梁展红老师，AI时代出海人才与组织能力培养专家。
曾任思特沃克（全球顶级定制软件咨询与开发公司、敏捷理念引领者）数字与AI首席咨询师、学习设计专家；大众集团（中国区所有分子公司）数字化转型人才培训与AI能力升级项目总负责人及首席讲师；中欧国际工商学院——思特沃克敏捷创新实景教学基地操盘手与敏捷创新总教练；美国敏捷流畅度全球华人终身授权顾问（Martin Fowler推荐模型）；澳大利亚联邦警署业务本地顾问及全球反恐谈判中国顾问；德国开发银行下属DiZ与中国四大商业银行转型项目本地顾问；英国杜伦大学MBA（中国优秀毕业生代表）。具备纯英文及粤语授课能力。
个人简介
梁展红老师是企业跨文化赋能与数字化人才培育领域的权威专家。二十多年来，她以中英双语为全球1000多家企业提供深度支持，累计培训超5000名中高级管理者、技术骨干与核心决策层，服务客户涵盖大众中国、联想集团、GE中国研发中心等跨国企业及国家级机构，培训好评率持续高于98%。
她擅长将AI与数字化工具融入企业实战，曾助力大众中国实现AI办公提效，并在跨境组织转型中提出“智能化+人性化+跨文化”金三角能力模型，系统应对中国企业出海过程中的数字化落地、跨文化协同与人才建设挑战。其课程注重真实业务场景，构建可迁移的知识体系与跨文化领导力框架，为企业打造可持续的国际竞争力。
实战经历
海外并购整合与知识沉淀
某国际软件公司收购澳大利亚AI运维企业后，面临跨文化整合与知识流失风险。梁老师通过剖析组织DNA与业务逻辑，精准识别核心价值点，并针对拉美市场特点设计本地化能力移植方案，成功减少50%运营浪费，显著缩短新业务上市周期，成为跨国知识整合标杆案例。
AI赋能国际职场精英培养
面对思特沃克全球48个办事处知识难以高效沉淀的问题，梁老师采用价值流分析（VA），结合“智能化+人性化+跨文化”模型，协同全球专家共创内容，并引入AI进行知识图谱构建、大纲生成与多媒体制作，最终实现课程开发成本降低80%、产品上市速度提升300%，知识普及效率提高150%。
AI赋能办公提效
针对思特沃克外训团队标书制作周期长、中英文质量不均等问题，梁老师通过AI文档处理技术与专项培训，帮助团队实现标书制作效率提升500%，中英文标书质量从60%跃升至96%，大幅提升投标响应能力。
培训经验
大众集团国际化新能源汽车人才升级项目
作为数字化领导力与智能汽车商业模式专家，梁老师连续三年为大众集团中国区开展新能源汽车人才能力升级项目，整体好评率达95%。她围绕“软件定义汽车”“智能座舱体验”“新商业模式构建”等主题开发系统课程，结合实际案例深入解析管理重构、组织能力建设与价值链创新，助力电动化战略推进。
大众集团F73数字AI能力升级项目
2023年，梁老师主导大众集团“国际化数字AI能力升级F73项目”，累计交付十余场培训，学员满意度达95%。她发挥双语优势，为中国籍与外籍员工讲授AIGC办公应用与数据处理课程，有效提升团队AI实战能力，获得高度认可。
联想集团Global Top100全球CEO培训项目
2015年，梁老师为联想“Global Top100 全球CEO培训项目”设计并主持高管深度工作坊。基于跨文化领导力经验，她量身定制“Deep Dive高管互动研讨”，融合业务战略与全球运营现状，并邀请国际顶尖技术专家参与引导。该工作坊在巴塞罗那成功举办，获人力资源副总裁及全体高管一致赞誉，并得到董事长杨元庆充分肯定。
授课风格
多元融合：测验自查、精准讲解、案例示范、实操练习、及时反馈。
实战教学：聚焦海外工作实际，确保知识即学即用。
循序渐进：依认知规律编排内容，由浅入深提升能力。
互动拉满：高频互动、小组协作与趣味竞赛激发学习热情。
主讲课程
AI基础知识类
- 《AI进阶实战特训课程：AI商业洞察赋能决策》
