【课程背景】
2025年，AI技术已深度渗透企业项目管理全流程，DeepSeek等工具在需求分析、风险预测、进度监控等场景的准确率突破92.7%，在人工智能技术加速渗透各行各业的今天，传统项目管理模式正面临效率瓶颈、风险滞后、决策依赖经验等核心痛点，企业面临的三大核心挑战如下：
1) 工具断层：传统工具（如Project/Jira）难以应对动态需求与复杂风险，数据孤岛导致决策滞后；
2) 能力鸿沟：项目经理仍聚焦手工编制计划、人工协调资源，缺乏AI协同思维与数据驱动能力；
3) 价值流失：项目知识沉淀不足，经验复用率低于15%，组织能力建设缓慢。
本课程基于全球500强企业AI转型实践，深度融合PMBOK7.0与AI技术，系统解构AI重构项目管理全生命周期的方法论+工具链+实战场景，结合DeepSeek工具链的实战应用，助力企业实现从“人控”到“智控”的革命性升级。
【课程收益】
1. 效率跃迁：
▪ 需求分析效率提升300%，AI聚类分析实现需求优先级自动排序，减少42%无效变更（数据源于金融行业案例）；
▪ 风险响应速度提升5倍：AI知识图谱实时预警83%潜在风险，动态缓冲管理降低进度偏差率至1.7%（数据源于芯片制造案例）；
▪ 会议时间压缩53%：AI自动化生成会议简报、纪要及任务卡，释放管理者30%沟通成本。
2. 决策升级：
▪ 构建“数据-AI-人”协同决策模型，通过EVM增强版实现成本预测误差率<2%；
▪ 掌握三维价值评估体系（战略/财务/组织），优化资源分配方案，节约临床试验成本20%+（数据源于医疗案例）。
3. 组织赋能：
▪ 设计AI知识管理飞轮，将隐性经验转化为可复用的数字资产，缩短研发周期18%（数据源于教育培训案例）；
▪ 培养“AI管理+战略翻译”双核人才，提升团队人机协同能力，规则性任务自动化率突破85%。
【课程特色】
1. 系统性变革框架：
▪ 独创“AI项目管理演进路径”，覆盖规划→执行→监控→收尾全流程范式重构；
▪ 植入人机协同四象限模型，明确AI与人类在战略对齐、风险决策等场景的权责边界。
2. 实战工具箱闭环：
▪ 提供DeepSeek等AI工具实操指南，覆盖需求聚类、风险推演、甘特图生成等12类高频场景；
▪ 配套企业级知识图谱构建模板、动态缓冲管理算法等工具包。
3. 行业级案例穿透：
▪ 深度剖析教育、科技、金融、互联网等行业标杆案例，还原AI改造关键节点与落地障碍；
▪ 设置高管汇报重构沙盘，50页PPT优化为10页数据故事线，直击高层决策痛点。
4. 冲突性思辨设计：
▪ 引入“AI是否会取代项目经理”辩论研讨，通过替代率模型激发团队拼搏感；
▪ 设计“突发供应链中断”等模拟推演，训练人机协同下的快速决策与资源再平衡能力。
【课程对象】
▪ 项目经理/PMO总监：掌握AI需求冻结策略、风险知识图谱等工具，实现项目交付周期缩短
▪ 技术研发负责人：通过AI增强型EVM与资源优化模型，提升研发资源利用率
▪ 企业数字化转型团队：获取AI项目管理3.0落地路径，设计组织级人机协同机制。
【课程时间】
1-2天（6小时/天）
【课程大纲】
一、AI重构项目管理范式
1. AI项目管理3.0演进路径
▪ 1.0时代的经验驱动：人工经验+手工编制+风险后置
案例解读：某制造企业因人工排产失误导致交付延期38天
▪ 2.0时代的工具辅助：Project/Jira等工具+数据孤岛
案例解读：某互联网公司多系统数据冲突引发资源错配
▪ 3.0时代的AI赋能：预测型、自适应型和价值驱动型
2. 人机协同四象限模型（规划/执行/监控/收尾）
