2026 年员工 AI Day：活动方案与实操工作坊

解析企业 AI Day：如何收集实际工作案例、按水平划分参与者、开展安全实操，并在活动后延续最佳想法。

员工 AI Day 是企业内部的人工智能实践日。员工在自己的部门任务中使用经批准的工具。到当天结束时，公司会留下任务卡片、负责人和检查规则；仅靠几场通用讲座远远不够。

我们在 Aventura 从实际工作背景开始准备。人力资源与培训团队负责受众，数字化转型团队负责案例与工具，信息安全与法务负责数据处理的边界。然后，我们将内容、舞台、实操工作坊、演示区和技术方案整合成一个脚本。

公司为什么需要专门的 AI Day？

当员工已经开始尝试人工智能工具，但行动各自为战时，就需要 AI Day。有些人不知道从何开始。另一些人会把多余数据上传到服务中，或者盲目相信第一个回答。专门安排一天可以统一基本术语和规则，展示允许使用的边界，并将兴趣转化为若干可验证的实际工作任务。

这一天有三项任务：说明技术的能力和限制，在获准使用的材料上练习操作方法，并筛选出可进一步验证的举措。

AI Day 不能替代企业政策、信息安全培训或长期的技能发展项目。. 它提供统一的开端，并帮助人们看清炫目的演示与有用的场景之间的区别。. Для сложной компании мы строим его по логике 正确选择商务活动的形式是您活动成功的关键。: цель, аудитория, владельцы содержания, 参与者路线 и зафиксированный итог.

Ближайший формат на сайте - 网站上最接近的格式——. 区别在于，AI Day 需要为数据、回答核验、作者归属和人工监督建立单独的框架。

活动成果：案例、技能与解决方案

活动之后，每个选定的场景都应产生下一步。参与者能够选择获准使用的工具、撰写提示、核验回答，并判断任务何时需要专家。部门会得到一张任务卡片，包含负责人和效益标准。公司会得到一份问题清单，需要通过政策、培训或试点项目来解决。

我们并不以“用人工智能激励所有人”为目标。情绪有助于吸引注意力，但很难在下一个工作日加以利用。可观察的结果则更具体：

• . 区别在于 AI Day 需要为数据、答案验证、作者身份和人工控制设立单独的框架。
• 员工区分公开、内部和机密数据；
• 知道公司允许哪些服务用于工作任务；
• 检查事实、计算、链接和答案的限制；
• 能够在选择工具之前描述任务；
• 确定预期结果和验证方法；

NIST 人工智能风险管理框架（NIST AI RMF）提出四项功能：Govern、Map、Measure 和 Manage。对于当天的议程，我们将它们转化为四个问题：谁制定规则、在哪里应用系统、如何核验结果，以及谁决定后续使用。

我们不做公开的参与者排名，而是评估任务卡片的质量和核验的清晰度。经验丰富的用户可能不了解流程限制，而新手却可能很了解实际工作任务本身。

如何在活动前收集实际工作案例？

在制定议程之前，我们会向各部门收集简短的任务卡片。表格中需描述高成本的操作、所需数据、可接受的结果，以及负责核验回答的人。初步筛选后，专家会选择路径：公开演示、受保护环境，或拒绝并书面说明原因。

案例工作卡片包含：

1. 将有前景的案例移交给流程负责人。
2. 上下文和流程负责人。
3. 员工今天的具体行动。
4. 输入数据及其访问级别。
5. 期望的结果，但不承诺自动化。
6. Ошибку, которая нанесет заметный вред.
7. 会造成明显危害的错误。
8. 允许用于实践的环境。

对于主舞台，我们会选择多个职能都能理解的案例。实验室则适合单个部门的细分任务。例如，公开研讨可以在合成数据上展示文档结构，而使用真实材料的封闭试点稍后会在经批准的环境中进行。

我们还会单独检查该任务是否重复了已有项目. 单独检查该任务是否重复了现有项目。 помогает сравнить зрелые инициативы, а AI Day сначала выравнивает базовые навыки и правила. 这些形式可以衔接：来自 AI Day 的优质卡片经过核验后会进入演示日。

为期一天的 AI Day 活动方案

单日方案从通用规则过渡到独立实践。上午，参与者获得统一背景，并观看真实任务的拆解。随后他们按路径分组，在小组中工作，并带着解决方案卡片返回。收尾环节用于筛选下一步行动，而不是比拼精美的演示。

示例方案会根据职能、班次、城市和工具访问权限进行调整：

讲座只占当天有限的一部分。即使是优秀的专家，也无法为同一批听众提供同样有用的深度。实践从简单任务开始，然后参与者选择加难方向：上下文精确性、来源核查、多方案处理，或设计人工监督。

试点项目与问题清单 适合大型受众的机制: общая сцена задает рамку, а параллельные комнаты дают глубину. Переходы, вместимость и время доступа к оборудованию нужно считать так же внимательно, как содержание.

