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2.1 AI 与管理决策：界定从“AI 作为独立工具”到“智能如电力”的转变

2.1 AI 与管理决策：将 AI 从独立工具转变为“智能即电力”的框架转型

讲座视频 12.1

学习目标

为什么这很重要

I. 从工具到智能的转变

II. 扩展路径：前沿模型

III. 开源效率与对规模的重新思考

IV. 生产力悖论与认知差距

V. AI 业务架构师的崛起

概念概览

关键术语

本节小结

复习题

2.2 从数据到决策：分析能力的演进过程

2.2 从数据到决策：分析的演进

授课视频 12.2

I. 分析基础：描述性与诊断性

II. 展望未来：预测性分析

III. 价值巅峰：规范性分析

IV. 数据质量：脏数据的约束

V. 仪表板与决策：克服悖论

概念一览

核心术语

2.3 理解“参差不齐的前沿”：机器学习、大语言模型（LLM）和智能体 AI 的直觉认知

2.3 理解参差不齐的前沿：机器学习、大语言模型和智能体 AI 的直觉

授课视频 12.3

I. 机器学习直觉：软件 2.0

II. 大语言模型与 Token 的力量

III. 向智能体 AI 的转变

IV. 参差不齐的边界：管理悖论

V. AI 幻觉与流利谎言的风险

VI. 效率、开源智能体与工业应用

2.4 AI 业务架构师：利用 VRIO 框架将 AI 架构师、私有数据和 AI 原生流程评估为战略资源

2.4 AI 业务架构师：使用 VRIO 框架评估 AI 架构师、私有数据和 AI 原生流程作为战略资源

授课视频 12.4

I. 将 VRIO 应用于 AI：从技术到架构的转变

II. 私有数据与专家模型：稀缺性与不可模仿性

III. AI 原生思维：VRIO 中的 “O”

IV. AI 业务架构师画像

V. 战略风险：当资产变成负债

2.5 战略管理全流程中的 AI：通过人机协作重塑工作流、环境扫描和企业筛选

2.5 战略管理全过程中的 AI：通过人机协作重构工作流、环境扫描和公司筛选

授课视频 12.5

I. AI 在环境扫描与竞争情报中的应用

II. 业务层战略：个性化与运营优化

III. 公司层战略：筛选与组合管理

IV. 重塑工作流：融合团队与混合协作

V. 人在回路：重新定义决策权

2.6 算法的局限性：应对自动化偏见、对刻板印象的选择性遵循以及“人机协同”中介的必要性

2.6 算法的局限性：应对自动化偏见、选择性遵循刻板印象以及“人机协作”中介的必要性

课程视频 12.6

I. 作为信任问题的锯齿状前沿

II. 自动化偏见：默认顺从的陷阱

III. 选择性遵循：当算法证实既有信念时

IV. AI 偏见的分类

V. 决策中介者的必要性

VI. 全球对算法局限性的监管响应

核心概念一览

2.7 治理与负责任的 AI：实施 NIST AI 风险管理框架（RMF）和中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》

2.7 治理与负责任的 AI：实施 NIST AI RMF 和中国生成式 AI 暂行办法

课程视频 12.7

I. 治理差距与所有权需求

II. 美国的方法：NIST AI 风险管理框架

III. 中国方案：生成式人工智能服务管理暂行办法

IV. 跨境治理与布鲁塞尔效应

V. 管理人工智能偏见的三大渠道

2.8 总结：智能体时代以人为本领导力的演进

2.8 结语：智能体时代以人为本领导力的演进

课程视频 12.8

I. 从工具管理者到智能架构师

II. 由内而外的领导力之旅

III. 机器世界中的以人为本

欢迎来到“构建战略管理智能”课程。这是一门变革性课程，旨在重新定义领导者在人工智能时代的决策方式。我们正在见证一个巨大的转变：从将 AI 视为离散、独立的工具，转变为将其理解为“智能即电力”——一种驱动现代业务各个方面的无处不在的力量。

欢迎来到“构建战略管理智能”课程。这是一门变革性课程，旨在重新定义领导者在人工智能时代的决策方式。我们正在见证一个巨大的转变：从将 AI 视为离散、独立的工具，转变为将其理解为“智能即电力”——一种驱动现代业务各个方面的无处不在的力量。这一综合项目将为您提供必要的战略框架，以应对机器学习、大语言模型 (LLM) 和代理式 AI (Agentic AI) 的“锯齿状前沿”。

在整个课程中，您将探索完整的分析演进过程，从基础的描述性数据转向高级的规范性见解。您将学习如何应用 VRIO 框架，将专有数据和 AI 原生流程评估为真正的战略资源，将自己定位为先锋 AI 业务架构师。我们将深入探讨如何通过无缝的人机协作来重构工作流、增强环境扫描并优化企业筛选。

至关重要的是，本课程不仅关注 AI 的能力，还探讨了它的局限性。您将学习如何对抗自动化偏见，理解“人在回路”调解者的必要性，并实施强大的治理框架，如 NIST AI 风险管理框架和国际准则。在课程结束时，您将掌握代理时代以人为本的领导力演变，确保您的组织负责任、战略性且有效地利用 AI。加入我们，共同构建您商业智能的未来。

第 12 章：构建战略管理的智能架构

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        <div class="column">
            <p>The landscape of modern business is undergoing a profound transformation, shifting from the use of artificial intelligence as a discrete, isolated tool to treating it as a foundational utility—much like electricity—that powers every facet of organizational decision-making. <strong>Architecting Intelligence for Strategic Management</strong> explores this critical evolution, guiding professionals through the complex progression from foundational descriptive analytics to the peak value of prescriptive, agentic AI. As organizations navigate the "jagged frontier" of machine learning and Large Language Models (LLMs), the ability to seamlessly integrate these technologies into core business strategies has become a defining competitive advantage. This course demystifies the cognitive gap between human intuition and algorithmic output, providing a comprehensive roadmap for leveraging AI to optimize workflows, enhance environmental scanning, and refine corporate portfolio management.</p>

<p>At the heart of this transformation is the emergence of the AI Business Architect, a new breed of strategic leader tasked with evaluating proprietary data and AI-native routines through the VRIO framework. Rather than simply deploying technology, these architects design hybrid ecosystems where human-agent collaboration thrives. However, integrating intelligence at scale introduces significant managerial paradoxes and strategic risks. To address these challenges, the curriculum delves deeply into the limitations of algorithms, examining critical pitfalls such as automation bias, selective adherence to stereotypes, and the illusion of fluent falsehoods. By understanding these vulnerabilities, leaders can effectively position human-in-the-loop mediators to ensure that AI serves as an enhancer of human judgment rather than a flawed replacement.</p>

<p>Furthermore, the rapid deployment of agentic AI necessitates a rigorous approach to governance and responsible implementation. This course provides a global perspective on AI regulation, analyzing frameworks such as the United States' NIST AI Risk Management Framework, China's Interim Measures for Generative AI, and the broader implications of the Brussels Effect. Ultimately, the journey through this material culminates in a renewed focus on human-centric leadership. In an era defined by permanent technological change and automated efficiency, human judgment remains the final, irreplaceable anchor. By mastering the architecture of intelligence, strategic managers will be equipped to build resilient, forward-thinking organizations that harness the full potential of AI while safeguarding ethical standards and strategic integrity.</p>
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