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综合管理

AI+DeepSeek赋能项目全生命周期©

当前人工智能技术快速发展,生成式AI、机器学习、NLP等突破创新,推动企业运营模式升级。在项目管理全生命周期中,智能化工具可自动完成进度跟踪、文档生成等工作,通过数据分析优化资源、预判风险,成为提升效

张国银
授课讲师
张国银
AIGC管理赋能训战专家
讲师详细介绍 →

课程背景BACKGROUND

当前人工智能技术快速发展,生成式AI、机器学习、NLP等突破创新,推动企业运营模式升级。在项目管理全生命周期中,智能化工具可自动完成进度跟踪、文档生成等工作,通过数据分析优化资源、预判风险,成为提升效率与决策质量的关键支撑。

AI+DeepSeek等工具能挖掘数据规律、提供管理洞察,但多数项目管理者仍面临“技术与实操脱节”问题:对AI功能与场景认知不足,仅停留在基础查询,未能在需求分析、风险预测、资源优化等核心环节深度应用,传统管理效率瓶颈依旧存在。

为帮助管理者跨越认知与应用鸿沟,将AI真正落地到项目全过程,特推出《AI+DeepSeek 赋能项目全生命周期©》课程。课程以项目全生命周期为主线,结合真实案例与沉浸式实操,分阶段讲解AI在启动、计划、执行、监控、收尾中的应用方法,助力学员熟练运用AI工具优化流程、科学决策,实现从传统管理向智能化管理转型,提升项目交付质量与管理水平。

《AI+DeepSeek赋能项目全生命周期©》是由张国银老师结合多年项目管理授课经验并结合AI工具自主研发的一门实战性版权课程,该课程已经获得国家版权局备案,登记号:国作登字-2015-A-00193190。

课程安排ARRANGEMENT

课程时长
1-2天,6小时/天
适用对象
项目主管、项目经理等项目管理相关从业人员
授课方式
理论讲解+实操演练+案例分析+互动讨论+落地指导

课程收益BENEFITS

1. 熟悉并掌握AI+DeepSeek等工具的基本操作与功能特性,了解其在项目全生命周期各环节的应用原理。
2. 通过AI工具在项目管理各业务场景中的应用,显著提升项目需求调研、计划编制、风险管控、收尾总结等环节的工作效率。
3. 利用AI工具的数据分析与智能文档生成等功能,优化项目资源分配、精准识别风险,为项目决策提供科学依据,保障项目成功交付。
4. 探索AI在项目文档优化、复盘分析等方面的应用,创新项目管理工作方式,提升项目管理质量与成果输出水平。
提高项目管理人员的技术素养,使其能在项目管理工作中自信、熟练地运用AI工具,打破传统工作模式局限。
通过AI工具应用,减少项目管理中的人力与时间成本浪费,实现工作效率显著提升,加快项目推进速度。
增强项目团队风险识别与应对能力,借助AI工具精准预测项目风险,制定有效应对措施,降低项目失败概率。
利用AI工具生成高质量项目文档、复盘报告等成果,提升项目管理工作的规范性与专业性,为项目后续开展积累经验。

