AI 数智创变——批判性思维和问题能力提升

课程背景：

在数智化浪潮席卷全球的当下，数控制造行业正经历从 “技术应用” 到 “认知重构” 的深度变革。数控制造行业需锚定 “智变破局” 年度战略关键词，聚焦 AI 技术变革带来的深层次影响，提出 AI 赋能 “再升维” 的核心诉求 —— 跳出技能普及的基础层面，推动中高层管理者形成对 AI 行业价值、企业应用及个人角色的集体认知共识。

作为企业战略落地的核心枢纽，中高层管理者亟需突破传统经验束缚，应对 AI 时代的全新挑战：既要规避算法偏见、数据陷阱带来的决策风险，也要破解跨部门认知分歧、技术与业务脱节的落地难题。

基于此，本课程紧扣数控制造行业的特性与企业核心的需求，以 “批判性思维” 为核心抓手，系统强化管理者的认知判断力、思辨辨别力、高质量问题提出与解决能力，助力团队在 AI 赋能过程中精准把握机遇、规避风险，将思维能力转化为战略落地的行动力，为数控制造行业实现 “智变破局” 注入核心动能。

课程收益： 

1.升级AI+数智认知：深刻理解AI对数控机床行业的深层影响，完成从“工具使用者”到“人机共生决策者”的思维跃迁。

2.激发创新破局思路：将批判性思维与创造力结合，在剔除错误假设的基础上，重构商业模式和产品形态，设计更具韧性的“智变”方案。

3.识别规避认知陷阱：精准识别在AI辅助决策中的自动化偏见、确认偏误等思维陷阱，避免被数据表象误导，保持独立判断。

4.掌握逻辑拆解工具：运用图尔敏论证模型等结构化工具，快速拆解复杂的行业报告和技术白皮书，精准定位其逻辑漏洞与隐藏假设。

5.挑战行业惯性思维：学会挖掘并审视发那科成功经验背后的“不言自明”的假设，打破思维定势，为“智变破局”寻找新的破局点。

6.提出好问题的能力：掌握问题风暴与苏格拉底式提问技巧，从“解决问题的人”转变为“定义问题的人”，在模糊中找准方向。

7.驱动团队集体共识：学会用强有力的提问引导跨部门（研发、市场、制造）管理者跨越专业鸿沟，形成关于“核心竞争力”的集体共识。

8.降低重大决策风险：引入“事前验尸”和“红队策略”等机制，在决策前系统性地进行反面论证，有效规避战略盲区。

9.构建思辨型团队文化：掌握在强执行文化中平衡思辨力的方法，赋能下属敢于质疑，打造一个能拥抱复杂性与不确定性的高韧性团队。

课程时间：2天， 6小时/天

课程对象：中高层管理者

课程设计：20%模型讲授 + 25%镜例分析 + 30%场景演练 + 15%学员汇报 + 10%复盘

课程特色：

六位迁移力

1）三式：教练式、体验式、工具式   

2）三镜：模型镜、工具镜、案例镜

盲盒教学法：

1）寓学于乐  2）以赛促学  3）镜力复盘

课程大纲

课程目标

1.对齐 “智变破局” 战略：明晰 AI 对数控制造行业、企业核心业务及管理岗位的深层影响，形成集体认知共识

2.强化三大核心能力：提升 AI 场景下的认知判断力、批判性思辨力、高质量问题提出与解决能力

3.落地 AI 赋能升维：掌握将批判性思维融入战略决策、团队管理、技术落地的实操方法

模块一：智变时代的认知重构 ——AI 与批判性思维的底层逻辑（3 小时）

1.1 数控制造行业的 AI “智变” 本质：机遇与隐性挑战

全球数控制造 AI 应用趋势深度解析（数据驱动生产、智能运维、柔性制造等）

北京发那科 “AI 赋能再升维” 的战略内涵拆解：从技能普及到认知引领

中高层管理者在 “智变破局” 的核心角色：认知先行者、决策把关人、共识推动者

案例：某头部数控设备企业 AI 转型失败案例复盘 —— 因认知偏差导致的技术选型失误、组织抵触问题

互动：结合自身岗位，分组讨论 “AI 可能带来的 3 个显性机会 + 2 个隐性风险”

