AI 原生专业人士的基础能力阶段
AINP 帮助学习者建立 AI 原生思维、工作流畅度、专业判断力、负责任 AI 意识和业务应用能力。课程关注工作能力而非工具操作，强调在真实业务环境中负责任地使用 AI 增强工作、验证输出、改进工作流并创造可衡量价值。
AINP 课程基于 AI 原生专业人士能力模型 和 AINP 考试大纲 开发，面向业务专业人士、知识工作者和非技术岗位人员。
从工具使用到工作能力的七项转变：
以工具为中心→以工作改进为中心
只关注个人效率→关注工作流和业务价值
直接接受AI输出→运用专业判断进行验证
追求全面自动化→设计负责任的人机协作
私下自由试用→在组织治理边界内使用
一次性学习工具→持续学习和改进实践
关注生成了什么→衡量创造了什么价值
课程特色
本课程不局限于理论讲解，核心是帮学员搭建体系化的 AI 原生工作方法，扎实落地实战产品能力。
01 · 立足工具实操，聚焦真实业务工作场景
课程不会围绕某一个 AI 平台设计，而是帮助学习者分析：哪些工作适合使用 AI、AI 可以承担哪些任务、哪些判断必须由人负责、什么内容需要核实、哪些数据不能输入 AI 工具、AI 是否真正改善了工作结果。
学员可以将课程方法迁移到不同模型、工具和业务职能中。
02 · 精通提示词运用，重视上下文逻辑与专业判断
提示词只是人与 AI 协作的一部分。高质量 AI 工作还需要清晰的任务目标、足够的背景和约束、合适的示例和来源、明确的质量标准、输出验证和修订、以及风险判断和人工负责。
课程帮助学员从”向 AI 提问”升级为”设计并管理一项 AI 辅助工作”。
03 · 兼顾单点效率提升，持续优化标准化工作流
AI 原生能力不是偶尔用 AI 写一封邮件或总结一份文档。课程帮助学习者分析一个重复发生的工作过程，识别任务、输入、输出、审核点和风险边界，并设计更有效的人机协同工作方式。
04 · 以方案有效为标尺，不只追求行文流畅
AI 生成的内容可能语言流畅，却包含虚构信息、缺少依据的结论、过期数据、隐含偏差、遗漏的重要条件或不适合当前业务场景的建议。
课程提供结构化的 AI 输出评估方法，帮助学习者决定一个输出应该采用、修订、核实、升级还是放弃。
05 · 将数据、知识和权限责任带入日常工作
06 · 将AI使用连接到可衡量价值
- 节省了多少时间
- 是否减少返工
- 是否提升质量和一致性
- 是否加快响应
- 是否支持更好的判断
- 是否改善客户或内部体验
- 是否降低风险
课程讲师
廖靖斌（Eric）
APD Institute 专家组成员、APD.CN 创始人
APD Institute 专家组成员、APD.CN 创始人，中国首位 APD Institute 官方授权 AIPM（AI 原生产品经理）& AINP（AI 原生从业者）双认证培训师，国内 AI 原生人才标准化培养体系先行者，资深产品创新与数字化转型专家、敏捷专家。
拥有 20 余年产品全生命周期管理、大型研发体系搭建与企业数字化转型实战经验，深耕产品战略规划、产品体系重构与研发效能升级，主导过多个百人级规模的核心产品研发与组织升级项目。长期服务西门子、ABB、汇川技术、奔驰汽车、上汽集团、中国银行、招商银行、兴业银行、阿里巴巴、携程、联合丽华、欧莱雅等上百家头部企业，覆盖高端制造、金融科技、互联网、消费零售等多元行业，沉淀了丰富的跨行业产品落地与组织能力升级实战经验。
近三年全面聚焦 AI 原生组织建设与企业 AI 落地实践，深度服务多家头部制造业、互联网及电商标杆企业，核心覆盖 AI 原生产品战略规划、AI 产品研发流程重构、AI 人才能力体系搭建、业务场景 AI 化落地四大模块。帮助企业完成从传统产品模式向 AI 原生模式的体系化跃迁，推动 AI 技术与业务场景深度融合，实现产品创新效率与业务价值的双重提升，沉淀了大量可复用的企业 AI 转型落地方法论。
