文章作者｜麥肯錫公司：Alexander D'Amico、Bruce Delteil、Eric Hazan、Andrea Tricoli、Antoine Montard ，慎思行采編翻譯
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在戰(zhàn)略的核心處，需要的是從事實(shí)和數(shù)據(jù)中獲得洞察，根據(jù)這些洞察來(lái)制定實(shí)際的選擇方案，以及做出一些難以逆轉(zhuǎn)的選擇，并采取行動(dòng)來(lái)將這些選擇轉(zhuǎn)化為價(jià)值。幾十年來(lái)，數(shù)據(jù)分析一直在協(xié)助這項(xiàng)工作；但一個(gè)前所未有的情況是，現(xiàn)今的技術(shù)不僅能夠使對(duì)戰(zhàn)略的輸入得以增強(qiáng)和部分地自動(dòng)化，還能將這些輸入組合成復(fù)雜的分析。假以時(shí)日，它甚至可能會(huì)推薦可行的戰(zhàn)略。
AI和生成式AI具有改變戰(zhàn)略人的工作方式的潛能，這種改變的潛能在于增強(qiáng)和加速諸如分析和見解的生成等活動(dòng)，同時(shí)又減輕人類偏見、偏差和戰(zhàn)略的社會(huì)方面所帶來(lái)的困難。近期的數(shù)據(jù)爆炸和早期AI的進(jìn)步極大地提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，在此基礎(chǔ)上，AI這些最新的工具正在使得洞察的產(chǎn)生變得更加容易和便宜。我們?cè)诳蛻舻慕M織和在我們自己作為戰(zhàn)略人的工作中所看到的影響，使我們將這一時(shí)刻視為戰(zhàn)略設(shè)計(jì)的新拐點(diǎn)——有可能與 20 世紀(jì) 70 年代和 80 年代核心戰(zhàn)略框架的創(chuàng)建相提并論。
雖然AI不會(huì)改變領(lǐng)導(dǎo)者們的需要，即需要通過(guò)承諾做出大動(dòng)作來(lái)展示戰(zhàn)略勇氣，但我們預(yù)期，假以時(shí)日，AI技術(shù)將強(qiáng)化戰(zhàn)略制定的每個(gè)階段，從設(shè)計(jì)到動(dòng)員，再到執(zhí)行。如今，這項(xiàng)技術(shù)可以在戰(zhàn)略設(shè)計(jì)階段帶來(lái)最大的益處，而這是通過(guò)幫助企業(yè)在行業(yè)和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的環(huán)境下評(píng)估它的起點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。人們可以用它來(lái)確定潛在市場(chǎng)的規(guī)模，分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)向，并在復(fù)雜多變的情況下評(píng)估不同戰(zhàn)略舉措的價(jià)值。但這僅僅是個(gè)開始：戰(zhàn)略還需要?jiǎng)訂T整個(gè)組織，確保準(zhǔn)確的資源分配并監(jiān)控執(zhí)行過(guò)程。在所有這些任務(wù)中，AI都可以發(fā)揮它的作用。
AI在戰(zhàn)略中的新角色
人的判斷對(duì)于制定戰(zhàn)略愿景來(lái)說(shuō)仍然至關(guān)重要，這一愿景將組織的雄心壯志和如何將之實(shí)現(xiàn)的看法結(jié)合在一起。然而，AI可以加速戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)的工作，并使其更加嚴(yán)謹(jǐn)。即使是在早些時(shí)候，我們也能看到AI的五種角色：研究者、解讀者、思想伙伴、模擬器和溝通者。這些角色中的每一個(gè)都可以在戰(zhàn)略制定過(guò)程的不同階段、不同步驟中發(fā)揮作用（見下表）：
研究者。戰(zhàn)略家們會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間，從眾多的來(lái)源處收集和豐富數(shù)據(jù)。AI總結(jié)數(shù)據(jù)的能力，以及它在所有的數(shù)據(jù)集之間建立有價(jià)值聯(lián)系的能力，都能夠大大加強(qiáng)這項(xiàng)工作。例如，一個(gè)由AI驅(qū)動(dòng)的可以識(shí)別潛在并購(gòu)目標(biāo)的引擎，就能精確地找出符合公司戰(zhàn)略點(diǎn)的受低估的資產(chǎn)，從而在這個(gè)過(guò)程中起到增強(qiáng)作用；而這一過(guò)程在今天通常被認(rèn)為是有賴于企業(yè)管理層及其中介對(duì)市場(chǎng)的了解才能做出的。一個(gè)這樣的工具就可以在短短幾分鐘之內(nèi)掃描不同語(yǔ)言下 4000 多萬(wàn)家公司的公開信息，并給出一份相關(guān)目標(biāo)的簡(jiǎn)要清單。盡管AI比人類思考得更全面、更快速，但戰(zhàn)略家們?nèi)匀恍枰蛩鼈兲岢稣_的問題，才能產(chǎn)出他們所尋求的特定洞察結(jié)果。
