6月13日,我受北京大学深圳研究生院的邀请,做了一场主题为《人工智能时代的公司战略决策》线下课程分享。
整场课程围绕认知重构、六大商业决策、Skill与Agent实战应用三大板块展开深度拆解。
现将本次课堂核心干货整理出来,供大家参考学习。

和到场不少管理者沟通后,我发现一个普遍认知误区:大家觉得AI能加快决策速度,就等同于能做出高质量决策。
如今获取信息早已没有门槛,行业资讯随手可得,真正拉开企业差距的,从来不是信息搜集能力,而是成熟的分析框架、自洽的商业逻辑,以及管理者独立清醒的判断力。

整场分享,我主要围绕AI与人的决策边界、企业六层决策体系、AI全产业链机会、实战落地方法四大板块展开,结合多年咨询与授课经验,分享可直接落地的思路。

厘清核心:AI与人的决策分工
在课堂上我反复强调,当下很多管理者陷入误区:AI让决策速度大幅提升,但快不等于好。
决策的本质,是在不确定性中做出选择并承担后果。

AI擅长信息整合、数据分析、方案生成,能解决传统决策里信息零散、耗时久、分析片面的难题,但它存在三大短板:数据存在时效局限、容易生成虚假信息、无法洞悉企业内部隐性场景。
所以我明确了二者的分工:
AI是优秀参谋与执行工具,负责事务性工作;
而人类才是最终决策者,把控方向、做价值判断、承担决策后果。
像伦理取舍、颠覆性创新、复杂人际管理这类工作,绝对不能交给AI主导。
六大决策维度:AI全链路赋能企业经营
我现场拆解了企业完整的六层商业决策闭环,这也是所有经营动作的底层框架,如今每一环都能借助AI实现升级。

方向性决策:聚焦赛道选择、市场进退与创新布局,AI可抓取全网趋势,辅助判断发展方向。
模式性决策:主攻商业模式与定价策略,依托AI测算不同模式的收益,优化盈利逻辑。
竞争性决策:分析对手、搭建竞争壁垒与商业生态,AI能全景扫描竞品动态,推演博弈策略。
资源性决策:统筹资金、人才、并购等核心资源,用数据测算ROI,完成最优配置。
运营性决策:覆盖产品、营销、供应链,AI可实现需求预测、智能排产,大幅降本增效。
风险合规决策:作为企业经营底线,AI实现7×24小时全域监控,前置规避风控与合规隐患。
AI七层产业链:读懂机遇,分清风险
结合2026年产业现状,我和大家梳理了AI七大价值链,并划分上、中、下游,分析不同环节的机会与风险:
如今AI产业第一瓶颈早已从芯片转向电力。
能源、半导体设备、高端硬件壁垒高、需求刚性,是稳健的投资压舱石,但目前行业估值已处于高位,后续超额收益空间有限。
2026年是中游的“验证之年”。数据中心、云平台等算力基础设施资本投入庞大,确定性更强;而头部大模型研发烧钱迅猛,商业模式仍在探索,需要谨慎布局。
这是AI价值最终兑现的主战场,场景十分丰富。

开发工具降低落地门槛,AI Agent更是2026-2028年的核心主线。垂直领域结合行业数据与经验,会形成独特壁垒,建议分散布局,不要单一押注某一家企业。
基于产业链特征,我也给出了简单的布局思路:上游坚守龙头控风险,中游优先算力赛道,下游深耕垂直应用。
四大实战方法:告别无效AI提问与分析
不少人使用AI效果不佳,根源在于缺少专业分析框架。现场我分享了四套可直接套用的实操方法,帮助大家产出真正可用的决策内容:
结构化提问法:遵循「角色+任务+约束+格式」四大要素,拒绝模糊指令,从源头提升输出质量。
多视角分析法:让AI分别扮演支持者、反对者、中立分析师,打破个人主观偏见,全面研判利弊。
情景模拟法:搭建乐观、基准、悲观三大场景,找到风险临界点,制定抗风险的稳健方案。
魔鬼代言人法:方案定稿后,让AI专项排查漏洞并给出整改建议,避免全员乐观埋下隐患。
进阶落地:从单次使用到Skill+Agent体系
单纯的对话式AI只是初级用法,我也向大家介绍了企业长效落地的核心形态:Skill(标准化能力模块) 与 AI Agent(智能体)。
我们可以把战略分析、股权设计、商业模式等专业方法论封装为Skill,将企业资深经验沉淀为可复用的数字资产。

而整合多项Skill的AI Agent,相当于企业的“数字员工”,能够自主拆解任务、跨流程执行,覆盖战略、商机、投资等全决策场景。
六大行业落地方向与避坑原则
结合当下市场,我梳理了金融、医疗、教育、制造、内容、企业服务六大主流行业的AI核心应用场景,每个赛道都有明确痛点与落地路径,同时点明了各行业的核心壁垒。

最后,我着重提醒了AI决策的三大避坑原则:
一是核查所有数据、案例的原始来源,防范AI幻觉;
二是补充实时资讯,弥补AI数据滞后问题;
三是结合企业自身现状评估方案,杜绝生搬硬套。
写在最后
AI浪潮之下,工具人人可得,但“懂商业、善用AI、坚守独立判断”,才是企业管理者的核心竞争力。
AI能帮我们提速增效、拓宽视野,但最终的战略选择与责任,始终要由人来承担。
后续我也会持续分享AI商业决策、Agent落地等实战干货。如果大家想要做业务增长诊断、商业模式设计,或是系统学习AI商业思维,欢迎一起交流探讨。
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