- 《通用职业场景实战特训：零基础 AI 精通之路》
- 《AI助力课程开发-智能课程设计与优化》
- 《给HR的AI实战应用课程-初级》
跨文化管理与全球职场
- 《跨文化交流与冲突解决实战课程》
- 《海外合作国际谈判、冲突调解破局精研课》
- 《中国企业跨文化交流与冲突解决实战课程》
- 《跨文化管理案例课：用中外影片解读跨文化现象》
- 《跨文化管理：打造优秀的跨文化团队》
- 《跨文化管理：成为全球化经理人》
数字化与敏捷组织转型
- 《敏捷业务下的项目管理案例课》
- 《打造组织敏捷流畅度——从团队开始》
- 《数字化管理思维课程——软件定义业务的底层逻辑》
服务客户
汽车类：大众集团中国、大众安徽合肥、大众数字化销售与服务公司、奔驰金融
互联网类：Oppo、京东、联想、腾讯
医药类：西安杨森、三九、双鹤、诺和诺德
快消类：雀巢中国、蒙牛、伊利
金融类：蚂蚁、平安集团、平安银行、招商银行、北京银行、华夏银行、民生银行、建设银行、工商银行
政府与组织：英国驻华大使馆、澳大利亚驻华大使馆、澳大利亚联邦警署、DTZ德国技术合作公司、斯坦福工程学院、哈佛商学院、沃顿商学院
学员评价
梁老师的数字化转型与AI课程内容清晰易懂、便于记忆与应用，尤其适合非技术背景学员快速掌握AI操作与大模型逻辑。课程紧扣实际工作场景，提供针对性指导，显著提升学员实践能力。
——大众集团学院项目负责人
梁老师的中国文化与翻译课程深入浅出，贴合外交与商务实际需求，对中文非母语者极具实用性。
——英国大使馆内训培训负责人
梁老师的跨文化沟通能力卓越，有效促进国际合作团队的顺畅对接，带来积极影响。
——澳大利亚联邦警署文化参赞
精彩瞬间
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| 中欧国际工商学院DBA项目 《数字化人才与组织发展选修课》 |
中欧国际工商学院案例中心沙盘 《价值决策：游戏沙盘》 |
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| 大众集团中国学院 《AIGC办公提效》 |
中欧国际工商学院敏捷创新选修课 《数字化人才与企业发展转型》 |
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| 中欧EMBA实景教学基地 《敏捷创新企业实景游学课程》 |
全球服务设计大赛 《Service Jam决赛小组辅导》 |
《跨文化沟通与跨文化团队管理精要》
主讲：梁展红老师
课程背景
针对中国企业海外建厂、并购运营过程中面临的跨文化沟通难题，如与当地政府沟通、海外团队建设与文化融合等，因区域文化差异显著，特开设本课程以支持业务顺利推进。
- 文化差异认知基础：涵盖核心维度、潜在风险及典型挑战案例。
- 南欧国家文化解析：西班牙、葡萄牙的社会、商业文化、政策差异及实际场景讨论。
- 东南亚国家文化解析：马来西亚、越南、泰国的文化特征与管理差异。
- 北非国家文化解析（埃及）：社会、商业文化与政策对比。
- 跨文化融合技巧：工厂并购后的文化整合方法、冲突解决策略与成功案例分享。
课程收益
- 掌握目标国家社会、商业文化及政策细节，理解与中国差异。
- 运用文化知识解决海外沟通、团队建设与融合问题。
- 通过案例演练提升跨文化合作实战能力。
- 个人层面：提升海外业务问题解决能力与跨文化管理技能。
- 企业层面：保障订单获取、团队建设与文化融合顺利开展。
课程大纲
| 时间 | 内容安排 | 授课形式 |
| 09:00-09:05 | 课程导入：背景、目标与安排 | 互动讲授 |
| 09:05-10:00 |