作为 APD Institute 专家组成员，深度参与 AI 原生人才能力模型、AI 原生产品开发框架的本土化落地与实践优化；创立APD.CN，致力于将国际标准化的 AI 原生人才认证体系引入国内，打造适配本土企业的 AI 人才培养与组织升级解决方案。作为国内首位官方双认证培训师，主导完成认证课程的本土化适配，授课兼具国际权威框架与一线实战沉淀，助力企业与从业者系统化构建 AI 原生核心能力。
方犇（Ben Fang）
APD官方双认证核心讲师，前科大讯飞、旷视科技AI产品总监，拥有近20年实战经验的百亿级AI产品操盘专家
方老师是APD Institute官方授权AINP和AIPM双认证核心讲师，拥有近20年AI与智能产品全链路操盘实战经验，深耕头部AI科技企业产品赛道，历任科大讯飞、旷视科技、锐捷网络等知名企业的AI产品线负责人、AI产品总监、埃森哲高级商业分析与产品顾问，是行业稀缺的百亿级AI产品操盘专家。
方老师是香港大学产品创新与服务设计硕士，精通IPD和敏捷产品研发体系、软硬件一体化规划与AI商业化全流程落地，领导过多条爆款AI产品线从0到1搭建、规模化增长完整历程。从零搭建AI教学产品体系，覆盖全国300余所高校，相关方案入选教育部人工智能标杆案例，核心产品线年销突破3亿元，同时领导大模型团队，从0构建超过20个垂类专业大模型发布上线，连续两年行业市占第一；牵头职教AI教学方案上线5个月签约额破5000万。曾参与打造国内市占第一的AI人脸核身方案，活体核验技术行业首家落地，接口调用超40亿次，服务千余家政企客户；运营AI开放平台触达全球220国50万开发者，深度吃透计算机视觉、大模型类AI产品落地逻辑。他主导的两款智慧教育核心产品一度登顶IDC国内榜首，累计营收超40亿元，服务600余所院校。累计操盘AI软硬件、SaaS产品销售额超百亿元，主导5款以上产品登顶国内市场第一。
方老师除了是实战派AI专家，也是经验丰富的AI专业导师，是国内首批AINP和AIPM双认证核心讲师。他依托APD官方认证能力模型，结合自己多年的AI实战经验，一站式帮助学员夯实AI专业能力、考取权威认证、实现职场快速进阶。
课程收获
理解生成式 AI、大语言模型、提示词、幻觉、Grounding、上下文、检索和 AI 智能体等基础概念
识别适合与不适合使用 AI 的专业工作场景
从工具中心思维转向工作、判断、价值和责任导向
将工作拆解为任务、输入、输出、决策和审核点
合理分配 AI 和人的工作，保留必要的人类判断与责任
为 AI 任务提供目标、背景、限制、示例和质量标准
检查 AI 输出的准确性、相关性、完整性、来源、偏差和适用性
判断一个 AI 输出应该采用、修改、验证、拒绝还是升级
区分不同类型的信息敏感性和 AI 使用权限
判断来源是否权威、新鲜、相关、完整且可以追溯
识别隐私、安全、版权、公平和高影响决策风险
在组织政策、批准工具和数据边界内使用 AI
AINP 验证的是实际工作中的 AI 原生思维、工作流畅度、输出判断、负责任使用、数据与上下文责任、业务应用和价值实现，而不是技术实现能力。
适合人群
AINP 适合需要在工作中安全、有效使用 AI 的广大专业人士。
·企业业务和职能部门员工
·HR 及学习发展专业人士
·财务、市场和销售人员
·运营和客户服务人员
·咨询顾问和业务分析师
·项目经理和数字化转型人员
·教育、培训和知识管理人员
·行政及专业支持岗位人员
·参与企业 AI 推广和应用计划的员工
·希望继续学习 AINM、AINC 或 AIPM 路径的人员
AINP 没有正式报考门槛，不要求编程、数据科学、机器学习、AI 产品管理、法律合规或网络安全背景。
课程大纲
建立 AI 原生工作方式与专业判断
