和AI一起管项目

课程目标：

本课程旨在帮助项目管理者们利用前沿AI技术与工具，赋能项目全生命周期管理场景下的自己，提升项目管理效率与个人职场竞争力。

课程对象：

项目经理、项目负责人、对AI技术感兴趣的项目管理人员

课程收益：

① 理解AI的本质，掌握应用AI的底层逻辑、常用模式与核心方法。

② 理解AI在项目全生命周期中可以扮演的角色及与项目管理者的关系。

③ 通过AI的引入，重构项目团队工作模式与协作关系。

④ 掌握项目全生命周期场景下项目管理者利用AI一起解决各类管理挑战的具体方法、技巧与实例。

⑤ 体验AI如何改变项目管理者的工作与生活，展望AI对项目管理自身发展的影响与趋势。

课程时长： 2天（2025年5月24、25日）。

课程地点： 虹桥枢纽附近酒店（具体安排待定）。

课程投资： ¥ 3,980 / 人。（通过支付宝扫码付款，开具增值税普通/专用电子发票）

课程大纲：

模块一：AI基础知识导入

1.1 AI定义、特点及发展历程

1.2目前市场上主流AI产品分析与举例

1.3 AI可以帮助项目管理者解决哪类难题

1.4 AI在项目全生命周期中可以扮演哪些角色

1.5 如何重构有AI的项目作战团队

参考分析：AI在项目管理中的应用现状及相关行业分析

互动讨论：把AI作为一种新的生命体，SWOT分析它

案例： AI陪伴项目经理的一天

模块二：AI应用基础能力提升

2.1 用好AI的黄金法则：

u  信息守恒原则：AI输出质量与输入信息量正相关

u  梯度信任原则：事实陈述：需100%验证，逻辑推理：可接受合理假设，创意提案：保持开放评估

u  认知边际原则：当AI输出超出自身知识范围时，立即启动深度验证

2.2 用好AI所需基本技能：

u  AI工具基本操作能力（AI 工具选择、基本功能操作、多平台交互、工具组合应用）

u  高效提问能力（需求明确化、结构化表达技巧、对话管理能力）

u  数据处理的能力（数据输入与整理、数据隐私保护）

u  结果评估与优化能力（结果分析判断、反馈与优化）

u  避坑能力（警惕智能幻觉、避免过度依赖、防范来历不明的AI指令）

u  安全与伦理意识

实操演练：让我们AI一下

实操演练：你被AI坑了吗

2.3 用好AI的八个关键环节：

u  问题澄清阶段（疑问解构、需求可视化、警惕伪问题陷阱、使用问题陈述公式）

u  工具选择阶段（事实核查类工具、创意生成类工具、专业领域类工具、多模态需求类工具）

u  信息投喂阶段（信息筛选处理、数据预处理、隐私合规处理、投喂策略处理

u  提问优化阶段（常用的结构化提问模式、进阶提问技巧）

u  交互处理阶段（对话控制：信息分块、置信度询问、压力测试；典型错误应对：遇虚构内容时、遇矛盾陈述时）

u  答案验证阶段（构建可信度评估指标、三维验证法：横向对比、纵向溯源、逻辑压力测试）

u  成果转化阶段(成果标注、知识卡片制作、建立个人知识库)

u  反馈迭代阶段（记录失败案例、分析错误模式、更新提问策略、优化知识框架

实战演练：选好AI，用好AI

案例：我是如何用好AI的

模块三：AI管项目场景实战演练（根据学员需求选取部分讲解（2天课程预计选取60-70个场景），以主流AI产品为工具，如DeepSeek，豆包，Kimi，通义千问）

