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課程背景：

在數字化轉型的大潮中，人工智能（AI）在各個領域展現出巨大潛力，項目管理領域也不例外。AI的融入，為項目管理帶來了全新的變革與機遇，使其進入智能化管理新階段。

在傳統項目管理中，諸多環節依賴人工操作，如項目立項分析，進度跟蹤、項目溝通，項目總結復盤等，不僅耗費大量人力和時間，還容易出現誤差。而AI技術憑借強大的數據處理和分析能力，能夠自動化處理這些繁瑣任務，智能調配資源，顯著提升項目管理的效率和質量。

本課程針對這些痛點應運而生，專注于AI在項目管理中的實際應用與落地。課程從基礎的AI概念講起，通過為期兩天的學習，學員將掌握如何運用AI工具進行項目規劃、進度監控、風險管理等核心技能，無需復雜編程，就能將AI融入日常項目管理工作，實現項目管理效率的飛躍，助力企業在激烈的市場競爭中搶占先機。

課程收益：

1. AI項目管理思維升級：理解AI如何重構傳統項目管理流程，建立智能化管理思維。

2. 核心工具實操能力提升：掌握AI工具在需求分析、甘特圖生成、風險評估等場景的應用技巧。

3. 團隊協作效能提升：通過AI自動化報告、會議紀要、任務分配工具，優化團隊協作效率。

課程對象：

項目經理、項目團隊成員、企業管理者

課程方式：

理論講解（10%）+工具演示（40%）+實操練習（30%）+小組共學（20%）

課程工具：

deepseek、豆包、Kimi、通義效率、秘塔搜索、剪映、飛書、WPS辦公軟件等

學員準備：

1. 個人電腦（Windows/Mac系統均可）

2. 網絡連接

3. DeepSeek賬號（課前注冊）；

4. 其他國產AI工具賬號（可選，課程中會指導注冊）

5. 辦公軟件（WPS或Microsoft Office）

課程大綱

第一講：AI與項目管理融合——技術驅動項目管理效能革命

章節目標：掌握AI核心概念及在項目管理中的應用場景。

一、AI技術基礎

1. AI特征及關鍵技術

2. AI大模型工作機制與原理

3. AI和搜索的差別

二、AI工具與傳統項目管理工具的差異

1. 自動化VS手動操作

2. 數據驅動決策VS經驗驅動

三、AI在項目管理中的應用

1. 需求智能分析

2. 項目進度管理

3. 溝通效率提升

4. 團隊協作流程制定

5. 項目總結與經驗傳承

四、適用項目管理的主流AI工具

1. DeepSeek：任務分解與報告生成

2. Kimi：長文檔處理與合同審查

3. 飛書：協作與進度跟蹤

4. AI PPT：協助輸出大氣的PPT樣式

5. 剪映：生成并剪輯視頻

實戰演練：使用kimi初步了解項目管理基本概念

1）打開kimi網站，輸出項目管理

2）利用kimi提問獲取項目管理相關知識點

3）整理并總結獲取的信息，形成項目管理知識框架

成果輸出：一份包含項目管理核心概念與知識框架的文檔

第二講：提示詞工程——精準操控AI的核心技能

章節目標：學會編寫高效提示詞，解決項目管理復雜問題。

一、提示詞設計的四要素

1. 角色定義：你是一名資深項目經理

2. 任務拆解：分步驟輸出

3. 輸出格式：表格輸出

4. 限定邊界：明確輸出邊界

二、項目管理專屬四大場景模板

1. 行業調研：搜索式提問

2. 需求收集：投喂式提問

3. 風險評估：邏輯鏈提問

4. 進度跟蹤：迭代追問

三、提示詞記憶與理解

方法一：提示詞模板

方法二：通過場景記憶提示詞

方法三：理解提示詞本質

實戰演練：用提示詞寫一份項目立項說明書

1）給AI輸入項目背景

2）讓AI分析并評估項目前景

3）讓AI輸出立項關鍵緣由

成果輸出：一份初步的項目立項說明書

第三講：AI驅動需求分析與目標設定——助力項目文檔高效編寫

章節目標：掌握利用AI工具快速生成、編輯項目管理文檔的方法，提升文檔工作效率與質量。

一、AI需求調研的三種路徑

1. 問卷調查內部用戶需求

