Business Elite AI Course
flowgence商业精英AI课程
Shaping AI Strategy for Visionary Leaders
时间
2026年6月下旬
地点
新加坡
Positioning
课程定位
AI 已不再只是提升效率的工具，而正在改变企业的组织结构、决策方式、人才标准与竞争壁垒。
本课程面向企业高管、企业负责人及核心管理团队，围绕“AI 趋势判断、组织变革认知、Agent 实战应用与企业场景诊断”展开，帮助企业管理者在一天内建立对 AI 商业影响的系统认知，并通过现场教学、案例拆解和导师指导下的学员跟练，形成可用于内部讨论和落地评估的行动框架。
课程不以单一工具教学为目标，而是从企业经营与组织管理视角出发，回答三个关键问题：
- AI 的底层发展趋势和产业逻辑是什么？
- AI 将如何改变企业管理、组织分工和人才评价方式？
- 企业应如何判断适合自身的 AI Agent 应用路径？
Who Should Attend
适合对象
- ✓企业董事长、CEO、总经理及核心决策层
- ✓企业战略、组织、人力、运营、数字化转型负责人
- ✓正在思考 AI 转型路径的业务负责人
- ✓希望系统理解 AI Agent 商业应用的管理者
- ✓需要为企业内部 AI 战略、培训或试点项目建立共识的团队
Outcomes
课程收益
完成本课程后，学员将能够：
Highlights
课程特色
面向企业决策层，而非单纯工具使用者
课程重点不在于教授某一个 AI 工具的操作技巧，而是帮助企业负责人理解 AI 对商业模式、组织效率、人才结构和管理方式的系统影响。
兼顾战略判断与实战路径
上午聚焦 AI 趋势、组织重构与管理认知，下午进入 AI Agent 框架比较、学员跟练、业务场景诊断与数字员工落地方法，避免停留在概念层面。
从“能不能用 AI”转向“如何组织 AI 能力”
企业真正需要解决的问题，不只是员工是否会使用 AI，而是如何将 AI 嵌入核心流程、决策系统和组织协作机制。
提供可讨论、可评估、可迁移的框架
课程将提供企业 AI 进化程度诊断模型、AI Agent 选型逻辑、场景诊断方法与数字员工落地练习，便于企业在课后开展内部复盘、试点筛选和项目规划。
Curriculum
课程大纲
上午第一部分：掌握 AI 发展大方向
本部分帮助企业管理者理解 AI 发展的底层逻辑，避免只从应用层或单一工具层面判断 AI。
核心内容包括：
- AI 上下游供应链解析：从半导体、芯片、GPU/CPU、服务器、数据中心到个人 AI 主机
- AI 模型的基本运作原理
- AI 未来发展趋势与不同模型之间的竞争格局
- 企业应如何理解算力、模型、数据、应用之间的关系
本部分解决的问题：
- ?AI 为什么会成为新一轮企业竞争变量？
- ?企业是否需要关注 AI 基础设施和模型竞争？
- ?管理者应如何建立对 AI 趋势的基本判断力？
上午第二部分：AI 时代的组织重构与人类价值再定位
本部分从企业管理视角分析 AI 对组织结构、岗位分工、管理方式和人才评价标准的影响。
核心内容包括：
- 传统管理学的终结起点与“智能平权”的破局逻辑
- 当 KPI 失效之后：人类价值的新坐标系
- CEAD 模型：AI 时代人类价值的四个不可替代维度
- 高层、中层、基层在 AI 时代的角色重构
- AI Native 公司与传统企业 AI 转型案例框架
- AI 指数：企业 AI 进化程度诊断模型
企业 AI 进化程度将从五个维度进行判断：
本部分解决的问题：
- ?AI 会如何改变企业中的人、岗位和组织关系？
- ?企业原有 KPI 和考核体系在哪些方面可能失效？
- ?高管、中层和基层员工分别需要完成怎样的角色转变？
- ?企业如何判断自己处于 AI 转型的哪个阶段？
下午：AI Agent 实战跟练、场景诊断与应用蓝图
本部分聚焦 AI Agent 的实际应用路径，通过现场教学、案例拆解和学员跟练，帮助企业管理者理解不同 Agent 框架的能力边界、选型逻辑和落地场景。
核心内容包括：
- 主流 AI Agent 框架比较与选型逻辑
- CrewAI：适合多角色协作与团队分工型任务
- LangGraph：适合复杂流程控制、条件分支与审计需求
- OpenClaw / OpenAgentX：适合数据安全、隐私和本地部署要求较高的场景
- Hermes 系列模型：适合作为 Agent 底层模型选择的参考
- Dify / Flowise 等低代码方案的快速验证价值
- 企业如何根据数据安全、流程复杂度、业务场景和团队能力选择 Agent 路径
- 学员在导师指导下进行任务拆解、流程设计和 Agent 应用跟练
- 企业常见流程中的问题梳理、场景拆解、价值判断与试点优先级判断
- AI 数字员工在可自动化、可流程化业务环节中的落地方法
课程将结合业务场景开展 AI Agent 应用教学与跟练，包括但不限于：
注：以上场景可根据企业行业和业务需求进行调整，不限定于金融行业。
本部分解决的问题：
- ?企业是否应该自建 Agent，还是先用低代码工具验证？
- ?哪类任务适合 AI Agent，哪类任务暂不适合？
- ?如何避免为了使用 AI 而使用 AI？
- ?如何诊断企业当前流程中适合 AI 介入的问题和场景？
- ?企业如何从单点工具使用走向系统化工作流建设？
Schedule
一日课程安排
| 时间 | 模块 | 内容重点 |
|---|---|---|
| 上午 | AI 发展大方向 | AI 产业链、模型原理、趋势判断与竞争格局 |
| 上午 | AI 时代的组织重构 | 管理学变化、KPI 失效、CEAD、人类价值与组织角色重构 |
| 下午 | AI Agent 实战跟练与场景诊断 | Agent 框架比较、选型逻辑、学员跟练、企业场景诊断与数字员工落地路径 |
具体时间安排可根据企业需求调整。
Use Cases
企业适用场景
本课程适用于以下企业场景：
- ✓企业正在规划 AI 转型，但尚未形成统一认知
- ✓管理层希望理解 AI 对组织和商业模式的影响
- ✓企业已开始使用 AI 工具，但缺乏系统化落地路径
- ✓企业希望筛选适合自身的 AI Agent 试点项目
- ✓企业需要为战略会、管理层闭门会或内部培训建立 AI 议题框架
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