《AI驅(qū)動(dòng)型項(xiàng)目管理-DeepSeek項(xiàng)目管理轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)》
發(fā)布時(shí)間:2025-04-18 17:31:28
講師：豐志強(qiáng) 瀏覽次數(shù)：50
課程描述INTRODUCTION
· 項(xiàng)目經(jīng)理· 技術(shù)主管· 中層領(lǐng)導(dǎo)
培訓(xùn)講師：豐志強(qiáng)
課程價(jià)格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
DeepSeek項(xiàng)目課程
【課程背景】
2025年，AI技術(shù)已深度滲透企業(yè)項(xiàng)目管理全流程，DeepSeek等工具在需求分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、進(jìn)度監(jiān)控等場(chǎng)景的準(zhǔn)確率突破92.7%，在人工智能技術(shù)加速滲透各行各業(yè)的今天，傳統(tǒng)項(xiàng)目管理模式正面臨效率瓶頸、風(fēng)險(xiǎn)滯后、決策依賴經(jīng)驗(yàn)等核心痛點(diǎn)，企業(yè)面臨的三大核心挑戰(zhàn)如下：
1) 工具斷層：傳統(tǒng)工具（如Project/Jira）難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)需求與復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致決策滯后；
2) 能力鴻溝：項(xiàng)目經(jīng)理仍聚焦手工編制計(jì)劃、人工協(xié)調(diào)資源，缺乏AI協(xié)同思維與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力；
3) 價(jià)值流失：項(xiàng)目知識(shí)沉淀不足，經(jīng)驗(yàn)復(fù)用率低于15%，組織能力建設(shè)緩慢。
本課程基于全球500強(qiáng)企業(yè)AI轉(zhuǎn)型實(shí)踐，深度融合PMBOK7.0與AI技術(shù)，系統(tǒng)解構(gòu)AI重構(gòu)項(xiàng)目管理全生命周期的方法論+工具鏈+實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景，結(jié)合DeepSeek工具鏈的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)從“人控”到“智控”的革命性升級(jí)。
【課程收益】
1、效率躍遷：
需求分析效率提升300%，AI聚類分析實(shí)現(xiàn)需求優(yōu)先級(jí)自動(dòng)排序，減少42%無(wú)效變更（數(shù)據(jù)源于金融行業(yè)案例）；
風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)速度提升5倍：AI知識(shí)圖譜實(shí)時(shí)預(yù)警83%潛在風(fēng)險(xiǎn)，動(dòng)態(tài)緩沖管理降低進(jìn)度偏差率至1.7%（數(shù)據(jù)源于芯片制造案例）；
會(huì)議時(shí)間壓縮53%：AI自動(dòng)化生成會(huì)議簡(jiǎn)報(bào)、紀(jì)要及任務(wù)卡，釋放管理者30%溝通成本。
2、決策升級(jí)：
構(gòu)建“數(shù)據(jù)-AI-人”協(xié)同決策模型，通過EVM增強(qiáng)版實(shí)現(xiàn)成本預(yù)測(cè)誤差率<2%；
掌握三維價(jià)值評(píng)估體系（戰(zhàn)略/財(cái)務(wù)/組織），優(yōu)化資源分配方案，節(jié)約臨床試驗(yàn)成本20%+（數(shù)據(jù)源于醫(yī)療案例）。
3、組織賦能：
設(shè)計(jì)AI知識(shí)管理飛輪，將隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的數(shù)字資產(chǎn)，縮短研發(fā)周期18%（數(shù)據(jù)源于教育培訓(xùn)案例）；
培養(yǎng)“AI管理+戰(zhàn)略翻譯”雙核人才，提升團(tuán)隊(duì)人機(jī)協(xié)同能力，規(guī)則性任務(wù)自動(dòng)化率突破85%。
【課程特色】
1、系統(tǒng)性變革框架：