解讀者。要將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為有用的見解，戰(zhàn)略家們需要解讀他們的分析結(jié)果何以推進(jìn)他們的目標(biāo)。例如，一項(xiàng)尋找增長(zhǎng)機(jī)會(huì)的研究，往往需要關(guān)注鄰近市場(chǎng)。這些擴(kuò)張的思路可能來(lái)自很多方面，例如對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)向的審視，或是對(duì)客戶新需求的深入了解。AI工具可以將一些互不相干的輸入集合中的數(shù)據(jù)——如年度報(bào)告、專利、客戶評(píng)價(jià)和采購(gòu)數(shù)據(jù)——轉(zhuǎn)換為 "增長(zhǎng)觀察"，從而加快思路發(fā)現(xiàn)的過(guò)程。這些觀察會(huì)總結(jié)出最常競(jìng)逐的鄰近市場(chǎng)，然后對(duì)它們與公司戰(zhàn)略的契合度進(jìn)行解讀和評(píng)分。由此產(chǎn)生的觀點(diǎn)可以幫助戰(zhàn)略家們縮小選擇范圍，為正在考慮中的行動(dòng)找到先例或基準(zhǔn)，并揭示新的想法。
AI已經(jīng)在發(fā)揮解讀作用的另一個(gè)領(lǐng)域就是趨勢(shì)監(jiān)測(cè)。戰(zhàn)略家們?cè)谥贫ㄟx擇方案和審視他們的假設(shè)時(shí)，需要密切關(guān)注主要趨勢(shì)的變化。生成式AI的引擎可以讀取海量的信息，并將大趨勢(shì)分解為其中各種組成部分的不同模式，然后解讀這些模式表明了某一種趨勢(shì)是在加速、成熟或是減退。例如，一家機(jī)構(gòu)要想了解可持續(xù)建筑材料的需求，就可以在建筑師的興趣、專利數(shù)量和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在此方面的涉及等等信號(hào)轉(zhuǎn)化為銷售量之前，就對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。
思想伙伴。AI還可以充當(dāng)頭腦風(fēng)暴時(shí)的伙伴，加快想法的產(chǎn)生，抑制企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者潛在的偏見或盲點(diǎn)。尤其是生成式AI，它可以幫助戰(zhàn)略人根據(jù)已有框架來(lái)評(píng)估他們的計(jì)劃，從而避免常見的誤區(qū)。例如，團(tuán)隊(duì)可以在戰(zhàn)略執(zhí)行前和執(zhí)行中對(duì)一項(xiàng)戰(zhàn)略進(jìn)行壓力測(cè)試，利用生成式AI來(lái)扮演挑戰(zhàn)者的角色，突出潛在的隱患或管理盲點(diǎn)。
模擬器。在確定戰(zhàn)略方針之前，戰(zhàn)略家們會(huì)基于宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)向和利益相關(guān)者的反應(yīng)等等因素，考慮多種市場(chǎng)情形的影響。通過(guò)先進(jìn)的建模功能、策略游戲與模擬應(yīng)用，AI可以使對(duì)市場(chǎng)情形的分析更加嚴(yán)謹(jǐn)。這種能力在戰(zhàn)略的執(zhí)行過(guò)程中也很有價(jià)值；AI可以監(jiān)測(cè)來(lái)自市場(chǎng)的早期信號(hào)，模擬它們帶來(lái)的影響，并在可能需要謹(jǐn)慎地改變方向時(shí)提醒團(tuán)隊(duì)。
溝通者。將戰(zhàn)略路徑、目標(biāo)以及對(duì)整個(gè)組織和利益相關(guān)者可能帶來(lái)的的影響清晰地?cái)⑹龀鰜?lái)，對(duì)于執(zhí)行行動(dòng)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。自 ChatGPT 發(fā)布以來(lái)，屬于生成式AI的那種以不同形式總結(jié)觀念的能力，是這項(xiàng)技術(shù)里最受歡迎的應(yīng)用。戰(zhàn)略家們可以使用生成式AI的工具來(lái)使他們的敘述更有說(shuō)服力，這些敘述可能是以不同形式（簡(jiǎn)報(bào)摘要、談話要點(diǎn)，或最近時(shí)興的播客），面向具有不同專業(yè)知識(shí)（如地方市場(chǎng)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)或分析師）和不同水平的受眾的。AI還能監(jiān)測(cè)不同渠道中的對(duì)外信息傳達(dá)是否一致。
