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央国企、重点行业与规模民企的中层管理者，部门、区域、条线与项目负责人，后备干部及数字化转型推进人员。不要求技术背景。
【课程背景】
AI 已经从个人工具进入组织议题。中层管理者真正被问住的不是"会不会用"，而是三件事：本部门哪些活该交给
AI、人机之间怎么分工、出了问题谁来签字。市面上大量工具课解决了"会用"，却没有解决团队层面的场景选择、边界设定与验收口径，学员回到岗位仍停在个人试用，投入产出说不清。本课程从管理者视角重构
AI 落地路径，把认知、场景、治理与试点连成一条可执行的线。
【课程特色】
以"个人会用—团队用好—组织驾驭"三级跃迁为主线，一天讲清管理者该管什么。全程用学员本部门的真实任务做演练，配套场景诊断清单、岗位行动卡与成果复盘建议三件套，课末交出一份可报批的
30 天试点方案，而不是一堆概念。
【课程收益】
1、建立管理者视角的 AI 认知框架，能判断本部门哪些环节值得投、哪些不必投。
2、掌握岗位任务盘点与场景筛选方法，产出一份可排序的 AI 应用场景清单。
3、能用 ABCD 风险框架与五维双闸门界定人机分工、复核机制与责任归属。
4、形成一份 30 天试点路线图，含目标、数据、人工闸门与验收标准。
【课程大纲】
第一部分：认知重构——AI 领导力到底管什么
(一)区分"个人会用 AI"与"带团队用好 AI"，讲清管理者的四项新增职责
(二)用技术乘数与管理对象两条线，解释同样的工具为什么在不同部门效果差十倍
(三)明确领导者不能把 AI 学习整体外包给技术部门，给出本岗位的三项必做动作
第二部分：场景识别——从岗位任务到场景清单
(一)按频次、耗时、判断难度、出错代价四个维度盘点本部门任务
(二)把任务拆成"AI 可做、AI 辅助、必须人做"三类，形成人机分工初稿
(三)对场景排序，选出 30 天内能见效的三个切入点
第三部分：决策与治理——边界、复核与担责
(一)用 ABCD 风险框架识别问责、能力边界、欺骗失真与人工愚蠢四类风险
(二)设置五维双闸门：什么必须人签字、什么必须留痕、什么必须回原始数据核验
(三)对齐 ISO/IEC 23894、ISO/IEC 42001 与 GB/T 45654 等标准，形成本部门 AI 使用规矩
第四部分：落地研判——30 天试点路线图
(一)为一个试点场景写清目标用户、核心功能、数据需求与人工闸门
(二)确定试点成功标准与复盘节奏，明确谁负责、谁验收
(三)分组路演与交叉质询，现场修订成可报批的方案
【课程产出】
一份《部门 AI 应用场景清单》、一张人机分工与复核图、一份 30 天试点路线图。
一、讲师背景
蒲源，教授、正高级工程师，AI 领导力与数字化转型专家。华南理工大学博士研究生，中山大学管理学院优秀硕士毕业生。现任广东省属高校大数据与计算机学院教授、中清数据（广州）科技有限公司创始人兼副总经理。
高校计算机教师、算法工程师，广东省政府采购资深专家、广东省网络空间安全协会特聘专家。拥有省级大型政企信息化与数据治理项目经验，技术协同覆盖 21 个地市、108 个县级分公司，兼具科技创业与高校 AI 科研教学经验。深耕能源电力、金融、税务、医疗行业，面向央国企打造 AI 领导力、数字经济、具身智能三大课程方向，提供定制化 AI 内训课。立足算法底层视角，聚焦 AI 项目选型、合规风控与落地复盘，配套可复用评估工具包，以业务场景为导向，兼顾实操演练与成果复盘，推动 AI 赋能管理决策、岗位提效与产业创新。
课程内核 —— 以「个人会用 AI → 团队用好 AI → 组织驾驭 AI」三级跃迁为主线：
配套 ABCD 风险框架、五维双闸门、数据脱敏四原则、AI 生成内容标识等工具，逐一对标 ISO/IEC 23894:2023、ISO/IEC 42001:2023 与 GB/T 45654-2025、GB/T 45081-2024、GB 45438-2025 等国际 / 国家标准，让 AI 落地有口径、能验收、可追责。
二、教育及任职经历
教育背景：华南理工大学 博士研究生；中山大学管理学院 硕士（优秀硕士毕业生）。
任职经历：
2022.02—2030.11 广东省属高校大数据与计算机学院，教授
2015.12—2038.01 中清数据（广州）科技有限公司，副总经理、正高级工程师
2005.07—2015.11 广东省广播电视网络股份有限公司，主任、高级工程师
2001.01—2005.06 广东移动通信责任有限公司，助理工程师、工程师
资质与荣誉：
职称与执业资格：美国 PMP 国际项目经理、欧盟 IPMP C 国际高级项目经理
专家与顾问身份：广州市科技特派员、中山大学产融专委会人工智能专家顾问
学术兼职：美国 IEEE 会员、ICEBE 会员；多个国际期刊与会议审稿人
工程与学术成果：学术论文 23 篇、软件著作权 26 项、省级重点工程项目 8 项；技术协同覆盖 21 个地市、108 个县级分公司
个人及所率团队荣誉：2020 中国科协甄选全球创新创业项目总决赛入围；2020 广西壮族自治区创新创业大赛初创组三等奖；第五届清华校友三创大赛 TMT / AI / 大数据 全球 10 强；2020 中国（小谷围）人工智能创新创业大赛优胜奖；2019 中国创新创业大赛广州赛区互联网 10 强；教育部第十四届"春晖杯"创业大赛优胜奖；省级自然科学基金面上项目 A2020202001；2019 创客广东大数据专项赛优胜奖；2019 第六届粤港澳台大学生创新创业大赛优胜奖；2018 IEBE 极具价值 AI 新商业应用奖；南宁市青秀区科技局重点研发计划文化科技创新与应用示范单位（唯一一家）
三、授课风格特色
一句话：让培训从知识输入，走向岗位行动与组织价值。
四重优势支撑：大型工程实践（省级大型企业信息化建设、数据治理、跨区域技术协同），高校科研教学（人工智能研究与计算机专业教学，重知识体系与方法论），科技创业实战（技术管理、项目实施、企业经营与数字营销积累），行业定制落地（业务场景、合规安全、课堂实操、成果复盘）。
行业定制原则：一行业一方案、一岗位一场景、一课程一成果。
课堂四个交付物：场景诊断清单（明确业务难点、培训目标与 AI 机会）、岗位行动卡（把方法转化为具体工作任务）、互动实操模板（提供可演练、可迁移的课堂工具）、成果复盘建议（围绕成果与改进方向进行评价）。
合作流程：需求沟通 → 定制设计 → 授课实施 → 成果复盘。
三不原则：不做没有落点的演示、不堆技术名词、不回避 AI 的边界——ABCD 风险框架（问责风险、能力边界、欺骗失真、人工愚蠢）与数据脱敏、内容标识一并讲清。
效果可验证：单场 35—120 人，国家电网班组长班产出 23 份 AI 应用方案、佛山市税务班产出 12 项应用场景清单、秦安县现场产出 46 条公文与政策解读稿，课程评分 4.6—4.9 / 5.0。