3.1项目启动环节

1)     我在项目启动会上发现利益相关方需求表述模糊，希望AI能自动分析会议录音并生成结构化需求清单

2)     面对复杂组织架构时，我难以快速识别关键决策人，需要AI分析通讯录和邮件往来绘制权力地图

3)     编制项目章程时历史数据检索耗时，希望AI自动调取类似项目文档并推荐标准模板

4)     制定初步预算时缺乏市场价参考，需要AI实时抓取行业采购价格数据生成比价报告

5)     跨时区团队协调启动会议时间困难，希望AI分析成员日历自动推荐最优时段

6)     项目目标与战略对齐度难以量化，需要AI解析公司年报自动生成目标匹配度评估

7)     识别法规合规风险时专业度不足，希望AI实时监测政策变化并预警潜在违规点

8)     制作利益相关方登记册效率低下，需要AI扫描企业通讯录自动生成关系网络图

9)     项目价值论证缺乏数据支撑，希望AI模拟不同方案的投资回报率对比

10)  团队组建时技能匹配度评估主观，需要AI分析成员历史项目数据推荐最佳人选

11)  启动阶段文档版本混乱，需要AI自动识别重复文件并建立版本树

12)  项目命名规范不统一，希望AI分析历史项目自动生成命名建议

13)  可行性研究数据采集困难，需要AI爬取行业报告自动生成趋势分析

14)  启动阶段沟通计划模板陈旧，希望AI分析成功项目生成定制化沟通矩阵

15)  项目优先级评估存在主观偏差，需要AI构建多维度评分模型自动排序

16)  文化差异导致需求理解偏差，希望AI提供实时翻译和文化禁忌提示

17)  项目启动邮件撰写耗时，需要AI根据章程自动生成通知初稿

18)  办公场地规划效率低下，希望AI根据团队规模自动生成空间布局方案

19)  设备采购清单易遗漏，需要AI分析WBS自动生成必备物资列表

20)  项目启动阶段知识转移不充分，希望AI自动生成历史项目经验摘要

3.2项目规划环节

21）制定WBS时经常遗漏子任务，需要AI分析类似项目推荐标准分解
22）工期估算依赖个人经验，希望AI基于历史数据及估算模型合理估算
23)  资源分配出现部门冲突，需要AI模拟多项目资源占用推荐优化方案
24)  风险管理登记册更新滞后，希望AI实时监测并有效识别新风险
25） 制定采购计划时供应商评估困难，需要AI聚合多方评价生成供应商画像
26） 质量指标设定缺乏行业基准，希望AI抓取竞品数据生成对标报告
27） 多项目进度计划存在资源冲突，需要AI构建资源平衡模型自动优化
28） 变更管理流程执行不严格，希望AI自动检测未经审批的变更请求
29） 沟通计划覆盖不全，需要AI分析组织架构自动识别关键沟通路径
30） 成本估算忽略隐性支出，希望AI分析历史超支数据建立修正系数
31） 技术方案选择存在认知局限，需要AI生成多方案优劣对比矩阵
32） 依赖关系识别不完整，希望AI解析SOW自动绘制关系图
33） 里程碑设置不合理，需要AI分析关键路径推荐阶段划分
34） 文档存储结构混乱，希望AI自动创建符合PMO规范的目录体系
35） 培训计划针对性不足，需要AI评估团队技能差距生成定制课程
36） 采购合同条款审查耗时，希望AI比对标准模板自动标记风险条款
37） 应急储备金计算不科学，希望AI构建风险量化模型动态调整储备
38） 跨部门协作流程不清晰，需要AI模拟流程制度自动职责分工矩阵
39） 技术风险评估不准确，希望AI分析内外数据源生成技术风险热力图
40） 规划阶段利益相关方确认延迟，需要AI自动追踪签批状态并提醒

3.3项目执行环节
41） 任务分配未考虑成员负荷，希望AI实时监测工作量自动平衡分配
42） 项目会议效率低下，需要AI自动汇总项目动态信息生成会议简报
43） 变更影响评估不全面，希望AI构建影响传播模型预测连锁反应
44） 缺陷重复出现，需要AI分析问题历史数据识别根本原因
45） 团队情绪波动难察觉，希望AI分析沟通语气生成士气预警
46） 知识分享会参与度低，需要AI自动剪辑会议重点生成知识卡片
47） 供应商交付质量不稳定，希望AI监控采购过程自动触发检查
48） 技术问题解决效率低，需要AI构建知识图谱推荐解决方案
49） 跨时区协作信息不同步，希望AI自动生成24小时工作日志摘要
50） 用户验收测试数据覆盖不全，需要AI解析需求文档生成测试场景
51） 周报编制耗时，需要AI聚合各系统数据自动生成分析报告
52） 紧急采购审批流程慢，希望AI模拟审批路径推荐加急通道
53） 技术文档可读性差，需要AI自动生成可视化技术框架图
54） 外包团队进度不透明，希望AI解析外包提交的记录评估真实进展
55） 需求变更频繁导致范围蔓延，需要AI检测变更申请自动触发管控
56） 技术决策支持不足，希望AI构建决策树模型推荐最优选项
57） 会议纪要重点不突出，需要AI分析录音自动提取Action Item
58） 问题事故响应迟缓，需要AI监控问题日志自动启动应急预警
59） 用户反馈处理滞后，希望AI分类问题自动分配责任人跟进
60） 回顾会流于形式，需要AI分析过程信息生成改进建议

