运营与市场
内容产能跟不上、素材要一稿多版、评论和数据看不过来。想把「查、整理、出初稿」这三类活交出去，把时间留给策略和判断。
WORKPLACE / 职场
职场 AI 技能培训：把 AI 用进你每天真正在做的活儿
很多人学 AI 学不下去，不是学不会，是学完不知道用在哪。这一页讲的是怎么把学和用接上：为什么现在要学、按岗位该先接在哪一步、课程怎么安排、学完能带走什么。
一句话回答
职场 AI 培训的关键不是学会几个工具，而是把 AI 接进你每天真正在做的那几件事。有效的做法是按岗位拆：运营接内容生产和数据整理，销售接客户资料和跟进话术，人事行政接文档、流程和制度问答，设计接出图改图，财务接对账和报表说明。学法上先把「提问、检查结果、固化成流程」这条基本功打通，再挑一两个高频动作做成固定流程。莱客的职场 AI 技能课按岗位设计模块，零基础可入，线上直播加录播回看，深圳龙岗可线下带练。课程方案与安排请联系顾问。
- 面向
- 运营 / 销售 / 人事行政 / 设计 / 财务 / 管理者
- 基础要求
- 零基础可入，不要求代码
- 学法
- 按岗位拆模块，用自己的活当练习
- 形式
- 线上直播 + 录播回看 + 线下带练
职场 AI 培训适合谁
主要面向想把 AI 用进日常工作的职场人，不限行业，不要求技术背景。按岗位看，常见的是这几类。
销售与商务
客户多、记录散、跟进靠记忆。想把聊天记录和邮件整理成客户档案、让 AI 起草跟进话术和方案初稿，自己只做确认和谈判。
人事与行政
员工反复来问同样的制度问题，通知、纪要、材料模板天天写。想把制度问答交给 AI，把文档和流程模板化。
设计与内容
重复性的批量处理占了太多时间：改尺寸、换风格、配文案。想把这部分交给 AI，把精力留给创意本身。
财务与数据
报表做出来了没人看得懂，异常要人工翻。想让 AI 帮忙解释数据、写口径说明、标出异常，计算还是交给系统。
管理者
时间大多耗在信息汇总上：看汇报、开会、追进度。想把分散的数据和汇报汇成一页摘要，会议纪要自动转待办。
职场人学 AI 常见的卡点
这些卡点很集中，多数和「学」无关，和「用」有关。先对照一下。
- 工具都试过，提示词模板也存了一堆，回到工作里还是老办法，因为不知道哪件事该交给 AI。
- AI 出来的东西不敢直接用，改的时间比自己写还长，最后觉得「还是自己写快」。
- 一次问对了，下次换个任务又不灵，每次都从零开始琢磨怎么问。
- 想把公司资料给 AI 用，但不知道哪些能给、哪些不能给，干脆不用。
- 公司不让用外部 AI 工具，觉得没办法学，其实有几条可行的路。
- 学过一次课，几个月后工具更新了，学的东西对不上号，没人可问。
职场人为什么现在要学 AI
AI 正在从加分项变成很多岗位的基本功。如果你的工作里经常要整理资料、起草文档、处理表格、跟客户沟通，现在就是学的时候。
第一，岗位要求在变。运营、销售、设计、行政、财务这些岗位的招聘要求里，开始出现「会用 AI 工具」「能用 AI 提效」这一条。它还没有变成硬门槛，但在同等条件下是明确的加分项。
第二，工作方式在变。写方案、做表、做图、整理资料、回复客户，这些原来靠时间堆出来的活，现在可以由 AI 出初稿、人来把关。同一个岗位上，会让 AI 出初稿再修改的人和从零开始做的人，效率差距会一点点累积到绩效和机会上。
第三，门槛在降。主流大模型用日常语言就能驱动，不需要写代码，不需要懂原理。学 AI 从来没有这么容易过，但「会用」和「用得好」之间的差距反而在拉大：用得好的人已经把它接进了固定流程，用得一般的人还在每次重新琢磨怎么问。
第四，AI 替代的是动作，不是判断。真正稳的是那些既懂业务判断、又能让 AI 替自己干活的人。工作多年攒下来的业务经验，恰恰是让 AI 用得好的前提：你知道哪一步最费劲、哪一步可以交出去、结果对不对一眼能看出来。
所以不必被「不学就被淘汰」这种话吓到，也别等。挑一件你每周至少做三次、做起来又烦的事，学会用 AI 辅助完成，比较一下前后的用时和质量，你就知道值不值。
职场人学 AI，到底在学什么
先说不用学的：模型原理、提示词模板大全、把每个工具都试一遍。这三件事很占时间，但对工作几乎没帮助。