2. 競品行業報告需求分析

3. 歷史文檔挖掘需求

二、項目可行性分析的三個維度

1. 用戶痛點識別

2. 產品收益規模

3. 成本預計

三、AI輔助項目文檔生成的流程

1. 用kimi輸出需求文檔

2. 用Deepseek進行市場預測

3. 從需求到目標的提煉

4. 用騰訊文檔對文檔風格的智能適配

5. 對AI生成文檔進行審核與優化

案例實戰：使用Deepseek生成需求文檔

1）投喂行業報告給Deepseek

2）投喂需求背景調查給Deepseek

3）用Deepseek生成需求文檔

4）人工核對需求準確性

成果輸出：一份真實的需求文檔

第四講：AI賦能項目計劃和執行——從WBS到甘特圖

章節目標：掌握AI在任務拆解到任務跟蹤的應用。

一、工作分解結構（WBS）智能構建

1. 工作分解結構（WBS）構建原則

1）100%分解

2）獨立性

3）可交付性

4）合理的工作包粒度

2. 工作分解結構（WBS）構建技巧

1）產品交付物構建方法

2）時間鏈構建方法

3）團隊邊界構建方法

3. 利用AI工具自動生成WBS

1）輸入項目需求

2）AI拆分按指定構建方法拆分需求任務

3）人工審核和調整

二、AI助力任務分解與規劃

1. 項目進度計劃制定流程

2. 輸入任務列表與依賴關系

3. AI輸出關鍵路徑

4. AI輸出里程碑時間軸

工具：excel、飛書、kimi

三、資源匹配與成本核算

1. 收集團隊成員技能信息，導入相關AI工具

2. 輸入項目任務清單，獲取AI任務分配建議

3. AI自動計算人力資源成本

4. 對AI推薦方案進行人工審核與調整優化

工具：excel、飛書、kimi

四、甘特圖自動生成

1. 使用AI工具繪制動態甘特圖

2. 文檔智能解析生成進度報告

3. 實時跟蹤進度，進度風險預警

工具：excel、飛書、kimi

實戰演練：生成甘特圖

1. 輸出項目任務清單

2. 用Deepseek生成提示詞

3. 用提示詞生成甘特圖

4. 人工審核甘特圖，并最終輸出

成果輸出：完整的軟件開發項目的甘特圖。

第五講：AI重構項目溝通體系——從文檔共享到跨國團隊管理

章節目標：掌握AI在團隊溝通、會議管理中的應用。

一、AI在團隊協作中的應用

1. AI會議溝通助手

2. AI智能翻譯

3. 協作流程自動化

4. 智能任務提醒

二、AI助力會議管理

1. 例行會議自動化

2. 用 deepseek匯總成員進度報告

3. 行動項自動分配與跟蹤

3. 飛書會議錄音轉文字

4. 用 deepseek提煉行動項與責任人

三、文檔協同AI化

2. 通過AI建立團隊知識庫

3. AI信息共享與查詢

工具：飛書、騰訊文檔

四、跨國團隊協作解決方案

1. AI文檔翻譯

2. AI輔助撰寫項目溝通郵件，優化表達

3. 利用AI分析跨部門協作流程，優化協作路徑

工具：通義效率、deepseek

實戰演練：用Kimi處理「產品迭代會議」錄音，并生成郵件會議紀要

1. 上傳錄音文件

2. Kimi輸出紀要并同步任務至飛書

3. 生成會議文字

4. 智能提煉任務和負責人列表

5. 輸出郵件內容

成果輸出：正式輸出郵件內容

第六講：AI賦能項目數據分析——從報表到決策

章節目標：用AI替代Excel，完成數據清洗與分析，并輸出報表。

一、基于AI的項目決策支持流程

1. 數據收集與整合

2. 數據分析與洞察提取

3. 決策方案生成與評估

4. 決策實施與效果跟蹤

二、數據自動化處理

1. AI清洗混亂的工時報表

2. 自動填充缺失數據

3. 加工新的數據字段

4. 異常值AI識別算法

工具：excel、飛書多維表格、kimi

三、可視化儀表盤生成

1. 輸入原始數據，AI輸出柱狀圖/燃盡圖

2. 用deepseek自動編寫excel函數

3. 周報自動生成模板

工具：excel、飛書多維表格、kimi

四、數據預測模型

