张荣兴：智能转型策略与企业增长新模式
AI战略转型：拥抱智能技术，重构企业业务增长模式
课程背景
在全球人工智能技术迅速发展与产业智能化趋势交汇的今天，企业正在经历一场从“数字化”到“智能化”的重大转变。以大型模型、生成式AI和智能体为代表的AI技术正逐步应用于产业一线，重新定义研发、生产、供应链、市场推广和服务等各个环节。外部竞争方面，竞争对手借助AI生态系统迅速建立起独特的竞争优势；客户需求变得更加多样化和即时化。内部管理中，大多数企业面临着AI能力分散、应用场景落地难、投资回报率低、合规风险高以及组织适应性差等一系列结构性难题。因此，企业的AI转型不仅是一项技术更新，更是一次涵盖战略、组织、技术、数据和生态的全面变革。
许多企业在推进AI转型时遭遇了诸多挑战：认知偏差，将AI转型视为简单的技术购买或试点，缺乏整体的战略规划；缺乏明确的AI转型顶层设计方案和实施路径，导致方向模糊、资源配置不当；技术与业务分离，项目进展受阻，难以创造实际的商业价值；AI投入成本高且见效缓慢，难以衡量业务价值，难以实现大规模应用；企业文化与转型需求不匹配，AI专业人才短缺，转型阻力较大。
鉴于此现实情况，本课程旨在帮助学员系统地掌握AI战略转型的整体思路、方法框架和实施路径。通过分析行业标杆案例和价值场景模拟等手段，让不同层级的学员能够清晰理解为何需要转型、转型的方向、如何实施、谁来领导转型以及从何处开始转型，引导学员将通用的方法论转化为适合自身企业的决策工具，从而在企业内部形成一致的转型共识和行动合力。
课程收益：
1.深入理解企业AI转型的本质、核心框架及其战略价值，提升思维层次；
2.学习从AI战略规划、成熟度评估到价值场景重塑的转型规划方法；
3.通过模拟真实场景的讨论，帮助学员将课程理论与企业实际情况相结合，做到学以致用；
4.借鉴领先企业的AI转型经验和最佳实践，避免常见错误；
5.掌握支持AI转型的数字技术、组织能力和治理体系的关键要素。
课程时间：2天，每天6小时
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.市场营销、生产、研发、供应链、质量控制、设备管理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、流程改进的管理人员。
课程方式：理论讲解+案例拆解+案例分析+互动讨论+讲师解答
课纲大纲
第一讲：认知升级——AI转型的基本原理与核心方法论
导入：你在工作中使用过哪些AI技术？
一、全球AI革命：技术、经济与战略三重转折点
1.技术转折点：通用人工智能时代的产业重组
2.经济转折点：AI成为企业新的生产要素
3.战略转折点：不转型就意味着落后淘汰
二、中国企业面临的三重压力
三、AI重构企业的三大增长支柱
支柱1：重建企业效率引擎
支柱2：重建企业客户价值
支柱3：重建企业商业模式
四、人工智能的基本概念与能力模型
1.人工智能的定义与内涵
2.人工智能的核心能力
3. AI智能能力层次模型
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发展的四个阶段
1.逻辑推理与专家系统时期
2.统计机器学习时期
3.深度学习与感知智能时期
4.大模型与认知/生成智能时期
六、企业AI战略转型的全过程方法论
1.企业AI转型战略规划
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.技术能力基础建设
6. AI项目实施
7.实施效果评估
8.建立AI治理机制
9. AI行业生态构建
案例分析：蒙牛乳业AI战略与生态协同实践
互动提问：判断你的企业处于哪个智能层级，并说明原因。
第二讲：战略定位——AI成熟度评估与转型战略规划
导入：给你的企业AI能力打分
一、成熟度评估的关键理解
1.为什么需要进行AI成熟度评估
2.国际主流AI成熟度模型比较与限制
二、CARTS-AI五维成熟度模型
1.文化和战略
2.架构和数据
3.资源和人才
4.技术和场景
5.规模和治理
三、AI能力成熟度评估四步骤法
1.成立评估小组
2.评估维度评分
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制定
1.战略制定三大原则
2. AI战略制定三大核心维度
3. AI战略制定的五大常见误区
4.企业AI战略制定六步骤法
1）确定愿景和目标
2）识别价值领域
3）评估初步可行性
4）承诺资源投入
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：制定你的企业AI战略愿景，列出价值领域
第三讲：场景突破——全价值链高价值AI场景发现与排序
导入：用一个词形容你公司目前的AI应用状况
一、为什么需要系统规划企业AI场景
二、主流AI场景识别方法论
1.埃森哲“AI Opportunity Canvas”
2. Gartner AI价值矩阵
3.麦肯锡用例筛选检查表
三、避免“伪场景”：适用性判断五大原则
四、企业AI场景识别的四大