面向不同准备水平的三条路线

Единый практикум почти всегда делит зал на тех, кому скучно, и тех, кому сложно. Мы предлагаем три маршрута: базовый для тех, кто впервые решает рабочую задачу с ИИ, прикладной для регулярного пользователя и проектный для владельцев процессов. У всех маршрутов общие правила безопасности и проверки, но задания, темп и ожидаемый результат отличаются.

表格。针对不同准备水平的三种路线 выбирает сам участник или руководитель группы до события. Переход между потоками должен оставаться возможным. Если базовая группа идет быстрее, фасилитатор дает дополнительный пример. Если проектный поток упирается в вопрос права или безопасности, эксперт фиксирует его и не придумывает ответ на сцене.

GOV.UK в руководстве по развитию навыков ИИ для работодателей связывает обучение с реальными задачами роли и советует показывать, когда инструмент применять нельзя. Там же описан модульный подход и разные способы участия. Для AI Day эта логика полезнее общего мастер-класса на всю компанию.

如何举办不泄露数据的实操工作坊？

Безопасный практикум строится на заранее разрешенной среде и подготовленных материалах. Участник не должен решать на месте, можно ли загружать договор, клиентскую базу, кадровый документ или внутренний отчет. Организаторы до события согласуют сервисы, учетные записи, наборы данных, правила записи экрана и порядок обращения к специалисту.

Мы делим материалы на четыре уровня:

1. 已经合法公开的开放数据。
2. 专为练习创建的合成示例。
3. 经数据所有者核验后的匿名化训练集。
4. 真实工作数据仅限在经批准的安全边界内使用，不用于大规模实训。

Федеральный закон N 152-ФЗ связывает обработку персональных данных с конкретными и заранее определенными целями. Состав данных должен соответствовать этим целям. AI Day 本身并不会为收集员工或客户的额外信息创造单独依据. 对于注册表单、诊断表单和任务卡片，需要按处理目的分别确定访问权限和保存期限。

OWASP GenAI Security Project 描述了大语言模型应用的各类风险，包括将恶意指令注入请求（prompt injection）和泄露敏感信息。在活动上，我们不把这份材料变成面向所有人的技术讲座。只需展示实际工作场景：文件中的可疑指令、请求受限数据、没有来源却看似可信的回答，以及未经核验就尝试使用结果。

NIST 建议记录应用背景、限制、反馈以及风险管理行动。因此，每个实验室都会收到一份简单记录模板：输入了什么、得到了什么、如何验证、还有哪些未知，以及谁负责下一步。

邻近文章： дне кибербезопасности для сотрудников 有助于区分一般活动实践与强制性信息安全规则。政策由流程所有者批准。组织团队在参与者路径中将其变得清晰易懂。

团队角色与演讲嘉宾准备

在最终方案确定前，我们为当天的目标、培训、安全、法律和生产指定负责人。负责人定义 AI Day 的意义。专家负责各自领域的规则，而主持人把讨论控制在可验证任务的范围内。组织团队将议程与场地、注册、设备、权限和备用方案衔接起来。

我们在最终方案确定前分配角色：

• 客户确认活动的目标、受众和成果；
• 员工学习与发展团队（L&D）或HR收集参与者画像和学习路径；
• 数字化转型管理案例漏斗；
• 信息安全部门协调工具和数据；
• 法务检查适用的限制和表述；
• 流程所有者准备工作任务；
• 演讲者和引导师接受编辑培训；
• 主持人管理提问、时间和承诺边界；
• 技术团队准备账户、网络、屏幕和备份；
• 协调员协助各流程并记录问题。

给演讲者一个问题、几个要点和一个明确的结尾。演示会用与现场相同的账号权限和数据来排练。如果服务不可用，主持人有已批准场景的录像、关键步骤截图，以及一个无需联网即可让小组拆解的任务。

演示区与各部门实验室

在演示区，各部门展示实际工作场景，并当场说明如何验证结果。每个展台都有任务、获准使用的数据、方法作者、验证方式和已知限制。参观者应在几分钟内明白该场景对谁有用，以及在他所在部门验证需要什么。

合适的实践站点：

• 处理长篇公开文档并检查链接；
• 准备多种消息结构方案；
• 按既定标准对合成请求进行分类；
• 在训练集中查找矛盾；
• 创建指令草稿并进行强制性专家审核；
• 分析错误答案并还原核查链条。

