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AI進(jìn)階實(shí)戰(zhàn):2026 AI趨勢(shì)洞察、行業(yè)案例與效能提升

AI進(jìn)階實(shí)戰(zhàn):2026 AI趨勢(shì)洞察、行業(yè)案例與效能提升

課程編號(hào):64702

課程價(jià)格:¥12000/天

課程時(shí)長(zhǎng):2 天

課程人氣:20

行業(yè)類(lèi)別:不限行業(yè)     

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:人工智能 

授課講師:馮曉琴

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)員工

【培訓(xùn)收益】
1、企業(yè)建立對(duì)AI技術(shù)的趨勢(shì)洞察,準(zhǔn)確把握AI能力邊界與發(fā)展趨勢(shì)。 2、增強(qiáng)企業(yè)在AI時(shí)代的市場(chǎng)敏銳度和創(chuàng)新能力,建立可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 3、幫助企業(yè)培養(yǎng)一批具備AI應(yīng)用能力的復(fù)合型人才。 4、員工掌握AI在內(nèi)容創(chuàng)意、辦公效率等多場(chǎng)景的實(shí)操技能,顯著提升個(gè)人工作效率和產(chǎn)出質(zhì)量。

第一部分:認(rèn)知刷新——2026年AI能力&邊界
理解當(dāng)前AI“能做什么”與“不能做什么”。
1.1 2026年AI的三層敘事轉(zhuǎn)變
第一層轉(zhuǎn)變:規(guī)模法則的分歧與算法突圍
1、“模型越大、算力越強(qiáng) = 性能越好”
電力瓶頸:
數(shù)據(jù)稀缺:
邊際效益衰減:
2、AI正從“拼體量”轉(zhuǎn)向“拼智慧”
不是做得更大,而是做得更聰明
推理側(cè)擴(kuò)展
架構(gòu)效率革命
端側(cè)智能
第二層轉(zhuǎn)變:從“獎(jiǎng)勵(lì)投資”到“回報(bào)焦慮”
美國(guó) VS 中國(guó)
第三層轉(zhuǎn)變:從“聊天時(shí)代”到“智能體時(shí)代”
搜索(聊天時(shí)代)→ 應(yīng)用與商業(yè)流程(智能體時(shí)代)→全面AI時(shí)代
1、AI從“生成式回答”——“自主執(zhí)行跨職能工作流”
2、什么是AI智能體(AI Agent)?
記憶系統(tǒng):
規(guī)劃能力:
工具箱:
1.2 AI當(dāng)前的能力邊界
1、能做什么:
知識(shí)結(jié)構(gòu)化表征
復(fù)雜文檔解析
多模態(tài)生成(圖文視頻)
標(biāo)準(zhǔn)化流程自動(dòng)化
數(shù)據(jù)深度分析
2、不能做什么:
物理世界建模與復(fù)雜任務(wù)決策
高可靠性應(yīng)用中的容錯(cuò)
需要情緒價(jià)值的深度人際交互
高度非標(biāo)化的判斷
AI是“高材生”級(jí)別的助手,但需要人類(lèi)充當(dāng)“審核者”和“決策者”
第二部分:行業(yè)洞察——各行業(yè)AI落地成熟場(chǎng)景
通過(guò)跨行業(yè)成熟案例,激發(fā)想象力,尋找可遷移落地機(jī)會(huì)
2.1 AI應(yīng)用在醫(yī)藥研發(fā)與知識(shí)管理
AI制藥提速:AI將藥物發(fā)現(xiàn)周期從年縮至月
AI醫(yī)生診斷:AI全科醫(yī)生首診準(zhǔn)確率達(dá)92%,超越人類(lèi)醫(yī)師
知識(shí)管理革命:AI檢索+知識(shí)圖譜,徹底告別“翻資料查到眼瞎”的時(shí)代
2.2 AI智能體:從“副駕駛”到“同事”
1、數(shù)字員工規(guī)?;涞兀?br /> 深圳福田區(qū)70名AI數(shù)智公務(wù)員上崗
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2、多智能體協(xié)同:
構(gòu)建人機(jī)混合的下一代運(yùn)營(yíng)體系
2.3 內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的工業(yè)化革命
AI視頻量產(chǎn)
電商營(yíng)銷(xiāo)AIGC
一人公司時(shí)代
2.4 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的AI賦能
AI工廠:實(shí)時(shí)檢測(cè),優(yōu)化參數(shù)、提升良率
智能焊接:焊接機(jī)器人,精度高達(dá)0.01毫米
啟示:制造業(yè)的AI應(yīng)用邏輯是“產(chǎn)業(yè)賦能”和“軟硬結(jié)合”,藥企生產(chǎn)車(chē)間同樣適用。
第三部分:藥企實(shí)戰(zhàn)——結(jié)合日常工作的應(yīng)用實(shí)操
目標(biāo):針對(duì)日常工作內(nèi)容,進(jìn)行AI應(yīng)用實(shí)操訓(xùn)練,聚焦內(nèi)容創(chuàng)意與日常效率提升。
3.1 內(nèi)容創(chuàng)意生產(chǎn)實(shí)戰(zhàn)
場(chǎng)景一:藥品科普與品牌內(nèi)容生成
痛點(diǎn):皮膚類(lèi)藥品科普內(nèi)容專(zhuān)業(yè)性強(qiáng),同質(zhì)化嚴(yán)重,需要大量皮膚生理學(xué)知識(shí)支撐,同時(shí)要確保合規(guī)(不超適應(yīng)癥宣傳)。
工具準(zhǔn)備:AI通用大模型+ AI繪畫(huà)工具+ 企業(yè)知識(shí)庫(kù)
實(shí)操演練:
小組分組開(kāi)展
場(chǎng)景二:營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)素材批量生產(chǎn)
痛點(diǎn):電商大促、線下學(xué)術(shù)會(huì)議需要大量圖片、文案、海報(bào),傳統(tǒng)設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、成本高。
工具:AI通用大模型
實(shí)操演練:
小組分組開(kāi)展

3.2 員工日常工作替代實(shí)戰(zhàn)
場(chǎng)景三:會(huì)議紀(jì)要與人效提升
痛點(diǎn):銷(xiāo)售例會(huì)、學(xué)術(shù)會(huì)議紀(jì)要整理耗時(shí),關(guān)鍵結(jié)論易遺漏。
工具:AI通用大模型
實(shí)操演練:
小組分組開(kāi)展
場(chǎng)景四:數(shù)據(jù)歸因與經(jīng)營(yíng)分析
痛點(diǎn):銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)分散,分析耗時(shí),難以快速定位問(wèn)題。
工具:企業(yè)級(jí)AI智能體
實(shí)操演練:
小組分組開(kāi)展
場(chǎng)景六:銷(xiāo)售賦能與客戶溝通
痛點(diǎn):銷(xiāo)售代表面對(duì)客戶提問(wèn)時(shí),需要快速調(diào)取產(chǎn)品知識(shí)、競(jìng)品對(duì)比、臨床數(shù)據(jù)。
工具:銷(xiāo)售大師類(lèi)AI數(shù)智員工
實(shí)操演練:
小組分組開(kāi)展
第四部分:課程總結(jié)與行動(dòng)建議
一、核心認(rèn)知回顧:
課程內(nèi)容回顧與總結(jié)
2026年,AI不再是“聊天機(jī)器人”,而是 “能辦事的數(shù)字員工”
二、個(gè)人行動(dòng)建議:
從“執(zhí)行者”轉(zhuǎn)變?yōu)?“AI管理者”
學(xué)會(huì)提問(wèn)、學(xué)會(huì)審核、學(xué)會(huì)決策 

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