当大语言模型深度融入学习与科研，案例分析能否突破传统边界，实现效率与洞察的双重飞跃？这一命题正在华东师范大学经济与管理学院的专业硕士培养过程中得到积极探索与回应。
案例分析有效衔接课堂与实践，不仅能锻炼团队协作与职业判断力，而且助力学生将理论与实务相结合，提升诊断问题、决策与执行能力，是专业硕士培养中的关键环节。2026年5月24日，经济与管理学院在普陀校区小教楼成功举办“One Day Case——AI赋能案例分析”专题活动。本次活动以“让AI Agent成为你的‘超级外脑’”为主题，吸引了近30名经管学院专硕学生参与，覆盖工商管理、旅游管理、金融等多个专业、不同年级，通过高强度、限时实战的演练方式，系统探索人机协同的智能工作流。
一、AI工具深度融入商业案例实战，探索人机协同的培养新路径
“One Day Case”AI赋能案例分析，以实战驱动为牵引，以人机协同为内核，探索人才培养创新的可行路径。活动摒弃传统案例教学的研讨模式，通过“高强度、限时”的封闭实战环境，模拟真实场景下的紧迫感，倒逼参与者突破思维惯性、激发潜能。在此基础上，活动将AI深度嵌入案例分析全流程，视其为协同共创的“智能伙伴”，致力于在人类洞察与AI算力之间寻找最优分工与互补，真正实现“人机共智、双向增强”。
与传统的案例分析不同，本次活动不仅关注分析结论本身，更关注学生如何驾驭AI、设计提示词、迭代思路并最终形成超越AI泛泛输出的行业洞察。活动强调真实场景下的时间压力与任务复杂度：在有限时间内，参赛团队需自选分析角度，调用合适的AI能力完成结构搭建、数据呈现、逻辑验证与美学表达。这不仅是一次技能的集中演练，更是一次关于未来工作方式的先行实验。
本次活动自5月16日发布启动公告，面向经济与管理学院学生及校友开放报名，支持个人参与或2-3人组队。根据报名材料综合筛选，最终确定近30名入围。活动设置案例分析一等奖、二等奖、三等奖及最佳AI应用奖等奖项，由专家评审从案例分析（逻辑与结构、分析洞察、PPT呈现质量）和AI应用深度（提示词设计、多角度切入、逻辑推演与迭代能力）两个维度进行综合评分。
二、当AI遇上“One Day Case”，学生如何在一天内完成高质量商业诊断？
为确保参赛团队能够在高强度、限时的实战环境中充分发挥人机协同效能，组织方在活动正式开始前进行了系统化的前置准备工作。
一方面，提前梳理并发布了AI工具推荐清单，涵盖WorkBuddy、ima、qclaw、node、flymd等多款当前主流的国产AI辅助工具，列明详细的下载安装说明及基础使用指引，帮助不同技术基础的学生提前完成环境配置，降低现场上手的门槛。
另一方面，为鼓励参赛学生提前做好工商管理理论方法的储备，建议学生提前查找并整理相关的经典理论框架、分析模型或行业方法论，并将这些资料以markdown文件格式导入ima知识库中备用。
通过这一前置准备，学生在正式拿到案例正文后，即可快速调用已构建的知识库，结合AI工具进行结构化的信息提取、逻辑推演与内容生成，从而将有限的实战时间更多地聚焦于洞察深化与方案创新，而非基础资料的搜集与整理。这一设计也充分体现了活动“让AI成为超级外脑”的核心理念，将前期准备系统化、知识资产结构化，为高强度实战中的高效人机协同奠定坚实基础。
活动当天上午，孙斌艺副教授作为案例分析导师进行开场致辞。他从经济史视角出发，深刻阐述了技术进步与人才培养的关系。他指出，从工业革命开始，每次重大技术进步都伴随着部分传统行业的消失和大量岗位的被替代，但历史也反复证明，技术进步在毁灭一些行业的同时也催生出更多新行业与新岗位。因此，不必对AI迅速发展带来的替代效应过度担忧。他强调，AI本质上是工具，是人的工作能力的延伸，而人是目的。MBA教育从来不提供现成的答案，而是提供思考问题的思维方式与方法。他期待参赛团队能够借助AI工具实现能力跃升，构建高效的“人机协同”工作流，真正让技术赋能管理实践。
随后，全体成员依次进行自我介绍，围绕专业背景、AI工具使用经验及参与期待展开交流。紧接着，王仁武老师带来“AI工具使用专题分享”。他从AI全景出发，系统梳理从模型到Harness架构的发展脉络，重点讲解prompt、rag及agent的核心逻辑，详细介绍workBuddy、ima知识库、qclaw等国产AI工具，并现场演示指导工具安装以及使用，为后续实战打下扎实基础。