▪ 规划层：AI生成计划初稿 → 人工优化战略对齐
▪ 执行层：AI监控进度偏差 → 人工决策纠偏措施
▪ 监控层：AI预警风险信号 → 人工制定应对策略
▪ 收尾层：AI沉淀知识资产 → 人工设计复用机制
2. 互动研讨：AI会取代项目经理吗？
▪ 正方：AI在数据处理/模式识别效率上远超人类
▪ 反方：战略决策/跨文化沟通/政治博弈仍需人类主导
▪ 综合思考：AI替代率模型（规则性任务85% vs 非结构化任务15%）
▪ 综合思考：未来PM核心价值：AI管理+战略翻译+组织变革
3. 项目管理核心能力转变
▪ 传统PM能力：计划编制/团队协调/风险应对
▪ AI时代PM能力：通过AI提示工程，精准描述需求生成高质量交付物
▪ AI时代PM能力：通过数据决策，解读AI分析报告并制定行动方案
▪ AI时代PM能力：通过人机界面设计，构建透明化协作机制
4. 工具实操：看某新能源汽车研发项目AI改造
▪ 从数据注入到AI推演再到人工干预
二、AI需求工程：从混沌需求到精准拆解的AI革命
1. KANO模型和AI需求聚类分析
▪ 传统KANO局限：人工调研耗时+静态分类无法响应动态变化
▪ AI增强方案：需求抓取+语义聚类+动态监控
案例解读：某电商平台用AI识别出"一键退换货"为兴奋型需求，上线后NPS提升20+%
2. 需求变更影响评估矩阵
▪ 三维度量化模型：成本维度+进度维度+质量维度
▪ 决策阈值的红黄绿区设计
3. AI需求冻结策略
▪ 红绿灯法则
▪ 绿灯期（需求收集）：开放提报+AI聚类
▪ 黄灯期（方案设计）：仅接收高层战略需求
▪ 红灯期（开发测试）：冻结非紧急变更
案例解读：某金融系统项目通过该策略将变更率从42%降至11%
4. 工具实操：智能硬件新品研发项目需求工程
▪ 需求输入：使用DeepSeek自动生成原始需求清单
▪ AI聚类分析：生成需求分布热力图与优先级排序
▪ WBS与甘特图生成与人工优化
▪ 资源约束设置：AI检测资源冲突并推荐资源平衡方案
三、AI风险管控：从被动应对到主动防御的风险治理革命
1. 风险识别方法的AI增强方案
▪ SWIFT法的AI增强：自动生成假设场景库
案例解读：某手机厂商用AI生成83个潜在风险场景，人工补充率仅12%
▪ 德尔菲法的AI增强：构建虚拟专家系统（学习历史专家决策模式）
效率提升：传统3轮调研需2周 → AI模拟缩短至2小时
▪ 核对单法的AI增强：根据项目特征自动匹配行业风险模板
案例解读：建筑工程AI核对单包含632个检查项（传统人工清单仅218项）
2. 风险知识图谱构建方法论
▪ 实体-关系-属性（ERA）模型
实体：风险源/影响对象/应对措施
关系：触发关系/传导关系/抑制关系
属性：发生概率/影响程度/应对成本
▪ 图谱自进化机制
自动抓取行业事故报告更新实体库
通过项目复盘数据优化关系权重
3. 工具实操：某芯片制造项目供应链风险预警
▪ 数据注入，使用DeepSeek生成初始风险清单
▪ 图谱构建：识别核心实体、定义关系网络、设置动态属性
▪ 模拟推演：突发场景及AI应对
▪ 人工决策：评估AI建议的可行性并制定沟通策略
四、AI进度监控：从滞后响应到实时预警的敏捷进化
1. 关键链理论（CCPM）的AI改造
▪ 传统CCPM痛点：静态缓冲设置+人工速度慢
▪ AI增强方案：动态缓冲管理+智能抢工决策
▪ 抢工方案比选模型（成本增幅vs进度收益）
输入：任务实际进度/资源消耗率/风险事件
输出：缓冲消耗预警（黄/橙/红三级）
案例解读：某数据中心项目通过AI推荐最优抢工路径
2. 透明化作战室关键要素
