认知不一致
管理者、一线员工和技术团队对AI的期待不同，难以形成共同语言。
The real gap
组织缺的不是一次工具演示
真正的能力差距，发生在认知、实践、协同和持续进化之间。
学完不会用
课程与真实任务脱节，学员知道工具，却不能产出可验证的工作成果。
个人难复制
少数先锋会用AI，但方法没有变成团队流程、知识和协作标准。
缺少成长机制
没有测评、分层和领学官，培训结束后能力无法持续升级。
Nine-level pathway
从“会用”到“建系统、带团队”
以AI九段能力模型确定起点、学习路线与可检验成果。
初级 · 会使用
提示词、工具组合与个人知识库。建立正确认知，完成高频工作任务。
中级 · 会自动化
智能体、AI编程与业务工作流。把重复工作封装为可复用能力。
高级 · 会指挥
AI员工、领学官与AI指挥官。建设人机团队并形成组织机制。
Training portfolio
按目标选择，而不是按课名猜
从一天建立共识，到三天形成能力基线，再到真实业务场景中的组织实训。
1天AI通识课
认知、工具、智能体、场景四模块递进，适合全员建立共同语言。
- 线下或直播交付
- 现场实操一个智能体
- 识别增收、降本、提效、合规场景
3天AI指挥官标准训练营
按测评结果分为初级、中级、高级班次，三天建立可检验的AI指挥能力基线。
- 测评定段与分层学习
- 提示词、智能体、工作流实战
- 作品、复盘与行动计划
线上九段进阶
视频课、直播、作业和社群陪跑结合，让个人按照自己的节奏持续升级。
- 线上共学与阶段任务
- 能力测评与学习档案
- 适合作为线下培训延伸
专项工作坊
围绕知识库、智能体、AI编程或工作流解决一个明确能力缺口。
- 短周期高密度
- 以真实任务为练习
- 输出可复用模板
组织实训营
学员带着真实业务命题入营，在导师陪跑下完成工作流或项目交付。
- 场景筛选与项目编组
- 真实任务交付
- 成果路演与复盘
From individual to organization
能力如何留在组织里
01 测评人员能力画像与分层
02 共识统一语言和安全边界
03 实训进入真实业务场景
04 领学培养内部领学官
05 沉淀形成知识、流程和评价机制
Deliverables
不以“上完课”为完成
每次合作都需要留下可复用、可评价的组织资产。
能力测评与分层明确不同人群的起点和培养路线。
分层培训方案根据岗位、场景和目标组合内容。
业务场景清单识别可以立即试点的真实任务。
作品与项目成果用智能体、工作流或项目证明学习成效。
内部领学官建立能教课、带营、陪跑的种子队伍。
持续评价机制让能力成长在培训结束后继续发生。
Further reading
继续理解人机协同
先确定人群和场景，再设计培训
告诉我们参与对象、业务场景和期望成果，我们会建议适合的一天、三天或组织实训路径。