AI工坊团队赋能实战：3步吃透AI能力→信心飙升22%！

面对人工智能（AI）浪潮，不少跨境商家朋友们可能既好奇又有些犯怵，想用又不知道从何下手。大家伙儿心里都明白，AI已经不再是遥远的科幻概念，而是咱们日常工作提质增效的“利器”。但是，光看再多教程，不如真枪实弹地操练一番。新媒网跨境了解到，那些真正能让团队对AI充满信心、并将其融入日常工作的，往往不是简单的理论学习，而是实实在在的动手实践工坊。

实践出真知，这话用到AI学习上再合适不过了。当团队成员亲手操作，把AI从“高大上”的概念变成解决实际问题的工具时，它就不再那么抽象，而是能真正推动行为改变，带来使用率的提升和日常技能的增强。

建立AI信心，这事儿可不是一蹴而就的。很多人对AI充满兴趣，但一想到从何处入手，就容易感到茫然。当然，也有一些先行者已经迫不及待地投身其中，努力掌握这项新技术；而另一些人则可能带着忐忑甚至一丝恐惧。不过，大多数人其实都介于这两种心态之间。

随着AI越来越深入地融入我们的日常工作，让团队里的每个人都能舒适地、步调一致地使用它，这变得至关重要。最近，某头部公司的“人才发展团队”就组织了一系列AI实战工坊。他们的假设很简单：参与者在工坊之后，不仅能更自信地运用AI，还能从中找到创新工作方式的灵感。

结果呢？数据非常亮眼：

22%的参与者表示，他们在使用Rovo启动或起草页面时，自信心大幅提升。
我们内部Rovo AI聊天产品周使用率飙升了24%。
33%的参与者在使用AI智能体（agents）时，感觉更加得心应手。
还有高达98%的参训者表示，他们会把这个工坊推荐给同事。

这可不仅仅是短期的使用热潮。实践证明，AI工坊能够真正激发创新火花，驱动实实在在的成果，并把团队成员培养成AI的积极倡导者。

AI工坊，如何打造一支充满自信的团队？

真正的突破，往往发生在团队一起学习、一起尝试的时候——尤其是通过那些聚焦角色、直面任务的动手型工坊。真正能推动团队进步的，是那些贴近实际工作、互动性强、实用性高的学习方式。在我们最近的工坊中，团队成员们就围绕着他们各自角色的真实场景进行了实战演练。工坊结束后，他们的自信心和AI工具的采纳率都显著提升。

这种“手把手”的实践方法，我们称之为“AI学习闭环”。当团队通过实践获得自信后，他们就更有可能持续尝试、分享经验，从而推动AI工具在团队内部更广泛地普及。只有当团队不再满足于静态的知识库或被动的培训，转而投身于积极、协作的学习中时，真正的改变才会发生。

零基础也能玩转AI：如何组织一场实战工坊？

如何组织AI工坊

为了验证AI工坊的有效性，某“团队协作实验室”邀请了250位人才发展团队成员，参加了一个名为“为人才发展团队量身定制的AI工坊”。

大家有一个共同的目标：揭开AI的神秘面纱，建立使用信心，并展示这些工具如何让日常工作变得更轻松。

参训者们不再感到迷茫或不知所措，他们亲眼见证了AI的实际应用场景，并亲自上手尝试。下面，我跟大家分享一些组织工坊的经验，希望能真正激发团队的AI自信心。

第一步：发掘你的AI领路人

打个比方，如果你想玩转你家“熊孩子”的平板电脑，你肯定会去请教那个“小专家”——哪怕他还在穿纸尿裤呢。

在寻找你的AI领路人时，也要采取同样的方法。

当你开始规划AI培训工坊时，首先要确定一位能提供支持和资源的“赞助领导”。接着，在你的部门内至少找到一位“驻部门专家”，他将成为大家身边的AI顾问。记住，这位专家不一定是最资深的，甚至不一定是最技术大牛的，这都没关系，甚至更好！与领导和同事们协作提名这些领路人，往往能带来更高的参与度，尤其是在长期效果上。

第二步：明确目标，定制你的工坊议程

在采纳程度参差不齐的情况下，知道从何开始是成功的关键。在工坊开始前，你需要根据团队目标，精心设计一份议程。

一些AI学习目标可能包括：

参与者熟悉自己可用的AI工具。
参与者理解AI如何在他们具体工作中发挥作用。
参与者掌握批准的AI工具的基本用法，以提升效率和效果。

一旦目标明确，制定一份可行的议程就会变得相当直接。当然，最大的挑战——尤其是在提升AI信心时——是如何满足每一位参与者的现有水平。咱们需要创造一个环境，让每个团队成员都能跟上节奏，并在需要时随时提问。

