

阶段二：行业方案完善期

阶段三：平台开放期

阶段四：生态主导期

3. 关键生态伙伴类型与协作模式

4. 生态治理机制：从松散连接到精密协同

5. 生态系统构建策略

案例分析：海尔智家AI转型生态系统构建案例

互动：AI生态阶段“快速对号”互动竞答