獨(dú)創(chuàng)“AI項(xiàng)目管理演進(jìn)路徑”，覆蓋規(guī)劃→執(zhí)行→監(jiān)控→收尾全流程范式重構(gòu)；
植入人機(jī)協(xié)同四象限模型，明確AI與人類在戰(zhàn)略對(duì)齊、風(fēng)險(xiǎn)決策等場(chǎng)景的權(quán)責(zé)邊界。
2、實(shí)戰(zhàn)工具箱閉環(huán)：
提供DeepSeek等AI工具實(shí)操指南，覆蓋需求聚類、風(fēng)險(xiǎn)推演、甘特圖生成等12類高頻場(chǎng)景；
配套企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜構(gòu)建模板、動(dòng)態(tài)緩沖管理算法等工具包。
3、行業(yè)級(jí)案例穿透：
深度剖析教育、科技、金融、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)標(biāo)桿案例，還原AI改造關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與落地障礙；
設(shè)置高管匯報(bào)重構(gòu)沙盤，50頁(yè)P(yáng)PT優(yōu)化為10頁(yè)數(shù)據(jù)故事線，直擊高層決策痛點(diǎn)。
4、沖突性思辨設(shè)計(jì)：
引入“AI是否會(huì)取代項(xiàng)目經(jīng)理”辯論研討，通過替代率模型激發(fā)團(tuán)隊(duì)拼搏感；
設(shè)計(jì)“突發(fā)供應(yīng)鏈中斷”等模擬推演，訓(xùn)練人機(jī)協(xié)同下的快速?zèng)Q策與資源再平衡能力。
【課程對(duì)象】
項(xiàng)目經(jīng)理/PMO總監(jiān)：掌握AI需求凍結(jié)策略、風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜等工具，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目交付周期縮短
技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人：通過AI增強(qiáng)型EVM與資源優(yōu)化模型，提升研發(fā)資源利用率
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊(duì)：獲取AI項(xiàng)目管理3.0落地路徑，設(shè)計(jì)組織級(jí)人機(jī)協(xié)同機(jī)制。
【課程大綱】
一、AI重構(gòu)項(xiàng)目管理范式
1、AI項(xiàng)目管理3.0演進(jìn)路徑
1.0時(shí)代的經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)：人工經(jīng)驗(yàn)+手工編制+風(fēng)險(xiǎn)后置
案例解讀：某制造企業(yè)因人工排產(chǎn)失誤導(dǎo)致交付延期38天
2.0時(shí)代的工具輔助：Project/Jira等工具+數(shù)據(jù)孤島
案例解讀：某互聯(lián)網(wǎng)公司多系統(tǒng)數(shù)據(jù)沖突引發(fā)資源錯(cuò)配
3.0時(shí)代的AI賦能：預(yù)測(cè)型、自適應(yīng)型和價(jià)值驅(qū)動(dòng)型
2、人機(jī)協(xié)同四象限模型（規(guī)劃/執(zhí)行/監(jiān)控/收尾）
規(guī)劃層：AI生成計(jì)劃初稿 → 人工優(yōu)化戰(zhàn)略對(duì)齊
執(zhí)行層：AI監(jiān)控進(jìn)度偏差 → 人工決策糾偏措施
監(jiān)控層：AI預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)信號(hào) → 人工制定應(yīng)對(duì)策略
收尾層：AI沉淀知識(shí)資產(chǎn) → 人工設(shè)計(jì)復(fù)用機(jī)制
2、互動(dòng)研討：AI會(huì)取代項(xiàng)目經(jīng)理嗎？
正方：AI在數(shù)據(jù)處理/模式識(shí)別效率上遠(yuǎn)超人類
反方：戰(zhàn)略決策/跨文化溝通/政治博弈仍需人類主導(dǎo)
綜合思考：AI替代率模型（規(guī)則性任務(wù)85% vs 非結(jié)構(gòu)化任務(wù)15%）
綜合思考：未來PM核心價(jià)值：AI管理+戰(zhàn)略翻譯+組織變革
3、項(xiàng)目管理核心能力轉(zhuǎn)變
