复旦大学MBA项目近日启动iLab咨询训练营系列活动，旨在为2025级国际MBA新生提供iLab行动学习的全景认知，强化创新思维与实践能力。该咨询训练营通过系统性培训为同学们2026年春季商业咨询项目的实践奠定基础，内容涵盖项目整体介绍、往届校友经验分享、专业咨询讲座以及合作企业项目路演等多个环节。
招募企业规模扩大 科创项目数量再创新高
今年正值iLab行动学习20周年，本次训练营也意义非凡。开场环节，复旦MBA项目主任曹能全面介绍了iLab项目的发展历程和核心价值，并预告了即将开启的2026年iLab项目。2026 iLab项目将全面覆盖2025级复旦国际MBA学生和第四期科创青干营在职MBA学生，可供选择的科技创新类项目数量显著扩容，招募的合作企业中超过70%为来自科技创新赛道，科创课题高达73%。此外，2026年Global iLab项目拓展新版图，新增的Singapore-China Lab将充分满足学生对国际化实践的需求。
为更好地帮助同学们规划未来iLab项目的实践，5位往届优秀iLab校友也在现场倾情分享了他们的实战收获与成功秘诀。
理论结合实践 深度融合AI商业应用
今年iLab咨询训练营内容深度结合人工智能的实践方法，围绕市场研究、数据分析及咨询流程优化，系统阐释了AI在商业决策与咨询实践中的前沿应用与发展趋势。iLab咨询训练营邀请了复旦管院企业管理系曾成桦副教授、市场营销学系邹德强博士、信息管理与商业智能系李根副教授、罗兰贝格全球合伙人徐虎雄校友（按授课顺序排列），带领同学们在掌握核心咨询方法论的同时，引导大家巧用AI实践工具，探索如何有效开展咨询实践。
合作企业项目路演 直面多元行业真实需求
今年iLab咨询训练营全新增设合作企业项目路演，三场主题分别聚焦医疗健康、AI赋能产业、ESG和国潮品牌焕新。近20家合作企业积极参与，通过线上或线下的方式，分享其行业洞察与具体挑战，为学生提供了直面真实商业挑战的宝贵机会。在与企业的交流互动中，同学们直观了解多元行业的发展趋势与挑战，并为后续有针对性地选择项目与实践课题奠定了坚实基础。
接下来，让我们翻开复旦MBA同学们的课堂笔记，看看他们有哪些收获吧。
讲座主题一：
How
MBA
Students Can Execute Action Learning Projects Effectively: An AI-based Strategy
主讲人：复旦管院企业管理系 曾成桦副教授
曾老师的讲座让我对iLab项目的实践有了全新认知，尤其在AI工具应用与采访技巧方面收获颇丰。
运用AI完成项目时，它能高效处理数据整理、资料检索等基础工作，比如通过AI快速筛选项目相关文献、生成初步框架，大幅节省时间成本。但需明确AI仅为辅助工具，需结合自身专业判断优化内容，避免过度依赖导致创意缺失。
采访他人前，提前梳理项目需求，设计针对性问题，同时预留灵活提问空间。沟通中需注重倾听，捕捉受访者未直接表达的关键信息，及时追问补充，才能获取真实且有价值的内容。
此外，项目完成还需注重AI工具输出与采访素材的整合，通过理性分析与创意加工，让不同来源的信息形成合力。
这次学习让我掌握了更高效的项目推进方法，也期待未来能灵活运用这些技巧，提升实践能力与项目质量。
讲座主题二：
Market Research
: Action Orientated and Method Neutral
主讲人：复旦管院市场营销学系 邹德强博士
邹老师关于市场研究的行动策略与方法论的精彩分享，采用了大量实用策略与操作指南，同时涵盖了基于AI的访谈技术及模拟受访者回应等前沿应用。
在市场调查启动前，我们必须对所选调查方法进行充分思考，明确其是否能够有效支撑研究目标的实现。方法的选择不应盲目，而应立足于具体的研究问题与资源条件，确保调查设计科学、结果可信。
从课堂案例可以看出，恰当的数据获取与深入分析，不仅能为决策提供坚实依据，更能揭示那些不易察觉的深层逻辑与用户真实需求，从而带来意料之外的洞察。
在关键节点善用A/B测试，通过科学的实验设计验证或修正假设，能够显著提升策略的有效性。这种严谨的态度也更容易赢得客户团队的信任与认可。
AI技术已在智能访谈、回应模拟等环节展现出强大潜力。作为市场研究人员，我们有必要持续关注技术前沿，思考AI如何在数据挖掘、消费者行为分析、趋势预测等方面释放更大价值。
