01
AI 辅助半自动工作流
AI 企业课程开发工作流
AI-assisted course development
01资料读取
02课题分析
03经验萃取
04课程结构
05课件与题库
06自动检查
原来的问题
课程开发常被切成访谈、结构、课件和题库等孤立任务,资料在不同文件之间反复搬运。
AI 承担
处理文件、提取结构、生成初稿并执行格式与连续性检查。
人保留判断
判断业务场景、学习目标、内容取舍与交付标准。
实际产出
课程设计、逐页文案、题库、课件与可复用的检查规则。
这里记录 AI 如何参与真实工作:从读取资料、运行代码到自动检查。每个实践都明确标注成熟度,不把半自动包装成全自动。
AI belongs inside the workflow—with explicit boundaries, human judgment, and verifiable outputs.
AI-assisted course development
课程开发常被切成访谈、结构、课件和题库等孤立任务,资料在不同文件之间反复搬运。
处理文件、提取结构、生成初稿并执行格式与连续性检查。
判断业务场景、学习目标、内容取舍与交付标准。
课程设计、逐页文案、题库、课件与可复用的检查规则。
Quality analysis & review
问题记录分散、归类口径不一,复盘容易停留在现象描述或泛化的‘加强沟通’。
汇总信息、识别重复模式、辅助提出根因假设与检查证据缺口。
确认因果关系、责任边界、改进成本与是否真正闭环。
结构化分析、复盘报告、改进清单和历史问题知识库。
AI-assisted project delivery
会议、计划、风险和汇报各自存在,项目经理被迫成为信息搬运工。
整理会议输入、生成可追溯待办、检查遗漏并辅助形成阶段性汇报。
做优先级、资源、风险接受与跨团队承诺等管理决策。
连续的项目事实链、可追溯待办、风险台账与复盘材料。
直接读取、整理和检查真实文件。
调用工具、运行代码,仍由人触发和判断。
把重复动作变成可运行、可复核的步骤。