AINP 认证公开课：AI 原生专业人士认证与职场实战进阶
作为专为各行各业在职人士打造的权威 AI 原生专业人士认证 (AINP) 公开课，本课程完美剔除了晦涩的代码门槛，直击现代职场效率痛点。无论你是运营、销售、HR 还是管理层，在这里，你将系统掌握 AI 原生思维，学会将大模型作为 24 小时高效工作助手。通过科学、安全、实用的办公场景应用训练，助你重塑个人核心竞争力，顺利通过认证并让职业发展更有底气。
课程安排
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从“会用 AI”，到“真正会用 AI 工作”
会提问、会生成内容，只是使用 AI 的起点。
真正的 AI 工作能力，是知道什么工作适合交给 AI、怎样让 AI 理解要求、如何判断结果是否可靠，以及怎样把有效做法变成安全、稳定、可重复的工作方式。
1. 从“想到什么就问什么”到“让 AI 真正理解工作要求”
不只是学习几个提示词，而是学会说清楚工作目标、背景、受众、限制条件和质量要求，让 AI 给出更符合实际需要的结果。
2. 从“AI 给什么就用什么”到“先判断、核查，再使用”
学会发现 AI 输出中的事实错误、虚构来源、遗漏信息和不合理结论，知道什么时候可以采用、什么时候需要修改、核实或请专业人员审核。
3. 从“偶尔帮助完成一个任务”到“持续改进一项工作流程”
不只用 AI 写一次邮件或总结一次会议，而是把有效方法沉淀成模板、检查表和可重复使用的工作流程。
4. 从“个人自由尝试”到“安全、负责地用于真实工作”
学会判断哪些公司信息可以使用，哪些数据不能上传，哪些结果必须由人审批，避免隐私、泄密、版权和业务风险。
AINP 课程基于 AINP能力模型v1.1 和 AINP考试大纲v1.1 开发，面向业务专业人士、知识工作者和非技术岗位人员。
课程特色
01 · 面向真实业务场景落地，不绑定单一 AI 工具
02 · 不止掌握提示词技巧，强化业务逻辑与专业判断
课程将带你跳出单纯 “给 AI 写提问指令” 的思维，升级为设计、管理完整的 AI 辅助业务工作，真正驾驭 AI 完成岗位真实任务。
03 · 不止单点提效，打造可复用的标准化人机协同工作流
真正的 AI 原生能力，不是临时用 AI 写一封邮件、生成一份文档这类零散操作。课程会带你梳理岗位上反复发生的常规工作，拆解完整任务环节、输入信息、输出成果、审核节点与风险边界，设计适配自身岗位的人机协同模式，把 AI 能力固化到日常工作流程之中，实现长期稳定提效。
04 · 看重工作产出实效，不迷信 AI 表面漂亮输出
课程提供一套结构化的 AI 成果评估方法，教你科学判断 AI 产出：哪些可以直接采用、哪些需要修改打磨、哪些必须核实查证、哪些需要深度优化，又有哪些应当直接舍弃，避免把有问题的内容带入实际工作。
05 · 把信息权限、知识边界与责任意识融入日常 AI 工作
可以查看信息，并不代表就有权把信息交给 AI 处理。课程帮助学员分清公开信息、内部资料、机密材料、个人信息以及受监管受限数据的边界，理解信息来源可靠性、知识时效性、使用权限、可追溯性，会如何影响 AI 辅助工作，建立完整的信息安全与责任意识。
06 · 以实际业务价值为标尺，衡量 AI 应用成效
适合人群
工作中有大量重复内容
经常需要写邮件、整理资料、准备报告、总结会议、制作方案或进行信息分析，希望减少低价值重复劳动。
已经在使用 AI，但结果不稳定
有时觉得 AI 很好用，有时又得到错误、空泛或不符合业务要求的答案，不知道问题出在哪里。
担心公司信息和使用风险
不确定哪些文件可以上传、哪些内容必须核实、哪些结果需要人工审批。
希望把个人经验变成稳定工作方法
不想每次从头提问，希望形成可重复使用的提示模板、检查表和工作流程。
需要推动团队 AI 应用
包括 HR、L&D、财务、市场、销售、运营、客服、行政、咨询、项目管理、教育培训和数字化转型人员。
·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
课程收获
找到真正适合使用 AI 的工作
能够判断哪些任务可以交给 AI 辅助，哪些必须保留人工判断，避免为了使用 AI 而使用 AI。
让 AI 更准确地理解工作要求
能够把模糊需求转化为包含目标、背景、受众、限制和质量要求的清晰任务。
看出 AI 答案中的错误和风险
能够检查事实、来源、遗漏、偏差和适用性，知道什么时候采用、修改、核实或放弃结果。
安全处理公司信息和工作资料
能够判断哪些内容可以使用，哪些涉及机密、个人信息、客户资料或受限数据，不能交给未经批准的 AI 工具。
改进一项真实的重复工作流程
不只完成一次任务，而是形成可以持续使用的人机协作流程、模板和审核方法。
证明 AI 是否真正改善了工作
能够从时间、质量、返工、响应速度、体验或风险等角度衡量应用效果。
课程大纲
建立 AI 原生工作方式与专业判断
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
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
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
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
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
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
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
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
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
负责任 AI 使用检查表
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
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
APD Institute
证书样例如下：
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。