3个认知跃迁，帮你彻底搞懂AI商业化的底层逻辑
你是否也陷入了这样的困境？
每天被各种“AI颠覆一切”的信息轰炸，焦虑地学了一堆工具和概念，从ChatGPT到Midjourney，但回到自己的业务或工作中，依然不知道如何下手。投入了时间和金钱，却感觉AI离真正的“变现”和“提效”很远，仿佛学到的只是碎片化的玩具，无法形成系统性的商业思维。
你缺的不是信息，而是一个能帮你穿透噪音，直击AI商业化本质的“认知地图”。
今天，在813精品宝库为你精选的这场深度讲座中，商业认知分析平台iPIN创始人杨洋博士，将带你完成三次关键的认知跃迁，从“看热闹”到“懂门道”，构建属于你自己的AI时代商业逻辑。
跃迁一：从“要不要用AI”到“如何诊断真问题”
问题：大多数人的卡点在于跟风。看到别人用AI画图、写文案，就觉得自己也必须用，却从未思考：我的企业或业务环节中，真正阻碍效率、拉高成本的“顽疾”是什么？
洞察：这种盲目源于对AI商业本质的误解。AI不是炫技的工具，而是解决特定商业问题的效率引擎。它的价值不在于技术本身多酷，而在于能多大程度上优化决策、提升运营精度。
解法：杨洋博士会带你跳出技术视角，回归商业本源。你需要学会一套诊断方法：不是问“我需要AI吗？”，而是问“我业务流程中，哪个环节的数据处理或决策最依赖人工、最耗时、最容易出错？” 讲座将提供清晰的思考框架，帮你锁定那个最值得用AI技术去攻克的高价值问题。
结果：你将获得一种靶向思维。面对AI浪潮，你能冷静分析，精准识别自己业务中那个“投入AI后，ROI（投资回报率）最高”的切入点，避免资源浪费。
跃迁二：从“迷恋技术”到“理解数据与商业智能的阶梯”
问题：很多企业一上来就想做复杂的AI预测模型，结果发现连基础的数据都没收集全，项目必然夭折。这源于对AI实施路径的认知缺失。
洞察：AI不是空中楼阁，它的成功商业化建立在扎实的“数据地基”和“商业智能（BI）楼层”之上。跳过基础建设，直接追求AI，是本末倒置。
解法：课程揭示了AI商业化落地的关键路径：完善数据基础 → 完善商业智能（BI）基础 → AI过程设计 → 小范围测试 → 大规模实施。这是一个环环相扣的系统化工程。杨洋博士会结合实践，详解每一步的具体内涵和避坑指南，比如如何评估公司的数据资产，如何先利用BI工具实现数据可视化与初步分析，为AI模型训练准备好“粮草”。
结果：你将掌握一套从0到1的实操闭环思维。无论是管理一个团队还是经营自己的项目，你都能规划出切实可行的AI赋能路线图，明白步步为营的重要性，大大降低试错成本。
跃迁三：从“焦虑被替代”到“构建人机协同的新竞争力”
问题：对AI取代工作的恐惧，让人无法以建设性的心态去拥抱它。这种情绪反而阻碍了学习和应用。
洞察：AI替代的是“任务”，而非“职业”。它的真正意义是重塑工作流程，将人从重复性劳动中解放，聚焦于更需要创造力、策略和情感交互的高价值部分。
解法：讲座通过对各行业应用案例的全维度拆解，让你看清AI最常见的落地场景（如智能客服、风险预测、精准营销），同时也会明确告诉你，哪些行业和职业的核心价值短期内难以被撼动。更重要的是，杨洋博士会分享其AI技术实践的思考模型，教你如何站在“人机协作”的角度，重新设计岗位价值，让自己成为驾驭AI的“指挥官”，而非与之竞争的“体力工”。
结果：完成认知升维，变恐惧为蓝图。你将能清晰定义自己在AI时代的独特优势，找到与机器智能共舞的方式，塑造难以被替代的复合型竞争力。
这场讲座的价值，在于它提供的不是散点知识，而是一套经得起推敲的底层逻辑和可迁移的思考框架。它已帮助众多创业者和职场人拨开迷雾，建立起理性而积极的AI商业观。
在813精品宝库，我们坚信“无精品，不分享”。我们从全网甄选出像这样兼具深度与实战性的内容，就是为你省去盲目搜寻的时间，直抵高价值信息的核心。
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讲座核心内容目录
【老师简介】
商业认知分析平台iPIN创始人兼CEO，美国天普大学信息学博士，国际信息系统学会会员；曾任美国天普大学福克斯商学院助理研究员&讲师、哈尔滨工业大学副教授；同时也是一位连续创业者。
【内容简介】
AI技术创新重焕生机，未来将会取代人类日常90%的工作量，我们身处大时代的急速更迭中，巨变正在发生和到来，每个人每个行业都将被重新判定价值。
将技术应用到商业场景并提高产业效率是新技术应用的关键话题，iPIN正是基于这样的逻辑进行思考，并把认知智能应用到各行各业。本堂课程以“AI时代商业逻辑”为题，请杨洋老师讲述AI提升商业效率的原理和逻辑路径，最终帮助同学形成AI时代的商业思维，回答在AI时代商业创新者们应该如何思考。
【讲座大纲】
- 我的企业真的需要AI吗？
- AI的发展趋势和商业价值。
- AI可以帮助企业科学决策、精细运营、提高效率。
- AI的本质。
- AI的技术本质。
- AI的商业本质。
- AI的行业应用案例。
- AI最常见的使用场景。
- 哪些行业不会被人工智能影响。
- 哪个职业不会被机器人替代。
- AI时代的商业逻辑。
- 我的AI技术实践。
- AI商业化的思考路径。
- A. 诊断阻碍生产效率的最大问题，确定需求。
- B. 评估公司的数据基础。
- C. 解决方案：完善数据基础—完善商业智能（BI）基础—AI过程设计—小测试—大规模实施。
- D. 方案评估与实施。
- 各行业AI商业化的总结、感悟及思考模型。
【适宜人群】
希望培养AI时代下的商业逻辑思维，了解AI商业化的过程，掌握AI技术成功商业落地的关键要素，以及想要了解AI技术创新发展趋势的人群。
【你将得到】
- 学习如何培养AI时代下的商业逻辑思维。
- 学习如何将AI技术成功商业化。
- 了解AI科技创新前沿成果与未来发展趋势。
客服支持：微信 box5118｜QQ 1245495322｜QQ群 928694670
