AI赋能目标管理与绩效改进

AI赋能目标管理与绩效改进

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课程背景

你是不是也有这样的困惑

听了很多管理课，回到岗位却用不起来？

不是不想用，是旧习惯太顽固，新工具太遥远团队目标年年定月月跟，花了精力结果不济？

目标制定缺乏体系和抓手，团队共识不足，跟进不到位

绩效面谈效果不佳，绩效改进难以落地？

缺乏绩效面谈的技巧，绩效改进的实施效果不明显员工状态单靠感觉，培育激励全凭经验？

凭直觉判断状态，凭习惯实施管理，匹配性不足

数智化时代，管理者的新标配：AI管理搭档

不再单纯依靠记忆，AI工具随学随用！

不再单纯依赖经验，数据追踪让管理决策有据可依！

不再耗费大量时间管理，却能让团队工作和人员管理尽在掌握！

课程收益

团队目标拆解与共识开发基于BSC的目标拆解Skill，并使用该Skill完成体系化的目标拆解，指标制定与团队共识提升目标拆解的体系化能力，保障目标拆解的全面性与完整性

员工周报阅读与评估开发员工周报数据整理与评估Skill，并使用该Skill完成周报整理与目标体系比对及提醒保障员工周报的阅读和评估的及时性，减少管理者的时间消耗

员工绩效面谈与实施开发基于BEM+GROW工具的员工绩效面谈话术Skill，并使用该Skill完成绩效面谈工作提升管理者绩效面谈的能力，保障绩效面谈工具的有效落地与应用

员工绩效评估与改进开发基于BEM根因归盒+43绩效改进措施的Skill，并使用该Skill完成持续的绩效改进提升管理者绩效管理与跟进的能力，确保持续绩效改进与目标达成

课程对象

● 中层管理者：带团队、背指标，需把战略拆成行动的一线指挥官。

● 新晋基层主管：刚走上管理岗、缺系统方法的新手主管与后备人才。

● HR 与培训负责人：负责组织能力提升与培训采购的关键人。

课程大纲

导入篇：AI 时代企业管理新范式

● 经营与管理的本质：管理者运用资源，高效率的达成目标

● 资源三维度：人（团队）、财（钱）、物（设备）

● AI 作为超级外挂与数字劳动力（硅基员工），拓宽了“人”这个资源

● 核心判断：人类员工与硅基员工协同，修炼 AI 应用能力是管理者的必修课

1.1 三级能力跃迁

● L1 AI 体验者：偶尔聊几句、拿个结果，单次沟通到单次提效，无沉淀

● L2 AI 实践者：把高频重复场景开发成 AI 智能体 / Skill，一次搭建到场景复用

● L3 AI 架构师：用 AI 场景决策画布改造业务流程，单场景应用到AI 辅助管理流程

跃迁的本质 不是一步跨越，而是 3 个递进的 Level，核心是工作结构的根本改变

从个人跑通的方法，沉淀为组织可复制的能力（同岗位同场景可反复调用的 Skill）

两类关键角色：AI Builder（AI 架构师 / 工作执行者）+ Human Decider（人类决策者，从低价值执行退出，做需求、指引、判断、把关）

1.2 成为 AI 先锋官

● 懂 AI：知道AI能做什么、不能做什么，何时用大模型、工作流、Agent，何时不需要 AI

● 懂业务：听懂一线痛点，分清真慢和看起来慢，清楚改变会导致什么业务结果

● 懂组织：流程 AI 化后不再依赖现有节点，会影响分工，需要组织协调能力

模块一 AI 赋能目标管理与绩效改进的3个环节

1.1 AI时代管理者的新标配：AI 管理搭档

● 不是学更多工具，而是拥有一个永不离身、持续在线的 AI 管理搭档（随身智能管理助理）。

● 三个实战案例：AI 搭档如何帮管理者做目标拆解、绩效面谈、绩效改进。

● 价值跃迁：从靠记忆、靠经验、靠耗时，转向搭完即用、数据有据、团队在握。

1.4 AI赋能目标管理与绩效改进的3个环节

1）AI 赋能目标管理

● 提升目标拆解的体系化能力

● 辅助管理者阅读员工周报与评估提醒

2）AI 赋能绩效面谈

● 提升管理者绩效面谈的能力

● 保障绩效面谈工具的有效落地与应用

3）AI 赋能绩效改进

● 提升管理者绩效管理与跟进的能力

● 确保持续绩效改进与目标达成

从目标管理，到绩效辅导与改进，到员工培育成长的完整管理工作流，实现真正的人机协同

模块二 业务流程一：AI 赋能目标管理

2.1 管理者目标管理的两大痛点维度

● 承上启下：既要理解高层战略意图，又要转化为部门各员工的具体行动，还要形成团队共识。

● 承点启面：既要核心 KPI 达成，又要内部流程与团队能力可持续发展，还要支持协同部门。

2.2 AI+目标拆解：Skill A

1）结合平衡计分卡BSC工具实施体系化目标拆解

2） BSC 四维度目标拆解 · 从组织目标到团队指标

● 财务维度：营收、成本、利润等结果型指标，回答"最终要看什么"