3.4项目监控环节

61） EVM分析数据采集滞后，希望AI对接各系统实时计算绩效指数
62） 风险触发预警不及时，需要AI构建预测模型提前3天预警
63)  变更请求影响评估主观，希望AI量化分析对三重约束的影响值
64)  质量检查标准执行分析，需要AI分析交付物缺陷，有效归类
65)  成本超支归因不准确，希望AI关联多维度数据定位根本原因
66） 干系人满意度波动难捕捉，需要AI分析沟通记录生成情绪曲线
67） 资源利用率不均衡，希望AI模拟资源重分配建议优化方案
68） 进度预测误差较大，需要AI融合多种算法提高预测准确率
69） 沟通效果评估困难，希望AI分析邮件响应时间生成协作热图
70） 技术债务持续累积，需要AI检测技术债务复杂度生成偿还路线图
71） 合规审计准备耗时，希望AI自动生成符合ISO标准的检查清单
72） 多项目资源争夺严重，需要AI构建优化模型推荐调配方案
73） 客户需求理解偏差，希望AI比对需求文档与交付物符合度
74） 知识流失风险加剧，需要AI自动捕获专家经验构建知识库
75） 供应商绩效评估片面，希望AI聚合交付质量/时效/成本综合评分
76） 会议决策执行不到位，需要AI追踪Action Item完成状态
77） 技术方案偏离最佳实践，希望AI扫描设计文档提出优化建议
78） 团队生产力波动异常，需要AI关联多项指标诊断根本原因
79） 文档更新不同步，希望AI检测版本差异自动合并修改
80） 创新成果保护不足，需要AI关注信息安全，预防知识产权泄露

3.4项目收尾环节

81） 经验教训总结流于表面，希望AI分析全周期数据识别改进点
82） 最终报告编制耗时，需要AI自动生成符合PMO模板的终版文档
83） 合同收尾易遗漏条款，希望AI比对合同清单自动检查履约情况
84） 知识转移不系统，需要AI自动生成带注释的知识图谱
85） 剩余物资处理低效，希望AI推荐最优调配或处置方案
86） 团队绩效评估主观，需要AI量化贡献度生成评估建议
87） 项目成果推广不足，希望AI自动生成多版本宣传材料
88） 财务结算对账困难，需要AI自动匹配预算与实际支出
89） 客户满意度调查失真，希望AI分析调查记录预测真实评分
90） 文档归档不符合规范，需要AI自动检测并修复原文档
91） 申报材料准备繁琐，希望AI自动提取技术创新点
92） 项目后评估缺乏数据，需要AI构建多维度的效益分析模型
93） 交接效果不佳，希望AI生成交接方案
94） 历史数据利用率低，需要AI自动打标签构建案例库
95） 项目资产流失严重，希望AI建立数字孪生保存关键资产
96） 收尾会议效率低下，需要AI预生成待确认事项清单
97） 组织过程资产更新滞后，希望AI自动提交改进建议
98） 项目成果复用率低，需要AI推荐相似场景的应用方案
99） 法律纠纷证据整理困难，希望AI自动构建证据链
100） 项目关闭审批流程冗长，需要AI预测卡点并推荐加速路径

模块四：AI赋能项目管理趋势展望

4.1AI赋能项目管理的融合方向（数据驱动、自动化、预测性决策）

4.2AI赋能项目管理的7大核心趋势

l  趋势1：智能自动化与流程优化

l  趋势2：数据驱动的预测与决策

l  趋势3：资源与成本的动态优化

l  趋势4：智能协作与沟通增强

l  趋势5：敏捷管理的AI升级

l  趋势6：风险管理的主动防御

l  趋势7：AI赋能的PMO（项目管理办公室）

4.3AI赋能项目管理的实施难点与成功路径

l  实施难点：数据质量、团队信任、伦理问题（AI决策透明性）

l  成功路径：分阶段试点（从单一场景切入）、培养“人机协同”思维（如AI作为副驾驶）、建立AI伦理框架（数据隐私、算法偏见防范）

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