在V.U.C.A时代，专家经验萃取的重要性
当今社会被称为V.U.C.A时代（即易变、不确定、复杂和模糊），企业面临的挑战层出不穷。在这样的环境下，持续学习已成为每个组织成长和发展的必需品。如何有效地从内部专家那里提取经验和知识，成为了企业亟需解决的痛点之一。通过有效的专家经验萃取，企业不仅能够降低管理成本，还能提升组织的整体效能。
【课程背景】V.U.C.A时代，持续学习已经成为每个组织成长发展的必备技能和必由之路。而向组织内部的业务专家们学习，通过专家经验萃取“去粗取精、去伪存真、保留有价值的知识/技能“，是组织培训管理者必须要会的技能。在实践中，组织进行专家经验萃取，经常面临以下困境：l抓不准开展萃取工作的时机l对“最佳实践”的概念模糊，经常同传统的“专家经验”混同l找不到、或找不准可以提供最佳实践的专家人选l缺乏一套行之有效的萃取操作步骤，萃取工作质量难以保证l缺少利用AI工具进行专家经验萃取的方法l萃取后的成果不知道如何分享和运用，最终变成“摆设”本课程中，吴老师立足当下组织实际情况，结合自身实践经验，以“如何通途专家经验萃取工作解决痛点”为出发点，从理论、实践和工具三个角度全面展开课程，帮助学员掌握实践技能和简单实用的工具，做到“学完即能实践”。【课程收益】l建立底层认知：明确组织最佳实践定义、特点，以及专家经验萃取的价值l熟练实践方法：掌握敏捷专家经验萃取4步法l掌握5个实用的萃取工具l掌握利用AI工具进行专家经验萃取的简便方法【课程特色】逻辑清晰，紧贴实际，学之能用，轻松幽默【课程对象】内训讲师【课程时间】2天（6小时/天）【课程大纲】第1单元：专家经验的价值，专家经验萃取的价值和底层逻辑？l教学形式：课堂讲解+案例分析+游戏教学+小组研讨l教学目标：帮助学习者建立起知识、专家经验和专家经验萃取的底层认识l核心内容：1. 案例：值钱的圆圈2. 组织中经验的价值：不能浪费的宝贝，降低管理成本的好帮手3. 专家经验和知识的关系：1）知识的定义2）从知识到专家经验的演变3）知识的存储性和遗忘性4）知识随经验而优，也随时间而堕4. 把专家经验变为知识的方法：专家经验萃取1）专家经验萃取的底层逻辑2）专家经验萃取的价值3）专家经验萃取的原则第2单元：专家经验萃取有哪些核心步骤，需要规避什么误区？l教学形式：课堂讲解+案例分析+小组研讨l教学目标：帮助学习者明晰专家经验萃取的操作步骤，纠正思维误区l核心内容：5. 专家经验萃取的2个误区：1）专家经验可以直接拿来用2）非专业人士做不了萃取6. 课堂研讨：专家经验能不能拿来直接用？7. 案例：业务专家顺溜谈射击心得8. 原版专家经验可能存在的5个瑕疵和问题：1）因果复杂2）干扰因素3）内在影响4）观察者建构5）样本数量9. 案例：萃取专家翰林提炼框架性射击知识10. 专家经验萃取得出的框架性知识的5个优势和价值：1）高度针对性2）高度情景化3）易于知识迁移4）标准明确5）萃取者不受专业限制11. 敏捷型专家经验萃取的4步法：1）第1步 - 定需求，明任务2）第2步 - 构场景，定专家3）第3步 - 选案例，萃经验4）第4步 - 炼知识，做封装第3单元：专家经验萃取4步法如何落地实践？l教学形式：课堂讲解+案例分析+小组研讨+实践练习l教学目标：帮助学习者掌握专家经验萃取4步法实践操作方式l核心内容：12. 第1步 - 定需求，明任务1）可能产生萃取需求的典型场景2）运用4W模型确定萃取任务：◎Why-为什么要进行萃取◎Who-萃取成果为谁所用◎What-萃取围绕什么问题展开（要解决什么问题）◎Way-是否有成熟的专家和专家经验支撑萃取工作3) 工具介绍：《萃取目标设定画布》4）实践练习：设置萃取目标13. 第2步 - 构场景，定专家1）构场景：构画任务场景的“T”型思维2）选择和确定专家：◎寻找专家候选人◎确定专家团队◎激发专家分享动机 3) 工具介绍：《任务场景画布》《专家候选人评分表》4）实践练习：构建任务场景，选择专家候选人14. 第3步 - 选案例，萃经验1）选取标杆案例的3个原则：◎普适而非特例◎完整而非残缺◎个人角色和行为2）提取专家经验的5步操作：◎前期准备◎梳理整体◎分析招式◎挖掘细节◎局外观察3）工具介绍：《专家访谈参考话术表》，《标杆案例构建画布》4）实践练习：专家访谈15. 