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第二大腦:AI協(xié)同力實(shí)戰(zhàn)工作坊 ——讓每一位醫(yī)藥人,擁有一個(gè)AI增強(qiáng)大腦

第二大腦:AI協(xié)同力實(shí)戰(zhàn)工作坊 ——讓每一位醫(yī)藥人,擁有一個(gè)AI增強(qiáng)大腦

課程編號(hào):64704

課程價(jià)格:¥12000/天

課程時(shí)長(zhǎng):1 天

課程人氣:16

行業(yè)類別:醫(yī)藥醫(yī)院     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:馮曉琴

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

【培訓(xùn)收益】
1、認(rèn)知升級(jí):打破信息壁壘 幫助全體員工系統(tǒng)了解 AI 技術(shù)最新發(fā)展趨勢(shì)。 2、思維重塑:建立 AI 協(xié)同視角 引導(dǎo)員工形成 “AI + 日常工作” 協(xié)同思維,主動(dòng)思考 “AI 能否解決哪些問(wèn)題、如何輔助哪些工作” 3、應(yīng)用啟發(fā):聚焦工業(yè)組織管理核心 啟發(fā)企業(yè)員工,探索 AI 在企業(yè)組織運(yùn)營(yíng)、管理與決策中的落地 4、團(tuán)隊(duì)協(xié)同:凝聚 AI 應(yīng)用共識(shí) 推動(dòng)不同部門(mén)層級(jí)員工形成對(duì) AI 應(yīng)用的統(tǒng)一認(rèn)知

課程導(dǎo)入:
AI不再是“可選項(xiàng)”,而是“必答題”
破冰互動(dòng):現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研,了解員工目前對(duì)AI的認(rèn)知程度
(是恐懼、興奮還是無(wú)感)
引用工信部等8部門(mén)發(fā)布的《“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見(jiàn)》
AI正從“局部試點(diǎn)”向“全面賦能”邁進(jìn),醫(yī)藥行業(yè)正處于轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期
第一部分:認(rèn)知升級(jí)——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
打破信息繭房,建立對(duì)AI能力的“上帝視角”,既不過(guò)度神話,也不盲目悲觀”
第二部分:場(chǎng)景具象——AI在醫(yī)藥工業(yè)與營(yíng)銷中的落地案例
通過(guò)真實(shí)案例,讓員工看到AI如何具體解決業(yè)務(wù)問(wèn)題
一、 研發(fā)與生產(chǎn)端:從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”
案例1:AI加速藥物研發(fā)(研發(fā)中心/管理層關(guān)注)
場(chǎng)景: AI聯(lián)合創(chuàng)新藥物實(shí)驗(yàn)室,縮短藥物研發(fā)周期。
案例2:生產(chǎn)流程優(yōu)化與預(yù)測(cè)性維護(hù)(生產(chǎn)/設(shè)備部門(mén)關(guān)注)
場(chǎng)景:“制造智能體” 在某車企的應(yīng)用。實(shí)現(xiàn)故障停機(jī)時(shí)間減少50%。
案例3:安全生產(chǎn)與合規(guī)(EHS/質(zhì)量部門(mén)關(guān)注)
場(chǎng)景:“AI+智慧物流” 在重工行業(yè)的應(yīng)用。實(shí)現(xiàn)安全管控從“被動(dòng)處置”向“主動(dòng)預(yù)判”轉(zhuǎn)型。
二、 營(yíng)銷與商業(yè)化端:從“廣撒網(wǎng)”到“精準(zhǔn)穿透”
案例4:AI驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)紅人營(yíng)銷(市場(chǎng)部/電商部關(guān)注)
場(chǎng)景:企業(yè)借助AI系統(tǒng)構(gòu)建新品紅人畫(huà)像,營(yíng)銷效率較傳統(tǒng)模式提升數(shù)倍。
案例5:全鏈路AI營(yíng)銷與患者服務(wù)(電商/新零售關(guān)注)
場(chǎng)景:國(guó)內(nèi)某藥企將AI深度嵌入營(yíng)銷、渠道和電商全鏈路。
第三部分:思維重塑——AI時(shí)代的組織管理與協(xié)同
啟發(fā)思考如何利用AI優(yōu)化決策與跨部門(mén)協(xié)同
一、 管理新范式:當(dāng)AI成為“同事”
案例6:日本某企業(yè)的“AI部長(zhǎng)”
場(chǎng)景:日本大型企業(yè)引入“AI部長(zhǎng)”,AI數(shù)秒內(nèi)基于行業(yè)數(shù)據(jù)給出修訂建議。
管理者的核心價(jià)值從“監(jiān)督執(zhí)行”轉(zhuǎn)向“判斷與引導(dǎo)”
二、 打破數(shù)據(jù)孤島:AI驅(qū)動(dòng)的協(xié)同決策
案例7:京東供應(yīng)鏈大模型以及北科工研的智慧物流系統(tǒng)
傳統(tǒng)物流人工調(diào)度,滯后-----AI閉環(huán),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)交付
三、 AI應(yīng)用腦暴:互動(dòng)工作坊
形式:分組討論(交叉分組)
引導(dǎo)問(wèn)題:
1.找痛點(diǎn):工作中最耗時(shí)的“人肉操作”是什么?
例如:人工巡檢數(shù)據(jù)錄入、競(jìng)品周報(bào)收集、跨部門(mén)會(huì)議紀(jì)要整理、合規(guī)文檔初審···
2. 配工具:如果有AI助手,它應(yīng)該具備什么能力,來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題?(不需要具體工具名,只需要描述功能邏輯)
3. 定邊界:AI應(yīng)用場(chǎng)景中,哪些環(huán)節(jié)必須由人類最終拍板?
課堂練習(xí)產(chǎn)出:AI工作應(yīng)用場(chǎng)景
每組派代表分享,小組交叉點(diǎn)評(píng)
第四部分:共識(shí)到實(shí)踐——課程總結(jié)與回顧
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”
當(dāng)前AI核心能力“預(yù)測(cè)與生成”,核心局限“長(zhǎng)程邏輯的混亂風(fēng)險(xiǎn)”
在醫(yī)藥領(lǐng)域,AI已在研發(fā)(虛擬篩選)、生產(chǎn)(預(yù)測(cè)性維護(hù))、營(yíng)銷(精準(zhǔn)觸達(dá))、管理(智能決策支持)有明確應(yīng)用場(chǎng)景
二、個(gè)人行動(dòng)建議:
請(qǐng)每位學(xué)員結(jié)合自身工作,找到那個(gè)“耗時(shí)、重復(fù)、且可應(yīng)用AI提效”的工作內(nèi)容,思考如何用AI提效
 

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