分享结束后，约一万字的商业案例正文正式发放。案例围绕方太未来工厂的数字化精益转型展开，涉及智能制造、组织协同、员工创新等丰富议题。各团队随即进入紧张的案例拆解与方案设计阶段。
三、从8小时到更快决策，借助AI重塑案例分析效率
当天15时，作品路演环节正式拉开帷幕。各参赛团队依次登台，在每人5分钟的限时内，集中展示了借助AI工具完成的分析成果。本次路演特别强调两个维度的呈现：一是案例分析的逻辑深度与洞察质量，二是AI工具使用的系统性与创新性。
（一）在案例分析维度，各团队展现出鲜明的差异化视角
团队以“外压内需下的数智跃迁”为主线，构建“三轮驱动、四阶进化”框架，指出方太转型的本质是制造系统能力的重构；提出“双螺旋飞轮模型”，洞察到方太的核心竞争力在于将“软实力”制度化，一线微创新的价值总和可等同于工程师团队的大创新；以“人-AI共生”为角度，论证在最先进的工厂里最不可替代的是人，并从金融视角量化了组织创新对资本效率的价值；还有团队从旅游管理专业出发，提出“智造+智游”跨界范式，将未来工厂解读为工业旅游目的地，设计了从“制造”到“展演”的转化路径。各团队视角各异，但共同体现了从表层描述走向深层判断的分析能力跃升。
（二）在AI应用维度，各团队系统展示了从案例拆解到成果输出的完整人机协同路径
路径一：多角色视角切换与反驳测试
针对同一核心问题，分别让AI扮演战略顾问、精益生产专家、供应链分析师、竞品分析师、批评者五个角色独立作答，对比五份答案后寻找共识与分歧。在此基础上，团队进一步要求AI完成逻辑链推演，主动对自身结论进行“反驳测试”，找出推理中最薄弱的环节并加以修正。所有提示词均采用“角色+任务+约束+输出格式”的四段式结构，并明确禁止“加强管理”“提升意识”等无效表述。
路径二：多工具交叉验证与分阶段协作
五阶段协作流程：阶段一，将案例原文同步上传至DeepSeek、Tabbit、Monica三个工具，使用统一指令独立拆解，再交叉比对结果；阶段二，以综合结论为输入，与DeepSeek进行多轮对话打磨观点与逻辑结构；阶段三，分别用DeepSeek进行内容填充、Tabbit生成PPT框架建议；阶段四，将制作框架输入YouMind，调用“归藏PPT设计师Skill”生成完整视觉预览图；阶段五，将预览图逐页上传至Kimi，严格按照预览图的版式、配色、内容布局制作PPT文件。该路径的关键原则是：不依赖单一AI输出、人工判断始终主导、按任务性质分阶段选择最合适的工具。
路径三：IMA知识库前置与数据严格溯源
在赛前完成IMA知识库搭建，将工商管理经典理论以markdown格式导入，拿到案例正文后，首先要求AI“只提取原文明确提及的数据，逐条标注出处位置，不得自行估算或推断”，形成关键数据清单。在深度分析阶段，所有结论均标注数据来源（案例原文、公司年报、行业研报或“团队估算”），生成PPT后进一步进行二次核对，确保每一页的数据与核查结果一致。这一路径有效避免了AI常见的“自行生成数据”问题。
路径四：分层提示词设计与迭代优化
四层提示词结构：第一层为案例理解类提示词，让AI提取关键信息；第二层为分析深化类提示词，促使AI不再停留在事实复述；第三层为表达转化类提示词，将商业分析转化为可视化结构；第四层为成果说明类提示词，用于反思和总结。在每一轮迭代中提出明确的改进方向：从初稿的“停留在描述层面”，到要求AI“解释为什么有效”；从“缺乏学术理论基础”，到要求AI“引入学术界认可的管理理论和模型”；从“强调方太特殊性”，到要求AI“思考中小企业能学到什么”。
综合来看，各团队的AI应用呈现出三个共同特征：一是多工具、多角色交叉验证，避免单一AI输出的偏见与盲区；二是人工判断始终主导，AI负责信息处理与内容生成，所有关键决策均由人类完成；三是迭代而非一次性生成，通过多轮“生成—审核—反馈—修正”的闭环，逐步提升分析深度与质量。
孙斌艺副教授和王仁武老师分别从案例分析深度和AI应用质量两个维度，对每一组作品进行了逐一点评与现场打分。两位老师高度肯定了选手们在有限时间内展现出的技术驾驭能力与商业洞察力，特别指出：部分团队在“多角色视角切换”“反驳测试”“多工具交叉验证”“严格数据溯源”等方面的探索，已初步呈现出人机协同工作模式，而非简单的“让AI代写作业”。王仁武老师在点评中强调，本次路演中展示的提示词设计方法和迭代流程，本身就是一堂生动的“如何与AI协作”的实践课，其价值不亚于案例分析成果本身。
