STEP 1 · 案例引入
M7-032 能源电力 · 案例引入
案例引入 · 某金属矿AI品位在线分析
⚡ 案例全景

gold痛点四:期望错位。CEO已在内部承诺4个月内效率提升27%,但行业基准显示类似企业合理的提升范围是9%。期望与现实的落差需要尽快管理。

blue痛点二:信任透支。过去7次数字化项目均以失败告终,员工对新概念的接受度降至冰点。「数字化」这个词在内部已经成为一个负面标签。新项目需要花费额外精力重建信任。

痛点一:急于求成。CEO希望4个月内完成全公司AI部署,但行业基准显示类似规模的AI项目平均需要13个月。客户对AI「即插即用」的期望与现实之间存在显著落差。

行业背景能源电力领域正经历从经验驱动到数据驱动的范式转移。约48%的头部企业已完成第一阶段的AI部署,行业平均效率提升约21%。

企业概况扎根能源电力领域18年的某金属矿AI品位在线分析,成立于2013年 公司现有员工6121人,年营收约4亿元,累计获得243项专利授权。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察:「客户说的需求和真实的需求之间隔着一个组织壁垒」

顾问诊断经过2天的深入诊断,顾问团队揭示了8个关键发现:利益相关者之间的信任已经透支,需要从头建立;数据基础需要4个月的专项治理;技术选型必须考虑组织能力约束。

利益相关者CEO(影响力高·立场不确定):项目发起人但AI认知偏差,需认知校准。CTO(影响力中·立场中性偏支持):技术执行者,可成为盟友。业务负责人(影响力中·立场消极):信任透支,需速赢重建信心。IT团队(影响力低·立场焦虑):怕被边缘化,需纳入能力建设。一线骨干(影响力低·立场观望):支持与否直接影响落地。

purple痛点三:数据基础薄弱。核心业务数据分散在2套系统中,数据口径不统一,关键参数缺失率高达16%。根因是操作流程不规范,而非技术问题。

触发事件CEO在行业峰会上看到竞争对手的AI应用展示后深受触动,要求2天内安排AI转型咨询。同年2013月,公司通过PMI中国社区了解到OCE-TRANSFORM服务。

※ 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

【道】信任建立阶梯模型
顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知...
本案例:在某金属矿AI品位在线分析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:某金属矿AI品位在线分析中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排7场一对一访谈,不做任何技术展示。
【法】期望管理框架
承诺-交付-反馈循环是期望管理的核心机制。每次超额交付都在积累信任资本。...
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。在某金属矿AI品位在线分析中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【法】STAR结构化进场框架
情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(R...
本案例:在某金属矿AI品位在线分析项目中,顾问用2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】非语言信号解读
表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志...
本案例:在某金属矿AI品位在线分析项目中,顾问用2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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某金属矿AI品位在线分析的第一周定义为「零技术周」。
【道】利益相关者影响策略
不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。...
本案例:在某金属矿AI品位在线分析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】诊断问卷五模块
企业基本面、业务运营、IT成熟度、组织文化、AI准备度——五维评估。...
本案例:在某金属矿AI品位在线分析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。
STEP 2 · 理论讲解
M7-032 能源电力 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

掌握在能源电力场景中运用结构化方法论诊断企业AI准备度的能力,学会区分表象问题与根因问题。

核心挑战:某金属矿AI品位在线分析考验顾问在8类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📘 【道】信任建立阶梯模型

理论概述:顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知和承诺。

📌 本案例应用:在某金属矿AI品位在线分析中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 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:用技术语言而非业务语言沟通
📙 【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:通过某金属矿AI品位在线分析的案例练习,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:用技术语言而非业务语言沟通
📗 【法】期望管理框架

理论概述:承诺-交付-反馈循环是期望管理的核心机制。每次超额交付都在积累信任资本。

📌 本案例应用:顾问在某金属矿AI品位在线分析中将这一工具应用于2个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 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
📗 【法】STAR结构化进场框架

理论概述:情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(Result)四步访谈框架。

📌 本案例应用:在某金属矿AI品位在线分析中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 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
📕 【术】非语言信号解读

理论概述:表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志。

📌 本案例应用:在某金属矿AI品位在线分析中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 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
📙 【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:某金属矿AI品位在线分析的实践表明,这一框架有效帮助顾问在7场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📘 【道】利益相关者影响策略

理论概述:不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。

📌 本案例应用:在某金属矿AI品位在线分析中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8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:急于展示方案而非先理解问题
📙 【器】诊断问卷五模块

理论概述:企业基本面、业务运营、IT成熟度、组织文化、AI准备度——五维评估。

📌 本案例应用:在某金属矿AI品位在线分析中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 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:过度承诺而低估实施难度
STEP 3 · 学员实践
M7-032 能源电力 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:作为OCE首席顾问首次进入某金属矿AI品位在线分析项目。客户CTO说我们有一套方案请你评估。
总用时约41分钟。
⏱ 第1步(13分钟)
任务1
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2步(16分钟)
任务2
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3步(36分钟)
任务3
将访谈提纲整理为完整文档,包括受访者清单、访谈策略、STAR提纲、开场话术和棘手问题应对方案。
⏱ 第4步(24分钟)
任务4
快速阅读案例背景,提炼核心信息并回答:这个信息揭示了什么?对项目意味着什么?
⏱ 第5步(75分钟)
任务5
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?
💡 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
M7-032 能源电力 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某金属矿AI品位在线分析展开,核心在于能源电力领域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(9问)
参考问题意图追问
S1您能描述一下目前能源电力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?"
T2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
A3您认为最重要的成功标准是什么?了解客户价值观和优先级注意客户是否过度关注技术指标
R4您过去在效率提升方面做过哪些尝试?效果如何?了解历史经验和组织惯性追问"如果效果不理想,主要原因是什么?"
S5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
T6如果这个项目不做,4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
A7根据行业数据,类似规模企业通常10个月实现7%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?"
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"没有行业惯性反而视角更新"

客户坚持"先说说方案"——引导"好方案源自深入了解,给我30分钟"

客户期望不切实际——用行业数据校准"通常需要X到X个月"

📚 拓展

推荐:《提问的艺术》
自我检查:建立了足够信任?识别了真正根因?给了客户有价值的洞察?客户愿意继续合作?

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