本次讲座为我们装备了更加系统、扎实的调查技巧与方法论武器，使我们在面对客户项目时更能“有备而来”。在未来的iLab项目中，我也将积极尝试将所学知识融入实践，进一步提升调研质量与专业输出水平。
讲座主题三：
The Applications of
Machine Learning
and Artificial Intelligence in Business and iLab Projects
主讲人：复旦管院信息管理与商业智能系 李根副教授
李老师带领我们领略了关于机器学习发展以及人工智能在商业和iLab项目中的应用。
机器学习对我来说是一个相对陌生的概念，这次讲座对机器学习给出了简洁清晰的定义，即“将事物（数据）转化成数字，并从中找出规律” ，又生动介绍了机器学习的特征和适用场景，让我对机器学习产生了初步的了解和兴趣。
AI在HR领域可以助力人才分析，帮助HR发掘被低估的资源，甚至可以重新定义游戏规则（以体育经理人Daryl Morey为例）。
不仅要善用ChatGPT, 还要建立起自己的数据库, 也即自己搜集汇总好数据后，再用ChatGPT具体分析。
在向AI提问时，需要提供细节信息，比如你要告诉AI你的身份，你在做什么等。具体到AI的提示词结构，可以使用“Context + Task + Exemplar + Persona + Format + Tone”，这样能产出更有效的回答。
这次讲座聚焦于引导我们如何运用AI赋能商业咨询。AI在一定程度上取代了传统的研究流程，并降低了咨询的准入门槛。与经济学相比，AI不适用于诠释过去，而适用于预测未来。我很期待能够通过iLab项目在AI领域收获更多成长。
讲座主题四：
Pyramid Thinking: A Winning Formula for Effective Communication
主讲人：罗兰贝格全球合伙人 徐虎雄校友
最后一场讲座罗兰贝格的全球合伙人徐校友为我们展示了细致的思维架构与沟通呈现，整场分享非常落地，每个核心关键点都围绕具体的案例进行阐释和分析，让我们能够快速地理解掌握，收获很大。
在分析问题时，要建立起系统性的、以终为始的金字塔框架。以结论为导向构建整个体系，确保要点先行，同时以翔实的论证和严密的推演作为支撑。框架有演绎法、问题导向法、假设导向法等多种，需要结合案例的实际情况进行合适的挑选和有机的组合。文无定法，关键是要有清晰准确的整体框架（first cut is the most essential）；
在沟通呈现时，有很多实用性的tips，如：将论点页与论据页分开，不仅可以提升观众的信息接收效率，而且方便后续进行调整修改；选择合适的图表进行可视化，降低观众的理解门槛；每页的逻辑按照由上至下、由左至右分布，保证与观众的阅读习惯一致等等。
徐校友的讲座可以说是一个以实操为导向的工作坊，理论与案例相互穿插，在短短三小时的时间内让我们快速上手了分析问题—处理问题—呈现解决方案的咨询流程，让我们对于咨询有了一个全面的感知，理解了如何在课堂以及前序几次讲座中的知识要点实实在在地应用在商业咨询中。
合作企业项目路演及优秀iLab校友分享
除了专业的培训，今年的iLab合作企业路演同样精彩纷呈。每年iLab都会与多家知名企业成立联合课题组，由复旦MBA学生组成团队进行实战，导师全程指导加持。今年的公司路演中，我们看到了海尔、飞利浦、武田、埃万特、光明、回力、凤凰等众多国内外知名企业的身影。
他们从战略升级、品牌营销、数字化转型、企业出海等不同领域设定了富有挑战性的课题，也让我对iLab的实践充满期待。项目组还特别邀请了参与过往届iLab的学长学姐分享经验。听着他们的故事，我深受鼓舞——有人通过iLab项目直接收获了心仪企业的offer，有人借此机会完成了成功的职业转型，还有人找到了志同道合的创业伙伴。这些真实的案例让我更加坚信，iLab不仅是一个学习平台，更是连接理论与实践、校园与未来职业的重要桥梁。
作为中国顶尖商学院中极具影响力和活力的行动学习平台，自2005年创立以来，复旦MBA iLab项目已与海内外325家公司达成合作，开展416个项目，吸引2100多名学生参与。在管理理论与商业实践相结合的资源平台上，MBA同学们实现了面向真实业界的蜕变成长。新的一年，iLab项目荣耀再启航，期待同学们在跨界探索与实践历练中学以致用，收获新知，开启更加精彩的未来。