要了解這五種應(yīng)用方式如何在實(shí)踐中發(fā)揮作用，可以考慮東南亞的一家地區(qū)性銀行的案例，這家銀行希望向新的細(xì)分市場(chǎng)或地區(qū)擴(kuò)張。他們的戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)使用了公司的AI模型分析了該行業(yè)、該地區(qū)的業(yè)務(wù)環(huán)境和前景趨勢(shì)。AI工具生成的交互式報(bào)告，使得這個(gè)項(xiàng)目的戰(zhàn)略人對(duì)隨后的研究進(jìn)行了微調(diào)。在此基礎(chǔ)上，這家戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)最終決定重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字金融生態(tài)系統(tǒng)（尤其是P2P支付）和小額信貸領(lǐng)域的機(jī)遇。
接下來(lái)，團(tuán)隊(duì)要求AI就最有前景的增長(zhǎng)型投資鄰域提供建議。根據(jù)對(duì)全球銀行信息的分析，AI工具繪制了一張關(guān)于哪些業(yè)務(wù)部門之間是相鄰關(guān)系并能起到協(xié)同作用的圖表。管理層優(yōu)先選擇了其中幾個(gè)，要進(jìn)行更深一步的分析——例如，跨地區(qū)、跨境的數(shù)字產(chǎn)品，或越南的小額信貸業(yè)務(wù)——并對(duì)它們的潛在增長(zhǎng)軌線建立假設(shè)。為了更進(jìn)一步了解每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，他們向AI提問：“在每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)里，我的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是誰(shuí)，他們的價(jià)值主張是什么？”領(lǐng)導(dǎo)層對(duì)于有些市場(chǎng)領(lǐng)域并不熟悉，因此戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)提出了類似于這樣的問題："我們正在考慮進(jìn)入越南的銀行市場(chǎng)。過(guò)去出現(xiàn)過(guò)哪些風(fēng)險(xiǎn)？是否有嘗試失敗的例子？”
這個(gè)團(tuán)隊(duì)還考慮了諸如合作和并購(gòu)等非有機(jī)的方案。基于AI的掃描和觀察，他們篩選出了一些具有該公司所需技術(shù)的中小型企業(yè)，來(lái)支持公司在數(shù)字產(chǎn)品上的志向。生成式AI還幫助他們建立了初步的盡職調(diào)查檔案，以支持可能會(huì)有的外聯(lián)工作。最后，當(dāng)這些假設(shè)被固定為具體的戰(zhàn)略選擇時(shí)，AI可以幫助戰(zhàn)略家模擬由此帶來(lái)的損益和增長(zhǎng)預(yù)測(cè)。此外，AI工具還利用內(nèi)部數(shù)據(jù)，如該銀行早期向另一個(gè)國(guó)家擴(kuò)張的管理報(bào)告，來(lái)幫助管理層了解他們?cè)趫?zhí)行能力上優(yōu)缺點(diǎn)。
眾多的組織都已經(jīng)開始構(gòu)建自己的工具，將上述場(chǎng)景轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，其中的一些還開發(fā)了專有的智能體來(lái)模擬推理或是執(zhí)行復(fù)雜的研究任務(wù)。不過(guò)，即使是那些還處在他們的AI之路上較早階段的人，也可以開始探索AI能夠發(fā)揮的一些作用。隨著技術(shù)的進(jìn)步，那些建立起了一套為AI模型開發(fā)出獨(dú)特應(yīng)用方式的技能的戰(zhàn)略家們，將會(huì)掌握在洞察力上超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。
首席戰(zhàn)略官部署AI的注意事項(xiàng)