第4步 - 炼知识，做封装1）知识提炼总结4步操作：◎整理笔记◎补充信息◎核实信息◎编制案例2）5种常见的知识逻辑：◎并列型知识逻辑◎顺序型知识逻辑◎循环型知识逻辑◎递进型知识逻辑◎交叉型知识逻辑3）核验知识的方法4）培训案例的编写方法5）结合专家经验萃取结果，构建常见框架性知识：◎SOP◎问题清单◎微课◎操作流程◎准备/检查清单6）实践练习：框架性知识提炼和封装第4单元：如何运用AI工具进行专家经验萃取？l教学形式：课堂讲解+实践练习l教学目标：帮助学习者掌握利用GPT、KIMI等常见AI工具进行萃取的方法l核心内容：16. 运用AI工具进行萃取的步骤： 1）步骤1：角色+条件+问题+要求 2）步骤2：聚焦+追问 3）步骤3：肯定+格式条件+要求+强调
企业在专家经验萃取中常见的困境
- 时机把握不足：很多企业在进行专家经验萃取时，常常无法抓准时机，导致萃取的效果不理想。
- 对最佳实践的模糊理解：企业在实施过程中，往往将“最佳实践”与传统的“专家经验”混淆，导致目标不明确。
- 专家人选的选择困难：企业常常不知道应该选择哪些专家进行经验萃取，缺乏系统的方法来评估专家的价值。
- 缺乏有效的操作步骤：许多企业在实践中没有一套行之有效的萃取操作步骤，导致萃取工作质量难以保证。
- AI工具的使用不足：尽管AI技术已经在许多行业中广泛应用，但许多企业仍未充分利用AI工具进行专家经验萃取。
- 成果的分享与运用欠缺：萃取后的知识和经验往往未能得到有效的分享与应用，最终变成“摆设”。
如何有效进行专家经验萃取
针对以上困境，企业需要一种系统化的方法来进行专家经验萃取。通过建立清晰的底层认知、掌握实用的萃取方法和工具，企业能够有效地解决这些问题。
建立底层认知
首先，企业需要明确“最佳实践”的定义及其特点，理解专家经验萃取的价值。这一部分的知识为企业在实际操作中提供了理论支持，使得企业能够在实践中灵活应对各种挑战。
掌握敏捷专家经验萃取的方法
敏捷专家经验萃取的4步法为企业提供了一个清晰的操作框架，帮助企业在实际过程中避免常见的误区。
- 定义需求，明确任务：在这一阶段，企业需要充分理解萃取的目的和目标，运用工具如“萃取目标设定画布”明确萃取需求。
- 构建场景，选择专家：通过“T”型思维构建任务场景，选择合适的专家进行经验分享，确保专家的选择能够满足实际需求。
- 选择案例，萃取经验：企业需要选取代表性的标杆案例，通过专家访谈等方式提取有价值的经验。
- 知识提炼与封装：最后，企业需要对萃取到的知识进行整理、总结和封装，将其转化为可操作的框架性知识，如SOP、问题清单等。
利用AI工具进行专家经验萃取
随着技术的发展，AI工具已成为企业萃取专家经验的重要助力。通过运用GPT、KIMI等AI工具，企业可以更加高效地进行经验萃取。AI工具的使用步骤包括：
- 角色、条件、问题及要求的设定：清晰定义需要萃取的角色和条件，明确问题和要求。
- 聚焦与追问：在萃取过程中，利用AI工具进行深入的聚焦与追问，确保获取的信息全面而详细。
- 肯定与格式条件的要求：在知识整理阶段，强调信息的准确性和逻辑性，以确保最终成果的高质量。
专家经验萃取的核心价值
通过系统化的专家经验萃取，企业能够有效地应对V.U.C.A时代的挑战。以下是专家经验萃取的核心价值：
- 提升组织效率：通过萃取和分享专家经验，企业能够加速知识的传播和应用，提高整体工作效率。
- 降低管理成本：有效的经验萃取能够帮助企业避免重复错误，节约时间和资源，降低管理成本。
- 增强团队凝聚力：通过共同参与经验萃取的过程，团队成员能够更好地理解彼此的价值，增强团队的凝聚力。
- 促进持续学习：专家经验的萃取和分享形成了一个良性的学习循环，促进了组织内部的持续学习和成长。
- 提升决策质量：通过对专家经验的深入分析和提炼，企业能够在决策过程中采取更为科学和合理的依据，提高决策质量。
总结
在当今复杂多变的商业环境中，专家经验萃取已成为企业提升竞争力的重要手段。通过建立底层认知、掌握实用的萃取方法以及有效利用AI工具，企业能够克服在专家经验萃取过程中的诸多困境，提升组织效率，降低管理成本，从而实现可持续发展。专家经验的萃取不仅是一个简单的知识获取过程，更是企业文化和学习氛围建设的重要组成部分。通过系统化的经验萃取，企业能够构建出更为坚实的知识基础，推动组织的长期发展。
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