现场讨论热烈，不同团队之间也在路演间隙积极交流各自使用的工具组合、提示词策略与迭代心得，充分体现了“以赛代练、以练促学”的活动初衷。
“我AI案例”队徐子昂、孙瑜、孙林轩，“不喝奶茶队”汪可欣、李诗怡、张爱博，“MTAI”队郭怡、王鑫彭、田苏雯获得三等奖
“一帆风顺”队李心如、汪晓琳，“赛季末”队杨俏同学获得二等奖
“我不是AI”队周乐同学获得一等奖
“赛季末”队杨俏、“AI说的都队”司文、黄静婷获得“最佳AI应用奖”
下午17时，最终获奖团队名单正式揭晓。“我不是AI”队周乐同学获得一等奖，“一帆风顺”队李心如、汪晓琳，“赛季末”队杨俏同学获得二等奖、“我AI案例”队徐子昂、孙瑜、孙林轩，“不喝奶茶队”汪可欣、李诗怡、张爱博，“MTAI”队郭怡、王鑫彭、田苏雯获得三等奖，“赛季末”队杨俏、“AI说的都队”司文、黄静婷获得“最佳AI应用奖”。获奖团队依次上台领取荣誉证书。最后，全体成员合影留念，为活动画上圆满句号。
四、一天时间＋AI助手＝？“One Day Case”给出惊艳答案
（一）教师共识：拥抱技术变革，深化人机协同
活动结束后，王仁武老师对本次活动进行了系统回顾与深度点评。他高度肯定了同学们在比赛中的表现：思路活跃、呈现扎实，不仅熟练运用AI应用框架、提示词与协作流程，还将大模型快速成稿融入实战，标志着AI已成为大家得心应手的日常工具，这是非常值得肯定的起点。
与此同时，王老师也结合技术前沿，为同学们指明了进一步提升的方向。他指出，当前不少同学仍习惯于网页对话式的“一问一答”模式，这种方式在案例深度、证据链完整性和结果可复现性上，往往不及系统化的工作流。他建议同学们关注AI应用的新趋势——行动智能体，并重视Harness Engineering。所谓Harness Engineering，不仅是让智能体进行对话，更是让它按目标操控电脑、检索资料、撰写文档，并在即时通信中协同推进任务。他鼓励大家将竞赛中的宝贵经验，逐步迁移到“会思考、能执行”的智能体工作模式中，让AI真正成为个人的分析搭档与行动助手。
（二）学生成长：分层受益，各有所获
1、熟练使用AI的同学：深化认知，突破工具思维
部分学生在参与活动前已具备较为系统的AI工具使用经验，能够熟练运用AI应用框架、提示词工程及协作流程。对于这一群体，活动的价值更多体现在认知深化与范式突破上。这些来自熟练使用者的反馈，为活动后续迭代提供了专业视角。
【MBA2025级2班周乐】“我们不是AI，没有AI强大的算力，但是我们可以拥抱AI。写好提示词仅仅只是开始，不断地使用AI，在做中学，紧跟AI的步伐，我们运用AI的能力才会不断被锻炼。”
【MBA2025级5班司文】“在使用AI过程中，我逐渐感受到，真正重要的仍然是人的判断力与思考能力。AI更像是一种能力放大器，它能够提升执行效率，但无法替代人的深度思考。AI工具迭代非常快，希望后续可以结合AI的vibe coding组织相关活动。”
【MBA2025级3班徐子昂】“今天的活动很新颖，赶上了AI时代潮流，毕竟workbuddy至今不过也才上线两月，感谢王仁武老师的与时俱进。同时能结合案例分析确实是个很有创新和实践意义的想法，后面希望可以尝试结合更多类型的比赛，以及更多的AI使用方式（比如API，mcp等），调动大家的探索积极性。
【MBA2024级6班张恩杰】“这次活动让我认识到，AI可以帮助我们把案例分析做深，但最终汇报仍然需要回到‘人如何提炼观点、组织逻辑、有效表达’。建议后续活动中可以更多鼓励同学尝试最前沿的AI应用方式，而不只是局限在传统PPT呈现上。现在AI的能力可以通过vibe coding的方式，快速完成网页、交互式报告、数据可视化页面等成果输出。”
【MTA2025级王鑫彭】非常感谢学院举办这次活动，让我不仅系统学习了平时难以接触到的AI Agent知识体系，也在实践中锻炼了技能与思维。我们小组成员非常优秀，大家共同努力到最后一刻，合作体验极佳。每位同学都实力出众、真诚投入，老师们也十分专业谦逊，并慷慨分享了宝贵的指令与心得，令我深受感动。与传统的活动形式不同，本次活动新颖有趣、干货满满，真心希望未来越办越好。未来若扩大规模，建议可设个人与团队双赛道。