1.2 批判性思维：AI 时代的核心生存能力

批判性思维的底层逻辑：质疑 - 分析 - 论证 - 决策的闭环模型

AI 时代为何必须强化批判性思维？—— 对抗算法偏见、破除技术迷信、避免决策陷阱

中高层管理者的批判性思维修炼：跳出经验主义、平衡数据理性与业务感性

案例：北京发那科某产品线 AI 优化方案评审 —— 如何用批判性思维发现方案中的数据漏洞、场景适配问题

工具实操：批判性思维四象限工具（事实 / 观点 / 假设 / 证据）—— 现场拆解一个实际工作中的 AI 相关决策场景

模块二：思辨力进阶 ——AI 场景下的辨别与分析能力（3 小时）

2.1 AI 信息的辨别力：数据、算法与结论的三角验证

数控制造领域 AI 输出信息的常见陷阱：数据样本偏差、算法模型局限、结论过度泛化

辨别 AI 信息的核心维度：数据源可靠性、算法逻辑合理性、业务场景适配性

中高层管理者的信息筛选方法论：建立 “技术 + 业务” 双视角验证体系

案例：某数控加工 AI 预测性维护系统的预警信息辨别 —— 如何发现系统因样本缺失导致的误报问题

实战演练：提供一份 AI 生成的 “数控设备效率优化报告”，分组用三角验证法找出报告中的 3 个关键问题

2.2 复杂问题的拆解力：用批判性思维穿透 AI 相关难题

数控制造行业 AI 相关复杂问题的特征：跨技术 / 跨部门 / 跨场景、因果关系隐蔽

问题拆解的核心框架：MECE 原则 + 5Why 分析法在 AI 场景中的应用

从 “问题表象” 到 “根本原因”：避免被 AI 数据误导的深度分析技巧

案例：北京发那科某工厂 AI 生产线产能未达预期 —— 如何拆解 “设备、算法、人员、流程” 等多维度原因

小组共创：针对公司实际面临的一个 AI 赋能难题（提前收集），用拆解框架进行现场分析，输出根本原因清单

模块三：问题力升级 —— 提出好问题，驱动 AI 有效落地（3 小时）

3.1 高质量问题的核心：对准本质、关联战略、启发行动

为何 “提出好问题” 比 “给出答案” 更重要？——AI 时代的决策引领逻辑

高质量问题的三大标准：贴合 “智变破局” 战略、直指核心矛盾、具备可探索性

中高层管理者的提问方法论：战略层（Why）、战术层（How）、执行层（What）的分层提问模型

案例：某数控企业 AI 战略研讨会 —— 优秀管理者如何通过 “连环提问” 推动团队明确 AI 落地优先级

互动练习：针对 “AI 如何提升产品售后服务效率”，每人提出 3 个高质量问题，分组评选 “最具启发力问题”

3.2 问题转化与解决方案设计：从 “疑问” 到 “可行路径”

批判性思维在方案设计中的应用：避免 “技术导向”，回归 “问题导向”

AI 解决方案的评估维度：业务价值、技术可行性、成本投入、风险可控性

中高层管理者的方案决策技巧：平衡创新与稳健，建立 “最小可行验证” 机制

案例：北京发那科 AI 质量检测系统选型决策 —— 如何通过问题转化设计评估指标，筛选最优方案

工具实操：决策矩阵工具（权重打分法）—— 现场对 3 个虚拟 AI 解决方案进行评估决策

模块四：共识与创造 —— 将批判性思维转化为组织行动力（3 小时）

4.1 集体共识构建：用批判性思维推动 AI 战略落地

中高层管理者的共识领导力：化解认知分歧、凝聚行动合力的沟通逻辑

基于批判性思维的共识构建步骤：呈现事实 - 分析利弊 - 开放讨论 - 明确共识

应对 AI 转型中的组织抵触：用数据 + 案例 + 共情的方式破除疑虑

案例：某数控设备企业 AI 组织变革 —— 如何通过批判性思维沟通，让技术、生产、管理团队达成共识

角色扮演：模拟 “向团队传达 AI 转型战略” 场景，运用共识构建方法回应团队的质疑与抵触

4.2 批判性思维 + 创造力：AI 时代的价值创新

批判性思维与创造力的辩证关系：质疑是创新的起点，验证是创新的保障

数控制造行业的创新方向：AI + 工艺优化、AI + 客户服务、AI + 组织管理

中高层管理者的创新引领：建立 “鼓励质疑、宽容试错” 的组织文化

案例：某创新产品的诞生 —— 如何用批判性思维推翻传统设计思路，结合 AI 技术实现突破

最终共创：围绕 “智变破局” 战略，分组输出 “本部门 AI 赋能升维的 3 个具体行动方案”，并进行现场论证与点评