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节目简介
来源：小宇宙
本期嘉宾｜徐浩 新加坡外企 HR 学习发展岗位从业者，长期关注终身学习、自我成长、AI提效与组织赋能。他从2013年本科毕业后，先后在民营企业、央企和外企工作，一直围绕“人与成长”展开职业实践。2023年3月开始使用AI后，他并没有只把AI当成写文案、做总结、提效率的工具，而是用“选人、用人、育人”的视角去理解AI，把AI当作可以被分工、被训练、被反馈、被复盘的“数字下属”。在公司内部，他参与AI赋能项目，帮助非技术岗位员工从“会用工具”，进一步走向“会拆任务、会搭上下文、会设计自己的AI工作流”。
主持人：Fancy
嘉宾：徐浩
微信号:keliya 001
付费平台：https://xiaobot.net/p/coriaxai?refer=5db67341-0e10-4c3e-8ac1-bb4a2a156c6c
收听方式：
喜马拉雅，小宇宙，网易云音乐，qq音乐，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.
这一期，我们聊一个很少被认真讨论的AI问题：
当AI进入组织之后，真正要改变的不是工具，而是人的能力结构。
本期嘉宾徐浩，在一家新加坡外企的HR部门做学习发展工作。过去十多年，他一直围绕人与成长做相关工作；从2023年开始使用AI后，他开始把AI放进真实工作场景里，探索如何帮助员工从“会用工具”，走向“会拆任务、会建上下文、会设计AI工作流”。
这一期，我们会聊到：
为什么企业内部推AI不能只看工具热度；为什么有些员工一个AI还没用明白，就不适合马上做多AI协作；为什么业务专家真正卡住的地方，不是不会写提示词，而是说不清自己的隐性经验；以及，学习发展岗位如何从“安排培训”，变成“组织能力迁移的设计者”。
徐浩还分享了一个很有意思的方法：
他会给不同AI起名字、设人设、分工协作，把GPT、Claude、Gemini当成不同能力的“数字下属”来管理，并通过底层指令、灵魂文档、任务复盘和Memory Skill，让AI越来越理解自己的工作系统。
这不是一集AI工具教程，
而是一集关于：
组织里的人，如何在AI时代重新学习、重新分工、重新证明自己的价值。
时间线
* 00:00–01:52｜嘉宾背景：新加坡外企HR学习发展岗位，长期关注人与成长
* 01:52–04:12｜学习发展岗位到底做什么：从课程研发、培训组织到AI赋能
* 04:12–06:20｜为什么先拿自己当实验田：自己跑通，才敢交给组织
* 06:20–09:31｜组织支持的重要性：AI战略、老板支持、预算和试错空间
* 09:31–11:35｜个人用AI和组织推AI的区别：不是自己好用，而是别人能不能用
* 11:35–18:33｜踩坑案例：财务场景返工、多AI领导力不适合所有人
* 18:33–21:11｜AI改变学习发展岗位：从效率工具到能力迁移
* 21:11–27:37｜企业内部AI培训怎么考核：不看满意度，看员工能产出多少Skill
* 27:37–30:18｜学习发展岗位的新价值：一边理解业务，一边理解AI边界
* 30:18–35:37｜小班教学与MVP：为什么组织内AI赋能不能一开始就铺太大
* 35:37–38:33｜AI时代的教学变化：一边教，一边学，一边迭代
* 38:33–44:56｜个人系统与公司项目如何互相供养：低成本实验与真实业务校准
* 44:56–48:02｜把个人方法变成组织设计：真实任务、输入、步骤、标准、例外
* 48:02–55:32｜如何让员工愿意参与AI项目：用真实任务和时间提效打动他们
* 55:32–58:53｜组织内部也需要“销售”：AI分享、广播站和自愿报名机制
* 58:53–01:05:30｜AI First不是目标，而是要求：真正目标是合理的人机协作
* 01:05:30–01:13:03｜业务专家真正卡在哪里：不是不会工具，而是不会显性化经验
* 01:13:03–01:18:28｜一项任务能不能交给AI：重复性、数据安全、标准、纠错和责任
* 01:18:28–01:21:04｜AI改变组织形态：目标没变，螺丝钉变了
* 01:21:04–01:28:43｜三个AI分工协作：把GPT、Claude、Gemini当成不同数字下属
* 01:28:43–01:35:43｜灵魂文档与AI人设：为什么AI越懂你，越能进入真实工作
* 01:35:43–01:40:41｜如何管理AI下属：目标、材料、交付标准、复盘和Memory Skill
* 01:40:41–01:46:23｜AI反问、结果校验和组织返工：为什么目标不清会制造巨大内耗
* 01:46:23–01:52:19｜给听众的三个建议：用桌面端Agent、写底层指令、重视上下文
* 01:52:19–01:57:09｜HR与技术部门推AI的区别：一个懂系统，一个懂人的使用场景
10个深度问题
1. 你为什么会把自己定义为“先拿自己当AI实验田”的人？
2. 在组织里推AI，和一个人自己用AI，最大的区别是什么？
3. 为什么财务场景会成为你们AI赋能里一个典型踩坑案例？
4. “AI领导力”为什么不是所有员工都能直接上手？
5. 学习发展岗位在AI时代，为什么会从“安排培训”变成“设计能力迁移”？
6. 企业内部AI培训，为什么不应该只看满意度，而要看Skill产出？
7. 业务专家真正卡住的地方，是不会工具，还是说不清自己的隐性经验？
8. 一项任务到底能不能交给AI，你们会用哪些标准判断？
9. 你为什么会给不同AI起名字、设人设，并把它们当成数字下属管理？
10. 未来一个人的能力为什么会变成：专业能力 × AI能力？
5个吸引力亮点