1. AI基于歷史數據預測超支風險

2. AI基于進度數據預測風險

3. 發現資源沖突

4. 選擇最優方案，制定實施計劃

工具：excel、飛書多維表格、kimi

實戰演練：輸出項目問題原因分類

1）上傳CSV數據

2）AI歸類問題原因

3）依據歸類問題，輸出改進建議

成果輸出：輸出項目問題歸類視圖，并給出分析報告

第七講：AI助力項目復盤——從知識萃取到PPT編寫

章節目標：用AI幫助項目組完成知識萃取，匯總PPT匯報。

一、經驗智能萃取

1. 訪談錄音自動生成STAR案例

2. 項目復盤報告的AI結構化輸出

3. 終期報告生成

4. 經驗教訓的AI知識圖譜構建

5. 案例庫的自動化標簽與檢索

工具：通義效率、kimi、飛書

二、項目總結PPT生成

1. 項目文檔投喂

2. PPT提綱提煉

3. PPT頁面設計

4. PPT數據核對

5. PPT美觀優化

工具：騰訊文檔、kimi、Ai ppt

三、項目慶功視頻生成

1. 確定項目組視頻主題

2. 一鍵生成視頻腳本

3. 一鍵生成視頻

4. 一鍵添加字幕

工具：即夢、剪映

實戰演練：完成項目組復盤會議視頻

1）用Deepseek生成視頻提示詞

2）用即夢生成視頻

3）用剪映替換視頻照片或者視頻

4）用剪映增加字幕和員工聲音

成果輸出：輸出一份1分鐘的項目組復盤會議視頻

課程總結與實戰

1. 復習課程內容

2. 探討AI在項目管理領域應用未來趨勢

3. 用AI做一份自身AI學習計劃

4. 全體拍合照

5. 課程反饋填寫

謝老師

謝海林老師 AI企業級應用實戰專家

前騰訊T12級技術專家（CDG技術委員會第一個運維領域12級專家）

前蝦皮PE技術專家

騰訊學員優秀講師、蝦皮學院“十全十美”講師

? 22年互聯網技術開發與智能化運維實戰經驗

曾任：騰訊（世界500強，上市公司）丨金融科技研發部負責人

曾任：蝦皮（東南亞最大的電商平臺）丨首席工程師

曾任：長沙創智軟件園丨軟件開發工程師

? 擅長領域：AI+辦公效能提升、AI+項目管理提效、AI+人力資源管理優化、AI+智能體工作流搭建、AI+企業流程自動化、企業級AI應用架構、AI+行業場景落地等

? 30+企業級智能化應用系統和平臺搭建：擅長AIOps智能運維工具鏈、DevOps平臺架構、云原生技術棧，深度融合AI算法、大數據處理、自動化運維等技術，為互聯網、金融、電商等多行業定制化搭建30+企業級智能化系統和平臺：

「01」主導騰訊微信支付、理財通、自選股等核心業務技術升級：通過智能運維系統構建，實現服務器資源彈性擴展50倍，推動企業級運維自動化率提升超50%，系統可用性達99.99%+。

「02」主導搭建蝦皮5秒級粒度的智能數據監測平臺，聚焦AI效率優化與大數據實時處理，實現交易流量、訂單轉化等核心指標的實時智能分析，通過AI風險預測模型，將電商大促系統穩定性風險降低90%。

實戰經驗：

謝海林老師深耕互聯網大廠開發和運維22年，擁有10萬+服務器大型互聯網系統運維以及運維平臺體系化建設的落地實戰經驗，聚焦AI與DevOps、智能運維（AIOps）、云原生架構的深度融合，擅長從技術研發到團隊管理的全鏈條落地，為企業構建智能化、自動化、高可靠的技術運營體系，助力傳統運維向“人機協同”模式轉型，實現效率躍升與成本優化。

——任職【騰訊】期間——

【01】打造騰訊首個具備一鍵跨城容災切換能力的金融級平臺

——牽頭建設“磐石高可用運維平臺”，整合監控、日志、故障定位等12大核心平臺，管理30000+服務器，日均處理百億級數據，實現10分鐘故障處理、無損灰度發布、常態化跨城容災演習，系統可用性達99.99%。

【02】搭建騰訊金融新一代提升開發效率的開發者平臺

——擔任總架構師，統籌建設devops云原生一體化開發者平臺，打通30+技術系統，推動1000+開發者團隊向云原生轉型，實現研發自助發布率>90%，版本交付周期從30天壓縮至9天，組織效率提升40%。