傳統(tǒng)PM能力：計(jì)劃編制/團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)/風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)
AI時(shí)代PM能力：通過AI提示工程，精準(zhǔn)描述需求生成高質(zhì)量交付物
AI時(shí)代PM能力：通過數(shù)據(jù)決策，解讀AI分析報(bào)告并制定行動(dòng)方案
AI時(shí)代PM能力：通過人機(jī)界面設(shè)計(jì)，構(gòu)建透明化協(xié)作機(jī)制
4、工具實(shí)操：看某新能源汽車研發(fā)項(xiàng)目AI改造
從數(shù)據(jù)注入到AI推演再到人工干預(yù)
二、AI需求工程：從混沌需求到精準(zhǔn)拆解的AI革命
1、KA*模型和AI需求聚類分析
傳統(tǒng)KA*局限：人工調(diào)研耗時(shí)+靜態(tài)分類無(wú)法響應(yīng)動(dòng)態(tài)變化
AI增強(qiáng)方案：需求抓取+語(yǔ)義聚類+動(dòng)態(tài)監(jiān)控
案例解讀：某電商平臺(tái)用AI識(shí)別出"一鍵退換貨"為興奮型需求，上線后NPS提升20+%
2、需求變更影響評(píng)估矩陣
三維度量化模型：成本維度+進(jìn)度維度+質(zhì)量維度
決策閾值的紅黃綠區(qū)設(shè)計(jì)
3、AI需求凍結(jié)策略
紅綠燈法則
綠燈期（需求收集）：開放提報(bào)+AI聚類
黃燈期（方案設(shè)計(jì)）：僅接收高層戰(zhàn)略需求
紅燈期（開發(fā)測(cè)試）：凍結(jié)非緊急變更
案例解讀：某金融系統(tǒng)項(xiàng)目通過該策略將變更率從42%降至11%
4、工具實(shí)操：智能硬件新品研發(fā)項(xiàng)目需求工程
需求輸入：使用DeepSeek自動(dòng)生成原始需求清單
AI聚類分析：生成需求分布熱力圖與優(yōu)先級(jí)排序
WBS與甘特圖生成與人工優(yōu)化
資源約束設(shè)置：AI檢測(cè)資源沖突并推薦資源平衡方案
三、AI風(fēng)險(xiǎn)管控：從被動(dòng)應(yīng)對(duì)到主動(dòng)防御的風(fēng)險(xiǎn)治理革命
1、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的AI增強(qiáng)方案
SWIFT法的AI增強(qiáng)：自動(dòng)生成假設(shè)場(chǎng)景庫(kù)
案例解讀：某手機(jī)廠商用AI生成83個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，人工補(bǔ)充率僅12%
德爾菲法的AI增強(qiáng)：構(gòu)建虛擬專家系統(tǒng)（學(xué)習(xí)歷史專家決策模式）
效率提升：傳統(tǒng)3輪調(diào)研需2周 → AI模擬縮短至2小時(shí)
核對(duì)單法的AI增強(qiáng)：根據(jù)項(xiàng)目特征自動(dòng)匹配行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)模板
案例解讀：建筑工程AI核對(duì)單包含632個(gè)檢查項(xiàng)（傳統(tǒng)人工清單僅218項(xiàng)）
2、風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法論
實(shí)體-關(guān)系-屬性（ERA）模型
實(shí)體：風(fēng)險(xiǎn)源/影響對(duì)象/應(yīng)對(duì)措施
關(guān)系：觸發(fā)關(guān)系/傳導(dǎo)關(guān)系/抑制關(guān)系
屬性：發(fā)生概率/影響程度/應(yīng)對(duì)成本
圖譜自進(jìn)化機(jī)制
自動(dòng)抓取行業(yè)事故報(bào)告更新實(shí)體庫(kù)
通過項(xiàng)目復(fù)盤數(shù)據(jù)優(yōu)化關(guān)系權(quán)重
3、工具實(shí)操：某芯片制造項(xiàng)目供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
數(shù)據(jù)注入，使用DeepSeek生成初始風(fēng)險(xiǎn)清單
圖譜構(gòu)建：識(shí)別核心實(shí)體、定義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、設(shè)置動(dòng)態(tài)屬性