参考议程模板：

赞助领导或团队负责人的开场致辞。
通过Google表单、Zoom问卷、Typeform或Qualtrics等工具，进行一次简短的开场问卷，评估大家当前的AI信心基线。
演示2-3个高优先级AI工具应用场景：包括一个基础级、一个中级，以及一个进阶级。
组织一次互动实践活动，鼓励大家在有趣、沉浸式的氛围中亲手操作。
在问答环节开始前，完成一次闭场问卷，评估参与者对AI工具使用信心的变化。
答疑解惑（Q&A）。
赞助领导或团队负责人的结束语。

议程初稿完成后，一定要分享给你的AI领路人，征求他们的反馈，并根据需要进行调整。同时，也要与工坊的讲师充分沟通，确保他们熟悉所有材料，并对授课充满信心。在正式开课前进行一次预演，能最大程度地减少现场问题。

第三步：实战演练，循序渐进

当拿不准如何安排课程难度时，不妨试试“金发姑娘原则”——不偏不倚，恰到好处。在设计工坊内容时，务必涵盖AI的基础、中级和高级应用场景。这种循序渐进的方式能帮助每一位团队成员逐步熟悉不同层次的AI熟练度。

基础练习：
从最基础的AI应用场景开始。例如，对于使用Atlassian系列工具的跨境团队来说，第一个场景可以是利用Confluence中的AI功能来优化一段简单的文字表述。采用“先示范，后实践”的教学模式：讲师首先演示如何完成一项任务或工作流，然后由参训者亲自操作。讲师们可以在现场巡视，或在虚拟会议中进入分组讨论室，随时解答疑问并提供手把手的支持。

中级练习：
接下来，继续采用“先示范，后实践”的方式，进行中级应用场景的练习。对Atlassian用户而言，这可能是使用Rovo搜索或Rovo聊天来撰写、阅读、审阅或创建内容，就像你向真人提问一样。同样，讲师们将继续提供现场支持和指导。

高级练习：
最后，以同样的方式进行更高级的应用场景练习。对于Atlassian用户，这可能是使用与他们工作相关的Rovo智能体（agent），可以是开箱即用的，也可以是团队成员自己搭建的定制智能体。讲师们将提供全程的专业支持和指导。

第四步：寓教于乐，激发创意

预留玩耍空间

如果工坊没有一点“玩”的空间，那还叫工坊吗？互动式的活动和游戏能让大家保持高度参与，并帮助他们更好地练习新技能。这里有几个点子，能让你的团队在尝试AI时也能玩得尽兴：

AI寻宝游戏： 给参与者一份任务清单，让他们使用AI工具来完成（比如，“用Rovo搜索找到X的答案”，“用新语调重写一段话”）。最先完成所有任务的团队或个人可以获得小奖品。
提示词大比拼： 将团队分组。给每组一个挑战（比如，“起草一份引人注目的公告”，“总结一份复杂的文档”）。各团队精心设计出最佳的AI提示词，然后分享结果，看看谁的AI表现更出色。
AI vs. 人力： 选择一个简单的任务（比如，写会议纪要，创建清单，或者起草邮件）。让一个人手动完成，另一个人使用AI工具完成。然后大家一起讨论哪种方式效果最好，以及为什么。
提示词即兴创作： 从一个基本提示词开始（比如，“总结这篇文章”）。每一轮，团队都添加一个新的“花样”（“让它变得有趣点”，“只用项目符号”，“为高管量身定制”）。看看AI如何适应这些变化，并讨论提示词的微调如何影响结果。
“难倒AI”挑战： 邀请参与者想出他们能提出的，对AI来说最棘手的问题或任务。然后一起讨论AI在哪些方面表现出色，又在哪些地方“栽了跟头”。

准备好提升你团队的AI自信心了吗？想知道一场实战AI工坊能为你的团队带来什么？别犹豫，从一个小目标开始，循序渐进地建立信心。

选几个实用的应用场景，邀请你的团队去尝试，去探索。当然，别忘了提前约定好一些工作准则，确保大家都在同一步调上。

谁知道呢？也许你就能成功弥合团队意想不到的AI信心鸿沟。

从团队成员的实际水平出发，是开启无畏学习的最佳方式之一。动手实践的工坊能够建立信任，激发好奇心，并帮助团队就如何使用AI达成共识，设立共同的期望。

如果你正在推广新工具，那么投资于实用的培训，并鼓励一种积极尝试的文化，这绝对是明智之举。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-workshop-3-steps-ai-mastery-22-conf.html