01
前天,我在广州讲第234届单仁牛商《视播时代,企业全域营销快速增长系统班》,我能明显地感觉到,很多企业家对于AI有非常高的热情,特别想要了解今天AI发展的情况。
当然,我们都知道,AI已经是当下乃至未来商业世界的共识。
但是,AI本身的变化是非常快的,像我现在用AI工具每天定点推送关于AI包括不同行业的最新消息,就会发现AI的发展日新月异。
即使是现在最权威的机构也难以预测未来AI的发展,只能列出可能的情景。
所以,我们也在单仁行上讲过,重要的不是关心AI未来可能会如何发展,这没人能预测得到,而是专注在“无论AI怎么发展,我都有应对方案”上。
这种应对方案就是来源于我们提高自身的原点能力,快速学习新技能,并且能够在新环境进行适应的能力。
其实,这种能力我把它总结为两点,第一是“反脆弱”,第二是“敏捷”。
02
当然,这两个词其实都不是什么新词。
像传统意义上的反脆弱,是指一个组织跟系统能够从混乱、波动跟不确定性中获益的能力。
塔勒布使用“九头鸟”的比喻来形容反脆弱,砍掉一个头,还能长出两个头,也就是说组织要在不确定的环境中,保持资源的冗余去应对变化,从而追求稳定的增长。
当然,在AI时代,反脆弱稍微有了一些不同。
它不再是一个防御性的能力,不是建立一个坚固不摧的模式,保持资源的冗余就结束了,而是一种主动进攻的适应能力,它更加强调执行能力。
像我跟一些学员交流,就发现大家对于AI的使用还停留在比较基础的问答阶段,对AI的了解也只是一般的通用大模型。
当然,企业内部可能有人已经在工作中用得很好了,但很少有人愿意主动告诉老板。
所以,领导者虽然想推动AI在工作中的应用,但本身缺乏足够的AI专业技能和AI素养,再加上员工本身对AI就存在替代的恐惧,所以迟迟制定不了跟整体业务目标一致的AI战略,只能希望能在外部去学到好的AI工具。
当然,这确实是一种方法,但仅仅快速学习通用的AI工具还不够。
对中小企业来说,一个反脆弱的企业系统,是先建立内部“AI能力矩阵表”,明确在哪些环节对应的AI工具是什么?不是靠一个单一的通用大模型搞定一切。
比如说今天的AI营销领域已经有了像玄琨GEO的成熟方案,内容领域也有文思子牙的专业营销AI工具,甚至我们可以直接询问AI对应的工作内容跟环节有哪些成熟的工具。
同时探索多个AI在具体工作中的应用,培养员工“AI+专业”的复合能力,避免被单一的通用大模型绑在一起。
然后,就要建立AI回路,这是很关键的一步。
也就是接受AI的辅助,但不放弃最终的判断权,把每一次错误都当作优化AI的机会。
我们可以做什么呢?
可以列一张表去评估AI工具对于结果的实际作用跟体验反馈,哪些工作流程可以集成在某个AI工具上?首选的提问词、操作流程是什么?备选的工具跟流程还有哪些?
然后在评估中,形成sop(标准作业流程),开始逐步把工作内容进行集成。
因为我们的目的不是学习更多的AI工具,而是精简工作流。
用AI去整合那些低价值的重复性劳动,以及那些“看起来有效但实际上在浪费时间”的会议和流程。
我们可以把80%的资源投入到基础业务中,用AI来提效,同时,把20%的资源再投入到高风险、高潜力的创新尝试中,比如用AI探索新产品跟新应用场景,以及全自动化的AI agents。
所以,比起传统的反脆弱,我更倾向于认为AI时代的反脆弱,都是在行动中培养出来的。
当然,在这个过程中,领导者不光是自己要尝试使用不同的AI,也要常常去做沟通,强调AI的增强作用,而不是替代,提供培训和技能提升机会,允许试错,从失败中学习,逐步建立信心。
03
讲完了反脆弱,我们再谈谈敏捷。
敏捷,在AI时代也不再局限于组织架构。
像麦肯锡有一个构建敏捷组织的框架,可以拿来给大家做个参考。
首先是共享愿景,用一个共同的使命愿景达成组织上下的共识,知道我们要去哪里,要做什么。
然后,改造传统层级,形成灵活、高度赋能的小型团队,把工作拆解成每个人各自完成的小项目指标,然后在短时间内集中、爆发式执行,再进行更新迭代。
领导者在这个过程中,要对敏捷团队充分授权跟信任,让他们对低风险问题独立决策,只有那些重大决策,才会亲自介入。
最后就是技术领先,用下一代的技术工具去提高效率。
这就是麦肯锡定义的标准敏捷组织,我们会发现,它是不是有点太难实现了?
因为它对个体的专业能力、责任心跟执行力要求非常高,还特别要求了领导者的充分授权跟文化建设。
所以,顶级企业都需要耗费大量资源跟时间去达到“敏捷”的标准。
但今天我们所讲的“敏捷”,被下放到了AI增强的敏捷单元。
比如产品经理用AI生成产品原型跟文档,程序员用AI加速编码,市场人员用AI生成跟测试海量营销内容,销售用AI对内外部的数据进行实时分析,感知用户需求的细微变化。
相当于一个人就能借助AI构成一个敏捷单元,自己负责定义问题、设定目标、进行关键判断和创意工作,然后AI负责分析、生成选项、模拟结果,在这个过程中,我们再不断通过结果的反馈去优化提示词,提高AI的执行质量,形成一个高效的闭环。
这就是AI时代敏捷的核心,用AI把“感知-决策-行动-学习”的反馈循环加速到极致,直接聚焦到结果的价值创造。
所以,再对应到上面的反脆弱,在AI时代,我们同样也是在构成一个回路。
一方面是用敏捷实现反脆弱:当你感知到AI带来的压力的时候,利用敏捷能力快速进行尝试、调整,把压力化解在每一次的执行中,并从中学习。
另一方面就是用反脆弱来保障敏捷:因为一个脆弱的企业,个体单元再敏捷也经不起系统的迟钝。
只有组织,特别是从领导者从上到下建立的反脆弱系统,才能为敏捷单元的快速试错跟业务探索提供了资源的支持,具体的制度跟工作流程的变化,让团队敢于敏捷,敢于冒险。
当然,无论是敏捷的反馈循环,还是反脆弱的进化能力,它们都指向一个共同的目标—构建一个能够持续学习的组织。
毕竟AI本身就是一种永远在数据中不断学习的技术,当我们愿意去行动起来,运用AI的时候,我们本身就是在构建自己的反脆弱和敏捷性。
—
责任编辑 | 罗英凡
图片均来源于网络
本文不构成任何投资建议,股市有风险,投资需谨慎
■ 免责声明
本文涉及有关上市公司的内容,为作者依据上市公司根据其法定义务公开披露的信息(包括但不限于临时公告、定期报告和官方互动平台等)作出的个人分析与判断;文中的信息或意见不构成任何投资或其他商业建议,市值观察不对因采纳本文而产生的任何行动承担任何责任。
上一篇:入江昭:历史学家为何会“落伍”?
下一篇:外媒:中国如何实现科技逆袭