本课程并非仅传授工具使用，而是旨在建立一种AI原生的工程思想。学员将从战略视角理解大模型如何重塑研发生态，从战术层面掌握将AI能力转化为高质量、高效率软件产品的核心方法论，并从治理高度构建支撑企业长期发展的AI工程化体系，最终目标是领导和驱动组织内部的智能化转型。

数据治理与数据安全治理 中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）解读 数据安全管理工作基本要求 数据安全分类分级 数据安全评估及整改活动

经验，制造一切未来；经验，是所有过去的成果。在职场上，经验的多少是衡量一个人价值的重要指标之一。有经验的员工在企业内得到领导器重、同事尊重，经验是他们核心的竞争力，也是打造自己职场价值必需的要素。对于企业来讲，企业最大的浪费是经验的浪费，绩优员工离职之后，他所有的经验、技术、方法就都带走了，其他员工遇到不能解决的问题之后都束手无策，后面进来的新员工也要从头开始。经验萃取是企业和个人学习发展的重要途径，不仅针对某部分人群，而是要人人都能经验萃取，联动智慧，形成企业共享氛围，从而促进人才发展。 经验萃取，本质上是从专家或优秀员工身上挖掘经验，并且复制推广到普通员工身上，从而从整体上提升部门业绩，解决部门的业务问题。

经验萃取影响着个人和组织的成长与命运，然而很多企业内部的经验萃取做的并不好，究其根本主要有三个原因： 第一，很多人没有经验萃取的概念和意识，或者认为经验萃取并不重要，他们更在意绩效有没有达成，而不去思考绩效达成背后的方法是什么。 第二，业务部门大都认为经验萃取是培训部门的事情，有些管理人员在这方面“分工”相当明确，带队打仗很在行，一提萃取就头疼。 第三，缺少科学、系统萃取经验的方法和工具，完全是凭借本能萃取经验，这就导致自己萃取的经验非常零散，既不能通过经验萃取让自己知其然知其所以然、提升个人能力，又不能让受众感受到经验的实用性、获得良好反馈，进而导致自己情绪失落，久而久之就会形成恶性循环。 期待是好的，反馈是差的，当一个人付出了努力却没有收获，这势必会让他觉得经验萃取这件事情做起来索然无味，甚至有点鸡肋，索性直接放弃。

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