示例：例：毛利提升、费用率下降

● 客户维度：满意度、留存、市场份额等外部价值指标

示例：例：客户满意度、复购率

● 内部流程维度：支撑前两者达成的关键流程效率与质量

示例：例：交付周期、一次合格率

● 学习成长维度：人才能力、知识沉淀、系统支撑，决定前三者能否持续

示例：例：关键岗位认证率、知识库覆盖

3）AI Skill辅助管理者完成目标拆解

● 目标拆解后沟通共识：80% 指定核心内容，预留 20% 空间给员工，激发迎接挑战

2.3 AI+目标跟进：Skill B

1）基于员工周报，辅助管理者实施跟进工作

2）AI Skill B辅助管理者完成目标跟进

模块三 业务流程二：AI 赋能绩效面谈

3.1 绩效管理工作的四大痛点

● 数据沉淀缺失：绩效面谈聊完易忘，且没有沉淀成数据

● 面谈能力难提升：绩效归因BEM，绩效面谈GROW等能力难改短期提升

● 面谈质量不可见：面谈效果好不好、是否建立有效共识，难以评估

● 管理优化无依据：想做优化却只能凭感觉，缺乏数字化分析与建议

3.2 AI+管理工作的数字化：三层数字化架构

● 采集层：面谈内容被记录、可用于分析和评估（AI 听记 + 转写）

● 分析层：面谈中的提问、引导和反馈信息可用于数据分析

● 诊断层：AI+绩效诊断工具，辅助管理者快速完成初步诊断

3.3 AI+听记、转写

● 使用飞书妙记，钉钉AI听记，腾讯会议等工具完成听记+转写

3.3 AI+绩效面谈：Skill C

1）绩效面谈的核心归因工具：BEM六个盒子

BEM 行为工程模型六盒

● 信息（环境层）：目标是否清楚、标准是否明确、反馈是否及时

示例：例：做到什么程度算达标，有人说过吗

● 资源与工具（环境层）：流程、系统、权限、时间、协作是否支持

示例：例：哪个系统或权限经常卡你

● 后果与激励（环境层）：做好了有没有正向结果、做不好有没有代价

示例：例：这件事做好了对你有什么不一样

● 知识技能（个体层）：会不会做、有没有培训、是否熟练

示例：例：哪些技能还需要补

● 天赋能力（个体层）：体力、脑力、情绪能力是否匹配

示例：例：任务强度现在压力大吗

● 动机意愿（个体层）：想不想做、有没有信心、有没有障碍

示例：例：环境到位了你愿意拿下来吗

2）绩效面谈的GROW+BEM工具七步法

● 开场：说明目的不是追责，是一起找差距、想办法，建立安全感

工具：GROW 开场语

● 确认目标（G）：你对本期目标的理解是什么？我们之前对齐的衡量标准是什么

产出：目标与标准复述一致

● 核对现状（R）：目前进展到哪一步？差距有多大？用数据而非感觉表达

产出：量化差距

● 环境层扫描（BEM上三）：信息、资源、后果逐层问，捕捉员工话里漏出的环境信号

工具：BEM环境三问卡

● 个体层扫描（BEM下三）：知识、能力、动机逐层问，最后才回到人

工具：5Y 追问

● 根因确认：你觉得主因落在哪一层？环境还是个人？双方达成归因共识

产出：根因归盒

● 方案共创（O/W）：改环境改什么、改个人怎么支持，形成行动计划

产出：面谈改进计划

3）AI Skill C 辅助管理者生成GROW+BEM绩效面谈话术模板

● 绩效面谈升级：从凭感觉用人到用数据识人

3.4 管理者 / HR 的核心能力升级

● 面谈能力升级：AI辅助让管理者的绩效面谈框架完整且体系化

● 微观信息提取：AI辅助让每一次发言都成为可分析的数据资产

模块四 业务流程三：AI 赋能绩效改进

4.1绩效改进干预与闭环

● 绩效改进：绩效不是谈完员工就能改，而是从归因到干预选择的闭环。

● 同一个差距，原因不同，干预手段完全不同。

● 培训只对知识技能层有效，对其他五盒基本无效。

4.3 绩效改进闭环六步法

1)定差距：目标是什么、实际是什么、差距多大、影响是什么

2)找根因：用 BEM 六盒逐层归因，每个盒子都扫一遍

3)选干预：原因归到哪盒，就选对应的干预手段，不盲目上培训

4)做计划：谁负责、改什么、什么时候验收、需要什么资源

5)去实施：小步快跑、试点验证、及时沟通

