STEP 1 · 案例引入
M10-015 建筑地产 · 案例引入
🏗️ 案例引入 · 某混凝土AI养护提醒
🏗️ 案例全景

痛点一:战略缺位。公司没有清晰的AI路线图,多个部门提出了互不协调的AI需求。销售部想上智能客服,供应链想上预测系统,生产部想上视觉质检——但公司缺乏统一的技术架构和数据基础来支撑这些分散的需求。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察:「AI是放大器——好流程放大效率,差流程放大混乱」

触发事件一份内部诊断报告揭示:核心流程中存在大量重复性人力操作,年均浪费超过年营收的6%(约7062万元),CEO随即要求启动效率提升专项。

企业概况作为建筑地产行业的标杆企业,某混凝土AI养护提醒成立于2004年 企业规模约6914人,年营收达6.0亿元。研发投入占总营收约69%,拥有230项自主知识产权。

行业背景政策层面正在加速推动建筑地产行业的数字化升级。行业报告显示,AI技术在该领域的渗透率年增速达14%,预计2004年将达到31%。

变革路线图认知对齐期(0.5-1月):高管工作坊+AI认知培训+战略共识。快速验证期(3-2月):选定高频低风险场景落地。价值扩展期(3-7月):扩展场景+内部推广。运维成熟期(8-11月):建立持续运营+知识沉淀。

gold痛点四:范围失控。管理层期望一次性建成「企业级AI平台」解决所有问题,而非小步快跑分阶段实施。这种大而全的思路增加了项目失败的风险和实施周期。

顾问诊断诊断发现三个核心不匹配:目标与资源不匹配(预算2697万元但期望覆盖全部业务线)、期望与现状不匹配(期待12个月见效但数据准备需要23个月)、问题与方法不匹配(用技术方案解决管理问题)。

※ 案例信息已脱敏处理。仅供教学参考。
🧭 本案例道法术器框架

以下展示本案例将应用的层面。Step2展开

【术】5Why根因分析法
连续追问为什么,但不是机械地问五次,而是在不同深度层面对症下药。...
本案例:在某混凝土AI养护提醒项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【术】开放式提问六变体
情境式、比较式、假设式、过程式、回溯式、前瞻式——六种提问各有适用场景。...
本案例:在某混凝土AI养护提醒项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【器】AI辅助提示词工程
利用大语言模型生成访谈提纲和分析报告初稿,但必须经过人工审核和行业定制。...
本案例:在某混凝土AI养护提醒项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【道】组织免疫系统理论
组织拥有对变革的内在防御机制。识别并化解这些防御,比推动变革方案更重要。...
本案例:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某混凝土AI养护提醒中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【道】变革心理学曲线
组织变革中成员经历可预测的情绪曲线:震惊→否认→愤怒→讨价还价→沮丧→接受→探索...
本案例:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某混凝土AI养护提醒的第一周定义为「零技术周」。
【器】知识管理工作坊
通过结构化的工作坊形式,将顾问的方法论转移给客户内部团队,实现能力固化。...
本案例:在某混凝土AI养护提醒项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【法】OCE四维诊断法
从业务(Business)、数据(Data)、组织(Organization)、...
本案例:在某混凝土AI养护提醒中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【法】问题诊断方法论
区分症状问题和根因问题是顾问的核心能力。症状是客户描述的,根因是顾问发现的。...
本案例:在某混凝土AI养护提醒中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【器】GROW教练模型
目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will...
本案例:在某混凝土AI养护提醒项目中,顾问用4天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
STEP 2 · 理论讲解
M10-015 建筑地产 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

通过某混凝土AI养护提醒深入学习道法术器框架在建筑地产企业的实战应用,建立系统的诊断思维。

核心挑战:某混凝土AI养护提醒考验顾问在3类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📕 【术】5Why根因分析法

理论概述:连续追问为什么,但不是机械地问五次,而是在不同深度层面对症下药。

📌 本案例应用:顾问在某混凝土AI养护提醒中将这一工具应用于6个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📕 【术】开放式提问六变体

理论概述:情境式、比较式、假设式、过程式、回溯式、前瞻式——六种提问各有适用场景。

📌 本案例应用:某混凝土AI养护提醒的实践表明,这一框架有效帮助顾问在8场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:建议查阅PMI项目管理知识体系中的相关实践
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📙 【器】AI辅助提示词工程

理论概述:利用大语言模型生成访谈提纲和分析报告初稿,但必须经过人工审核和行业定制。

📌 本案例应用:某混凝土AI养护提醒的实践表明,这一框架有效帮助顾问在8场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📘 【道】组织免疫系统理论

理论概述:组织拥有对变革的内在防御机制。识别并化解这些防御,比推动变革方案更重要。

📌 本案例应用:通过某混凝土AI养护提醒的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:过度承诺而低估实施难度
📘 【道】变革心理学曲线

