STEP 1 · 案例引入
M8-072 公共服务 · 案例引入
🏛️ 案例引入 · 某博物馆AI文物修复建议
🏛️ 案例全景

企业概况扎根公共服务领域20年的某博物馆AI文物修复建议,成立于1997年 企业规模约3514人,年营收达45亿元。研发投入占总营收约41%,拥有206项自主知识产权。

利益相关者创始人(影响力高·立场坚定):技术出身,对AI理解远超团队。运营VP(影响力中·立场观望):多次失败后持谨慎态度,需要可见成果。产品经理(影响力低·立场积极):希望借助AI提升产品力,是内部推动力量。

blue痛点二:一线焦虑。员工最关心三个问题:这个系统是来监控我的吗?学会用这个系统算KPI吗?我学不会怎么办?这些担忧如果不解决,任何技术方案都难以推行。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察:「变革的速度不能超过信任建立的速度」

痛点一:需求模糊。管理层说要用AI,但对AI的能力边界缺乏基本认知。三位核心高管对项目预期存在明显分歧——CEO关注品牌提升,CTO关注技术先进性,运营负责人关注效率提升。需求不是从业务问题推导出来的,而是从「别人有我们也得有」的从众心理产生的。

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: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。

※ 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

【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:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某博物馆AI文物修复建议中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【术】一对一深度访谈术
高质量的访谈通过精心设计的提问顺序,引导客户自己发现问题的真实面貌。...
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。在某博物馆AI文物修复建议中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【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:在某博物馆AI文物修复建议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】STAR结构化进场框架
情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(R...
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。在某博物馆AI文物修复建议中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【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:在某博物馆AI文物修复建议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】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:在某博物馆AI文物修复建议项目中,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】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:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某博物馆AI文物修复建议的第一周定义为「零技术周」。
STEP 2 · 理论讲解
M8-072 公共服务 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

通过本案例学习,掌握运用道法术器框架分析公共服务领域AI转型需求的方法,独立设计进场访谈方案。

核心挑战:某博物馆AI文物修复建议考验顾问在7类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📙 【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:通过某博物馆AI文物修复建议的案例练习,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:用技术语言而非业务语言沟通
📕 【术】一对一深度访谈术

理论概述:高质量的访谈通过精心设计的提问顺序,引导客户自己发现问题的真实面貌。

📌 本案例应用:顾问在某博物馆AI文物修复建议中将这一工具应用于3个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 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: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:通过某博物馆AI文物修复建议的案例练习,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
📗 【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:在某博物馆AI文物修复建议中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了7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
📘 【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:某博物馆AI文物修复建议的实践表明,这一框架有效帮助顾问在9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
📙 【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:顾问在某博物馆AI文物修复建议中将这一工具应用于3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: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:某博物馆AI文物修复建议的实践表明,这一框架有效帮助顾问在9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
STEP 3 · 学员实践
M8-072 公共服务 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:你被派往某博物馆AI文物修复建议项目现场。客户CEO说"我们想上AI但不知从何开始"。
总用时约68分钟。
⏱ 第1步(8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(20分钟)
任务2
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3步(15分钟)
任务3
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4步(44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?
💡 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
M8-072 公共服务 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某博物馆AI文物修复建议展开,核心在于公共服务领域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
T2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
A3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
R4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
S5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
T6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?"
A7根据行业数据,类似规模企业通常9个月实现20%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
S9您能描述一下目前公共服务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?"
⚠️ 失分场景

客户问"你做过我们行业吗?"——回应"跨行业经验可迁移性强"

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——坦诚沟通"可以分为两个阶段实现"

📚 拓展

推荐:《影响力》西奥迪尼
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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