核心原则一句话:从学员的具体工作出发,不从工具出发。

一场课讲砸最常见的原因不是内容太浅,是内容和学员没关系。演示了八个工具,学员回去一个都用不上。

这篇给一套能直接套用的大纲骨架,以及各岗位的场景清单。项目全貌见企业 AI 内训:完整案例拆解(https://aistacknav.com/fuye/qiye-ai-neixun/)。


备课前必须问清楚的五件事

不问清楚就开始备课,等于闭着眼睛做题。

1. 学员有多少人,都是什么岗位?
30 人以内可以做现场辅导,超过 50 人就只能讲授。岗位混杂的话,分岗位环节要拆成分组。

2. 他们现在用 AI 到什么程度?
完全没用过、用过但只当聊天机器人、已经在用但用不深——三种情况的课完全不一样。

3. 老板真正想解决什么问题?
“提升效率”是场面话。往下追一层,通常会得到具体答案:文案产出跟不上、客服回复慢、报表整理耗人。

4. 公司有没有数据安全的规定?
有的企业禁止内部资料上传外部 AI 服务。不问清楚,你的案例可能全部违规。

5. 场地条件如何?
有没有网络、学员能不能带电脑、能不能用手机。没有网络的场地,你的现场演示会全部失效——这个坑我见过不止一次。


半天课(4 小时)大纲骨架

第 1 段 · 开场演示(0–20 分钟)

不要自我介绍超过两分钟,也不要先讲原理。

直接演示一个他们的真实场景。比如给销售团队讲,就现场把一份客户资料整理成跟进清单。

目的是让学员在前 20 分钟里产生”这跟我有关”的判断。 前 20 分钟丢了注意力,后面三小时都拉不回来。

第 2 段 · 建立正确预期(20–50 分钟)

讲清楚三件事:

主动讲”不能做什么”是这一段的价值所在。 学员被网上的夸张宣传喂了太久,先把预期拉回地面,后面的内容才立得住。

第 3 段 · 分岗位实操(50–120 分钟)

整场课的主体。 按学员构成,选 2–4 个岗位,每个岗位讲 2–3 个具体场景。

每个场景的讲法固定成三步:

  1. 这件事你现在怎么做的(说出他们的真实流程,共鸣立刻建立)
  2. 用 AI 怎么做(现场演示,不放录屏)
  3. 要注意什么(哪里会出错、哪里必须人工确认)

第三步经常被略过,但它是让学员回去真敢用的关键。

第 4 段 · 现场动手(120–180 分钟)

这一段不能省,宁可砍讲授内容。

给一个具体任务,让学员当场做,你和助教巡场辅导。

准备好三档难度的任务,因为学员水平一定参差:

做完选两三个人展示,当场点评。

第 5 段 · 坑与合规(180–210 分钟)

这一段是最容易赢得信任的部分。 大部分讲师不讲,讲了就显得你是真做过事的人。相关内容可以参考AI 生成内容的版权归谁。

第 6 段 · 行动清单(210–240 分钟)

答疑,然后给一份具体到本周的行动清单:

本周先做这三件事:
1. 把你每周重复三次以上的一项工作写下来
2. 用今天的方法试一遍,记录省了多少时间
3. 下周一在群里发出来

不给行动清单的课,一周后留存接近零。


分岗位场景清单

备课时从这里挑,每个岗位选 2–3 个,不要贪多。

行政 / 人事

销售

市场 / 品牌

财务

客服 / 运营

技术


三个提升评价的细节

用他们公司的真实素材做演示。 提前找客户要几份脱敏的真实文件,现场用这些演示,效果比通用案例强十倍。

准备好离线方案。 网络不通、平台限流、账号异常,都可能发生。提前录好关键演示的屏幕录像作为备份,这是专业和业余的分界线。

留一份纸质速查卡。 一页纸,列出当天讲的核心提示词模板。学员会贴在工位上,你的课就一直在他视野里。


一个常见误区

不要试图在一场课里讲完所有东西。

四小时能讲透的场景大约是 6–8 个。贪多的结果是每个都讲不透,学员回去一个都用不上。

讲透三个能立刻用的,远好过讲过十个听着神奇的。


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本文为个人经验整理,不构成收益承诺。课程内容需根据学员实际情况调整。