把“要不要做”变成可回答的问题
围绕增长、成本、效率、风险和客户价值，识别 AI 可能影响的业务环节，先形成共同语言。
输出：经营问题清单 · 判断框架 · 共识稿
FACULTY PROFILE · AI PRACTICE
高 源
CEO · 一把手 AI 转型与经营判断从“要不要做 AI”开始，帮助企业先看懂变化，再找到最值得做的第一个场景。
SERVICE MAP · 服务能力地图
先做经营判断，再决定 AI 从哪里开始
高源的服务从一把手和管理层的经营问题出发，不先罗列工具，而是把目标、场景、数据、责任和验证节奏放到同一张决策表里，帮助团队判断第一步做什么、不做什么。
筛出值得试点的场景
结合任务频次、资料条件、可验收性和组织承接能力，区分高价值、低风险、可落地的第一批场景。
输出：机会地图 · 场景评分 · 优先级把试点写成一张项目卡
明确业务负责人、使用对象、输入输出、验证周期、风险边界和下一步决策门，避免“先做出来再说”。
输出：项目立项卡 · 责任矩阵 · 决策门让管理层和执行团队同频
通过共创工作营和复盘机制，让管理层知道为什么做、执行团队知道怎么做、项目组知道何时停。
输出：启动方案 · 角色分工 · 复盘节奏准备启动 AI 转型的企业
- 管理层方向不一致，团队各自试工具
- 预算和人力有限，需要先排优先级
- 希望把 AI 试点纳入经营目标和复盘
已有试点但难以扩展的组织
- 单点 Demo 有了，业务价值没有被说清
- 缺少负责人、指标和扩展条件
- 希望判断继续投入、调整还是暂停
先形成判断，再承诺结果
- 战略诊断不等于保证营收或效率提升
- 实际效果取决于数据、流程和组织执行
- 行业案例和经营数据按授权范围使用
FIRST SESSION · 首次沟通
带一个经营目标，先把 AI 机会排出顺序
准备年度目标、当前卡点、现有试点、可投入资源和关键决策人。首次沟通先输出判断框架和问题清单，再决定是否进入机会地图或立项共创。
建议先做：一把手 AI 转型诊断会后形成场景优先级、验证假设、组织责任和下一步决策门。
PROFILE · 导师简介
把专业背景，落到真实 AI 任务里
清华大学人工智能博士、数位人科技 CEO。负责把技术趋势翻译成企业一把手能判断、能立项、能推动的 AI 行动。
- 把趋势判断、场景选择、项目立项和下一步交付计划放进同一条路径。
- 以一把手目标为入口，连接岗位实训、Agent 原型和项目复盘。
- 场景优先级表、项目立项卡、90 天路线图和管理层访谈提纲。
- 适合在企业内部继续复用，而不是只在课堂展示。
- 围绕真实企业问题讲解“变革的力量”和企业落地顺序。
- 公开页面仅展示已确认的岗位与交付方法。
CASES · 服务案例
不只讲方法，具体做过哪些事？
下面展示的是脱敏服务样本：从客户问题、AI 方案到最终交付物，把服务边界写清楚，便于企业判断是否适合自己的场景。
制造业经营目标拆解
企业带着降本、增效和组织升级目标进场，先把经营目标翻译成可验证的 AI 场景。
目标访谈 → 场景筛选 → 投入边界 → 立项节奏
交付：趋势判断 · 场景优先级 · 项目立项卡
集团 AI 机会地图
围绕客户、产品、供应链和内部管理盘点机会，不从工具清单出发，而从价值和数据条件出发。
业务盘点 → 价值假设 → 数据条件 → 首个试点
交付：机会地图 · 价值假设 · 试点建议
管理层同频工作营
让董事长、业务负责人和技术负责人用同一套语言讨论 AI，明确谁决策、谁执行、谁验收。
共识建立 → 角色分工 → 决策门 → 复盘机制
交付：管理层共识稿 · 责任矩阵 · 复盘节奏
RESEARCH · 研究与论文材料
把可验证成果继续沉淀成研究资产
当前页面公开研究主题、服务方法与可复用交付物。正式论文、专著、会议或媒体成果只在取得作者确认和题录后发布。
- 企业 AI 转型的决策机制
- AI 场景红利与组织承接
- 一把手如何定义可验收的 AI 项目
本页的案例、交付物和相关课程链接，构成目前可以公开核验的 AI 实践材料。
待补充作者确认后的题名、作者顺序、刊物或会议、年份、DOI/链接与授权范围。
公开论文题录、刊物、年份和 DOI 尚待作者确认。当前先公开研究主题与可验证服务成果，不将内部方法稿冒充正式论文。
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