# 企业AI协调师培养方案

AI TALENT PROGRAM

# 企业AI协调师

围绕企业智脑建设，培养懂业务、懂AI、懂管理的复合型人才，让AI真正在企业落地生根

2026 年 8 月

CHAPTER 01

## 为什么需要AI协调师

企业智脑建设最大的瓶颈不是技术，而是人

### 技术团队不懂业务

AI工程师懂模型不懂经营，做出来的东西业务部门用不起来

有技术、无场景

### 业务团队不懂AI

管理层想用AI但不知道能做什么、怎么用，期望与现实脱节

有需求、无路径

### 缺少翻译者

技术团队和业务团队各说各话，需要有人能把两边对接起来

有桥梁、才落地
AI协调师的角色
不是AI工程师，也不是纯业务人员——而是懂业务的AI产品经理 + 懂AI的经营分析师，在企业智脑建设中扮演翻译者、推动者、落地者的三重角色
CHAPTER 02

## AI协调师是什么

一个连接技术、业务、管理的复合型岗位

### 三重角色

翻译者 把业务需求翻译成AI能理解的问题，把AI结果翻译成业务能听懂的语言
↓
推动者 推动各部门配合数据治理、指标体系建设、闭环流程落地
↓
落地者 把企业智脑的五层架构变成具体的功能、流程、制度，确保用起来

### 核心职责

- 需求挖掘：深入业务一线，发现可以用AI解决的真实问题
- 方案设计：把业务问题拆解为数据需求 + AI需求 + 流程需求
- 跨部门协调：协调IT、运营、财务、HR等部门配合智脑建设
- 效果验证：设计验证方案，量化AI应用的实际业务价值
- 知识沉淀：把成功经验提炼成SOP，推广到更多场景
- 变革推动：帮助团队适应AI驱动的工作方式，降低抵触

CHAPTER 03

## 能力模型

六大核心能力，T型人才结构

01
业务理解力
深入理解企业核心业务流程、经营指标、管理痛点，能与一线员工和高层管理者同频对话
02
AI认知力
理解大模型的能力边界、适用场景、局限性，知道什么问题该用AI解、什么问题不该用
03
数据思维
掌握数据采集、清洗、分析的基本方法，能用数据讲故事、用数据驱动决策
04
产品设计力
能把业务需求转化为产品功能设计，关注用户体验，确保系统真正被用起来
05
项目管理力
能推动跨部门协作，把控项目节奏，在约束条件下交付结果
06
变革推动力
懂组织变革方法论，能化解抵触情绪，让团队从"要我用"变成"我要用"
T型人才
横向：广泛了解业务、AI、数据、产品、管理各领域知识 · 纵向：在业务理解和AI应用两个方向有深度专业能力
CHAPTER 04

## 培养路径

三阶段递进式培养，8周完成从认知到实战

第 1-2 周
认知建立
懂智脑
懂业务
懂自己
智脑架构 + 业务深潜 + 角色认知
第 3-5 周
技能锻造
学方法
练工具
做模拟
数据思维 + AI实操 + 场景设计
第 6-8 周
实战落地
真问题
真项目
真交付
项目实战 + 跨部门协作 + 成果汇报

### 培养目标

阶段 | 培养重点 | 可验证成果
--- | --- | ---
第一阶段 | 认知对齐 | 能画出企业智脑五层架构图，能讲清本企业核心业务流程
第二阶段 | 技能掌握 | 能独立完成一个业务场景的AI应用方案设计
第三阶段 | 实战交付 | 主导完成一个真实业务场景的智脑功能上线

第一阶段 · 认知建立

## 第1-2周：认知建立

让学员理解企业智脑全貌，深入业务一线，明确自身角色

### 课程模块

第1周 企业智脑全景
五层架构详解 · 本体论语义模型 · 数据资产化原理 · 指标体系设计 · 闭环管理思维
产出：画出本企业的智脑架构图
第1周 AI大模型认知
LLM能力与边界 · RAG/Agent/Fine-tune区别 · 企业AI应用金字塔 · 智脑vs传统BI
产出：列举本企业5个可用AI解决的业务问题
第2周 业务深潜
门店一线跟岗2天 · 与店长/区域经理深度访谈 · 梳理核心业务流程痛点 · 数据流向调研
产出：业务痛点清单 + 数据现状报告

### 角色认知

- 我是谁：不是技术岗，是业务+AI的桥梁岗
- 我做什么：不是写代码，是把AI能力变成业务价值
- 我不做什么：不替代IT部门，不替代业务负责人
- 我怎么衡量：不是上了多少功能，而是业务用起来多少

