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AI赋能解决方案工程师、产品经理与需求分析师

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Stock老师
AI领域技术专家

时间地点：北京、上海、深圳根据报名开班

课程费用：5000元/人

报公开课		要内训

企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见内训学习手册

认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：

在线考试

能力分析，给出学习建议

合格者颁发证书，作为职业技能资格证明

课程简介：

大模型与Agent技术已从概念验证阶段进入规模化落地阶段，企业对AI技术在业务场景中的融合应用提出了更高要求，解决方案工程师、产品经理、需求工程师等岗位正面临从“卖系统”向“卖方案”、从人工经验驱动向AI协作驱动的深刻转型。
本课程聚焦解决方案工程师、产品经理及需求分析工程师在AI时代面临的三大核心挑战：如何理解并准确运用最新AI技术语言与商业价值判断；如何将业务需求系统性地转化为AI原生解决方案；如何借助AI工具将个人与团队的方案产出效率提升数倍。课程以贯穿案例为主线，采用“方法论讲解+工具与环境介绍+实战演练+方案评审”的四段式教学模式，帮助学员完成从认知升级到实战产出的闭环学习。

课程收益：

通过本次培训，学员能够：

准确理解AI技术前沿动态、高频术语与主流可交付AI产品，具备与技术团队、客户高效对话的能力语言基础

掌握企业AI转型的价值层次、侵入深度与常见误区，能够独立完成企业/项目的AI改造成熟度评估

熟练运用“需求AI化四步法”，完成从客户需求到AI化方案框架、再到演示原型的完整方案设计流程

掌握大模型能力边界、RAG知识库、智能体嵌入业务流程等核心技术底座知识，具备方案技术可行性判断能力

建立个人与团队的Prompt资产库和可复用能力体系，实现方案产出效率的显著提升

完成一个行业真实场景的AI化方案设计与演示

授课方法：

理论讲授：结合最新行业动态与方法论模型，系统讲解AI转型与方案设计的核心知识框架

案例分析：以真实企业AI改造项目案例进行深度剖析，还原需求、方案、产品全过程

工具实操：现场演示RAG知识库搭建、智能体配置、AI原型工具使用等关键操作环节

分组研讨：学员分组围绕指定课题展开方案设计讨论，讲师全程巡场答疑

实战演练与评审：模拟真实工作场景，各组完成方案设计与演示，专家现场点评打分

培训对象：

解决方案工程师、产品经理、需求分析师

课程安排：2天

本课程共设六大模块，模块间层层递进，从认知、方法论到实战产出完整闭环。

主题	课程安排
1.AI技术发展最新进展与商业影响	1) 大模型能力演进：通用大模型、垂直领域大模型最近进展。 2) AI Agent智能体最新进展：编程Agent，办公Agent，专业Agent 3) 稳定可交付AI产品盘点：梳理当前可落地、可交付的主流AI产品与工具矩阵 4) AI圈高频术语解释：Token、RAG、Agent、Fine-tuning、MCP等术语的准确理解与业务翻译 5) 多模态与生成式AI的商业影响：文本、图像、语音、视频多模态能力对各行业商业模式的重塑 6) AI编程与原型能力变化：AI辅助编程、低代码/无代码原型工具对解决方案交付效率的影响案例：AI 辅助文档处理、数据分析、产品原型、软件开发、图片处理、视频生成
2. 企业AI转型的机遇、挑战与实战路径	结合企业AI转型成功和失败案例讲解 1) 企业AI转型的三层价值：效率层、决策层、模式层的价值递进模型 2) AI改造业务的四种侵入深度：工具级嵌入、流程级改造、系统级重构、业务模式级创新 3) “业务+AI”与“AI+业务”的区别：以业务为主导叠加AI能力，与以AI能力驱动业务重构的两种转型路径对比 4) AI改造打分卡：从数据基础、流程标准化、组织接受度等维度评估企业AI改造成熟度 5) 企业AI转型的常见误区：盲目追新、忽视数据治理、缺乏场景锚点等典型误区剖析 6) 公共安全行业的AI转型机会：结合应急管理、消防、治安防控等场景的转型切入点案例：某跨国公司的AI辅助全面引入与业务创新
3．解决方案人员的方法论和AI技术底座	1) 解决方案人员必须掌握的AI技术语言：与技术团队高效沟通所需的核心概念体系 2) AI辅助解决方案设计与制作：资料收集、技术预研、方案制定、实施计划、交付清单 3) 大模型能力边界：幻觉、上下文长度、推理能力等边界认知，避免方案设计中的过度承诺 4) 支持解决方案的知识库构建：基于RAG构建行业知识库 5) 智能体到现有平台的集成：基于现有产品平台，引入智能体，实现平台智能化能力增强 6) 智能体如何嵌入企业业务流程：Agent与现有IT系统、审批流、数据流的集成方式 7) 从“卖系统”到“卖方案”能力：解决方案人员核心竞争力的迁移与升级案例：在已有产品平台中引入AI智能体，推出AI产品+服务，实现AI驱动业务
4.从需求到产品的AI辅助工作流程、工作方法与工具	1) 需求AI化四步法：需求识别、方案转化、原型验证、交付落地的标准化方法论 2) 从客户交流到需求分析：结构化提炼客户真实需求，识别可AI化的业务痛点 3) 从需求分析到AI化方案框架：将业务需求转化为可执行的AI技术方案架构 4) 从方案框架到演示原型：借助AI工具快速搭建可视化演示原型，提升方案说服力 5) Skill与可复用能力建设：沉淀标准化Prompt、模板与组件，构建可复用的方案资产库 6) 公共安全场景示例：场景演示完整方案生成过程案例：某系统AI辅助开发全过程，需求-设计-实现-验证
5.AI时代解决方案工程师、产品经理、需求工程师效能提升	1) 解决方案工程师能力提升：从执行者到AI协作者、方案架构师的角色升级 2) 产品经理的能力和效率提升：从产品定义到产品设计、产品验证的完整产品管理 3) 需求分析师的能力和效率提升：从需求分析到原型开发、需求验证、应用分析的全周期需求管理 4) AI 带来的效率提升： a) 信息处理能力：信息检索、资料整理、知识库构建 b) 文档编写能力：文档内容、结构框架、内容样式 c) 软件原型能力：原型设计、原型实现、原型验证 d) 技能积累能力：SKILL编写、SKILL执行、SKILL优化 e) 质量控制能力：质量标准定义，质量检查、质量优化案例：利用AI实现方案设计、产品原型、需求分析
6.分组实战演练与方案评审	在学员已有工作中选择合适的案例，现场进行AI赋能实践演练 1) 项目目标、背景与挑战分析 2) AI工程方法定义：工作流、AI工具与环境 3) AI工件开发：SKILL、Template、Checklist 4) AI任务执行与调度：输入需求，执行SKILL，输出结果、结果验证与优化 5) 分组方案演示与专家点评：每组现场展示AI实践项目成果，讲师与同组学员共同评审