雖然這家東南亞銀行的發(fā)展歷程令人矚目，但戰(zhàn)略家們?cè)诓渴餉I時(shí)應(yīng)留心幾項(xiàng)挑戰(zhàn)。生成式AI所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)是有據(jù)可查的，從模型偏差（例如，歷史的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致AI過(guò)度強(qiáng)調(diào)某些類型的客戶）到可解釋性降低（沒能為分析提供合乎邏輯的基礎(chǔ)），再到產(chǎn)生幻覺（構(gòu)建聽起來(lái)可信但其實(shí)是虛假的內(nèi)容）。好消息是，這些隱患正在逐一得到解決。例如，AI可以幫助實(shí)現(xiàn)AI的自我管理：一個(gè)“審查智能體”可以檢查其他AI應(yīng)用所做的工作，并在內(nèi)容可能出錯(cuò)時(shí)進(jìn)行標(biāo)記，或者直接指令重做當(dāng)前有問題的任務(wù)。
除了這些眾所周知的風(fēng)險(xiǎn)之外，生成式AI還為戰(zhàn)略家們提出了5個(gè)需要額外注意的因素。首先，它提升了獲取專有數(shù)據(jù)的重要性。生成式AI正在加速一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)：洞察的民主化。利用現(xiàn)成的工具可以快速地生成任何戰(zhàn)略當(dāng)中的觀察、見解，這件事從未有像現(xiàn)在這樣容易。隨著AI模型的普及，依賴于商品化的AI洞察的結(jié)果也將遍地都是。畢竟，公司為AI輸入通用的資料數(shù)據(jù)，就會(huì)產(chǎn)生通用的輸出結(jié)果，也就會(huì)導(dǎo)向通用戰(zhàn)略；而顧名思義，通用戰(zhàn)略就會(huì)導(dǎo)致通用的績(jī)效，甚或更差的績(jī)效。因此，組織起一個(gè)能夠整合定量與定性輸入的專有數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)的重要性將與日俱增。
其次，各種數(shù)據(jù)和見解的數(shù)量激增，使得從混雜的噪音中分離出值得關(guān)注的信號(hào)變得更為重要。長(zhǎng)期以來(lái)，這都是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，而生成式AI則更是加劇了這一點(diǎn)。我們相信，隨著技術(shù)的逐步成熟，它將具備有效地提取出真正重要的信號(hào)的能力，但目前還沒有達(dá)到這一水平。
第三，隨著洞察的生成越來(lái)越容易，能在執(zhí)行層面把想法進(jìn)行綜合的價(jià)值也將越來(lái)越大。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者——尤其是那些負(fù)責(zé)制定戰(zhàn)略決策的領(lǐng)導(dǎo)者——如果被埋沒在數(shù)據(jù)當(dāng)中，那么即使這些數(shù)據(jù)確實(shí)是有用的信號(hào)，也無(wú)法有效地運(yùn)作。正如上一點(diǎn)所提到的那樣，AI技術(shù)的確在綜合的方面做得越來(lái)越好，但在短期之內(nèi)，戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)者們需要主導(dǎo)這項(xiàng)任務(wù)。
第四，AI強(qiáng)化了一個(gè)組織在制定它的戰(zhàn)略時(shí)所要遵循的流程的重要性。我們的研究表明，對(duì)于戰(zhàn)略的成功而言，流程的質(zhì)量遠(yuǎn)比洞察的質(zhì)量更為重要。高質(zhì)量的流程包括但不限于：制定和審查戰(zhàn)略備選方案、適當(dāng)?shù)乜紤]不確定性、推動(dòng)做出大膽的承諾，以及最重要的，采取措施消除決策中的偏見。幸運(yùn)的是，隨著生成式AI加快了洞察的產(chǎn)生，戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)就有了更多的時(shí)間來(lái)打磨出一套一流的流程。
最后，要成功地利用生成式AI，戰(zhàn)略部門需要投資到能夠創(chuàng)建和存取專有數(shù)據(jù)源的生態(tài)系統(tǒng)的技術(shù)中。這種生態(tài)系統(tǒng)的途徑無(wú)需公司在內(nèi)部生成或擁有無(wú)所不包的專有數(shù)據(jù)。而是說(shuō)，他們要能用技術(shù)建立起可以無(wú)縫接入的數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)。此外，戰(zhàn)略家們還需要確保（并經(jīng)常定制）生成式AI工具能夠有效地扮演研究者、模擬器、解讀者、思想伙伴和溝通者的角色。