真正要学的是三样。第一是把活儿拆开：你手上那件事，哪一步是查资料、哪一步是出初稿、哪一步是判断、哪一步是走流程，只有拆开了才知道哪一步能交给 AI。第二是检查结果：AI 给的东西能不能直接用、哪里最容易出错、怎么快速核对，这决定你敢不敢用它。第三是固化：一次问对了不算本事，把它整理成每次都能复现的固定动作才算。
这三样学会之后，换什么模型、换什么工具，只需要重新熟悉界面。莱客的职场课就围绕这三样排，不按工具按钮排。
另外一条要学的是边界：哪些资料能给 AI、哪些要先脱敏、哪些不能进 AI 流程；AI 生成的内容、数据一律检查后再用。这条不难，但不学就容易出事。
学完能做什么：按岗位看 AI 最先该接在哪一步
不同岗位的突破口完全不一样，下面是最容易出效果的切入点，也是课上按岗位分模块练的内容。
运营 / 市场
内容批量生产和改写、素材一稿多版、评论整理、活动方案初稿、数据表读出结论。突破口通常是「一稿多版」：同一份内容适配不同渠道，这件事人做最烦、AI 做最稳。
销售 / 商务
客户资料整理成档案、往来记录提炼要点、跟进话术和方案初稿、报价单和产品资料生成。突破口是把聊天记录和邮件变成结构化的客户信息，这一步省下来的时间最直观。
人事 / 行政
制度和流程问答、招聘信息和简历初筛辅助、会议纪要、通知和材料模板化。突破口是内部制度问答：把员工反复来问的那几十个问题交给 AI 答。
设计 / 内容
出图、改图、扩图、风格统一、素材批量处理、文案和视觉配套。突破口是重复性的批量处理，不是创意本身。
财务 / 数据
对账辅助、报表口径说明、异常摘要、把表格问题用自然语言问出来。突破口是「解释数据」而不是「计算数据」，计算交给系统，解释交给 AI。
管理者
把分散的数据和汇报汇成一页摘要、会议纪要转待办、方案的风险点排查。突破口是信息汇总，这往往是管理者最耗时间的部分。
课程内容模块与学习路径
课程分基本功、岗位模块、固化与作品三段。基本功所有人一起学，岗位模块按你的岗位选，最后每人做出一个自己的东西。
- 01
基本功：提问、给上下文、检查结果
把你是谁、要给谁看、用在哪说清楚；把相关资料、历史记录、现有模板一起提供给 AI；学会判断 AI 给的东西能不能直接用、哪里最容易出错。练习前先处理掉个人信息和公司敏感资料。
- 02
拆活：把工作分解成 AI 能接的步骤
用你自己手上的一件事练：哪一步是查资料、哪一步是出初稿、哪一步是判断、哪一步是走流程。拆开了才知道哪一步能交出去。
- 03
岗位模块：运营 / 销售 / 人事行政 / 设计 / 财务 / 管理
按岗位选模块，每个模块围绕两三个高频动作练：怎么给 AI 材料、怎么要求输出格式、怎么核对。用的是你自己岗位的真实材料（脱敏后）。
- 04
固化：把成功一次变成固定流程
把有效的问法和步骤记录下来，换不同材料重复测试，整理成自己能继续使用的模板或流程。这一步做完，效率的变化才是稳定的。
- 05
进阶：自动化与知识库
把固定流程再往前推一步：能不能让它定时自动跑、能不能把部门资料整理成随问随答的知识库。这一段不要求代码，用现成工具就能做。
- 06
作品：做出一个属于自己的东西
一个小工具、一套自动化流程、一个部门知识库都行。作品是检验学会没学会最直接的方式，也是简历和内部汇报里最有说服力的材料。课后答疑范围和期限，报名前向顾问问清楚。
提示词到底怎么写才有效果
不用背模板。真正管用的就这几条，每一条都能立刻验证。这也是课程第一段的核心内容。
- 把你是谁、要给谁看、用在哪里说清楚。同一个问题，给老板看和发给客户，答案应该完全不同。
- 给例子比给形容词有用得多。说「专业一点」没用，把你觉得好的那一段贴进去说「照这个来」，立刻就对。
- 把上下文提供够。它没读过你们公司的资料，就别怪它写得空。相关文档、历史记录、现有模板都一起给。
- 一次只改一件事。不满意的时候说清楚「现在是什么样、我要它变成什么样」，别一口气提五个要求。
- 要求它先说思路再动手。复杂任务先让它列大纲，你确认方向对了再让它展开，省掉大量返工。
- 成功一次就存下来。把那次问对的话存成自己的模板，这是你个人效率提升的真正资产。