课程大纲OUTLINE

  • 一、项目管理的核心认知
  • 1. 项目管理的本质与核心目标
  • 2. 项目管理的五大过程组
  • ——启动过程组、计划过程组、执行过程组、监控过程组、收尾过程组
  • 3. 项目管理十大知识领域
  • 1)整合管理
  • 2)范围管理
  • 3)进度管理
  • 4)成本管理
  • 5)质量管理
  • 6)资源管理
  • 7)沟通管理
  • 8)风险管理
  • 9)采购管理
  • 10)干系人管理
  • 4. 新时代项目管理的发展趋势与智能化需求
  • 二、AI技术基础
  • 1. AI的概念、发展历程与技术体系
  • 2. 生成式AI、自然语言处理等核心技术的基本原理
  • 3. AI技术在企业管理中的应用现状与发展前景
  • 三、主流AI工具深度解析
  • 1. 国内主流AI工具的实操演示
  • 1)DeepSeek
  • 2)豆包
  • 3)腾讯元宝
  • 4)Kimi
  • 2. 不同AI工具在项目管理中的适配性分析
  • ——信息检索场景、文档撰写场景、数据分析场景、团队协同场景
  • 3. AI工具的基础操作方法
  • 四、AI+DeepSeek赋能项目管理的核心维度
  • 1. 自动化替代重复性工作
  • 2. 智能化提升分析能力
  • 1)项目需求的智能提取与结构化分析
  • 2)项目风险的智能识别与概率分析
  • 3)项目进度偏差的智能分析与原因定位
  • 4)项目资源使用的智能分析与效率评估
  • 3. 数据化支撑科学决策
  • 4. 体系化推动知识沉淀
  • 五、AI工具实操场景应用
  • 解决:“AI工具入门难、不会用”
  • 场景:项目信息高效检索、项目文档初步撰写、项目数据简单分析、项目问题快速解答、项目核心任务梳理
  • 实操练习:梳理项目全生命周期各阶段核心任务
  • 学习成果1:掌握至少3种AI工具的基础操作方法,能完成项目相关信息精准检索
  • 学习成果2:形成项目全生命周期各阶段核心任务清单,建立初步的项目管理认知
  • 一、项目启动阶段核心工作
  • 1. 项目启动阶段目标与输出
  • 2. 背景调研与需求分析要点
  • 3. 项目目标设定原则与方法
  • 4. 项目范围定义与边界把控
  • 5. 项目启动会议组织与内容
  • 二、项目需求分析深度解析
  • 1. 项目需求的分类:业务需求、用户需求、功能需求、非功能需求
  • 2. 需求收集的方法
  • 1)访谈法
  • 2)问卷调查法
  • 3)头脑风暴法
  • 4)原型法
  • 3. 需求分析的核心步骤
  • 需求整理→需求分析→优先级排序→需求确认
  • 4. 需求文档撰写要求与要素
  • 三、项目干系人管理体系
  • 1. 干系人的分类:内部干系人、外部干系人、核心干系人
  • 2. 干系人分析的核心维度
  • ——影响力、利益诉求、支持度、参与度
  • 3. 干系人双重指标评估模型
  • 1)模型维度
  • 2)评估方法
  • 3)结果可视化
  • 4)结果应用
  • 4. 干系人优先级排序方法策略
  • 四、AI+自然语言处理在需求分析应用
  • 1. 自然语言处理核心功能
  • 2. AI工具提取核心需求
  • 1)输入非结构化需求文本
  • 2)生成结构化需求清单
  • 3)分类核心与非核心需求
  • 4)识别需求关联与冲突
  • 3. AI优化需求文档步骤技巧
  • 优化文档结构→补充需求验收标准→检查逻辑→修正表述
  • 五、AI+DeepSeek辅助项目启动全流程
  • 1. AI辅助项目背景调研方法
  • 2. AI辅助干系人管理实操步骤
  • 3. AI生成立项报告提示与优化
  • 4. AI辅助启动会议资料准备
  • 六、AI工具实操场景应用
  • 解决:“AI工具在启动阶段提质增效”
  • 场景:项目背景与市场调研、非结构化需求数据处理、项目干系人全面分析、项目立项报告快速撰写、项目启动会议筹备
  • 实操练习:运用AI工具对项目启动阶段核心任务进行练习
  • 学习成果1:输出AI工具辅助完成的项目背景调研记录
  • 学习成果2:输出AI工具辅助完成的项目需求分析报告
  • 学习成果3:输出AI工具辅助完成的项目干系人分析表
  • 学习成果4:输出AI工具辅助优化后的项目立项报告
  • 一、项目计划阶段核心认知
  • 1. 项目计划的目标与价值
  • 2. 项目计划的编制原则
  • 1)可行性原则
  • 2)系统性原则
  • 3)灵活性原则
  • 4)精细化原则
  • 5)全员参与原则
  • 3. 项目计划的核心构成
  • 4. 计划与项目成功交付关联
  • 二、项目进度计划管理
  • 1. 进度计划定义与编制流程
  • 2. WBS任务分解方法与步骤
  • 1)明确总交付成果
  • 2)分解为主要可交付成果
  • 3)细化为具体工作任务
  • 4)明确任务负责人与工期