模擬推演：突發(fā)場(chǎng)景及AI應(yīng)對(duì)
人工決策：評(píng)估AI建議的可行性并制定溝通策略
四、AI進(jìn)度監(jiān)控：從滯后響應(yīng)到實(shí)時(shí)預(yù)警的敏捷進(jìn)化
1、關(guān)鍵鏈理論（CCPM）的AI改造
傳統(tǒng)CCPM痛點(diǎn)：靜態(tài)緩沖設(shè)置+人工速度慢
AI增強(qiáng)方案：動(dòng)態(tài)緩沖管理+智能搶工決策
搶工方案比選模型（成本增幅vs進(jìn)度收益）
輸入：任務(wù)實(shí)際進(jìn)度/資源消耗率/風(fēng)險(xiǎn)事件
輸出：緩沖消耗預(yù)警（黃/橙/紅三級(jí)）
案例解讀：某數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目通過AI推薦最優(yōu)搶工路徑
2、透明化作戰(zhàn)室關(guān)鍵要素
數(shù)據(jù)看板核心指標(biāo)設(shè)計(jì)：關(guān)鍵路徑健康度/資源負(fù)荷率/風(fēng)險(xiǎn)暴露值
紅黃綠的可視化規(guī)則設(shè)計(jì)
預(yù)警燈系統(tǒng)設(shè)計(jì)的自動(dòng)觸發(fā)條件和分級(jí)響應(yīng)機(jī)制
責(zé)任矩陣的AI自動(dòng)關(guān)聯(lián)與提醒推送
3、工具實(shí)操：智能工廠建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)度監(jiān)控
數(shù)據(jù)接入：對(duì)接系統(tǒng)并清洗異常數(shù)據(jù)
健康度儀表盤配置并生成六大視圖
AI預(yù)警規(guī)則設(shè)置和推送策略
突發(fā)場(chǎng)景模擬干預(yù)和AI應(yīng)對(duì)
五、AI溝通革命：從低效會(huì)議到智能協(xié)同的范式突破
1、SCQA故事模型×AI增強(qiáng)
傳統(tǒng)模型的局限：人工構(gòu)建故事線耗時(shí)
傳統(tǒng)模型的局限：數(shù)據(jù)支撐薄弱導(dǎo)致說服力不足
AI增強(qiáng)情景（S）構(gòu)建：自動(dòng)抓取項(xiàng)目關(guān)鍵數(shù)據(jù)生成背景簡(jiǎn)報(bào)
AI增強(qiáng)沖突（C）提煉：NLP識(shí)別干系人訴求矛盾點(diǎn)（準(zhǔn)確率92%）
AI增強(qiáng)問題（Q）聚焦：用決策樹分析核心問題優(yōu)先級(jí)
AI增強(qiáng)答案（A）生成：基于歷史案例庫(kù)推薦解決方案
案例解讀：某新能源項(xiàng)目用AI重構(gòu)匯報(bào)框架，高層決策速度提升2.3倍
2、跨部門沖突調(diào)解五步法
事實(shí)錨定：AI自動(dòng)生成爭(zhēng)議事件時(shí)間軸
影響量化：展示沖突導(dǎo)致的成本/進(jìn)度損失
方案比選：提供3種解決路徑的SWOT分析
情感疏導(dǎo)：情緒識(shí)別技術(shù)判斷對(duì)方心理狀態(tài)
共識(shí)固化：自動(dòng)生成會(huì)議紀(jì)要
3、案例研討：某互聯(lián)網(wǎng)公司用AI縮短日會(huì)時(shí)間53%
傳統(tǒng)日輝痛點(diǎn)：站會(huì)耗時(shí)
AI改造會(huì)前：自動(dòng)生成進(jìn)度簡(jiǎn)報(bào)，提取成員日?qǐng)?bào)關(guān)鍵信息
AI改造會(huì)中：語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字+自動(dòng)生成會(huì)議紀(jì)要+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)問答
AI改造會(huì)后：自動(dòng)派發(fā)任務(wù)卡+風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)跟蹤看板
4、工具實(shí)操：高管匯報(bào)重構(gòu)
原始匯報(bào)50頁(yè)P(yáng)PT：重點(diǎn)模糊，數(shù)據(jù)分散
AI優(yōu)化提取核心數(shù)據(jù)
AI優(yōu)化生成故事線框架
AI優(yōu)化自動(dòng)設(shè)計(jì)可視化圖表
AI優(yōu)化優(yōu)化效果展示
