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企业管理者数字化训练营

学习目的:理解数字化的含义,掌握数字化的要点,学会在工作中使用数字化思维、方法解决实际问题,开展企业数字化工作
学习课时:授课14课时,训练10课时,共24课时,4天
  • 学员群体:

    企业高管,业务中层以上管理者,核心业务骨干,IT管理人员,产品经理,项目经理,架构师,业务分析师,数字化咨询顾问

     

    课程构成:

    • 授课(L):L1数字化发展与数字化本体论(3小时)、L2数字化技术及其对业务的含义(3小时)、L3平台化的运营模式和商业模式(1.5小时)、L4数据驱动的业务发展(1.5小时)、L5数字化战略及路径选择(2小时)、L6数字化组织与治理、数字化文化、领导力和数字化伦理(3小时)
    • 训练(P):P1数字化运营指标报告开发(3小时)、P2数字化战略规划制定(4小时)、P3 IT与业务产品共创(3小时)
    • 课程顺序:第一天L1,L2;第二天L3,L4,P1;第三天L5,P2;第四天L6,P3

     

     

    授课内容:

    L1:数字化发展与数字化本体论(3小时) 与数字化相关的概念梳理,包括数字化业务、数字化优化、数字化转型、数智化、数字化颠覆等;阐释数字化发展的理念和数字化的本质;数字化本体论;数字化带来的变化和影响等。
    L2:数字化技术及其对业务的含义(3小时) 主要数字化技术的要点和对业务的影响、应用场景和样例,包括云、大数据、物联网、移动计算、人工智能、区块链、网络空间安全等。
    L3:平台化的运营模式和商业模式(1.5小时) 平台的基本概念;内部、私有、公共平台的特征;平台化的运营模式;平台化的商业模式;企业如何利用平台实现数字化。
    L4:数据驱动的运营模式(1.5小时) 数据的价值体现;数据驱动的做法;数据治理的关键环节。
    L5:数字化战略及路径选择(2小时) 数字化战略的构成;数字化战略的特点;如何制定数字化战略;数字化战略的制定。
    L6:数字化组织与治理、数字化文化、领导力和数字化伦理(3小时) 数字化组织;数字化治理机制;数字化文化的培育方法;数字化领导力的构成;数字化伦理。
    • 高质量数据集的进阶形态与战略布局:赋能企业级生成式AI的“高能燃料”

      随着生成式AI在企业中从概念验证迈向深度应用,传统问答对(QA Pairs)已无法满足复杂逻辑推理、业务自动化和合规控制的需求。本研究深入剖析了五种进阶数据集形态,包括思维链(CoT)、指令遵循与工具调用、人类偏好对齐(RLHF)以及结构化抽取数据。这些高能燃料不仅决定了大型模型的智商上限,更是企业构建差异化竞争优势和实现智能体(Agentic AI)的关键资产。尚参建议CIO必须将数据战略从传统治理升级为以业务逻辑为核心的知识工程,以确保AI投资能够转化为切实的业务价值和创新驱动力。

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    • 驾驭“幻觉”的力量:CIO的大模型风险管理与创新应用策略

      随着大语言模型(LLM)的广泛应用,其固有的“幻觉”特性已成为CIO面临的核心挑战。本报告强调,幻觉并非技术缺陷,而是模型概率性生成的内在属性,无法彻底消除。CIO必须转变认知,将管理重点从“对抗”转向“控制、验证与利用”。成功的策略要求建立差异化的风险容忍度框架,在高风险领域依赖检索增强生成(RAG)和人工审核进行严格控制,而在低风险领域则可探索利用幻觉进行创意辅助和业务探索。通过构建务实的治理体系和先进的技术保障,企业能够安全地驾驭大模型的不确定性,将其转化为推动业务创新的强大动力,确保AI部署的安全性和高效性。

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    • 驱动AI效能飞跃:高质量数据集的“结构完整性、知识正确性、学习高效性”三维优化指南

      面对AI算力成本高企和模型性能瓶颈,高质量数据集已成为驱动AI效能飞跃的战略核心。本报告定义并深入解析了数据集的“结构完整性、知识正确性、学习高效性”三大关键维度,指出它们是实现高信噪比学习、加速模型泛化能力构建的基石。我们为CIO提供了务实的行动指南,强调通过投资数据策展和智能采样技术,重塑数据资产治理框架,从而有效降低训练资源消耗,确保企业AI投资获得最大化的回报率和持续的竞争优势。

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    • 大模型时代:构建“双智协同”驱动的企业人才战略与实践

      面对企业人才短缺这一核心挑战,大模型驱动的“双智协同”(DIB)模式是实现组织能力跃升的关键战略。DIB通过引入多智能体系统,将机器智能(机智)深度融入企业的治理、管理和运营流程,有效弥补了现有员工在知识、技能和经验上的不足。企业应以DIB成熟度模型为指引,加速从基础自动化向深度人机互补转型,释放人力资源潜力,确保战略决策的科学性和运营效率的极致化,从而构建不受限于个体能力的“增强型人才”队伍,赢得未来竞争优势。

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