莱客的教学方式
按岗位分模块，用你自己的活练，结课看有没有用起来，需要的话可以接着往团队和企业走。
真实业务场景
先用示例讲清方法，再用你自己岗位的真实材料练：你的方案、你的客户记录、你部门的制度文档（脱敏后）。练完当场检查这些方法能不能用回自己的岗位。
落地为导向
不以「听完了」为结课标准，以「有一件事确实变快了」「有一个东西跑起来了」为标准。讲的每一个方法都要回到你的工作里验证，结果由你和老师一起检查。
诊断先行
开课前先问清楚你的岗位、每周最耗时间的三件事、公司对 AI 工具的限制，再决定你进哪个岗位模块、练什么。团队学习则先做业务诊断，找出值得改的环节再定培训内容。
智能体交付
课上讲的方法，我们自己每天在用：莱客智能体、3306.AI 多模型平台、AI 落地诊断都是莱客自己开发并在线运行的产品。学员如果想把个人的固定流程做成团队用的知识库或 AI 助手，培训和开发可以接在同一条线上。
学员画像：不同岗位在课上练什么
以下为课程练习场景示意，按常见的学员岗位整理，说明这类学员在课上练什么、练习目标是什么。不对应具体学员，实际练习会按需求和基础调整，也不代表效果承诺。
例如某消费品公司的内容运营
典型问题：同一份内容要改成五六个渠道的版本，每周重复。课上练的是给 AI 一份母稿和各渠道的样例，让它出各版本初稿，人只做调整。这一场景的练习目标是一套「一稿多版」的固定流程和自己的渠道模板库。
例如某 B2B 公司的销售
典型问题：客户多、记录散在聊天和邮件里，跟进靠记忆。课上练的是把往来记录整理成客户档案、按客户情况起草跟进话术。这一场景的练习目标是一套客户资料整理与跟进初稿的工作流。
例如某中型企业的人事专员
典型问题：员工反复来问考勤、报销、请假这几十个制度问题。课上练的是把制度文档整理成 AI 能用的样子，搭一个部门内部的制度问答。这一场景的练习目标是一个能随问随答的制度问答和一份资料整理清单。
例如某公司的部门经理
典型问题：每周要看好几个下属的汇报和几张数据表，汇总成一页给上级。课上练的是让 AI 按固定结构汇总、标出异常和风险点、生成摘要初稿。这一场景的练习目标是一套周报汇总的固定流程。
一个能坚持下来的学习节奏
很多人学 AI 是学了几次就停了。下面是一个参考节奏，不是正式课表，报名前也可以先按它自己试一试。实际班型的课时与安排请联系顾问。
- 第 1 周
打通基本功
把提问、检查结果、给上下文这三件事在一个真实任务上跑通。不追求多，追求这一件事确实比以前快。
- 第 2–3 周
接住高频动作
挑你每天或每周都要做的两个动作接上 AI，形成固定流程。这一步做完，效率的变化才是稳定的。
- 第 4–6 周
做一个属于自己的东西
一个小工具、一份自动化流程、一个部门知识库都行。作品是检验学会没学会最直接的方式。
- 往后
跟着工具迭代
AI 工具几个月一变，靠课后答疑和内容更新维持。工具换了只需要重新熟悉界面，方法不用重学。
为什么找莱客学职场 AI
莱客（深圳）网络科技有限公司成立于 2016 年，办公室在深圳市龙岗区仁恒梦创广场 A 塔 2502。我们做两件事：帮企业把 AI 落到业务里，以及把这套方法教给愿意学的人。教和做是同一批人，课上讲的方法都是我们自己每天在用的。
教学这条线在莱客 AI 商学院（zhishi.laikr.com），线上 6 门体系课共 29 节课，配线下训练营，累计服务学员 5,000+。职场 AI 技能课按岗位分模块，线上直播加录播回看全国可上，深圳龙岗可线下带练。我们自己开发并在线运行的四个平台，莱客 AI 商学院、莱客智能体、3306.AI 多模型平台、AI 落地诊断，都可以当场点开验证。
判断这门课适不适合你，可以先看三样东西：与你岗位相关的课程练习、我们自己做过的产品、结课时要完成的任务。咨询时说明你的岗位、每周最耗时间的几件事和可投入的时间，顾问会确认班型、练习内容和课后答疑安排。课程方案与安排请联系顾问。
常见问题
普通人怎么用 AI 提高工作效率？
别从工具开始，从你的活儿开始。挑一件你每周至少做三次、做起来又烦的事，把它拆成几步，看哪一步是「查、整理、出初稿」，这三类先交给 AI。跑通一件之后再加第二件。大部分人效率没提上去，是因为一开始就想全面改造，结果哪一件都没落地。