理论概述:组织变革中成员经历可预测的情绪曲线:震惊→否认→愤怒→讨价还价→沮丧→接受→探索→承诺。

📌 本案例应用:顾问在某混凝土AI养护提醒中将这一工具应用于6个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📙 【器】知识管理工作坊

理论概述:通过结构化的工作坊形式,将顾问的方法论转移给客户内部团队,实现能力固化。

📌 本案例应用:在某混凝土AI养护提醒中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了3个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:过度承诺而低估实施难度
📗 【法】OCE四维诊断法

理论概述:从业务(Business)、数据(Data)、组织(Organization)、技术(Technology)四个维度系统性评估企业AI准备度。

📌 本案例应用:某混凝土AI养护提醒的实践表明,这一框架有效帮助顾问在8场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📗 【法】问题诊断方法论

理论概述:区分症状问题和根因问题是顾问的核心能力。症状是客户描述的,根因是顾问发现的。

📌 本案例应用:通过某混凝土AI养护提醒的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:建议查阅PMI项目管理知识体系中的相关实践
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📙 【器】GROW教练模型

理论概述:目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will),让客户主动探索方案。

📌 本案例应用:某混凝土AI养护提醒的实践表明,这一框架有效帮助顾问在8场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
STEP 3 · 学员实践
M10-015 建筑地产 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:你被派往某混凝土AI养护提醒项目现场。客户CEO说"预算有限但希望尽快见效"。
总用时约43分钟。
⏱ 第1步(12分钟)
任务1
设计STAR访谈提纲T层3题:明确项目目标和期望,注意识别不切实际的期望。
⏱ 第2步(14分钟)
任务2
设计STAR访谈提纲S层3题:了解客户业务现状(用开放式问题引导说出全貌)。
⏱ 第3步(36分钟)
任务3
设计STAR访谈提纲R层3题:建立合理的预期和评估标准,防止过度承诺。
⏱ 第4步(32分钟)
任务4
运用道法术器进行四维分析:【道】客户真正需要什么?【法】用什么方法诊断?【术】用什么技巧?【器】用什么工具?
⏱ 第5步(70分钟)
任务5
设计STAR访谈提纲A层3题:了解客户过去的尝试,注意识别重复失败模式。
⏱ 第6步(60分钟)
任务6
写下面对客户高层的完整开场话术(3分钟),准备应对策略——如果客户坚持让你先说说方案。
💡 提示

注意非语言信号——眼神、语气、体态都可能是关键信息

STEP 4 · 参考答案
M10-015 建筑地产 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某混凝土AI养护提醒展开,核心在于建筑地产领域AI转型中组织变革阻力、数据基础建设和利益相关者管理的平衡。
道法术器应用
【道】先建立信任再谈技术。
【法】用OCE和STAR指导进场工作。
【术】一对一访谈和5Why是核心技能。
【器】诊断问卷和GROW模型是效率倍增器。
🎯 STAR访谈提纲(10问)
参考问题意图追问
S1根据行业数据,类似规模企业通常8个月实现5%提升,您觉得这个范围合理吗?管理期望,建立参考基准追问"如果实际效果低于范围,您的底线是什么?"
T2您对这个项目的成功是如何定义的?了解客户的顶层期望注意是否存在多个不同的成功标准
A3如果项目成功了,您希望在什么时间看到什么样的变化?明确可量化目标和时间预期追问"这些数字怎么得出来的?"评估合理性
R4你觉得团队对新技术的接受度如何?有没有预见到什么阻力?评估组织变革准备度注意客户是否回避或粉饰这个问题
S5在过去12个月中,业务运营中最大的挑战是什么?聚焦具体问题而非泛泛而谈追问"对业务指标的影响有多大?"
T6您能描述一下目前建筑地产业务整体的运营情况吗?开放式开场,让客户主动说出全貌等他自然说完后追问"还有吗?"
A7还有没有其他重要的事情我没有问到?收尾开放性问题通常客户会在这里说出最重要的担忧
R8您对这个项目的最高预算和资源投入是什么?了解资源约束和真实投入意愿追问"如果预算不够,您愿意调整范围吗?"
S9如果这个项目不做,12个月后会发生什么?建立紧迫感帮助客户认识到不做的风险
T10如果给您团队的数字化能力打分,您打几分?了解内部能力差距看客户是否愿意承认能力短板
⚠️ 失分场景

客户问"你做过我们行业吗?"——回应"我们团队做过多个类似场景"

客户坚持"先说说方案"——回应"先提两个方向供您参考"

客户期望不切实际——用对比法"这个目标需要的资源要翻倍"

📚 拓展

推荐:《系统思考》丹尼斯·舍伍德
自我检查:客户说了70%以上时间?有3次以上有效追问?识别了隐藏需求?管理了不切实际的期望?

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