2、一般使用AI的同学：实操落地，建立信心
多数参赛学生属于这一群体。他们在活动前对AI工具有所了解但应用不够系统，经过高强度实战后，实现了从“知道”到“会用”的关键跨越。这些反馈反映出一般使用者在快速成长中的实际需求，也为活动机制优化指明了方向。
【MBA2025级6班MBA李心如】“一整天的AI赋能案例分析工作坊圆满结束，这次学习体验特别充实，内心满是收获与感激。十分感谢经管学院搭建这次宝贵的学习平台。此前我对AI工具的运用比较浅显，经过这次沉浸式学习，我不仅掌握了落地可用的实操方式，也拓宽了思考视角，打破了以往的思维局限，明白了借助智能工具能大幅提升分析效率与思考深度。”
【MBA2025级7班姜凯】“希望可以把AI一日营活动做成系列活动，而不是一次性的活动；建议做一个分层，我们同学来自各行各业，各个年龄段，尤其是平时对于AI的使用和理解接受能力不同，建议可以做一些区分。”
【MBA2025级1班王子健】今天的核心收获：从认知到落地。AI不是聊天工具，而是管理分析的缰绳。很多人误以为AI只是写文案的工具，但王仁武老师的课程点明了本质：AI即神经元公式O=f(X⋅W+b)。对MBA学生而言，这个公式的启发远大于技术本身：提示词X决定AI上限，训练经验W是其知识边界，而缰绳（Harness架构）用于施加约束、记忆与技能，让AI成为专属分析助手。Harness/Agent架构代表案例分析的终极形态——AI不再每次从零开始，而是具备记忆、边界与进化能力：记住团队风格与草稿，调用知识库（理论、评分标准、行业数据），并自动完成读财报→算比率→行业对标→写报告的全流程。
3、没有使用过AI的同学：启蒙意义重大，打开新视野
部分学生在活动前几乎未接触过AI工具，对他们而言，本次活动具有显著的启蒙价值。即使是对AI零基础的学生，通过高强度实战与系统培训，同样能够迅速建立认知并产生持续学习的动力。
【金融2025级1班汪可欣】非常开心能参与这次AI赋能案例分析活动，全程紧凑充实，受益匪浅。在一天之内完成案例研读与路演汇报，极大锻炼了我的时间管理与团队协作能力，更让我真切体会到人机协同在商业案例分析中的巨大价值。面对AI时代的到来，我们应积极拥抱变化，善于借助工具赋能学习与工作。此外，王老师关于AI的分享非常受用，但由于时间关系感觉意犹未尽。希望未来能以赛前线上培训或录播视频的形式，让大家有机会提前更系统地学习这些内容。
【MTA2025级郭怡】“参加活动的初衷其实是提升自己的AI能力，作为一名高职的教务工作者和偏技能的专业课教师，日常工作包括PPT纯靠“手搓”，面临比赛指导和短时间备课时，AI工具就非常重要。很庆幸的参加了本次比赛，王教授妙语连珠的实操讲解收获颇丰，在科技飞速发展的今天，AI工具更新换代竟然如此之快，比赛后还要花时间继续深化学习。建议后续活动将讲座前置，可以熟悉工具，更好地应用在比赛中。”
【MBA2025级9班汪晓琳】“参加完这次One Day Case AI赋能活动，收获远超预期。上午的实操环节非常务实，从工具的基础操作到真实场景的演练，让我第一次真正‘上手’AI，而不是停留在概念层面。下午的案例分析更是点睛之笔——伙伴们用AI拆解案例进行分析。特别感谢学院举办这项活动，孙老师和王老师课堂上的引导和伙伴们的案分析分享，让我从‘听AI’到‘用AI’，对未来的工作方式有了更具体的想象和信心。这种知行合一的活动，确实‘很受用’。”
【MBA2025级4班韦玉楼】“感觉今天的活动对我这种不怎么接触AI的人来说，启蒙意义非常大。老师很系统的讲解了AI的框架知识和使用方法。虽然时间比较短，但是确实收获很多，有点真正地打开新世界的大门的感觉。建议在组队时协调AI基础不同的队员，可以协调分组，以强带弱、共同提升。”
至此，One Day Case——AI赋能案例分析活动圆满落幕。本次活动始终聚焦AI应用创新案例分析模式，成功探索了人机协同的智能工作流。来自不同AI使用背景的学生在活动中各有所获：熟练者突破工具思维，一般者实现实操落地，初学者完成启蒙跨越。未来，经济与管理学院将继续深化AI赋能教育教学的实践探索，推动人才培养模式持续创新，为学生在智能时代的成长与发展提供更加坚实的平台与支撑。
编辑｜肖启玉
编审｜毛云飞