职场人为什么现在都要学 AI？
同岗位的人拉开差距的方式变了。同样一份方案，会让 AI 出初稿再修改的人和从零开始写的人，效率差距会累积到绩效和机会上。但不必被「不学就被淘汰」这种话吓到，AI 替代的是动作，不是判断。真正稳的是那些既懂业务判断、又能让 AI 替自己干活的人。
学完职场 AI 课能做什么？
三类可以预期的结果：手上的高频动作（写方案、做表、做图、整理资料、回客户）由 AI 出初稿、人来核对，时间明显缩短；做出一个属于自己的东西，比如一套自动化流程或一个部门知识库；有转岗计划的，可以用作品说明自己的实践能力。不该预期的是任何形式的结果保证。
35 岁转行学 AI 还来得及吗？
如果目标是转去做算法研究，坦白说不现实；如果目标是把 AI 用进现有的专业能力里，或者往 AI 应用、AI 运营、AI 产品这类岗位靠，完全来得及，而且经验是优势。这类岗位看重懂业务、能把需求说清楚、能判断结果好坏，这些正是工作多年攒下来的东西。重点投入在作品上，不是证书。
AI 培训班值不值得报？自己看公开教程行不行？
自学完全可行，网上的公开内容质量也不差。报班买的其实是三样东西：一是筛选，直接学当下对工作有用的部分；二是卡住的时候有人当面拆解，这是自学最耗时间的地方；三是被迫产出作品。如果你自制力强、有明确目标、能坚持，自学没问题；如果试过几次都半途而废，报班的价值主要在于那个节奏。
AI 技能证书有用吗？含金量高不高？
目前市面上的 AI 相关证书大多由培训机构或行业协会颁发，不属于国家职业资格目录，招聘时的实际权重有限。真正有说服力的是作品：你用 AI 做出来的那个工具、那套流程、那个知识库，在面试里讲十分钟，比证书管用。如果所在单位的评优、投标、资质要求里明确认某个证书，那就按要求考；纯粹为了求职，优先投入在作品上。
主流大模型工具那么多，职场办公用哪个好？
日常办公用，几个主流工具的差距没有宣传里那么大，选顺手的、公司允许的就行。更值得花时间的是另外两件事：一是把常用的问法固定成自己的模板，二是学会把公司资料整理好提供给 AI（知识库），这两样带来的提升远大于换工具。真要区分，拿你自己最常做的任务实测一遍，十分钟就有答案。
公司不让用外部 AI 工具，怎么办？
这是很多企业的真实约束，通常是怕资料外传。可行的路径有三条：一是只用脱敏后的内容，把公司名、客户名、数字替换掉再问；二是推动公司部署内部可控的 AI 环境，很多企业其实愿意做，只是没人提；三是先在不涉密的环节用起来（比如公开资料整理、模板生成），把效果做出来，再去争取更大的范围。课上会专门讲边界怎么定。
哪些资料能给 AI，哪些不能？
分级处理：公开资料可以直接用；内部一般资料建议走公司允许的账号；涉及客户信息、财务、合同的要先脱敏；核心机密不进 AI 流程。另加一条：AI 生成的内容、数据一律检查后再用，AI 只做建议和初稿，最终决定留给人。这条边界守住了，绝大多数风险都可控。
上课需要准备什么？
自带笔记本电脑就可以。课上用到的主流大模型工具，账号怎么注册、是否需要自行订阅、电脑有什么要求，开课前会说明。建议提前准备一两份自己工作里的真实材料（脱敏后），比如一份方案、一段客户往来记录或一份部门制度，课上直接用它练。课程方案与安排请联系顾问。
下一步：先诊断，再联系顾问
个人可以先在线跑一遍诊断，看自己的岗位最先该接哪一步；团队学习建议先做业务诊断。不合适的路线我们会直接说不合适。
公司信息
下面每一条都能在营业执照、备案信息或我们自己在线运行的平台上核对。
- 主体
- 莱客（深圳）网络科技有限公司
- 成立
- 2016 年（2026 年整十年）
- 办公地
- 深圳市龙岗区仁恒梦创广场 A 塔 2502
- 累计学员
- 5,000+（线上课程 + 线下训练营）
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联系顾问想清楚该学哪条线，或者该先改哪个环节？
说一下你的岗位或公司现在的情况，顾问按实际情况给一条建议，课程方案与安排也一并说清楚。