▪ 数据看板核心指标设计：关键路径健康度/资源负荷率/风险暴露值
▪ 红黄绿的可视化规则设计
▪ 预警灯系统设计的自动触发条件和分级响应机制
▪ 责任矩阵的AI自动关联与提醒推送
3. 工具实操：智能工厂建设项目进度监控
▪ 数据接入：对接系统并清洗异常数据
▪ 健康度仪表盘配置并生成六大视图
▪ AI预警规则设置和推送策略
▪ 突发场景模拟干预和AI应对
五、AI沟通革命：从低效会议到智能协同的范式突破
1. SCQA故事模型×AI增强
▪ 传统模型的局限：人工构建故事线耗时
▪ 传统模型的局限：数据支撑薄弱导致说服力不足
▪ AI增强情景（S）构建：自动抓取项目关键数据生成背景简报
▪ AI增强冲突（C）提炼：NLP识别干系人诉求矛盾点（准确率92%）
▪ AI增强问题（Q）聚焦：用决策树分析核心问题优先级
▪ AI增强答案（A）生成：基于历史案例库推荐解决方案
案例解读：某新能源项目用AI重构汇报框架，高层决策速度提升2.3倍
2. 跨部门冲突调解五步法
▪ 事实锚定：AI自动生成争议事件时间轴
▪ 影响量化：展示冲突导致的成本/进度损失
▪ 方案比选：提供3种解决路径的SWOT分析
▪ 情感疏导：情绪识别技术判断对方心理状态
▪ 共识固化：自动生成会议纪要
3. 案例研讨：某互联网公司用AI缩短日会时间53%
▪ 传统日辉痛点：站会耗时
▪ AI改造会前：自动生成进度简报，提取成员日报关键信息
▪ AI改造会中：语音转文字+自动生成会议纪要+实时数据问答
▪ AI改造会后：自动派发任务卡+风险事项跟踪看板
4. 工具实操：高管汇报重构
▪ 原始汇报50页PPT：重点模糊，数据分散
▪ AI优化提取核心数据
▪ AI优化生成故事线框架
▪ AI优化自动设计可视化图表
▪ AI优化优化效果展示
六、AI决策支持：从直觉判断到数据驱动的决策革命
1. 挣值管理（EVM）的AI增强版
▪ 传统EVM痛点：数据采集滞后+人工计算误差率高
▪ AI实时数据流处理：对接系统自动获取
▪ 实时动态计算SPI/CPI
▪ 预测模型升级：基于ARIMA算法预测完工估算
案例解读：某基建项目EAC预测误差从9.3%降至1.7%
2. 项目价值评估三维模型
▪ 战略匹配度：与公司战略目标关联性（AI语义分析）
▪ 财务收益：风险调整后的NPV/IRR计算
▪ 组织能力建设：知识沉淀/团队成长量化指标
3. 资源优化算法的多目标规划模型
▪ 决策变量：人力/资金/设备分配
▪ 约束条件：时间/质量/合规要求
▪ 目标函数：最大化战略价值+最小化风险暴露
案例解读：某药企通过AI优化临床试验资源分配节约成本
七、AI项目收尾：从经验流失到知识复用的价值升华
1. 知识管理飞轮模型（SECI × AI增强）
▪ 传统SECI局限：隐性知识转化率低
▪ AI增强社会化（Socialization）：自动转写+关键洞察提取
▪ AI增强外显化（Externalization）：自动生成手册和智能标注
▪ AI增强组合化（Combination）：构建企业知识图谱
▪ AI增强内隐化（Internalization）：个性化知识推送
案例解读：某车企复用AI提炼的电池测试经验，研发周期缩短18%
2. 项目遗产设计四维度
▪ 流程遗产：AI分析高频问题生成建议
▪ 数据遗产：自动构建项目数据库
▪ 人才遗产：能力雷达图
▪ 文化遗产：关键事件故事化包装
授课老师
丰志强 企业级项目管理体系及敏捷实战专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