  • 3. 活动定义与排序方法
  • 4. 活动时间估算方法
  • 5. 进度计划优化与调整
  • 三、项目资源与成本管理
  • 1. 项目资源的分类:人力资源、物力资源、财力资源、技术资源
  • 2. 资源计划制定流程与方法
  • 1)核心流程
  • 2)资源负荷法
  • 3)资源平衡法
  • 4)优先级分配法
  • 3. 资源平衡与冲突问题
  • ——资源冲突、平衡目标、平衡方法、冲突解决
  • 4. 成本预算编制步骤
  • 四、项目管理核心工具应用
  • 1. 核心工具内涵与应用价值
  • ——WBS图、责任矩阵、甘特图
  • 2. AI工具协同制作图表方法
  • 1)WBS图
  • 2)责任矩阵
  • 3)甘特图
  • 4)图表优化
  • 五、AI+DeepSeek赋能计划编制
  • 1. AI辅助WBS分解实操逻辑
  • 2. AI制定初步进度计划方法
  • 3. AI智能分配资源实操方法
  • 4. AI成本估算与预算编制原理
  • 六、AI工具实操场景应用
  • 解决:“AI工具辅助应用在项目计划阶段,快速产出成果”
  • 场景:项目工作分解(WBS)、项目进度计划编制、项目资源智能分配、项目成本精准估算、项目核心图表快速制作
  • 实操练习:运用AI工具对项目计划阶段核心任务进行练习
  • 学习成果1:输出AI工具辅助完成的项目进度计划
  • 学习成果2:输出AI工具辅助完成的项目资源计划与成本预算表
  • 学习成果3:输出AI工具辅助完成的项目工作分解结构(WBS)图
  • 学习成果4:输出AI工具辅助完成的项目责任矩阵表
  • 学习成果5:输出AI工具辅助完成的项目甘特图
  • 一、项目执行阶段核心工作
  • 1. 项目执行阶段目标与要求
  • 2. 项目执行与计划的衔接逻辑
  • 1)计划为执行提供依据,严格遵循
  • 2)建立计划与执行动态联动机制
  • 3)明确执行责任人,层层落地
  • 4)执行数据赋能计划优化
  • 3. 项目执行阶段的核心任务
  • 4. 项目执行阶段成功关键因素
  • 二、项目进度与质量控制
  • 1. 项目活动执行的监控方法
  • ——日常检查法、节点把控法、数据统计法、汇报沟通法
  • 2. 进度偏差的识别、分析与调整
  • 1)偏差识别
  • 2)偏差分析
  • 3)压缩关键路径工期
  • 4)调优化非关键活动顺序
  • 5)局部优化原进度计划
  • 3. 项目质量控制标准、方法与流程
  • 4. 质量问题的识别、分析与解决
  • 5. AI辅助进度与质量控制
  • 三、项目变更管理体系
  • 1. 项目变更的分类:范围变更、进度变更、成本变更、质量变更
  • 2. 项目变更的管理流程
  • 1)变更申请
  • 2)变更审核
  • 3)变更分析
  • 4)变更审批
  • 5)变更实施
  • 6)变更监控
  • 7)变更归档
  • 3. 变更影响分析的核心维度
  • ——进度维度、成本维度、质量维度、范围维度、资源维度、干系人维度
  • 4. 变更应对方案的制定原则与方法
  • 5. 避免无效变更的管控策略
  • 四、项目沟通与文档管理
  • 1. 项目执行阶段的沟通类型
  • ——内部沟通、外部沟通、正式沟通、非正式沟通、上行沟通、下行沟通、平行沟通
  • 2. 项目会议的组织类型
  • ——每日站会、周例会、专题会议、阶段评审会、干系人沟通会
  • 3. 会议议程、纪要撰写要求
  • 1)会议议程
  • 2)议程核心
  • 3)会议纪要
  • 4)纪要核心
  • 4. 项目日报、周报撰写标准
  • ——日报核心、日报标准、周报核心、周报标准
  • 5. 项目文档管理要求与方法
  • 五、AI+DeepSeek赋能项目执行全流程
  • 1. AI辅助记录任务、生成报表明细
  • 2. AI辅助分析变更影响、生成报告
  • 3. AI辅助制定变更方案、跟踪审批
  • 4. AI辅助设计会议、生成纪要
  • 5. AI辅助质量控制、识别问题
  • 六、AI工具实操场景应用
  • 解决:“AI工具充分应用到项目执行的各个环节,提升效率”
  • 场景:项目日常进度跟踪与报告生成、项目变更管控、项目会议高效组织、项目质量实时监控、项目执行文档高效管理
  • 实操练习:运用AI工具对项目执行阶段核心任务进行练习
  • 学习成果1:输出AI工具辅助完成的项目日报与周报
  • 学习成果2:输出AI工具辅助完成的项目变更影响分析报告、变更应对方案
  • 学习成果3:输出AI工具辅助完成的质量问题分析与解决方案报告
  • 学习成果4:输出AI工具辅助完成的变更请求审批表
  • 学习成果5:输出AI工具辅助完成的项目沟通会议议程及会议纪要
  • 一、项目监控阶段核心认知
  • 1. 项目监控定义:全流程跟踪测量分析调整;目标:纠偏控险,保障目标达成
  • 2. 监控与执行协同关系
  • 1)监控为执行提供指导纠偏
