第一部分：破冰行动与认知对焦 (团队 Check In) 入场活动：我们都一样（寻找团队在AI时代的共同特征） 问题停车场：当前工作中悬而未决的复杂问题与引入AI后的困扰 当前的挑战共创：人机协作中的“痛点”（如：AI输出太泛、缺乏业务深度、只见树木不见森林） 团队对焦案例：四个部门联动中的局部优化与全局次优 学习目的：为什么在AI时代，我们比以往任何时候都更需要系统思考？ 第二部分：思维升维：AI时代的系统观（洞察整体互联关系） 时代语境：VUCA/BANI时代下，AI能替代什么？不能替代什么？（计算力 VS 系统洞察力） 学习的层级：单环学习（AI擅长） VS 双环学习（人类核心价值：质疑与重构心智模式） 认知陷阱：幸存者偏差与线性决策在复杂系统中的灾难性后果 核心概念：什么是系统？系统的目的、要素与连接 沙盘演练：线性思考 VS 系统思考（结合组织中常见问题，如“员工离职就招人”） 小组练习：寻找一个小组共同关心的业务议题，分析因果关系，画出初步的动态闭环。 第三部分：系统思考的工具箱（识别结构与反馈循环） 建立环形思考的三步骤：界定边界 -> 寻找要素 -> 建立联系 两大基础引擎： 增强环路（驱动增长或加速衰退） 个人练习：画出一个过去成功的增强环路图（飞轮效应）。 小组练习：画出跨部门业务协同的增强环路，我们该把资源倾注在哪里？ 调节环路（维持稳定或限制增长） 概念：阻碍因素、限制要素、目标导向的调节。 小组练习：结合上一步的增强环路，找出隐藏的调节环路（成长的上限在哪里？）。 时间滞延： 为什么系统干预常常面临“越努力越糟糕”的滞后效应？ 滞延在系统决策中的致命重要性。 第四部分：人机协同：用系统思考驾驭AI（提升AI信效度） AI交互的底层逻辑：结构化的Prompt = 系统要素 + 变量关系 + 目标约束 系统基模（System Archetypes）的应用与AI对话： 运用“饮鸩止渴”基模分析业务痛点，并设计Prompt让AI协助寻找根本解而非症状解。 运用“舍本逐末”基模重构团队成长路径，利用AI推演不同策略的长期后果。 实战演练：将第三、四部分画出的“因果环路图”转化为结构化的AI Prompt，与AI进行一轮深度对话，对比“普通提问”与“系统性提问”在AI输出质量（信效度）上的巨大差异。 第五部分：团队汇谈及 Check Out 深度汇谈（Dialogue）：小组内分享感触最深的“Aha Moment”（顿悟时刻）。 行动转化：与相关业务协同伙伴分享，回到工作岗位后打算立刻去做的1-2个系统性改变或新的AI交互尝试。