为什么有的下属有工作意愿但工作效果不好而有的下属有能力却不愿干？
哪些因素能够影响领导者的工作效果？
领导者的哪些行为才能够获得下属的追随和拥护？
早期对领导权变理论作出理论性评价的心理学家费德勒提出：有效的领导行为，依赖于领导者与被领导者相互影响的方式及情境给予领导者的控制和影响程度的一致性。著 名管理学家肯尼思·布兰查德说：“没有最 好的领导形态，只有最适当的领导形态”。
下属的工作表现取决于对待工作的态度和能力状况，受限于工作和心理的成熟程度。如同每个人都有自身的个性一样，每个管理者也都有自己业已习惯的风格与方式，但是领导的过程和情景不是一成不变的，不同的下属有不同的行为习惯和利益诉求，同一个下属在不同的环境下也会有不同行为表现，为此，者必须能够因时因地识别下属的工作状态，采取适应的领导方式，才能有效的领导下属，完成组织目标和任务。有效的领导方式，应同下属员工的成熟程度相适应，在下属员工渐趋成熟时，领导者依据下属的成熟水平选择正确的领导风格取得成功。
在数字化时代，领导者如何借助AI技术精准识别团队状态、动态调整领导策略？如何通过数据驱动提升领导效能？
本课程以情境领导理论为核心，结合AI技术在团队管理中的应用，帮助领导者掌握“因人、因时、因地”的动态领导能力。通过AI工具增强对下属状态的识别、领导情景的匹配度分析，以及领导行为的科学优化，助力学员在复杂管理场景中实现高效领导。
课程收益：
● AI增强情境领导认知：理解AI如何赋能领导力，掌握情境领导模型与AI工具的结合逻辑。
● 精准识别团队状态：学习运用AI工具快速评估下属能力与意愿，定位领导情景。
● 数据驱动领导决策：通过AI生成的团队动态报告与匹配度测评，制定科学的领导策略。
● 领导效能持续优化：利用AI实时反馈机制，动态调整领导行为，提升团队稳定性与绩效。
课程方式：
1. 知识讲授+AI工具演示：讲解AI底层逻辑与操作流程。
2. 情景模拟：进行动态决策演练。
3. 数据共创：AI分析生成报告并制定策略。
课程模型：
课程特色：
● AI工具实操：嵌入“领导权力AI自评系统”“团队稳定度预测模型”AI测评、数据分析工具。
● 动态情景模拟：通过AI模拟场景演练，实践不同领导策略的适配与效果。
● 数据化反馈：基于AI 个性化报告，精准定位领导力短板并提供改进建议。
第一讲：AI赋能情境领导力——从经验驱动到数据驱动
一、领导力意义——领导力是影响力
二、权变领导力涵义——领导是一个动态过程
1. 领导成效构成
公式：领导成效=f(领导者，被领导者，环境)
2. 领导过程形成——领导者与被领导者的互动过程
3. 领导关系建立——有效部属培育
4. 领导特质修炼——关键领导行为
三、AI如何增强领导效能——领导力本质与AI的融合逻辑
测评：领导权力AI自评测评
1）测评工具：通过AI问卷分析职位权力与非职位权力的使用效果。
2）结果解读：生成“权力运用雷达图”，定位优势与改进点
研讨：结合领导力评估结果，研讨领导力自我诊断与分析。
1）部属为什么敬佩你
2）你的领导优势是什么
第二讲：AI精准识别领导情景——数据驱动的“识人识己”
一、觉察自我领导风格——识别自我
1. 领导风格意义
1）关系行为—关注工作
2）任务行为—关注做工作的人
3）自我风格觉察——你更关注什么
2. 典型领导行为模型
测评：LPC量表领导风格诊断
二、AI辅助下属状态分析
工具：能力-意愿四象限模型的AI量化工具
1. 下属工作状态识别
1）高意愿低能力——是想干还是敢干
2）低能力低意愿——是不会干还是不愿干
3）高能力低意愿——是不愿干还是没信心干
4）高能力高意愿——既会干又愿干
2. AI如何判断“不会干还是不愿干”。
三、权变式领导策略——情境领导模型
1. 什么样的下属要指挥着干——领导者主导的：指挥式领导
2. 什么样的下属要教导着干——参与部属工作的：教练式领导
3. 什么样的下属要鼓励着干——以部属为主导的：支持式领导
4. 什么样的下属要放手让他干——以部属为主体的：授权式领导
第三讲：AI驱动的权变式领导策略——从决策到执行
一、领导风格与情景匹配度测评
工具：AI情景匹配系统
练习：利用AI报告修正领导策略
二、团队稳定度预测模型
1. 基于AI的离职风险预警、协作效率分析。
研讨：如何通过AI预警提前干预团队波动。
三、情境领导模型应用——部属培育与教导
1. 部属工作表现的动态化——部属工作准备度确认
2. 对部属个体成长的培育与教导
3. 对部属群体成长的整体规划
第四讲：AI时代的领导力修炼——从技能到素养
一、领导特质修炼
1. 领导特质涵义
2. 领导特质形成
3. 理想领导特质培育
二、领导行为修炼
1. 领导力三维度建设
2. AI增强型领导特质
1）数据敏感性：从经验直觉转向数据洞察。
2）敏捷决策：基于AI预测的快速响应能力。
3. AI伦理与领导责任
1）数据隐私边界：AI工具使用的合规性。
2）人机协同原则：AI辅助决策与人性化领导的平衡。
4. 领导力持续进化计划
工具：AI个人发展IDP（智能生成学习路径与行动建议）
课程交付成果：学员个人AI领导力诊断报告（含权力运用、情景匹配度、团队稳定度分析）。
