组织AI培训

课程目标：
深入理解人效革命底层逻辑，明晰AI赋能人力资源六大模块的关键方向。
熟练掌握招聘、组织效能诊断等场景化AI工具，提升工作效率和质量。
学会运用人效提升四维模型，设计战略级降本增效方案，并掌握ROI测算方法。
构建合规性框架，明确人机协同边界，有效防控AI+HR应用风险。
获得可直接应用的课程输出物，助力企业落地AI+HR应用。

课程对象：
人力资源团队,对组织提效感兴趣的管理者

课程大纲:
模块一：AI重构HR价值链
一、 HR价值链的进化趋势
1. 尤里奇HRBP模型的进化
2. AI如何颠覆传统HR工作流
3. 场景热力图：AI在HR六大模块的降本增效机会点
工具：《HR+AI适配度自检表》；《HR价值链思维导图》
行业案例：点评行业头部企业HR的办公模式
小组讨论1：AI如何驱动HR价值链的重塑?HR该如何进阶?

模块二：基于AI的组织降本增效策略
一、 AI给组织降本增效组合带来的冲击与机会点
1. 人效提升的四维模型
1) 流程再造：RPA+智能体、价值链重塑
2) 结构优化：组织结构优化、人才结构优化、成本结构优化
3) 能力升级：角色转换、角色升级
4) 文化渗透：硅碳共生、成长思维、领导力升级
2. 人工+AI智能体的混合办公模式、
行业案例：某芯片公司的研发团队的部分员工被AI编程智能体所取代
小组讨论2：AI给企业降本提效带来的机会点?
二、 组织AI化的导入规划
1. HR实现AI化的ROI测算方法论：
1) 成本：如软件采购、数据治理、组织变革、员工培训等
2) 效益：如效率提升、成本降低、质量改善、员工满意度提升等
案例分析：深入剖析某互联网公司AI+HR案例，分析其首年投入和次年人效提升情况。
小组讨论3：从ROI角度，探讨在不同行业和企业影响项目ROI的关键因素。

模块三：AI应用的风险防控与合规管理
一、 合规性框架构建与数据安全管理）
1. 法律法规解读与合规
1) 解读GDPR、个保法
2) 员工数据隐私和安全
3) 常见的合规风险点，如数据收集、存储、使用、共享等环节的风险。
2. 数据治理策略与安全
3. 数据治理策略，如数据分类分级、加密存储、访问控制、数据脱敏等
二、 算法伦理与人机协同管理（0.75小时）
1. 算法偏见检测与消除方法：
1) 算法偏见的产生原因、危害及检测方法，如敏感字段分析、公平性指标评估等。
2) 介绍消除算法偏见的策略，如优化算法模型、增加训练数据多样性、人工审核干预等，确保AI决策的公平公正。
2. 人机协同模式与管理要点：
1) 人机协同的新范式：海尔HRSSC案例：AI处理标准化事+HRBP专注战略伙伴角色
2) 制定敏感场景清单，明确哪些决策必须保留人类终审权，确保人机协同合理性与安全性。
小组讨论4：如何平衡AI生产力对现有人工团队的负面冲击？

模块四：组织进化趋势与新型管理模式
一、 硅碳混合团队的管理策略
1. 硅碳混合团队的特点与挑战：
1) 硅碳混合团队（人类员工和数字员工组成）的特点与发展趋势
2) 在团队协作、沟通、管理等方面面临的角色定位、优势与局限性，
2. 成长型思维：
1) A+X的思维模式
2) 如何与AI共生
二、 AI与灵活用工模式融合
1. 灵活用工模式的发展与变革：如远程办公、众包、兼职等形式的创新模式
2. 灵活用工模式下AI赋能：AI智能体、协同工具的AI化
三、 智能组织的定义与特征
1)数据驱动决策与硅碳协同作业（自运营）
2)敏捷适应与快速修复（自适应）
3)无界协同与知识共享（自学习）
4)自主治理与持续进化（自成长）
四、 智能组织核心特征与应用场景
1.数据驱动决策与运营
1）数据驱动决策流程
2）数据赋能的运营管理
2.敏捷适应与快速迭代
1）敏捷组织的原则和实践
2）快速迭代的产品与服务
3.无界协同与知识共享
1）协同网络的构建与维护
2）知识资产的挖掘与平台机制
4.自主治理与持续进化
1）智能组织的自我调整与优化机制
2）持续学习与组织进化的意义
行业案例：阿里/DeepSeek/字节
小组讨论5：HR团队的人才结构优化与流程重塑
小组作业：根据《HR价值链思维导图》和本地化情况制作AI重塑HR组织计划
工具包（举例）
《DeepSeek：HR指令库》
《灵活用工策略指南》
《智能组织架构设计模板》
备注：
本课纲模拟时长为1天，也可拓展为2天，但内容覆盖和互动环节会相应增减
建议课程前后有一定闭环设计，比如课前思考和课后行动学习如学习社群和进阶赛

组织AI培训