工作坊不是产品演示
如果工作坊只是让大家看看 AI 有多厉害，结束后团队仍然不知道从哪里开始。
真正的工作坊是共创：让团队带着自己的业务问题来，结束时带走可验证的方案。
会前收集真实问题
让每个参会者提前提交一个「最想用 AI 解决的业务问题」，工作坊按真实问题分组，而不是按课程章节走。
真实问题让讨论有边界，也让产出可以直接落地。
- 问题清单：会前收集，按业务场景分组
- 目标设定：每个小组写下要验证的假设
- 素材准备：带上真实数据、流程、文档
用「四问」梳理每个想法
为谁解决什么问题？现在怎么做？AI 在哪一步带来改变？最小验证是什么？四问能过滤掉「为了 AI 而 AI」的项目。
每个小组结束时要产出：一句话假设 + 最小验证方案 + 需要的数据和资源。
会后 30 天内跟进
工作坊的价值在会后：30 天内完成一个小验证，90 天内决定是否规模化。没有跟进，工作坊只是团建。
一次成功的 AI 工作坊，是团队转型的第一块踏脚石。
工作坊的三种失败
第一种是纯演示，大家看完很兴奋但没有产出；第二种是讨论太散，每个组都在聊概念，没有落到具体业务；第三种是会后没有跟进，方案停留在白板上。
避免失败的关键在会前：准备真实问题、限定产出格式、指定会后负责人。
工作坊后的跟进模板
会后 48 小时内发一份跟进文档：每个小组的一句话假设、验证方案、负责人、时间节点。文档越短越好，一页以内。
两周后做第一次回访：假设验证得怎么样、卡在哪、需要什么支持。回访不是催进度，而是帮助团队把想法推下去。
跟进模板固定下来，工作坊的产出才不会散落在白板照片里。
工作坊的规模
一次工作坊 8-15 人最合适：人太少缺少讨论张力，人太多每个组都聊不深。按业务问题分组，每组 3-5 人。
半天到一天为宜，时间太长产出效率下降，时间太短来不及形成方案。
规模和时间都服务于一个目标：让每个组结束时都能带走可验证的方案。