把 AI 用进
真实工作。

从企业已经能够交付的业务出发，讲解双轨制：先明确人工基线，再让人和 AI 协作改进。讨论业务目标、现有流程与可投入条件。

学员产出：明确一个需要改善的业务目标。

以 Input、Process、Output 拆解任务；用 GTD、PTD、BTD 理解亲自完成、推进管理与购买持续价值三类工作方式。

学员产出：识别值得进一步分析的岗位任务。

讲解 A 原始数据、B 规范化知识、C 新增产出、D 检查校验。通过 AB、ABC、ABD、ABCD 组合说明知识、创作、检查与复合岗位的不同需求，并演示一个任务 Demo。

学员产出：形成一个岗位的初步人机协作设想。

介绍对赌制的盲评安排，分别查看时间、费用与难以量化的结果质量。结合 60% 实践参考线及具体任务条件讨论继续投入或调整方案。

学员产出：形成后续岗位诊断与试点的决策清单。

盘点重复、耗时或质量波动明显的工作；明确任务接收者、完成标准与现有人工处理方式。优先选择边界清晰、能够提供样例的任务。

学员产出：一张岗位任务清单和一个优先试点。

梳理输入数据、处理步骤、判断点和输出结果，标记上下游交接与人的责任。检查企业是否已经具备跑通该业务的知识和能力。

学员产出：一张现状流程图与人工基线记录。

用 GTD、PTD、BTD 分析员工如何创造价值；选择 AB、ABC、ABD 或 ABCD 岗位范式，明确数据、产出、检查与经验解释权。

学员产出：一张人和 AI 的职责分工图。

选择必要的业务样例与规范，整理岗位知识，设计任务指令和输出形式。通过现场操作与讲师辅导，体验 AI 员工完成具体任务的过程。

学员产出：一个共创 Demo 的演示体验及任务操作说明。

对同一任务记录人类与 AI 的结果、时间和费用；由直属领导或下游方按事先约定的标准盲评。识别需要人工复核、补充知识或调整的环节。

学员产出：一份对照评估记录与改进项。

确认试点负责人、复核方式与复盘节奏，讨论现有系统接入条件。把课堂中的方案转成企业可以继续推进的行动。

学员产出：一份岗位试点行动清单。

明确企业希望改善的工作、现有交付能力与业务约束。用双轨制建立人类已经跑通的业务基线，统一管理层和一线员工对试点的理解。

学员产出：一份业务目标、现状与试点范围说明。

把岗位串成完整流程，梳理输入来源、步骤、上下游关系与输出标准。识别哪些信息已经存在、哪些知识需要整理，以及流程中的人工判断点。

学员产出：一份流程 IPO 图与交接清单。

分别讨论 GTD 的亲自完成、PTD 的管理推进、BTD 的购买持续价值。根据真实企业情况识别时间投入、协作责任与能力采购的关系。

学员产出：一份岗位工作方式与价值分析表。

明确 A 原始数据、B 规范化知识、C 新产出和 D 检查校验的需要；选用 AB、ABC、ABD、ABCD 组合，并落实经验解释权、结果责任和人工复核安排。

学员产出：一份 AI 员工岗位设计说明。

使用企业可提供的资料和任务样例，整理知识、设计指令与输出模板。通过工作坊让员工亲手操作，体验流程中的数据、产出与检查。

学员产出：一个可体验 Demo 及任务模板。

围绕企业已有系统，梳理入口、数据流、工具权限和结果回传；分析知识更新、人工接管及异常处理需要。明确后续实施的技术条件与职责。

学员产出：一份系统导入需求与边界清单。

设计同任务对照，由直属领导或下游方盲评结果；分开记录时间和费用。结合实际任务评估 60% 参考线、自动化适配程度及人加 AI 的协作方案。

学员产出：一份盲评、时间与费用验收表。

根据试点反馈梳理下一批岗位与改进顺序，落实负责人、验证节点与复盘方式。明确培训后需要进一步实施的范围与方法。

学员产出：一份分阶段实施与迭代计划。