  • 2)执行为监控提供真实数据
  • 3)监控执行同步闭环管理
  • 4)建立联动快速解决问题
  • 3. 项目监控核心维度
  • ——进度监控、成本监控、质量监控、风险监控
  • 4. 项目监控工作准则
  • ——实时性、准确性、全面性、针对性、动态性
  • 二、项目进度与成本监控
  • 1. 进度成本数据收集方法
  • ——自动法、人工法、现场法、文档法
  • 2. 计划实际数据对比分析
  • ——对比法、比率法、趋势法、结构法
  • 3. 进度成本偏差计算分析
  • 1)进度偏差SV
  • 2)进度指数SPI
  • 3)成本偏差CV
  • 4)成本指数CPI
  • 5)偏差分析
  • 4. 偏差纠正与预防措施
  • ——进度纠偏、成本纠偏、进度预防、成本预防
  • 5. 监控日报周报编制要求
  • 三、项目风险管理体系
  • 1. 项目风险分类
  • ——内部风险与外部风险、进度成本质量等风险、高中低概率风险、重大较大一般较小
  • 2. 项目风险识别方法
  • 1)头脑风暴
  • 2)德尔菲法
  • 3)风险库法
  • 4)流程法
  • 5)调研法
  • 3. 风险分析核心维度:概率、影响、时长、关联、可控
  • 4. 风险应对策略类型:规避、减轻、转移、接受、利用
  • 5. 风险应对计划编制与跟踪
  • 6. AI辅助风险识别分析应对
  • 四、AI+DeepSeek赋能监控全流程
  • 1. AI实时收集整合数据
  • 2. AI对比偏差生成日报
  • 3. AI结合数据识别潜在风险
  • 4. AI分析风险并等级排序
  • 5. AI制定措施生成应对计划
  • 6. AI挣值计算生成报告
  • 五、AI工具实操场景应用
  • 解决:“AI工具辅助应用于项目监控的各个环节,确保项目有效监控”
  • 场景:项目进度与成本动态监控、项目潜在风险精准识别、项目风险科学分析与应对、项目挣值管理高效计算、项目绩效科学评估与预测
  • 实操练习:运用AI工具对项目监控阶段核心任务进行练习
  • 学习成果1:输出AI工具辅助完成的项目监控日报
  • 学习成果2:输出AI工具辅助完成的项目风险分析报告、项目风险应对计划
  • 学习成果3:输出AI工具辅助完成的项目挣值管理报告
  • 学习成果4:输出AI工具辅助完成的项目监控综合分析报告
  • 一、项目收尾阶段核心工作
  • 1. 项目收尾的定义、类型与目标
  • 2. 项目收尾阶段的工作准则
  • ——完整性准则、规范性准则、客观性准则、及时性准则、实用性准则
  • 3. 项目收尾阶段的核心任务
  • 1)项目成果验收
  • 2)验收问题整改
  • 3)项目文档整理
  • 4)项目总结复盘
  • 5)项目知识沉淀
  • 6)项目尾款结算
  • 7)项目团队解散
  • 4. 项目收尾与全生命周期闭环
  • 二、项目成果验收管理
  • 1. 项目验收的核心标准
  • ——需求符合性、计划符合性、质量验收、文档完整性、功能可用性
  • 2. 项目验收的流程
  • ——验收申请、资料审核、现场/线上验收、出具意见、整改复核、合格确认、资料归档
  • 3. 验收检查清单编制
  • 1)编制原则
  • 2)明确验收具体项目
  • 3)明确验收标准依据
  • 4)明确验收方法
  • 5)记录验收结果
  • 6)描述不合格问题
  • 7)明确整改相关要求
  • 4. 验收问题处理方法
  • 三、项目总结与复盘体系
  • 1. 项目总结复盘的核心价值
  • 2. 项目总结复盘的核心维度
  • 1)目标达成
  • 2)过程管控
  • 3)资源管理
  • 4)成本进度
  • 5)质量风险
  • 6)干系人管理
  • 7)团队协同:分析团队管理问题
  • 3. 项目总结报告撰写要求
  • 4. 复盘会议组织与讨论
  • 5. 项目知识的分类
  • 四、AI+DeepSeek赋能项目收尾全流程
  • 1. 生成项目验收检查清单
  • 2. 辅助审核验收资料识别问题
  • 3. 辅助撰写优化项目验收报告
  • 4. 生成项目总结报告初稿
  • 5. 辅助复盘并完善总结报告
  • 五、AI工具实操场景应用
  • 解决:“AI工具如何辅助做好项目收尾的各项工作,圆满实现项目任务”
  • 场景:项目验收标准化筹备、项目验收资料高效审核、项目总结报告快速撰写、项目复盘会议高效组织、项目知识体系系统构建
  • 实操练习:运用AI工具对项目收尾阶段核心任务进行练习
  • 学习成果1:输出AI工具辅助完成的项目验收检查清单、项目验收报告
  • 学习成果1:输出AI工具辅助完成的项目复盘与总结报告
  • 学习成果1:输出AI工具辅助构建的项目知识体系框架
  • 学习成果1:完成AI工具辅助的项目初步知识库搭建

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