AI赋能化工
从技术认知到业务实战的全面跨越
主讲老师：李福东
【课程背景】
在化工行业『数字化』、智能化持续推进的背景下，企业已经普遍完成了信息化建设，并初步开展了人工智能（AI）相关的基础认知与科普培训。但在实际工作中，许多员工仍然面临“听过AI、学过AI，却不知道如何真正用AI”的现实困惑：
一方面，AI、大模型、智能体等新概念快速涌现，技术更新节奏极快，员工难以判断哪些是真正值得关注和投入精力学习的方向；另一方面，日常工作中仍大量依赖人工处理文档、数据、沟通与协作，工作效率和个人产出存在明显提升空间。
对于化工企业而言，AI的价值不仅体现在生产自动化和专业系统中，更体现在赋能每一位员工提升工作效率、减少重复劳动、提升决策质量。在完成基础AI扫盲之后，企业亟需一门面向全员的实用型课程，帮助员工系统梳理AI的发展脉络与趋势，理解大模型的能力边界，并掌握一批可立即应用于岗位工作的AI工具与方法。
本课程以“认知升级 + 场景应用 + 工具实操”为主线，结合化工企业真实业务特点，帮助全员完成从“知道AI”到“会用AI、敢用AI”的关键转变，为企业持续推进智能化与效率提升夯实基础。
【课程收益】
- 统一全员对AI、大模型及未来趋势的认知框架，避免认知割裂；
- 推动AI从“技术概念”走向“日常工作工具”，释放组织效率；
- 为后续AI专项应用、智能化项目打下通用能力基础。
【课程特色】
- 去技术化表达：不讲复杂算法，聚焦“怎么用、怎么提效”
- 强实用导向：所有工具与方法均可在日常工作中直接复用
【课程对象】
- 各业务部门、职能部门、技术支持岗位人员
- 已完成AI基础认知课程，希望进一步提升实用能力的人员
【课程时间】1天（6小时/天）
【课程大纲】
一. AI基础认知升级——从概念到趋势
1.AI与大模型的核心概念再梳理
- 人工智能、生成式AI、大模型的关系与区别
- 从“工具型AI”到“通用智能助手”的变化
- 为什么说大模型正在改变知识和工作的生产方式
2.大模型能力边界与典型误区
- 大模型擅长做什么、不擅长做什么
- AI生成内容的可靠性与风险认知
- 企业员工使用AI时最常见的认知误区
3.AI发展趋势与企业影响判断
- 大模型、多模态、智能体的发展趋势
- AI对岗位能力结构的影响
- 企业与个人应如何理性看待AI带来的变化
二. 大模型应用实战——赋能业务与个人效能
1.AI赋能高效办公的核心场景
- AI辅助文档写作与内容优化
- AI快速总结会议、资料与报告
- AI辅助PPT、方案与汇报材料生成
2.AI辅助分析与决策支持
- 用自然语言完成基础数据分析
- AI辅助梳理复杂问题与逻辑结构
- AI在信息收集、对比与结论提炼中的应用
3.化工企业典型岗位应用示例
- 管理岗位：计划、汇报、决策支持
- 技术与支持岗位：资料整理、规范解读、经验沉淀
- 职能岗位：制度文档、流程说明、对外沟通材料
三. AI工具使用指南与实用技巧
1.主流AI工具能力速览
- 通用大模型工具的典型能力介绍
- 不同工具在写作、分析、总结方面的差异
- 企业员工如何选择适合自己的AI工具
2.高质量使用AI的关键技巧
- 提示词（Prompt）的基本结构与思路
- 如何把“模糊需求”转化为AI可执行指令
- 多轮对话中逐步逼近高质量结果的方法
3.AI使用规范与注意事项
- 企业环境下的数据安全与信息保护意识
- 哪些内容不适合直接交给AI处理
- 负责任使用AI的基本原则
四. 总结与行动指引
1.AI能力内化为个人工作习惯
- 将AI融入日常工作的典型方式
- 建立个人专属的AI使用场景清单
2.企业AI应用的下一步方向
- 从全员通用能力到专项应用的演进路径
- AI与业务系统、管理流程的结合思路
若有意安排本课程企业内训，欢迎私信详谈~
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