1. 从HR学习发展视角讲AI，很少见，不是普通工具分享
2. 真实拆解企业内部AI赋能如何踩坑、筛人、做小班MVP
3. 提出“AI培训不是满意度，而是Skill产出”的组织考核逻辑
4. 把GPT、Claude、Gemini当成不同数字下属管理，非常有记忆点
5. 适合HR、企业管理者、培训负责人、AI学习者和组织转型者反复收听
《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队
主持人：Fancy
嘉宾：徐浩
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这一期，我们聊一个很少被认真讨论的AI问题：
当AI进入组织之后，真正要改变的不是工具，而是人的能力结构。
本期嘉宾徐浩，在一家新加坡外企的HR部门做学习发展工作。过去十多年，他一直围绕人与成长做相关工作；从2023年开始使用AI后，他开始把AI放进真实工作场景里，探索如何帮助员工从“会用工具”，走向“会拆任务、会建上下文、会设计AI工作流”。
这一期，我们会聊到：
为什么企业内部推AI不能只看工具热度；为什么有些员工一个AI还没用明白，就不适合马上做多AI协作；为什么业务专家真正卡住的地方，不是不会写提示词，而是说不清自己的隐性经验；以及，学习发展岗位如何从“安排培训”，变成“组织能力迁移的设计者”。
徐浩还分享了一个很有意思的方法：
他会给不同AI起名字、设人设、分工协作，把GPT、Claude、Gemini当成不同能力的“数字下属”来管理，并通过底层指令、灵魂文档、任务复盘和Memory Skill，让AI越来越理解自己的工作系统。
这不是一集AI工具教程，
而是一集关于：
组织里的人，如何在AI时代重新学习、重新分工、重新证明自己的价值。
时间线
* 00:00–01:52｜嘉宾背景：新加坡外企HR学习发展岗位，长期关注人与成长
* 01:52–04:12｜学习发展岗位到底做什么：从课程研发、培训组织到AI赋能
* 04:12–06:20｜为什么先拿自己当实验田：自己跑通，才敢交给组织
* 06:20–09:31｜组织支持的重要性：AI战略、老板支持、预算和试错空间
* 09:31–11:35｜个人用AI和组织推AI的区别：不是自己好用，而是别人能不能用
* 11:35–18:33｜踩坑案例：财务场景返工、多AI领导力不适合所有人
* 18:33–21:11｜AI改变学习发展岗位：从效率工具到能力迁移
* 21:11–27:37｜企业内部AI培训怎么考核：不看满意度，看员工能产出多少Skill
* 27:37–30:18｜学习发展岗位的新价值：一边理解业务，一边理解AI边界
* 30:18–35:37｜小班教学与MVP：为什么组织内AI赋能不能一开始就铺太大
* 35:37–38:33｜AI时代的教学变化：一边教，一边学，一边迭代
* 38:33–44:56｜个人系统与公司项目如何互相供养：低成本实验与真实业务校准
* 44:56–48:02｜把个人方法变成组织设计：真实任务、输入、步骤、标准、例外
* 48:02–55:32｜如何让员工愿意参与AI项目：用真实任务和时间提效打动他们
* 55:32–58:53｜组织内部也需要“销售”：AI分享、广播站和自愿报名机制
* 58:53–01:05:30｜AI First不是目标，而是要求：真正目标是合理的人机协作
* 01:05:30–01:13:03｜业务专家真正卡在哪里：不是不会工具，而是不会显性化经验
* 01:13:03–01:18:28｜一项任务能不能交给AI：重复性、数据安全、标准、纠错和责任
* 01:18:28–01:21:04｜AI改变组织形态：目标没变，螺丝钉变了
* 01:21:04–01:28:43｜三个AI分工协作：把GPT、Claude、Gemini当成不同数字下属
* 01:28:43–01:35:43｜灵魂文档与AI人设：为什么AI越懂你，越能进入真实工作
* 01:35:43–01:40:41｜如何管理AI下属：目标、材料、交付标准、复盘和Memory Skill
* 01:40:41–01:46:23｜AI反问、结果校验和组织返工：为什么目标不清会制造巨大内耗
* 01:46:23–01:52:19｜给听众的三个建议：用桌面端Agent、写底层指令、重视上下文
* 01:52:19–01:57:09｜HR与技术部门推AI的区别：一个懂系统，一个懂人的使用场景
10个深度问题
1. 你为什么会把自己定义为“先拿自己当AI实验田”的人？
2. 在组织里推AI，和一个人自己用AI，最大的区别是什么？
3. 为什么财务场景会成为你们AI赋能里一个典型踩坑案例？
4. “AI领导力”为什么不是所有员工都能直接上手？
5. 学习发展岗位在AI时代，为什么会从“安排培训”变成“设计能力迁移”？
6. 企业内部AI培训，为什么不应该只看满意度，而要看Skill产出？
7. 业务专家真正卡住的地方，是不会工具，还是说不清自己的隐性经验？
8. 一项任务到底能不能交给AI，你们会用哪些标准判断？
9. 你为什么会给不同AI起名字、设人设，并把它们当成数字下属管理？
10. 未来一个人的能力为什么会变成：专业能力 × AI能力？
5个吸引力亮点
1. 从HR学习发展视角讲AI，很少见，不是普通工具分享
2. 真实拆解企业内部AI赋能如何踩坑、筛人、做小班MVP
3. 提出“AI培训不是满意度，而是Skill产出”的组织考核逻辑
4. 把GPT、Claude、Gemini当成不同数字下属管理，非常有记忆点
5. 适合HR、企业管理者、培训负责人、AI学习者和组织转型者反复收听
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外观
