现有团队的定位与公司的需要脱节？团队积累的技能和经验，并不符合公司的需求方向？某些部门和团队的工作变成“过家家”，员工很忙，部门空转，但实际上并没有创造很大价值？…… VUCA时代，企业经营管理需要更为务实有效率，围绕客户需求敏捷反应、创造价值。面对这类挑战，华东理工大学教授、赋能管理与企业学习专家高松反思传统培训，全新著作《赋能业务》，揭秘了未来企业学习的全新理念与方法论——赋能业务。 在《赋能业务》中，作者详述了赋能业务的全景图、学习体系、6大升维、7大应用场景、学习3支柱；用亲自操盘的实战案例，着重解析了构建赋能业务方法金三角——赋能于人、赋能客户、赋能组织；贴心给出了赋能业务项目实战中的关键点，如项目设计的ICIDE模型、评估赋能业务成效的方法等……帮我们更加深入地理解并掌握赋能业务，进而为企业带来长久动能和业绩成效。

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随着互联网“下半场”的到来，企业经营思路发生了重大转变，由野蛮式增长逐步向精细化运营过渡，数据成为了各大企业制胜的法宝。与之对应的是，传统的以用户体验、产品功能为主要工作内容的产品经理市场饱和度越来越高，求职竞争越来越激烈，而壁垒却越来越弱，用数据赋能业务的产品经理则在招聘市场上供不应求，策略产品经理就是其中之一。 《策略产品经理：数据赋能业务》主要从职业发展、技能体系、工作过程以及方法论沉淀等角度来生成策略产品经理的画像，旨在帮助有志成为一名策略产品经理的人士了解策略产品经理需要具备的基本素质与能力、他们是如何工作的，以及成为一名策略产品经理的学习路径。 本书适合计划成为一名策略产品经理的在校生学习，也可以为想转型为策略产品经理的职场人士提供参考。另外，也很欢迎现阶段正在从事策略产品经理工作的同行阅读本书、一起交流。

清华大学经管学院教授陈劲和华为公司原知名知识官作序推荐，17位国内一线知识管理专家联合推荐，知识管理从业者需要具备的工具书 【内容简介】 对于很多知识密集型企业而言，做好知识管理是发展壮大的基础。中国企业虽然越来越清晰地认识到知识管理的战略地位，但对于如何将其与业务结合起来，在竞争愈加激烈的时代建立起自己独特的优势，仍缺少有效的操作指导。本书作者尼克·米尔顿曾在两年时间内，带领英国石油公司成为知识管理界的 标杆企业，他和另一位知识管理专家帕特里克·拉姆一道，手把手教你顺利完成知识管理框架的建立及实施，帮助你通过组织知识来为业务绩效赋能。本书适合有志把握未来的知识工作者、企业人力资源负责人、企业管理者阅读。 【名人推荐】 一本优秀的知识管理著作，无论对知识管理的教学与研究，还是对实施知识管理的实践，都具有很高的学习与参考价值。 — 陈　劲　　教育部长江...(展开全部)

《赋能式培训》是一本培训师拿来即用的教学活动工具书。 《赋能式培训》总结出培训课堂上学员的四大需求，即开启输入（I）、赋能转化（C）、输出成果（O）、实施计划（P）。在分析培训师满足这四大需求难点的基础上，谢冬提出了“ICOP摩卡”的概念，围绕这一概念，结合引导技术、教练技术、团队共创、行动学习、领导力、脑科学等多种赋能方法，给出了导入型、共创型、输出型、落地型四大类共50种教学活动。 每种摩卡教学活动，都以问题为线索，为读者还原一个真实的应用场景，并提供使用步骤，说明注意事项。在每种摩卡教学活动的收尾部分，谢冬作为践行者拆解了背后的支持理论和底层逻辑，使读者知其然并知其所以然。每章的“本章回顾与应用启示”，都会启发读者连接应用场景，让培训有趣、有料、有效的同时，为绩效赋能。

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团队无处不在，不管是企业、工厂、学校、医院、政府。而团队领导者经常面临着一些挑战，比如，如何处理人际关系；如何面对不同团队中的不同角色；如何指导和培养团队成员等等。那么，我们如何才能打造一支成功的团队？领导者又能做些什么来确保团队有效协作并致力于正确的目标？

《脑力赋能》是一本根据我们对超级大脑的理解与研判来进行高效工作的指南。这本书探讨的是高效的6大关键领域:从大脑开始,探索高效的起点;帮助大脑释放能量，为高效提供保障;启发创造力，实现高效升级;运用大脑记忆力，揭示高效的秘诀;提供大脑冥想，找回最佳高效状态;释放大脑潜力,不断挖掘高效。

全面揭开AI时代生存与发展的十大原则，带你完成从“AI恐慌”到“驾驭AI”的认知升级，让AI成为赋能个体与社会的超能杠杆，变革工作、教育、生活与社会！ 对于所有对AI时代感到迷茫、焦虑的人来说，这是一份清醒指南；对于想要在AI时代蓬勃发展的个体来说，这是一本赋能说明。 写给职场人、创业者、教育工作者、决策者……助力多层面提升生产力与创造力。“貌似很科技，其实很人文，很历史，应该被更多人读到”，清华大学经济管理学院杨斌教授力荐。除了对AI未来的构想，这本书中还有对诸多技术的历史发展进程的回溯，还有对技术人文主义的阐释和重申。在霍夫曼看来，对未来的构想要建立在对技术历史的深刻洞察之上，只有坚持以人为本的AI发展原则，我们才能实现理想的AI未来。