STEP 1 · 案例引入
M7-065 能源电力 · 案例引入
案例引入 · 某油气AI硫化氢浓度预警
⚡ 案例全景

企业概况作为能源电力行业的标杆企业,某油气AI硫化氢浓度预警成立于2016年 企业规模约4270人,年营收达62亿元。研发投入占总营收约95%,拥有48项自主知识产权。

触发事件一位年贡献62亿元的大客户在续约谈判中明确要求供应商具备AI服务能力,否则将终止合作。这成为了推动AI转型的直接导火索。

purple痛点三:数据采集依赖人工。一线数据填报靠员工手动录入,缺乏自动采集手段。部分关键工序的数据采集覆盖率不到70%,数据完整性问题严重制约AI模型的准确性。

gold痛点四:资源错配。管理层希望AI项目不增加预算,用现有团队完成。但现有IT团队在AI领域经验几乎为零,缺乏外部技术支持。人力资源和技术能力的双重不足构成项目最大风险。

blue痛点二:信任透支。过去5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。

风险矩阵期望风险(可能性高·影响高):利益相关者对时间表和效果有不切实际的预期。资源风险(可能性中·影响高):预算可能被削减、关键人员可能被调离。治理风险(可能性中·影响中):数据安全和隐私合规问题。

行业背景能源电力行业正处于深度变革期。头部企业已率先启动AI转型,行业渗透率约95%,预计未来5个月内将超过10%。

利益相关者董事长(影响力高·立场支持):战略推动者但不参与日常。CIO(影响力高·立场支持):项目执行者,需要技术支持。财务总监(影响力中·立场中性):关注ROI,需量化论证。项目经理(影响力低·立场积极):执行骨干,需要明确授权。

变革路线图破冰期(1-1月):组织诊断+紧迫感建设+锁定速赢场景。验证期(2-4月):POC验证+效果量化+组织培训。扩展期(6-9月):跨部门推广+能力转移+平台建设。规模化期(11-15月):全面覆盖+持续运营+文化塑造。

※ 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】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:在某油气AI硫化氢浓度预警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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某油气AI硫化氢浓度预警的第一周定义为「零技术周」。
【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:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某油气AI硫化氢浓度预警中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某油气AI硫化氢浓度预警的第一周定义为「零技术周」。
【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:某油气AI硫化氢浓度预警中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排5场一对一访谈,不做任何技术展示。
【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:在某油气AI硫化氢浓度预警项目中,顾问用3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】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:在某油气AI硫化氢浓度预警项目中,顾问用3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】STAR结构化进场框架
情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(R...
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。某油气AI硫化氢浓度预警的第一周定义为「零技术周」。
【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:某油气AI硫化氢浓度预警中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排5场一对一访谈,不做任何技术展示。
STEP 2 · 理论讲解
M7-065 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:某油气AI硫化氢浓度预警考验顾问在6类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📘 【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:某油气AI硫化氢浓度预警的实践表明,这一框架有效帮助顾问在5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
📙 【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:顾问在某油气AI硫化氢浓度预警中将这一工具应用于7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:过度承诺而低估实施难度
📕 【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:某油气AI硫化氢浓度预警的实践表明,这一框架有效帮助顾问在5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:过度承诺而低估实施难度
📗 【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:顾问在某油气AI硫化氢浓度预警中将这一工具应用于7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: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:顾问在某油气AI硫化氢浓度预警中将这一工具应用于7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: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:在某油气AI硫化氢浓度预警中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6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
📙 【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:某油气AI硫化氢浓度预警的实践表明,这一框架有效帮助顾问在5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:过度承诺而低估实施难度
📗 【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:通过某油气AI硫化氢浓度预警的案例练习,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:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:过度承诺而低估实施难度
📗 【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:某油气AI硫化氢浓度预警的实践表明,这一框架有效帮助顾问在5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
STEP 3 · 学员实践
M7-065 能源电力 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:你被派往某油气AI硫化氢浓度预警项目现场。客户CEO说"我们试过几个方案都失败了"。
总用时约70分钟。
⏱ 第1步(12分钟)
任务1
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2步(24分钟)
任务2
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3步(36分钟)
任务3
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4步(20分钟)
任务4
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。
⏱ 第5步(25分钟)
任务5
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6步(66分钟)
任务6
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)。
💡 提示

区分客户说的问题和真实的问题——症状往往不是根因

STEP 4 · 参考答案
M7-065 能源电力 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:某油气AI硫化氢浓度预警的实践表明顾问的核心价值不在技术方案本身,而在帮助客户建立正确的认知和可行的路线图。
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如果这个项目不做,5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
T2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?"
A3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
R4根据行业数据,类似规模企业通常8个月实现16%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?"
S5您希望用什么机制来定期评估项目进展?建立持续沟通机制建议每月正式review+每周非正式同步
T6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
A7在过去5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?"
R8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
S9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
T10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
⚠️ 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"——引导"先了解您的挑战才能切中要害"

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:《关键对话》
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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