张蕴
把内部工具放进真实业务操作，而不是功能清单。
PROJECT 000 · PRODUCT CASE2026.03—06
AI TRAINING AS A PRODUCT
把一门 AI 培训课，当成产品来设计
如何让一群 AI 基础不同的普通员工，在三个半小时后，真的愿意把 AI 用进明天的工作？
我的角色
课程组长 · 产品设计 · 内容整合 · 四地授课
- 城市
- 4 座
- 学员
- 339 名
- 研发投入
- 近 160 小时
- 标准单场
- 210 分钟
先体验一个关键差别 主叙事约 5 分钟，证据可按需展开
60 秒体验 · 课程核心方法
为什么你问 AI，
总得到一堆“正确的废话”？
很多人不是没用过 AI，而是用过一次以后，发现它说得面面俱到，却没有一句能直接拿去工作。
先看结果补充信息比较差别
你对 AI 说
把这些材料汇总一下。
来源证据这不是为网页临时编的方法
“需求 + 场景 + 约束”来自最终课程课件第 32 页。网页把原来的汇报例子改造成可操作体验，但没有连接真实模型，所有回答均为预置演示。
这样既保留课程判断，也避免把作品页做成不稳定的 AI 玩具。
01 / 用户问题
THE REAL JOB TO BE DONE
真正的问题，不是员工不知道 AI。
学员来自一线业务、产品、运营和综合管理岗位，AI 基础并不相同。共同的阻力是：AI 很热，却和每天打开的文档、表格、会议与客户问题隔着一层。
所以课程目标不再是“系统讲完 AI”，而是让每个人看见场景、掌握一种可迁移的方法，并知道哪些信息不能直接交给外部工具。
- 01材料很多，汇报仍然没有重点
知道 AI 能总结，却不知道怎样让它围绕数据、变化和决策来组织答案。
- 02表格、文档和会议每天都在重复
工具听起来很新，但学员看不见它与自己今天工作的关系。
- 03听懂一个方法，不等于明天会用
如果课堂只有演示，理解会停在教室里，无法成为一次真实行动。
从
“我要把多少工具讲完？”
→到“学员明天会先在哪件工作里用一次？”
02 / 协作系统
TEAM BEFORE CONTENT
第一个产品决策，是先换一支真正能交付的团队。
最初安排的成员在 AI 基础或时间投入上不适合这次任务。我主动向 HR 提出调整：这并不舒服，却比在后期用加班掩盖团队配置问题更诚实。
正式开会前，我先逐一通话，确认每个人最熟悉的场景与可投入时间，再用真实优势分工。
郭沁雅
梳理日常文字任务，并写出《老赵的一天》脚本。
陈捷
用一线数据处理任务说明 AI 如何辅助思考。
袁策书
负责结构、课件、逐字稿、视频包装、互动、排练与四地交付。
PERSONAL DELIVERY SYSTEM
把“不擅长临场发挥”，改造成一套可依赖的交付系统。
- 01
向有经验的内训师请教互动设计。
- 02
用完整录屏试讲，而不是只翻一遍 PPT。
- 03
逐字稿写到语气、停顿和音调，再反复演练。
- 04
外部脚本和操作视频到位后，再集中整合与制作。
过程证据早期课纲与最终课程并不相同
早期大纲把 3.5 小时粗分为 125 分钟讲授与 90 分钟互动。随着试讲和素材到位，最终版重新组织成 10、40、85、25、50 分钟五段。变化本身，比某一版排得多精确更能说明研发过程。
03 / 210 分钟
SCOPE IS A PRODUCT DECISION
210 分钟，装不下所有好内容。
最终结构不是把章节平均切开，而是把时间分给最重要的行为：理解一个方法、亲手练习、说出自己的场景。
河南场只有 3 小时，是另做压缩后的最低版本；其余场次以 3.5 小时为标准。
- 01开场10′
建立共同问题：AI 为什么总给出正确却不可用的回答。
- 02内部工具40′
让学员先看见离自己最近的工作入口。
- 03外部文字工具85′
35 分钟演示、5 分钟笔记与安全、25 分钟练习、10 分钟中场、10 分钟补充场景。
- 04多模态工具25′
保留足够建立想象的内容，不追求工具数量。
- 05练习、总结与展望50′
30 分钟小组任务、15 分钟互动总结、5 分钟资源与下一步。
尚不成熟的内部工具