关键认知
企业智脑不是一个IT项目，而是一次管理变革。AI协调师是变革的推动者，不是技术的搬运工。
第二阶段 · 技能锻造

## 第3-5周：技能锻造

掌握数据思维、AI工具实操、场景化方案设计

### 核心技能训练

第3周 数据思维
指标拆解方法 · 归因分析框架 · 数据可视化讲故事 · 用数据驱动会议
实战：拿真实经营数据做一次完整的归因分析
第4周 AI工具实操
Prompt工程实战 · RAG知识库搭建 · Agent流程编排 · 与现有系统对接方法
实战：搭建一个业务知识库 + 设计一个自动分析Agent
第5周 场景化方案设计
业务问题→AI方案的设计方法论 · ROI测算 · 风险评估 · 变革管理计划
实战：完成一个完整场景的AI应用方案书

### 能力考核标准

能力项 | 达标标准
--- | ---
数据思维 | 能独立完成指标拆解+归因分析
AI实操 | 能搭建RAG知识库+编排Agent
方案设计 | 能输出完整的AI应用方案书
业务对话 | 能与业务负责人独立沟通需求
项目管理 | 能制定项目计划+把控关键节点

本阶段核心
不是学工具操作，而是学用工具解决业务问题的思维方式
第三阶段 · 实战落地

## 第6-8周：实战落地

真问题、真项目、真交付，在实战中完成蜕变

### 实战项目流程

选题立项 从业务痛点清单中选1个高价值场景，立项并获取资源
↓
方案设计 输出详细方案：数据需求+AI需求+流程变更+ROI
↓
开发协调 协调IT团队开发，跟进进度，把控质量
↓
上线推广 组织培训，推动使用，收集反馈，迭代优化
↓
成果汇报 量化业务价值，沉淀SOP，向管理层汇报

### 实战项目示例

A. 智能日报自动生成
从各系统自动采集数据 → AI生成经营日报 → 推送管理层
B. 异常预警+归因
指标偏离自动预警 → AI归因分析 → 推送纠偏建议
C. 知识库智能问答
SOP/制度/经验入库 → AI问答 → 新人快速上手
D. 目标穿透看板
年度目标拆解到人到天 → 实时达成率 → 偏差自动归因
毕业标准
主导完成1个实战项目上线 + 业务部门在使用 + 可量化业务价值
CHAPTER 05

## 职业发展路径

从AI协调师到企业智脑架构师

L1
AI协调师 （入门）
能独立完成单个场景的AI应用落地 · 0-1年经验
起点
L2
AI应用经理 （进阶）
能统筹多个场景的AI应用规划与落地 · 1-2年经验
成长
L3
企业智脑架构师 （高级）
能规划企业级智脑架构，主导数字化转型 · 2-3年经验
进阶
L4
首席AI官 （顶层）
从战略层面推动AI与企业经营深度融合 · 3年+经验
目标
CHAPTER 06

## 学员选拔标准

选对人比培养人更重要

### 优先选择

经营分析/数据分析岗，有业务sense
运营/商品部骨干，对数据敏感
IT产品经理，想往业务方向转型
年轻有冲劲，学习能力强，跨部门沟通好

### 不适合选择

纯技术思维，不愿接触业务一线
只做执行不愿思考，等指令型
沟通能力弱，不善于跨部门协作
对AI有抵触或不感兴趣
选拔建议
每期选拔 3-5人，来自不同部门（运营、商品、财务、IT），形成跨部门学习小组，便于后续实战项目的跨部门协作
CHAPTER 07

## 投入与回报

8周培养，长期复利

### 投入

项目 | 说明
--- | ---
时间 | 8周，每周2天脱产学习+实战
师资 | 智脑架构师1人 + 业务导师1人 + AI技术导师1人
工具 | 企业智脑平台账号 + AI工具集 + 真实数据环境
人数 | 每期3-5人，小班制确保质量
管理 | 学员脱产期间原岗位工作需安排替代

### 回报

维度 | 价值
--- | ---
人才 | 培养出懂业务+懂AI的复合型人才
项目 | 8周内交付1个真实AI应用上线
能力 | 企业具备自主推进智脑建设的能力
文化 | 推动数据驱动+AI驱动的管理文化
复利 | 学员可带教下一期，形成人才培养闭环

核心价值
8周的投入，换来的是企业自主推进AI落地的持续能力——不再依赖外部团队，自己的协调师就能把智脑一层层建起来
SUMMARY
企业智脑建设的核心瓶颈是人才。
技术可以采购，系统可以搭建，
但把AI变成业务价值的人，必须自己培养。
8周培养，3-5人起步，
让企业拥有自己的AI协调师团队。
懂业务 · 懂AI · 懂管理 · 能落地