【03】構建金融級統一配置管理中樞

——主導“騰訊金融統一配置中心”項目，解決業務路由與變量配置的復雜性難題，首次實現金融業務配置的集中化管控，設計“極致容災+全網agent管控+灰度兼容”三大核心能力，消除本地配置依賴，大幅提升配置變更的安全和效率，成為騰訊金融業務系統最終依賴的平臺和標準。

【04】打造騰訊首個TEG數平—秒級智能監控中樞

——主導“TEG數平秒級監控平臺”建設，構建每日處理100億+海量日志與監控數據的實時分析體系，提出“面積算法”“斜率杠桿”等創新型監控算法，保障主要業務系統、推薦系統、數據系統的穩定運行，實現業務系統穩定性的“秒級感知-分鐘級響應”。

——任職【蝦皮】期間——

【01】構建電商行業領先的智能化SRE運維體系

——主導業務SRE相關工具和系統建設，服務深圳100+SRE團隊的資源管理、故障定位、大促保障等核心場景，提出“三顆樹”“管理模型”及“握手點?最小資源模型”協作方法論，落地資源管理、需求交付、標準發布、故障定位處理四大核心系統，實現工單需求標準工具自動率>40%，故障定位準確性>90%，運維責任故障下降70%。

【02】建設支撐電商大促的AI數據可視化分析系統平臺

——為雙11、雙12等大促場景定制AI數據可視化分析系統，借助Spark等工具對海量交易數據進行實時處理，搭建5秒粒度的實時數據統計，成為公司實時觀測大屏。實現對交易流量、訂單轉化率等關鍵指標的實時監測，提前預警服務器負載風險，減少并降低了大促系統穩定性90%的風險，同時為大促期間的業務決策提供精準依據。

【03】搭建公司內部統一工單系統

——通過“工作臺”和“工單SLA環節交互可視化”的方法，成功上線需求提交、工單分發、交付進度實時追蹤以及反饋評價四大關鍵模塊，同時對接后端工具自動化交付系統，實現工單需求提交的合規率超80%，工單平均處理時長縮短60%，部門間因溝通不暢導致的工單退回率降低50%，工單自動化率>40%，大幅提升工作協作效率和內部客戶滿意度。

主講課程：

《職場效率革命：AI助力10倍綜合辦公效能提升》

《職場效率革命：AI助力10倍項目管理效能提升》

《職場效率革命：AI助力10倍人力資源效能提升》

《企業效率革命：AI工作流程自動化實戰》

《企業效率革命：AI agent（智能體+AI應用產品）搭建實戰》

《企業效率革命：從入門到精通的企業AI實戰》

授課風格：

?實戰導向：擁有豐富的實踐經驗，將理論知識與實際案例緊密結合，深度剖析AI技術與企業應用結合點、落地路徑、挑戰及解決方案，助力學員掌握從需求分析到執行的全流程技能。

?通俗易懂：洞悉學員對AI技術的畏難心理，以生活化類比拆解復雜算法，解讀背后商業邏輯。減少專業術語，通過生動演示、圖表拆解技術概念，確保零基礎學員也能輕松理解。

?系統架構：課程遵循“理論奠基-場景應用-實戰創新”邏輯，構建完整知識體系。從AI基礎概念、發展歷程講起，逐步深入行業應用場景與解決方案，幫助學員建立具備競爭力的AI商業知識框架。

?互動教學：秉持互動教學理念，采用“講授+研討+實戰”等多元模式。鼓勵學員分享經驗，組織跨行業交流，實時關注學員反饋，提供個性化指導，讓學員在輕松氛圍中實現主動學習。

部分客戶評價：

海林老師的《運營開發技術通道晉級經驗分享》課程將AI在企業運營開發中的應用經驗進行深度剖析與系統講解，通過生動詳實的案例分享與深入淺出的講解方式，將AI助力運營開發技術晉級的核心要點一一呈現。學員們紛紛表示課程內容極具實用性與啟發性，最終課程收獲4.96（滿分5分）的超高滿意度，為學院的技術培訓體系注入強勁動能。

——CDG技術委員會

海林老師對AIOPS課程主題見解獨到且深刻，憑借深厚的專業功底，對AI在企業運維領域的應用進行全面解讀。他分享的實戰案例與技術攻關經驗，為學員搭建起完整的AIOPS知識框架，有效提升學員對AI運維技術的理解與應用能力。課程以4.94分（滿分5分）的優異成績，成為infra培訓項目中的標桿課程。

——蝦皮infra培訓項目組

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