大师课程 и практические станции 需要为引导者制定相同的说明。我们会写明进入、操作、预期结果、限制以及帮助参与者的方式。站点不应将工作数据收集到主持人的个人账户中，也不应在没有商定依据的情况下保存历史记录。

部门之间的交流围绕任务展开。参与者标记自己想讨论的建议，并获得负责人的联系方式。在共享看板上，每条建议都标有状态：想法、需要验证、可进入原型，或因故停止。

如何检查场地与设备？

在员工 AI Day 之前，我们会完整走一遍参与者从收到邀请到提交任务卡的流程。先检查账户、访问权限和网络，再检查设备、导航和房间之间的通信。最后，团队会演练故障时的备用方案，让主持人清楚行动顺序，无需临场发挥。

演练检查清单：

1. 在手机上打开邀请函和活动议程。
2. 使用参与者的测试账户登录。
3. 检查是否仅能访问已获准的服务。
4. 使用培训数据启动每个练习。
5. 模拟网络故障和某个工具不可用的情况。
6. 在不包含个人信息的情况下，将请求和回答显示在屏幕上。
7. 从会场和远程流发送问题。
8. 检查字幕、对比度、导航以及暂停功能。
9. 与真实小组一起完成房间之间的切换。
10. 检查活动后的卡片收集和访问权限。

远程员工需要独立的数字房间，而不是会场尽头的一台摄像机。W3C 在无障碍远程会议指南草案中，将平台、材料、声音、视频和参与视为一个整体系统。如果现场以小组形式开展活动，远程参与者也会得到同等任务和自己的引导者。

对于分布式受众，可以利用 混合式和在线活动的经验。技术直播主持人负责监控访问和问题，而主主持人则负责舞台工作。

AI Day 之后的指标与后续推进

项目覆盖率和评估只能反映参与者的印象。要验证实际应用情况，还需要关于已完成的实践、任务卡质量、已解决问题以及试点项目决策的数据。这些指标有助于判断普遍兴趣是否转化为安全行动，以及流程负责人是否获得了用于下一次决策的材料。

我们将指标按层级划分：

活动结束后，参与者立即会收到一份备忘录，其中包含允许使用的工具、提问渠道及其路线材料。团队在负责人审核后发布常见问题解答。在约定期限后，案例负责人会回到卡片并更新状态。

UNESCO将负责任地采用AI的制度能力与技能、保障措施、领导力以及克服数据与基础设施障碍联系起来。ILO则以批判性思维、创造力、伦理以及人与AI协作来补充这一图景。因此，活动后的良好延续应评估解决方案质量、责任担当及对人们工作的影响，而不仅仅是服务的新功能。

如果最佳创意需要深度联合开发，可以将其转化为 企业黑客松。AI Day 提供统一的任务描述规则和初步筛选。黑客松则需要在稍后阶段进行，此时试点项目的任务、团队、数据和标准已经确定。

需求简报与预算

在计算预算之前，客户和组织方需就初始条件达成一致。我们在简报中记录目标与受众构成。随后是准备水平、允许使用的工具、数据访问规则、专家以及预期成果。没有这一框架，预算只会比较屏幕和主持人的数量，而不会比较实践质量。

启动时需要回答：

• 谁是委托方，谁对案例做出决定；
• 涉及哪些角色和城市；
• 员工已经在使用什么；
• 允许使用哪些服务和账户；
• 练习中允许使用哪些数据；
• 谁负责批准安全、法律和内容；
• 是否需要并行路线和混合模式；
• 需要多少实验室和引导师；
• 案例卡片如何收集；
• 活动结束后它们会如何处理。

在预算中，我们单独列出概念、脚本、演讲者编辑和任务开发。在制作板块中，计算场地和舞台设备。另一个板块包括网络、人员、布置、注册和备用。可变行项目取决于流程数、站点数、城市数和参与者人数。

如果公司需要一个有可衡量工作成果的实践日，我们 Aventura 可以将内容、路线和制作整合为一个项目。 Запросите смету через форму，以讨论各部门任务、数据规则和参与形式。

来源

• NIST: AI Risk Management Framework
• UNESCO: AI for the Public Sector
• GOV.UK: What works for AI upskilling - employer guide
• International Labour Organization: Core skills in the age of artificial intelligence
• 152-ФЗ, статья 5: принципы обработки персональных данных
• 152-ФЗ, статья 6: условия обработки персональных данных

• OWASP GenAI Security Project: LLM Top 10
• W3C: Accessibility of Remote Meetings