01 AI 原生思维与工作基础
核心内容
- • AI 能够和不能可靠完成什么
- • 生成式 AI、LLM、Prompt、Hallucination、Grounding 和 Context
- • AI 辅助工作与 AI 原生工作的区别
- • AI 作为工具与 AI 作为工作重构能力
- • 自动化、增强和人类监督
- • 人类判断、责任和专业角色边界
- • 什么时候需要经理、IT、数据、安全、法律或其他专业人员参与
方法与工具
- • AI 工作机会地图
- • AI 适用性判断清单
- • AI 能力与限制分析表
- • 专业角色与升级路径图
02 人机协作与任务增强
核心内容
- • 将工作拆解为任务、信息、决策和输出
- • AI 在起草、总结、研究、比较、分析和分类中的应用
- • 人与 AI 的任务分配
- • 人工审核、批准、修改和升级点
- • 负责任增强与盲目自动化的区别
- • 从一次性 AI 操作走向可重复工作方式
方法与工具
- • 工作任务分解表
- • 人—AI 任务分配矩阵
- • 人机协作工作流画布
- • 人工审核与升级检查表
03 高质量指令、上下文与工作模板
核心内容
- • 一个高质量 AI 任务需要哪些信息
- • 目标、背景、受众、输入、约束和输出要求
- • 使用示例、标准和参考资料
- • 提示词与上下文的关系
- • 单轮提问与多轮迭代
- • 如何将有效实践转化为可重复使用的模板
方法与工具
- • AI 任务说明模板
- • Context Brief
- • 指令结构卡
- • 输出标准和成功条件清单
- • 可复用 AI 工作模板
04 AI 输出评估与批判性判断
核心内容
- • 为什么语言流畅不等于事实正确
- • 准确性、相关性、完整性、逻辑和适用性
- • 幻觉、虚构来源、过时信息和缺少依据
- • 偏差、过度自信和遗漏条件
- • 来源验证与事实核查
- • 低风险内容与高影响判断的区别
- • 采用、修订、核实、拒绝和升级决策
方法与工具
- • AI 输出质量评估表
- • 事实与来源核查清单
- • 假设与限制记录表
- • AI 输出处理决策树
- • 人工复核标准
将 AI 应用于工作流并负责任地创造价值
05 业务应用与 AI 原生工作流改进
核心内容
- • 从”使用 AI 完成一个任务”走向”改善一段工作流程”
- • 识别重复工作、瓶颈、等待、返工和质量问题
- • AI 在分析、沟通、报告、研究、规划和客户支持中的应用
- • 工作流改进前后的比较
- • AI 工具、人工审核、知识来源和模板的组合
- • 不同行业和职能的应用方式
方法与工具
- • AI 业务用例简报
- • 当前与未来工作流对照图
- • 工作流改进画布
- • AI 应用价值假设
- • 阻碍与风险检查表
06 数据、知识、来源与上下文责任
核心内容
- • 公开、内部、机密、个人、受监管和限制性信息
- • 为什么”能够访问”不等于”允许交给 AI 处理”
- • 批准工具与未经批准工具
- • 来源的权威性、新鲜度、相关性和完整性
- • 信息冲突、过期知识和不可信来源
- • 来源引用和可追溯性
- • 提示词、模板和 AI 成果如何成为可复用知识资产
- • 知识资产的所有者、版本、适用范围和审核状态
方法与工具
- • 数据敏感性判断表
- • AI 信息使用边界清单
- • 来源质量评估表
- • 知识资产贡献模板
- • 可复用模板审核清单
07 负责任、安全且治理感知的 AI 使用
核心内容
- • 日常工作中的负责任 AI
- • 组织可接受使用政策和批准工具
- • 低、中、高和限制性 AI 使用场景
- • 隐私、安全、版权、公平和透明度
- • 外部发布内容的人工审核
