面对AI，我们如何构建自己的“反脆弱”跟“敏捷”？

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。