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組織AI培訓

課程目標：
深入理解人效革命底層邏輯，明晰AI賦能人力資源六大模塊的關鍵方向。
熟練掌握招聘、組織效能診斷等場景化AI工具，提升工作效率和質量。
學會運用人效提升四維模型，設計戰略級降本增效方案，并掌握ROI測算方法。
構建合規性框架，明確人機協同邊界，有效防控AI+HR應用風險。
獲得可直接應用的課程輸出物，助力企業落地AI+HR應用。

課程對象：
人力資源團隊,對組織提效感興趣的管理者

課程大綱:
模塊一：AI重構HR價值鏈
一、 HR價值鏈的進化趨勢
1. 尤里奇HRBP模型的進化
2. AI如何顛覆傳統HR工作流
3. 場景熱力圖：AI在HR六大模塊的降本增效機會點
工具：《HR+AI適配度自檢表》；《HR價值鏈思維導圖》
行業案例：點評行業頭部企業HR的辦公模式
小組討論1：AI如何驅動HR價值鏈的重塑?HR該如何進階?

模塊二：基于AI的組織降本增效策略
一、 AI給組織降本增效組合帶來的沖擊與機會點
1. 人效提升的四維模型
1) 流程再造：RPA+智能體、價值鏈重塑
2) 結構優化：組織結構優化、人才結構優化、成本結構優化
3) 能力升級：角色轉換、角色升級
4) 文化滲透：硅碳共生、成長思維、領導力升級
2. 人工+AI智能體的混合辦公模式、
行業案例：某芯片公司的研發團隊的部分員工被AI編程智能體所取代
小組討論2：AI給企業降本提效帶來的機會點?
二、 組織AI化的導入規劃
1. HR實現AI化的ROI測算方法論：
1) 成本：如軟件采購、數據治理、組織變革、員工培訓等
2) 效益：如效率提升、成本降低、質量改善、員工滿意度提升等
案例分析：深入剖析某互聯網公司AI+HR案例，分析其首年投入和次年人效提升情況。
小組討論3：從ROI角度，探討在不同行業和企業影響項目ROI的關鍵因素。

模塊三：AI應用的風險防控與合規管理
一、 合規性框架構建與數據安全管理）
1. 法律法規解讀與合規
1) 解讀GDPR、個保法
2) 員工數據隱私和安全
3) 常見的合規風險點，如數據收集、存儲、使用、共享等環節的風險。
2. 數據治理策略與安全
3. 數據治理策略，如數據分類分級、加密存儲、訪問控制、數據脫敏等
二、 算法倫理與人機協同管理（0.75小時）
1. 算法偏見檢測與消除方法：
1) 算法偏見的產生原因、危害及檢測方法，如敏感字段分析、公平性指標評估等。
2) 介紹消除算法偏見的策略，如優化算法模型、增加訓練數據多樣性、人工審核干預等，確保AI決策的公平公正。
2. 人機協同模式與管理要點：
1) 人機協同的新范式：海爾HRSSC案例：AI處理標準化事+HRBP專注戰略伙伴角色
2) 制定敏感場景清單，明確哪些決策必須保留人類終審權，確保人機協同合理性與安全性。
小組討論4：如何平衡AI生產力對現有人工團隊的負面沖擊？

模塊四：組織進化趨勢與新型管理模式
一、 硅碳混合團隊的管理策略
1. 硅碳混合團隊的特點與挑戰：
1) 硅碳混合團隊（人類員工和數字員工組成）的特點與發展趨勢
2) 在團隊協作、溝通、管理等方面面臨的角色定位、優勢與局限性，
2. 成長型思維：
1) A+X的思維模式
2) 如何與AI共生
二、 AI與靈活用工模式融合
1. 靈活用工模式的發展與變革：如遠程辦公、眾包、兼職等形式的創新模式
2. 靈活用工模式下AI賦能：AI智能體、協同工具的AI化
三、 智能組織的定義與特征
1)數據驅動決策與硅碳協同作業（自運營）
2)敏捷適應與快速修復（自適應）
3)無界協同與知識共享（自學習）
4)自主治理與持續進化（自成長）
四、 智能組織核心特征與應用場景
1.數據驅動決策與運營
1）數據驅動決策流程
2）數據賦能的運營管理
2.敏捷適應與快速迭代
1）敏捷組織的原則和實踐
2）快速迭代的產品與服務
3.無界協同與知識共享
1）協同網絡的構建與維護
2）知識資產的挖掘與平臺機制
4.自主治理與持續進化
1）智能組織的自我調整與優化機制
2）持續學習與組織進化的意義
行業案例：阿里/DeepSeek/字節
小組討論5：HR團隊的人才結構優化與流程重塑
小組作業：根據《HR價值鏈思維導圖》和本地化情況制作AI重塑HR組織計劃
工具包（舉例）
《DeepSeek：HR指令庫》
《靈活用工策略指南》
《智能組織架構設計模板》
備注：
本課綱模擬時長為1天，也可拓展為2天，但內容覆蓋和互動環節會相應增減
建議課程前后有一定閉環設計，比如課前思考和課后行動學習如學習社群和進階賽

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