知己：中国文化解析 • 文化定义与南北差异案例 • 中国价值观演变 知彼：外派国文化特征 • 语言思维模式 • 商务着装、饮食礼仪、饮酒文化 • 节假日与工作习惯 |
互动讲授、案例讨论、多媒体视频 |
| 10:00-10:30 |
多元文化共融 • 文化差异对工作的影响 • 案例：外派专家预期偏差根源分析 跨文化敏感度培养 • 多元文化棱镜与潜意识偏见 • 负面反馈方式的文化适配性 • DMIS跨文化敏感度模型 |
互动讲授、案例讨论 |
| 10:30-10:45 | 休息 | |
| 10:45-12:00 |
语言与文化关系 • 沟通礼貌与有效性差异 • 人际关系、时间观念与空间距离 跨文化沟通差异 • 倾听文化强弱排序 • 对话性与权力差距分析 • 实际案例：“为何优秀员工离职？” |
互动讲授、案例讨论、跨文化自测 |
| 12:00-13:00 | 午餐 | |
| 13:00-13:45 |
南欧与北非工作场景导入 • 南北欧工程师工作节奏冲突 • 埃及员工管理不服从问题 • 跨文化团队主要障碍回顾 |
场景判断、互动讲授、案例学习 |
| 13:45-14:45 |
跨文化团队管理理论与应用 • 团队类型与特征 • 多文化团队与绩效关系 • 影响与说服策略 |
互动讲授 |
| 14:45-15:00 | 休息 | |
| 15:00-15:45 |
东南亚工作场景进阶 • 越澳能源项目决策冲突 • 泰国劳工文化输出问题 • 东南亚与中国的价值观与管理差异 |
场景判断、互动讲授、案例学习 |
| 15:45-16:30 |
跨国合作核心挑战应对策略 • 并购后管理融合：联想并购IBM案例 • 跨文化冲突管理黄金框架 • 北非工厂冲突预防机制 • 南欧劳资文化创新 • 宗教与社会规范的本地化平衡 |
互动讲授、案例学习、案例讨论 |
| 16:30-17:00 |
外派经理旅程 • 外派准备程度自测 • 外派心理周期解析 • 应对文化震荡建议 |
互动讲授、自测练习 |
《场景创新：AI产品设计思维与实践》
主讲：梁展红老师
课程背景
在产品同质化背景下，精准锚定用户场景是AI产品的核心价值所在。脱离具体场景的AI仅为空洞技术，无法转化为用户买单的解决方案。客户需要的不是AI本身，而是其在特定场景中解决问题的能力。本课程聚焦“场景挖掘”这一关键环节，帮助学员设计真正被市场接受的AI产品。
课程对象
面向基层至中层管理人员、技术开发人员、产品经理及相关职能从业者。
课程方式
采用案例拆解、小组研讨与实战演练相结合的方式，通过用户旅程与场景设计工作坊，实现理论与实践融合，适配跨背景学员学习需求。
部分案例展示
- 小米智能家居：扫地机器人、母婴监护摄像头
- Meta视障人群智能眼镜
- 瑞幸咖啡AI Pay
- 作业帮AI作业批改与辅导
课程结构
| 时间 | 模块 | 内容要点 | 教学方式 | 角色分工 |
| 5min | 开场导入 | AI时代背景 + 课程目标 | 讲授 + 提问 | 讲师输出 + 学员反馈 |
| 30min | 第一模块：AI产品与其他产品的区别 | AI产品特征、分类、伪智能陷阱、产品经理角色变革 | 图解 + 案例对比 + 小组讨论 | 讲师主导 + 学员参与 |
| 30min | 第二模块：AI产品设计常见思维 | 从市场与业务策略出发定位产品核心 | 案例拆解 + 小组讨论 + 分享 | 讲师引导 + 学员共创 |
| 95min | 第三模块：AI产品设计思维挖掘 | 场景挖掘 + 数据成熟度 + 技术成熟度评估 | 实战案例 + 互动问答 | 讲师输出 + 学员提问 |
| 5min | 总结与行动建议 | 升维地图 + 成长路径 | 回顾 + 工具发放 + 总结 | 讲师总结 |
课程大纲
（一）开场导入：AI如何重塑产品逻辑（5分钟）
