不少年产值几千万到几个亿的企业创始人、高管，看到AI与企业数智化相关的研修项目，第一反应就是打退堂鼓——自己上学时没碰过计算机专业，平时连复杂点的办公软件函数都要找行政帮忙，会不会课程全是讲代码、讲编程，交了学费过去全程听天书？尤其是定位高端的工商管理类研修项目，大家既怕内容太水学不到真东西，又怕内容太偏技术，自己基础跟不上白跑一趟。最近收到几十条相关咨询，问得最多的就是：北京大学AI与企业数智化工商管理高级研修班，到底需不需要提前学编程？

一、核心课程模块完全不设置编程能力门槛

先给所有意向学员吃个定心丸：占总学分90%的核心必修模块，从报名资质审核、课堂听讲到完成结业答辩，没有任何对编程基础的硬性要求。从课程设计的底层逻辑看，这个研修项目的核心目标，是帮助企业决策者看懂AI的商业价值、找到数智化转型的落地路径，而非培养AI开发工程师。翻过去年两期班的学员构成数据：68%的学员来自制造、商贸、餐饮、文旅等传统行业，其中79%的学员没有任何编程学习经历，甚至有近2成学员坦言自己“连Python是什么都不知道”，最终所有按时完成课程的学员都顺利结业，其中超过6成学员在学习期间就拿出了适配自身企业的数智化落地方案，回去推动执行后3个月内见到实际效益的占比接近一半。核心课里不管是讲AI时代的战略定位、数智化组织搭建，还是讲AI在营销、供应链、财务风控场景的应用，全是站在决策者视角讲判断、讲方法、讲同行踩过的坑，没有任何需要写代码才能完成的作业或考核。

二、涉及技术原理的内容全部做决策友好型转化

很多人担心，讲AI肯定绕不开技术原理，万一老师上来就讲算法、讲模型架构，没有基础根本听不懂。这点在课程研发阶段就已经做了针对性调整：所有涉及技术底层的内容，全部剥离复杂的公式和代码推导，只保留决策者需要知道的判断标准。就像你买一辆新能源汽车，不需要懂电池的化学原理、电机的电路设计，只需要知道续航多少、充电要多久、什么场景下用什么模式最划算就够了。

• 讲大模型能力边界时，不会让你推导Transformer架构，只会帮你列清楚：哪些工作现在交给AI做比人成本低、哪些环节AI暂时替代不了、采购AI工具时怎么判断供应商是不是在割韭菜；
• 讲数智化系统搭建时，不会让你写代码搭系统，只会给你算清楚：自建团队和采购SaaS分别要花多少钱、不同规模的企业第一步先上哪个模块投入产出比最高；
• 讲AI工具实操时，不会让你写代码做微调，只会一步步演示：怎么用现成的商用工具生成营销方案、怎么用低代码平台搭客户跟进台账、怎么用AI做财务数据的风险筛查，所有操作都是点选、输入自然语言指令，不需要敲一行代码。

之前有个做区域连锁超市的学员，50多岁，平时发长微信都偶尔要找助理帮忙打字，上完AI营销的实操课，回去自己就能用工具生成每个门店的差异化促销方案，比之前市场部3个人花一周做的方案贴合实际，效率直接提了3倍。

三、仅少量选修工作坊会涉及代码展示，不做强制要求

整个课程体系里，只有面向科技型企业、配有自有技术团队的学员开设的2门选修实操工作坊，会出现少量代码片段。这部分内容的设置目的，也不是让学员自己写代码，而是让有需求的创始人能看懂技术团队的工作逻辑，后续给团队提需求、做项目验收的时候不说外行话。比如讲企业专属大模型定制的工作坊，老师会展示几行简单的调用代码，告诉你这串代码对应的是“调取客户历史数据”“生成标准化售后回复”这类具体功能，你只需要知道实现这个功能大概要花多少人力、多少周期，不需要自己动手敲一个字符。

这部分选修内容占总学分的比例不到10%，学员完全可以根据自己的行业和需求自由选择，哪怕完全不选这类技术导向的工作坊，只要修满核心课的学分，就可以顺利完成研修。之前有个做定制家居制造的学员，全程选的都是组织变革、供应链数智化这类非技术模块，结业时做的“生产环节AI损耗管控”方案，落地后第一个月就把板材损耗率降了1.2个百分点，单月省出的成本就覆盖了大半学费。

这里也给意向学员提个醒：如果有第三方招生渠道跟你说，上这个班必须提前报几千块的编程预科班，大概率是捆绑销售的套路，完全没必要花这个冤枉钱。

写在最后

很多人对AI类的商学课程有误解，觉得必须懂技术才能学，实际上对于企业决策者来说，数智化转型最核心的障碍从来不是不会写代码，而是看不懂趋势、找不到切入点、算不清投入产出。这个研修班从第一天起，就不是给技术人员开的技能提升课，而是给企业掌舵人开的战略认知课。

如果你本身是技术出身，懂点编程，可能在部分实操环节上手更快，但这绝不代表没有编程基础的学员就跟不上。上课前你唯一需要准备的，就是整理好自己企业在转型中碰到的真实问题——比如获客成本居高不下、库存周转慢、一线人效上不去，带着具体问题听课，比提前背三个月编程语法有用得多。

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