六、AI決策支持：從直覺判斷到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策革命
1、掙值管理（EVM）的AI增強(qiáng)版
傳統(tǒng)EVM痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)采集滯后+人工計(jì)算誤差率高
AI實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理：對(duì)接系統(tǒng)自動(dòng)獲取
實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)計(jì)算*/CPI
預(yù)測(cè)模型升級(jí)：基于ARIMA算法預(yù)測(cè)完工估算
案例解讀：某基建項(xiàng)目EAC預(yù)測(cè)誤差從9.3%降至1.7%
2、項(xiàng)目?jī)r(jià)值評(píng)估三維模型
戰(zhàn)略匹配度：與公司戰(zhàn)略目標(biāo)關(guān)聯(lián)性（AI語(yǔ)義分析）
財(cái)務(wù)收益：風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的NPV/IRR計(jì)算
組織能力建設(shè)：知識(shí)沉淀/團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)量化指標(biāo)
3、資源優(yōu)化算法的多目標(biāo)規(guī)劃模型
決策變量：人力/資金/設(shè)備分配
約束條件：時(shí)間/質(zhì)量/合規(guī)要求
目標(biāo)函數(shù)：*化戰(zhàn)略價(jià)值+最小化風(fēng)險(xiǎn)暴露
案例解讀：某藥企通過AI優(yōu)化臨床試驗(yàn)資源分配節(jié)約成本
七、AI項(xiàng)目收尾：從經(jīng)驗(yàn)流失到知識(shí)復(fù)用的價(jià)值升華
1、知識(shí)管理飛輪模型（SECI × AI增強(qiáng)）
傳統(tǒng)SECI局限：隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化率低
AI增強(qiáng)社會(huì)化（Socialization）：自動(dòng)轉(zhuǎn)寫+關(guān)鍵洞察提取
AI增強(qiáng)外顯化（Externalization）：自動(dòng)生成手冊(cè)和智能標(biāo)注
AI增強(qiáng)組合化（Combination）：構(gòu)建企業(yè)知識(shí)圖譜
AI增強(qiáng)內(nèi)隱化（Internalization）：個(gè)性化知識(shí)推送
案例解讀：某車企復(fù)用AI提煉的電池測(cè)試經(jīng)驗(yàn)，研發(fā)周期縮短18%
2、項(xiàng)目遺產(chǎn)設(shè)計(jì)四維度
流程遺產(chǎn)：AI分析高頻問題生成建議
數(shù)據(jù)遺產(chǎn)：自動(dòng)構(gòu)建項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)
人才遺產(chǎn)：能力雷達(dá)圖
文化遺產(chǎn)：關(guān)鍵事件故事化包裝
DeepSeek項(xiàng)目課程
轉(zhuǎn)載：http://www.cticoncepts.com/gkk_detail/321718.html
已開課時(shí)間Have start time
- 豐志強(qiáng)
[僅限會(huì)員]
項(xiàng)目管理內(nèi)訓(xùn)
- 基于“C139客戶分析模型 徐正
- 基于團(tuán)隊(duì)的項(xiàng)目管理 徐正
- 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)管理與干系人管理 徐正
- 《高效開展內(nèi)部審計(jì)項(xiàng)目的實(shí) 王悅（
- EPC項(xiàng)目管理與成本控制 徐正
- 從技術(shù)走向管理的項(xiàng)目控制與 徐正
- 投資項(xiàng)目評(píng)估與決策 徐正
- 《項(xiàng)目管理與成本管理之道》 王瀚霆
- 地產(chǎn)項(xiàng)目經(jīng)理系列培訓(xùn) 徐正
- 《工程項(xiàng)目全過程審計(jì)實(shí)務(wù)與 王悅（
- 《房地產(chǎn)企業(yè)生存與項(xiàng)目管理 王瀚霆
- 甲方工程投資與項(xiàng)目管理實(shí)務(wù) 徐正