1. 重新认识AI：产品视角的核心定义
- AI的产品本质
- 产品设计中的AI要素
- AI对产品的双重影响
- 当前AI产品设计趋势
2. 课程目标
- 理解AI技术（数据+算法）如何重构2C产品设计逻辑与价值链。
- 掌握“数据驱动、场景深耕、生态协同、安全合规”四大AI设计思维的应用方法。
- 获得从需求挖掘到落地商用的AI场景挖掘工具包。
3. 互动提问（跨行业适配）
- “你接触过的最‘聪明’或‘智障’的AI产品是什么？原因何在？”
- “结合你所在行业，AI最可能在哪一环节优化现有产品？”
（二）第一模块：什么是AI产品？AI产品经理的角色变革（30分钟）
1. 定义AI产品：从“功能工具”到“智能伙伴”
- AI产品的核心特征
- AI产品分类：基栈型、AI+行业、AI+消费市场、软件型、软硬结合型
- “伪智能”陷阱：仅预设规则自动化，缺乏数据迭代能力
2. AI产品与传统产品的四大区别（跨行业对比）
- 决策逻辑：数据模型驱动 vs 规则设定（案例：作业帮）
- 用户交互：动态响应 vs 静态界面（案例：小米母婴摄像机）
- 迭代方式：持续学习 vs 版本更新（案例：Meta视障眼镜）
- 价值闭环：行为反馈驱动优化 vs 功能完善（案例：瑞幸AI Pay）
3. AI时代产品经理的角色变革
- 团队结构与协作新模式（案例：医疗异议处理AI机器人）
- AI产品基础架构（案例：AI+教育）
- 角色转变：
• 从“功能定义者”到“数据产品设计师”
• 从“体验优化者”到“算法策略制定者”
• 从“项目管理者”到“跨域协同者”
4. 小组讨论：我的“AI产品升级方向”
- 任务：结合行业选择一款产品，提出AI升级方向（决策逻辑/交互/迭代）
- 分享规则：每组代表阐述，讲师点评数据可行性与技术适配性
（三）第二模块：AI产品的五大设计核心思维（30分钟）
1. 五大核心思维：跨行业通用准则
- 数据驱动思维：AI的“燃料”管理
- 场景深耕思维：拒绝万能AI，聚焦精准解决
- 生态协同思维：构建AI“价值网络”
- 合规安全思维：建立用户信任基石
2. 学员共创：我的“AI思维落地方案”
- 任务：选择一种思维，为负责产品设计具体AI优化方案（明确场景/数据/动作）
- 工具支持：提供“AI思维落地表”（含思维类型、目标场景、核心数据、算法需求、落地动作、风险控制）
（四）第三模块：AI产品设计的落地实践——从挖掘到商用（95分钟）
1. 第一步：场景挖掘——从“用户痛点”到“AI可解场景”
- 方法：用户旅程拆解法——放大场景痛点
- 互动练习：现场挖掘高价值AI场景
2. 第二步：数据成熟度挖掘——AI落地的地基工程
- 数据“三问”：通用型质量评估框架
- 数据获取三大路径（跨行业适用）
- 案例警示：数据问题导致AI失败
- 互动练习：评估AI应用场景的数据成熟度并制定方案
3. 第三步：技术成熟度挖掘——可行性筛选（35分钟）
- 2C常用AI技术适配表：NLP、计算机视觉（CV）、推荐算法、强化学习
- 技术落地梯度策略：避免盲目使用大模型，评估必要性
- 互动问答：破解“技术不成熟”“成本过高”“场景不匹配”两难问题
- 互动练习：完成技术可行性方案设计
4. 第四步：AI场景排序“四象限法”——高价值场景筛选器
- 四象限维度定义
- 应用示例
- 补充原则：避免“AI过度解决”
- 互动问答：延续技术落地两难问题探讨
- 互动练习：完成高价值场景筛选
（五）总结与行动建议（5分钟）
- 核心回顾：AI产品设计“通用闭环”
- 思维层：数据驱动 → 场景深耕 → 生态协同 → 合规安全（跨行业通用）
- 落地层：场景挖掘（用户旅程）→ 数据评估 → 技术适配（梯度策略）→ 商用迭代（MVP验证）