- • 高影响决策中的人类监督
- • Prompt Injection、恶意文件和连接器权限基础
- • 何时停止使用 AI 并向专业人员升级
- • AI 事件和错误报告
方法与工具
- • AI 使用风险分级表
- • 负责任 AI 使用检查表
- • 人类监督判断矩阵
- • 专业升级路径表
- • 外部内容发布前检查表
08 价值实现、持续学习与综合工作坊
核心内容
- • AI 使用活动与 AI 工作价值的区别
- • 时间、质量、返工、响应速度和体验指标
- • 如何比较使用 AI 前后的工作结果
- • 从失败、反馈和审核中学习
- • 持续改进提示、模板和工作流程
- • 将个人经验转化为团队可复用实践
- • AI 能力持续更新与个人发展计划
方法与工具
- • AI 工作价值衡量表
- • 使用前后对比表
- • 工作流实验记录
- • 经验复盘模板
- • 可复用知识贡献卡
- • 30 天 AI 原生工作行动计划
实践成果包括
课程实践工具包
参加课程的学员将获得以下画布、矩阵、检查表与复习指南，课后可持续使用。
- AI 原生工作机会地图
- AI 任务适用性判断清单
- 人—AI 任务分配矩阵
- 人机协作工作流画布
- AI 任务说明与 Context Brief
- AI 输出质量评估表
- 来源和事实核查清单
- 数据敏感性判断表
- AI 使用风险分级表
- 工作流改进画布
- AI 工作价值衡量表
- 知识资产贡献模板
- 30天AI原生工作行动计划
- AINP考试复习指南
AINP 认证考试
完成培训仅代表课程结业，并不直接等同于获得 AINP 认证。学员需通过 APD Institute 官方考试，成绩合格后方可申领 AINP 认证证书。
考试形式
在线考试
考试语言
英文 / 中文
题目数量
60 题
考试时间
75 分钟
通过标准
75%
题型
单选、多选
编程要求
无
技术 AI 要求
无
证书形式
可验证真伪的数字证书
认证机构
AINP 考试并非以术语记忆为主。其题型中，情境判断约占 35%，工作成果解读约占 15%，还会考查数据边界、角色边界和专业升级判断。
课程服务流程
常见问题
AINP 培训适合哪些人群？是否有技术门槛？
适用人群： 广泛面向非技术岗位的专业人士，包括业务/职能部门员工、HR、财务、市场销售、运营客服、咨询顾问、项目经理及数字化转型人员等。
无门槛： 课程不要求编程、数据科学、机器学习或网络安全背景，专注于培养AI原生工作能力而非技术实现能力。
这门课与普通的 AI 工具操作课有什么区别？
核心差异： 普通课程教“怎么用工具”，AINP 教“如何负责任地用 AI 创造业务价值”。
七大转变： 强调从以工具为中心转向以工作改进为中心；从直接接受输出转向专业验证；从追求自动化转向人机协作；从私下试用转向组织治理边界内使用；最终关注可衡量的业务价值（如省时、提质、降险）而非生成内容的数量。
完成培训后是否直接获得 AINP 认证？考试难吗？
认证流程： 完成培训仅代表结业，需通过 APD Institute 官方考试（在线，60题/75分钟，正确率≥75%）方可获证。
考试特点： 支持中英文，无编程要求。题型侧重实战，约35%为情境判断，15%为工作成果解读，重点考察数据边界、角色责任和专业升级判断，而非单纯的术语记忆。
课程如何确保学员能将 AI 落地到实际工作中？
实战导向： 课程包含跨场景工作坊，学员需带入真实业务问题进行练习（如设计人机协作流、评审AI输出、制定数据边界）。
工具包交付： 提供15+套标准化实战工具（如AI任务适用性清单、人机协作画布、输出质量评估表、风险分级表等），课后可持续复用。
价值衡量： 专门教授如何量化AI带来的时间节省、质量提升和风险降低，避免“为了用而用”。