信息新鲜度和稳定性不足，讲得更多反而会降低信任。
最贴近日常工作的文字主干
文档、汇报和信息整理，是最多岗位能立即迁移的共同场景。
已经制作完成的约一半多模态内容
完整试讲后仍然超时，沉没成本不能成为保留理由。
练习、互动与表达
它们承担从理解到行动的转换，不能被更多信息挤走。
04 / 体验设计
DESIGN THE ENERGY, NOT ONLY THE SLIDES
工具是内容，注意力、情绪和行动才是体验。
三个半小时里，学员不可能一直保持同一种注意力。课程因此不靠持续刺激，而是有意识地在观看、理解、跟做、讨论和表达之间切换。
01
先让学员在《老赵的一天》里看见自己
故事来自一线工作：手续费测算、材料汇总、会议和回复不断挤进同一天。课程先问“哪一幕像你”，再进入工具。
02
让一线老师进入课程，而不是由一个人讲完
多位老师录制真实操作，统一剪辑、字幕与配乐。重点不是视频形式，而是由真正做过这件事的人讲场景。
内部工具文字场景数据处理
真实做过的人，进入真实课程。
03
按注意力曲线安排听、做与表达
高认知负荷内容放在前半程；后半程逐步切换到跟做、小组任务和分享，用行动收束课程。
A SMALL BUT COMPLETE SYSTEM
AI 生成的不只是课件，也包括课堂里的小道具。
学员共同写提示词生成中场音乐；同一首歌在结尾“音乐传物”中再次出现。加分卡与奖状由 AI 辅助设计，顶部小玩具另行购买。
这些细节负责恢复精力和建立记忆，但从不抢走学习主线。
05 / 四次上线
SHIP, OBSERVE, CHANGE
同一门课，不是重复四次，而是连续上线四个版本。
城市、人数和现场状态都不同。每一场都留下一个观察，再变成下一场能执行的修改：时间、语言、反馈机制、内容新鲜度与讲授状态。
01 厦门第一次真实上线2026.03.11 · 111 人
现场互动比预期更自发，课程结束数周后仍有人继续讨论 AI 用法。
这一版改了什么查看迭代记录
收紧每个时间节点，并把逐字稿继续改得口语化。
02 河南3 小时压缩版2026.03.13 · 86 人
作业与分享更深入，学员开始主动梳理工作中的提效环节。
这一版改了什么查看迭代记录
在最低时长里保护完整体验，继续减少不必要的内容切换。
03 山西加入感言卡2026.04.27 · 54 人
有学员在现场下载语音输入工具并马上体验，安静的书面反馈也开始被看见。
这一版改了什么查看迭代记录
从第三场加入感言卡，补足只靠热烈分享无法看见的感受。
04 广西第四次迭代2026.06.12 · 88 人
演示出现巧思时，会场会同步发笑；准备充分后，讲授状态也更松弛。
这一版改了什么查看迭代记录
删掉热度消退的内容，让案例与点评继续贴近真实工作。
06 / 证据与反思
OUTCOMES WITHOUT OVERCLAIMING
做得不错，不代表已经做好。
这个项目没有足够证据证明长期效率提升，所以我不把热烈现场写成行为改变。更可信的结果，是具体观察、可复用资产和下一轮明确的问题。
“我刚才下载试了一下，真被震到了。”
山西场，一位学员在介绍语音输入后现场下载并体验。
- 完整课件与逐字稿
- 一线操作视频与统一包装
- 小组任务、互动流程与点评框架
- 加分卡、奖状与感言卡
- 四场时间节点和复盘记录
TRAINING AS A RESEARCH SITE
课堂也暴露了内部 AI 产品真正需要继续解决的问题。
- 信息是否足够新鲜
- 回答能否围绕上下文继续追问
- 关键信息是否完整
- 一次对话能否在下次继续
如果再做一轮，我会先改这四件事
- 01
点评有时仍停在“很不错”的泛泛肯定，没有继续追问到方法。
- 02
多个活动本质上仍以分享为主，互动形式还不够多样。
- 03
现场引导依赖充分准备，临场追问与收束仍需要持续练习。
- 04
下一轮需要先做更多一线场景研究，再决定新增什么内容。
后来我意识到，让我频繁进入心流的，并不只是站在台上讲课。真正让我着迷的，是把一个复杂、模糊的问题，一点点重新设计成别人可以真实经历的东西。
希望 AI 不只是教室里的三个半小时，而是真正住进大家每天打开电脑后的第一个动作里。