付同学的技术客栈 - AI 培训
type: channel
link: https://www.fuanyi.com/tag/ai-%E5%9F%B9%E8%AE%AD/
items: 公司怎么培训员工用上AI

公司怎么培训员工用上AI
type: item
date: 2026-06-22T12:30:00+00:00
description: 不少公司的 AI 培训都挺热闹。老师在台上演示 ChatGPT 或 Claude，十几秒写出一封邮件，再生成一张图。中间讲几种提示词结构，大家跟着复制一遍，效果确实不错。培训结束时，每个人都觉得 AI 很厉害。第二天回到工位，该怎么开会还是怎么开会，该怎么整理表格还是怎么整理表格。开发继续自己查日志，销售继续把客户记录留在微信里，培训群慢慢也没人说话了。后来复盘，最容易得到的结论是员工主动性不够。我倒觉得不一定。如果培训里做的是旅行计划、营销文案和通用邮件，员工学会的只是“这个工具能聊天”。他回到真实工作以后，面对公司代码、客户资料、审批流程和一堆历史文件，还是不知道从哪里下手。所以我现在看 AI 培训，验收标准很简单。不是员工听懂了多少概念，也不是现场生成的内容有多惊艳。而是培训结束以后，每个人手里有没有一条明天就能继续使用的工作流程。培训前，先让每个人带一件麻烦事来课程开始前，我会让参加培训的人先交一份很短的作业：我每周重复做的工作： 这件事一次要花多久： 需要找哪些资料： 最后要交付什么结果： 最容易错在哪里： 哪些内容不能交给 AI：开发人员可以带一个真实但范围不大的缺陷，产品经理可以带一段已经脱敏的会议记录，销售可以带一次客户沟通，行政可以带一份入职流程，财务可以带一张去掉敏感信息的对账表。这一步很重要。员工没有真实任务，老师就只能讲通用案例。通用案例越顺，回到公司以后的落差通常越大。部门负责人也要提前看一遍这些任务。有些人带来的工作一个月只做一次，不值得优先改；有些任务涉及付款、合同承诺或生产控制，风险太高；还有些工作连现有流程都说不清楚，暂时也不适合直接自动化。第一批训练任务，最好高频、可验证、做错能撤回。培训不是让大家拿 AI 冒险，而是先找到一块安全的练习场。账号和数据边界，要在上课前准备好培训里经常会出现一种挺尴尬的场面。培训开始了，开发人员还没装 Claude Code，销售没有会议转写权限，行政同事注册不了海外工具。老师演示得很流畅，学员只能看。看懂和会做不是一回事。培训前，公司至少要准备一份批准工具清单。比如：研发允许使用 Claude Code、Codex、Cursor 或 GitHub Copilot 中的哪些工具；通用办公使用 ChatGPT Enterprise、Claude Team/Enterprise、Microsoft 365 Copilot，还是公司统一接入的模型；内部知识问答使用 Dify、FastGPT 或飞书智能伙伴；流程自动化使用 n8n、Power Automate、Make 还是 Zapier；哪些账号由公司统一购买，哪些个人账号禁止处理公司资料。如果公司优先使用国内工具，研发组可以准备通义灵码、百度 Comate 或 Trae，通用办公可以测试 DeepSeek、通义千问、Kimi 或豆包，知识库可以从 FastGPT、Dify、RAGFlow 或 MaxKB 中选择。培训前要统一好版本和账号，不要让每个人临时注册一套完全不同的工具。工具不需要多，但必须能登录、能使用，也知道出了问题找谁。培训材料里最好直接放官方入口，避免学员搜索到名称相似的第三方站点：Claude CodeCodexDifyFastGPTn8n通义灵码百度 Comate飞书妙记这些工具信息核对于 2026 年 7 月 11 日。正式培训前，应再次检查账号、价格、企业数据政策和国内访问情况。数据边界可以先用很直白的红黄绿规则。绿色数据是公开资料、公开代码和已经发布的产品信息，可以进入公司批准的通用 AI 工具。黄色数据是内部制度、项目文档、未发布代码和普通客户资料，只能进入企业账号、批准的 API 或私有部署系统，并且要按权限访问。红色数据包括密码、密钥、未脱敏个人信息、付款账号、核心商业机密和高敏感客户数据，不能直接提交给模型。这个规则不一定一次就很完善。但如果完全不讲，员工要么什么都不敢用，要么把生产密钥和客户资料一起粘进个人聊天账号里。两种结果都不是公司想要的。开场不要先讲模型原理第一节课经常花很多时间介绍大模型发展、参数规模、Token 和提示词公式。这些内容不是完全没用。但员工最先需要学会的，是怎样把一件工作交代清楚。我更愿意先给大家一张任务说明卡：背景：这件事为什么要做，现在是什么情况。 资料：允许使用哪些文档、代码、表格和历史记录。 任务：这一次具体要完成什么。 约束：哪些目录不能改，哪些结论不能猜，哪些规则必须遵守。 输出：结果要用什么格式交付。 检查：怎样判断完成，哪些地方必须由人确认。这比背一套“角色、目标、步骤、格式”的提示词口诀更有用。因为它本质上不是在学习怎么跟 AI 聊天，而是在学习怎么定义工作。一个人如果连自己要什么、有哪些限制、怎么验收都说不清楚，换再强的模型也很难稳定做…