6)评效果：行为改了没有、结果变了没有、差距缩小了没有

4.3 绩效改进干预选择矩阵

BEM 根因典型干预手段说明

信息不清目标澄清会、SOP、数据看板、工作辅助表不是培训，是信息补全

资源 / 工具不足流程优化、系统升级、权限放开、资源调配优先改系统，而非改人

后果 / 激励错位考核权重调整、奖金挂钩、正负反馈机制让行为与结果强绑定

知识技能不足培训、辅导、师徒制、工作辅助此类才实施培训干预

能力不匹配岗位调整、人员甄选、工作量优化考虑人岗匹配的问题

动机 / 意愿低沟通、职业发展、文化干预、关系修复不能只是简单的培训

4.3 AI+绩效改进：Skill D

1）绩效改进闭环六步法分析

2）绩效干预的43个经典措施：知识库

3）绩效干预的双维度报告：管理者面谈复盘报告+员工绩效改进报告

4）AI Skill D辅助管理者完成绩效改进

模块五 AI 应用进化延伸篇

5.1 AI架构师的升级关键

● AI 实践者到 AI 架构师，从场景复用到业务流程 AI 化。

● L3 AI 场景决策画布：把模糊场景变成清晰的 AI 协同工作流，先梳理完整业务流程与场景。

5.2 五场景 × 六维度

● 五大场景：目标拆解、团队共识、过程汇报、绩效改进、阶段评估。

● 每场景对比六维度：现状业务流程 / AI 切入点 / AI 协同工作流 / AI 工具选型 / 预期效果指标 / 落地条件与风险。

5.3 动手搭建（产出可落地方案）

● 学员选取本岗位真实场景，用画布输出 AI 协同工作流与工具组合。

● 工具组合：目标拆解 Skill、AI 听记、AI 表格、AI 字段、绩效面谈智能体、自动化规则。

预期效果

拆解准备时间缩短 50%，目标到人覆盖率 100%，每人目标数 3-5 个

纪要从半天缩短到 10 分钟，员工汇报从 30 分钟降到 5 分钟，阅读汇报从 2 小时降到 10 分钟

面谈准备时间缩短 60%，评估报告生成从 1 天缩短到 30 分钟，主观印象评价占比下降

不做企业战略/经营/管理知识的搬运

只做AI时代企业的最佳实践

AI+企业经营与管理实战专家 - 娄伟

企业实践案例截图：

1）AI Skill A：辅助生成目标拆解表

2）AI Skill B：辅助生成目标跟进

3）AI Skill C：辅助生成绩效面谈话术模板

4）AI Skill D：辅助管理者输出绩效改进报告

娄老师

AI+企业经营与管理 实战专家

讲师背景

拥有15年企业管理经验和10余年管理培训经验

全盘实操了120余个年度管理与领导力发展项目

华中科技大学，计算机学士；SPOT团队引导师

国家工信部AIGC交互应用 认证讲师

钉钉AI 咨询研究院AI+商业课程 认证导师

世界咖啡SOL认证引导师，国家二级心理咨询师

现任：KTC 学习转化学院 | 院长 & 首席导师

工作经历：世界500强企业 东芝集团、美的集团，负责IT，营销及管理工作

专业领域：企业战略管理与团队领导力赋能、AI+企业经营与管理实战

多年来，娄老师专注于围绕客户的需求进行 培训咨询项目的深度定制，并不断推动 引导技术 在 企业战略管理与团队领导力赋能、AI+企业经营与管理实战项目 中的应用，帮助学员在各类项目的实施过程中 增强知识建构 与 实践成果转化，落地学员拿结果的能力，助力企业快速实现战略，管理，领导力维度的系统性提升，在AI转型的浪潮中乘风破浪，大量的实战成果为企业的发展带来了帮助，并获得了客户的广泛好评。

授课风格

采用SPOT团队引导与共创Workshop的方式

保障学员的【学习+研讨+实践+分享+反馈】五位一体，具有4大特点：

案例贯穿：采用全流程的实战案例解析的方式，全程按步骤剖析，保障全局感；

工具创新：时刻保持更新，不断优化并使用最前沿AI工具教学，避免一课十年；

深度交互：场景化教学，以案例实操、互动为主，拒绝理论说教，学员寓学于乐；

最佳实践：融合优秀企业案例，提升借鉴意义，打开学员的视野，突破管理格局。

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