繼續(xù)前進(jìn)
那么，要從哪里開始呢？我們建議近期采取三個(gè)步驟：
越學(xué)越聰明。未來(lái)的戰(zhàn)略人需要理解AI是如何工作的。字詞預(yù)測(cè)引擎是如何處理復(fù)雜的概念和信息的？如何從模型和提示詞中包含的信息生成洞察？掌握了這些專業(yè)知識(shí)的人將有能力為創(chuàng)造出他們工作所需的工具做出貢獻(xiàn)，例如對(duì)市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)格局的未來(lái)演變進(jìn)行復(fù)雜的模擬。擁有這些技能的人才將受到追捧，因而，留住這些人才將會(huì)成為管理層的首要任務(wù)。
今天就開始建設(shè)。AI將會(huì)一直存在，而關(guān)鍵則是要找到能將之應(yīng)用于戰(zhàn)略制定的正確方法。戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)當(dāng)熟悉AI帶來(lái)的各種可能性，從幫助研究、洞察生成到識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)。懂得探究現(xiàn)有的工具能如何幫助完成任務(wù)的團(tuán)隊(duì)，將會(huì)更好地理解自己還需要構(gòu)建或投資哪些別的工具，從而滿足他們的特定需求。從組織的角度來(lái)看，領(lǐng)導(dǎo)者們需要協(xié)助戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)獲得數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和大型語(yǔ)言模型方面的專業(yè)知識(shí)。具體做法可以是將技術(shù)專家納入到戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)中，或者是通過(guò)卓越中心來(lái)為戰(zhàn)略人員提供接觸這些專家的機(jī)會(huì)。
開發(fā)自己專有的洞察生態(tài)系統(tǒng)。即使擁有最先進(jìn)的能力，AI模型也僅限于能夠解釋現(xiàn)有數(shù)據(jù)，它們自己無(wú)法生產(chǎn)新的信號(hào)。例如，AI無(wú)法取代人種學(xué)研究上的未知見解，或取代客戶直接給出的訊息。事實(shí)上，隨著外界數(shù)據(jù)的愈發(fā)低廉，且所有市場(chǎng)參與者都能獲取到，專有信息對(duì)于生成獨(dú)到的見解而言將變得愈發(fā)關(guān)鍵。要想獲得優(yōu)勢(shì)，戰(zhàn)略家們需要通過(guò)和組織內(nèi)外的創(chuàng)新者、利益相關(guān)者建立聯(lián)系等方式，擴(kuò)大他們與不同領(lǐng)域的接觸，戰(zhàn)略家們將在不同領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。戰(zhàn)略家工作的核心重點(diǎn)將越來(lái)越多地轉(zhuǎn)向提出假設(shè)、測(cè)試假設(shè)并從假設(shè)中學(xué)習(xí)，以及維護(hù)AI和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，確保將洞察力轉(zhuǎn)化為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
結(jié)語(yǔ)
AI還無(wú)法——我們相信也不會(huì)——取代人類在諸如戰(zhàn)略等復(fù)雜領(lǐng)域上的邏輯和解釋。但是，這項(xiàng)技術(shù)可以提供更快、更客觀的答案，從而大大增強(qiáng)我們的決策能力。借助于AI已有能力扮演的各種角色，從研究者、思想伙伴到模擬器，我們開始見證這些工具將如何在未來(lái)重新定義戰(zhàn)略人的角色，并且如何幫助公司做出戰(zhàn)略決策。通過(guò)提高戰(zhàn)略制定過(guò)程的效率，同時(shí)為具有創(chuàng)造性和突破性的想法留出空間（這些想法可以幫助領(lǐng)導(dǎo)者確定相應(yīng)的大膽舉措），AI能夠提供擊敗市場(chǎng)所需的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
編輯 | Noah
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＞AI能幫我們獲得洞察和解決問題嗎？
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