在V.U.C.A时代，专家经验萃取的必要性
在当今快速变化的商业环境中，企业面临着越来越多的挑战。V.U.C.A（波动性、不确定性、复杂性和模糊性）时代对组织的适应能力提出了更高的要求。在这样的背景下，持续学习已经成为每个组织成长发展的必备技能。如何从组织内部的业务专家那里提取有价值的知识和技能，成为了企业培训管理者必须掌握的关键能力。
【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
然而，许多企业在进行专家经验萃取时，常常会遇到一系列困境。例如，他们可能无法准确判断何时开始萃取工作；对“最佳实践”的理解模糊不清，常常将其与传统的“专家经验”混为一谈；甚至找不到合适的专家进行经验提炼。更严重的是，缺乏有效的萃取操作步骤，导致萃取工作的质量难以保证，最终的成果往往沦为“摆设”。
行业需求：专家经验的萃取与共享
随着企业的不断发展，内部知识的积累和共享显得尤为重要。企业在推进知识管理时，需要关注以下几个方面：
- 降低管理成本：通过有效的知识萃取，避免重复性工作和资源浪费。
- 提升决策效率：有了专家的经验支持，管理层能够做出更为精准的决策。
- 促进知识传承：将经验萃取并转化为可被广泛应用的知识，有助于新员工快速上手。
- 增强竞争优势：通过对专家经验的有效利用，企业能够在市场上保持领先地位。
因此，企业需要寻找一种高效的方法来进行专家经验的萃取，以便能够在瞬息万变的市场中保持竞争力。
解决企业痛点的有效方法
针对企业在专家经验萃取过程中面临的难题，有必要构建一套系统的解决方案。这一方案不仅需要理论基础，还应结合实际操作，以确保学员在掌握知识的同时能够在实践中灵活运用。
在这一过程中，首先需要建立底层认知，明确专家经验萃取的定义、特点和价值。企业应认识到，专家经验不仅仅是经验的简单积累，更是知识的升华。通过萃取，可以将专家的丰富经验转化为可供其他员工学习和应用的知识体系。
专家经验萃取的核心步骤
为了有效地进行专家经验萃取，企业需要遵循一套明确的步骤。这些步骤不仅能够帮助企业高效地进行经验提炼，还能避免常见的误区。
- 定需求，明任务：首先，企业需要识别出萃取需求的典型场景，并运用4W模型确定萃取任务，即Why（为什么）、Who（为谁）、What（围绕什么问题）、Way（是否有成熟的专家经验）。
- 构场景，定专家：在进行专家经验萃取时，选择合适的专家至关重要。企业需要通过构画任务场景，激发专家的分享动机，从而确保信息的有效传递。
- 选案例，萃经验：选取标杆案例时，应遵循普适性、完整性和角色行为等原则，确保所提炼的经验能够适用于更广泛的场景。
- 炼知识，做封装：将提炼出的知识进行整理和总结，构建可供共享的框架性知识，如SOP、操作流程等，确保知识能够被有效传递和应用。
AI工具的运用：提升萃取效率
在现代企业管理中，人工智能逐渐成为提高工作效率的重要工具。在专家经验的萃取过程中，利用AI工具可以显著提高工作效率和准确性。
企业可以借助AI工具进行专家经验萃取的步骤如下：
- 步骤一：明确角色、条件、问题和要求，确保AI工具的应用方向清晰。
- 步骤二：聚焦核心问题，进行深入追问，确保获取的信息充分而准确。
- 步骤三：对信息进行肯定和格式化处理，确保最终成果符合预期的要求。
通过这种方式，企业不仅能够提高专家经验的萃取效率，还能在信息的整理和共享上实现质的飞跃。
总结：专家经验萃取的核心价值
在V.U.C.A时代，企业面临着诸多不确定性和挑战，而专家经验的萃取为企业提供了一种有效的应对策略。通过建立系统的萃取方法，企业不仅能够将内部的宝贵知识有效转化为可供共享的经验，还能在此过程中降低管理成本、提升决策效率、促进知识传承，从而增强自身的竞争优势。
此外，结合AI工具的应用，企业在进行专家经验萃取时能够更加高效和精准，进一步提升知识管理的水平。因此，企业在面对复杂多变的市场环境时，拥抱专家经验的萃取不仅是一个明智的选择，更是实现可持续发展的必由之路。
免责声明：本站所提供的内容均来源于网友提供或网络分享、搜集，由本站编辑整理，仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题，请联系本站管理员予以更改或删除。
吴昊
培训咨询
