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负责人才培养的人事与管理层 · 08 / 14

面向泰籍员工的企业内训 AI 课程

为泰国银行和医院构建 AI 系统的工程师用泰语培训泰籍员工。各部门的真实文件和工作就是教材,学员带走第二天就能用的提示词、AI 使用政策草案和课上做出的第一个自动化。

负责人才培养的人事与管理层
“泰国公司全员都开了 ChatGPT,也让大家上了网课。回来只用它写邮件草稿。有人把整份客户名单直接贴进去,有人怕出错根本不碰。总部问哪个部门该用在什么事上,没人答得出来。”

我们常见的问题

多数公司的起点是给员工买授权,或者送去上讲 ChatGPT 通用用法的课。回来后,员工只是写邮件草稿快了一点,因为课上的例子是别人家的工作。面对自己的工作,比如带特殊条款的报价单、要引用公司制度的报告,就不知道从哪里下手,也没有人告诉他们 AI 的回答能信到什么程度。

在泰国的公司还多一层情况:培训不用泰语,泰籍员工听不进去。与此同时,同一个办公室里,有人把整份客户名单直接贴进公开的 AI,有人怕出错干脆不用。总部问有没有政策,只能回答正在制定。人事手里有培训预算,却很难找到既真正懂 AI 系统如何运作、又了解会计和采购每天在做什么的讲师。

我们的解决方法

授课的是我们的工程师,他们每天为泰国的银行、医院和大型企业集团构建 AI 智能体(AI Agent)、自动化和私有化部署的大模型(Private LLM)。他们能讲清语言模型怎样运作、为什么有时会一本正经地答错、输入的数据会去到哪里。培训前,我们向各部门收集实际在用的文件,例如报价单模板、产品手册、休假规定、月度报告,去掉个人数据后做成练习。每个人练的都是星期一等着自己的工作。

课程以企业内训形式进行。教材就用公司已付费的工具,ChatGPT、Microsoft 365 Copilot、Google Workspace 中的 Gemini 或 Claude 都可以。每堂课都有一起写 AI 使用政策的时间:哪类数据可以放进去,个人数据按泰国《个人数据保护法》(PDPA)怎样遮盖,哪些工作要有人检查后才能用。

下课前,团队在公司自己的账号上一起做出一个小的第一个自动化,例如让 n8n 读取客户的请求邮件并摘要进 Google Sheets,或为 LINE OA 上的问题起草回复、由人点击发送。大家会看到,从敲一段提示词到一个自己运转的系统,距离比想象的短。培训后,团队在跟进答疑中把试做的工作发给工程师,拿回修改办法;按部门整理的提示词集和人事培训新员工用的简短指南留在公司。想再往前走时,我们的 FDE 驻场工程师会进驻,在真实系统上做出应用场景。

系统如何运行

工作来源
  • 各部门的真实文件和工作
  • 公司已订购的 AI 授权
  • 团队卡住过的问题
  • 总部和泰国公司对数据与 PDPA 的顾虑
AI 做什么
  1. 工程师讲解 AI 的运作方式和出错场景
  2. 每个人用自己的工作试做
  3. 在白板上一起起草政策
  4. 一起做出第一个自动化
结果去向
  • 按部门整理的提示词集
  • AI 使用政策草案
  • 能运转的第一个自动化
  • 简短指南与跟进答疑

使用前后对比

使用前
使用后
送去上通用课程,回来只用 AI 写邮件草稿
每个部门都有做自己工作的提示词,第二天就用上
没人说过客户数据能不能放进 AI,各人自己猜
一页政策人人知道:什么可以放,什么要先遮盖
诀窍只在几个自己摸索过的人手里,人一走就没了
提示词集和指南归公司所有,人事自己就能培训新员工

您将获得

  1. 01

    管理层场次。企业主和部门主管先看 AI 在贵公司的工作里能做什么、不能做什么,再决定哪个团队先开始、哪些数据不出公司、政策由谁负责

  2. 02

    按部门的工作坊(泰语)。销售、会计、采购、人事或客服的每位学员,用公司已经订购的 ChatGPT、Copilot 或 Gemini 做自己手头的工作:根据旧报价单起草新的、总结长篇报告、依据公司手册回答客户

  3. 03

    课上一起写出的 AI 使用政策草案:哪类数据可以放进哪个工具,客户数据和个人数据在使用前要按 PDPA 做什么处理,哪些工作必须有人检查后才能发出,出了差错向谁报告

  4. 04

    课上团队和我们的工程师一起做出的第一个自动化,例如用 n8n 把客户邮件摘要进 Google Sheets,或为 LINE OA 上的问题起草回复,搭在公司自己的账号上,并附上如何扩展的说明

  5. 05

    培训后的跟进答疑。团队把实际试做的工作发给工程师,拿回提示词和修改办法;另有按部门整理的提示词集,以及人事可用来培训新员工的简短指南

各方的收获

企业主

能看到哪个部门会把 AI 用在什么事上;总部或审计问起时有政策可以拿出来;付了钱的授权真正用在了实际工作上。

IT 负责人

授课的工程师清楚员工输入 AI 的数据会去到哪里,所以权限、个人数据遮盖和提示词注入(Prompt Injection)一并教。课上做出的自动化放在公司自己的账号上,IT 随时可以查看和关闭;数据不能出公司时,我们也会介绍私有大模型这一选项。

每天使用的团队

泰籍员工在工程师身边用自己的工作试做,为什么得到这样的回答,当场就能用泰语问清楚。带回去的是能直接用的提示词,什么可以做、什么不可以也清清楚楚,不用再怕做错。

适合哪些企业

已为员工购买 ChatGPT、Copilot 或 Gemini 授权的企业即将启用第一个 AI 系统的组织有年度培训预算的人事与人才发展部门需要发布符合 PDPA 的 AI 使用政策的管理层希望用泰语培训泰籍员工的在泰中资企业

对接您现有的系统

ChatGPTMicrosoft 365 CopilotGoogle Workspace 中的 GeminiClaudeGoogle WorkspaceMicrosoft 365n8n

开发流程

  1. 1

    需求梳理

    明确需求、用户与成功指标,开工前锁定范围与价格。

  2. 2

    设计

    设计 UX 与系统架构,原型确认后才进入开发。

  3. 3

    开发

    AI 加速的迭代冲刺,每周演示,资深工程师评审。

  4. 4

    测试

    按约定范围验证质量、安全与性能。

  5. 5

    上线与维护

    生产部署、团队培训与月度维护计划。

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