课程定位

管理会议里讨论人工智能时，常会同时出现增加收入、降低成本与推出新服务的期待。一旦缺少优先级，团队可能把精力投向一堆容易演示、却无法改善核心经营指标的试验。本专题从战略增长问题出发，讨论人工智能时代竞争方式可能如何变化，以及管理者怎样选择目标客户、分配资源并依据验证修正战略假设。

课程内容与学习重点

回到客户价值和收入结构

分析一条服务链路为什么有人选择、哪里投入时间最多，以及AI可能改变价值、作业成本还是交付速度。先找清楚业务问题，再识别可以验证的技术能力与条件。

可以挑选一个熟悉的业务，分别列出客户普遍关心、已有证据和仍待确认的假设。把「我们能多做什么」与「购买者会为哪项改善改变选择」拆开思考。

明确资源投入和能力边界

从当前团队能力、数据可用性和与外部伙伴合作的难度，比较不同增长路径的周期和机会成本。讨论项目阶段之间需要哪些信号，避免一次投入覆盖所有组织和产品。

试着把业务价值、实施准备、维护负担及风险写进一张对照表。管理者可带着各部门对同一项目的不同看法来理解为什么需要统一评审口径。

为规模化判断准备阶段证据

定义试点要回答什么问题、希望看到怎样的使用行为，以及什么结果意味着需要修正方向。把核心假设与持续监测指标放在同一页，形成经营复盘。

如通过智能服务提高客户续用，可同时观察客户提问、使用时长和人员处理复杂问题的负担，分辨早期兴趣和真正的经营变化。留出暂停与重新设计的条件。

课前可选一个拟立项的增长议题，准备目标客户、当前痛点、预期改善和受影响的团队。尽量把准备优先做和暂时不做的事分别写清楚，再请同事从业务和运营角度指出一项待核证据。

适合人群

适合企业经营者、业务高管、战略规划、产品及数字化负责人，尤其适合已有应用尝试、正在决定怎样继续投入的组织。

授课老师

谷奇峰。原课表明确列为本专题主讲。

开课与报名咨询

原课表列出的专题安排为2027年4月24日。授课城市为北京。单专题是否有名额、费用和参加方式请在安排行程前咨询确认。

已经有一项AI试点，还适合参加吗？可以围绕试点依据与增长假设准备材料，看看它与真实客户需求、资源投入和后续维护能否形成联系。

课堂会承诺找到确定增长路径吗？专题可提供梳理策略和比较方案的思路。具体项目仍需要团队按运营实际、客户反馈及资源限制持续核对。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。