让骨干经验可传递，
让青年人才有判断。
业务骨干提炼判断依据、适用条件与例外情形；青年人才通过核验、追问与复盘，发展自己的专业判断。
核心价值
让 AI 学习，连接
人的成长与工作的改进。
当员工已经会用工具，企业需要进一步明确：
哪些专业能力更重要，怎样分工才能让成果被采用。
让骨干经验可传递，
让应用有业务指向，
让协作有标准、有责任。
沿着任务的输入、产出与交接，讨论 AI 参与环节和人的复核责任，为培养重点、岗位分工与流程改进提供依据。
产品内容
基于业务任务的
AI 应用工作坊
从任务选择，到规则设计，再到结果检验。
把方法学习、动手实践与业务复盘串在一起。
找准 AI 应用的
业务价值切口
明确任务目标、关键判断与上下游要求，选择适合 AI 参与、能够检验结果的环节。
实践产出任务拆解与应用切入点把专业经验转化为
清晰的应用规则
梳理判断依据、适用条件与例外情形，结合提示词、知识库或工作流等方法开展练习。
实践产出应用思路与规则草案让结果检验成为
协作改进的起点
用业务样例检查结果，明确人的判断与复核责任，识别能力、工作标准和交接问题。
实践产出结果检验与协作复盘记录实践产出
让工作坊的产出，
成为后续实践的起点。
留下可讨论、可修改、可继续检验的材料，
把一次练习连接到下一步工作。
客户方案评审 / 产出结构示意01
任务拆解与分工
- 任务目标
- 形成可供业务评审的客户方案，明确需求、资源与交付条件。
- AI 参与
- 梳理业务材料、形成建议，并标记尚未确认的条件。
- 人的判断
- 核验需求、评估资源，确认方案建议与交付承诺。
用于确定实践范围，并对齐参与角色的工作要求。
客户方案评审 / 产出结构示意02
应用规则草案
- 判断依据
- 区分客户已确认的需求与待验证的意向，注明依据与来源。
- 适用条件
- 比较参考案例与本次任务的资源、实施前提和交付要求。
- 例外处理
- 关键条件不足时标记“待确认”，由相关负责人作出判断。
用于组织提示词、参考知识或工作流，并在样例测试中修订。
客户方案评审 / 产出结构示意03
结果检验与复盘
- 检验重点
- 事实和来源是否可靠，建议是否适用，承诺是否具备执行条件。
- 复核责任
- 客户经理核实需求，相关负责人确认资源与交付承诺。
- 改进线索
- 区分能力不足、标准不一致与责任不清，记录下一步待验证的问题。
用于讨论后续培养支持、岗位分工与协作规则。
以上为说明性样张；具体产出结合企业选定任务与工作坊设计确定。
交付方式
企业主题工作坊，
围绕目标与任务共同设计。
结合培养目标、学员基础与工具条件，
安排主题讲解、分组讨论和动手实践。
参与对象业务骨干与青年人才
可邀请相关业务负责人参与任务选择与成果反馈。
- 课前
对齐目标，选定任务
明确希望解决的问题、参与对象与练习材料，让工作坊有清晰的业务指向。
- 课中
方法示范，动手检验
结合主题讲解、分组讨论、应用练习与反馈复盘，让方法在任务中被理解。
- 课后可选
配套辅导，支持复盘
按需安排线上答疑、作业点评与案例复盘，继续检视应用思路。
授课专家
兼具 HR 组织专家视角
与央国企集团 AI 落地一线实践经验。
把应用实践，连接到人的发展。
从岗位要求与协作关系出发，讨论骨干经验如何传递、青年人才如何建立判断，让培养重点回应真实工作。
把技术可行与组织适配放在一起看。
带入企业 AI 项目的一线实践，讨论哪些环节适合 AI 参与，以及结果由谁复核、出现问题由谁负责。
合作切入点
从您正在推进的工作，
与睿正开始合作。
先讨论希望取得的结果、
参与角色与当前遇到的难点。
AI 培训设计
从岗位任务确定培养重点，让培训有清晰的业务指向。
业务骨干与青年人才培养
把经验提炼、专业判断与人机协作，纳入培养实践。
业务应用探索
围绕已有尝试，讨论 AI 参与环节与下一步改进方向。