管理决策新科学：解读AI时代的重要思想
最近陆续和链投及一些被投企业的创始人做管理决策方面的闭门讨论，并以读书会的形式做了一些深入的讨论，因为决策科学（Decision Science）是我长期聚焦的领域，觉得可以把一些内容与读者们分享，以下是主要内容。
链投董事总经理周洲：
顾总介绍的这本“管理决策新科学”首次出版于1960年的书，但今天仍是经典。第一点，对这本书我们把它定义为链投所有的员工和被投企业的必读书，特别是做产品研发和交付设计的人的必读刊物，链投就是基于这个东西在做。第二点，链投读书会是希望大家能够在看书的同时反向做输出，就等于你看完后反向做一个 5 页左右的PPT，来把这本书重新解读一下。
企业经营管理的决策就是在所谓的变化当中找到共性，然后又在共性当中能够实现个性，这能够更快地成就一家公司。科学管理决策的这套方法论，是每一个企业主，每一个有志于从事企业经营管理和投资的人必备的基本的技能。
这本书建议大家放在手头做一个案头的日常读物，我们也能够从过去的六十年发展来看，当年这些管理学家对于未来的预测，看有多少经典能够成功地预测到现在。
顾青，DTALK.org创始人，链投数据领导力顾问：
很高兴跟链投的管理团队、被投企业的创始人做一些交流。这个系列叫做“管理决策新科学分享系列”。
我推荐一本书，赫伯特·A·西蒙（Harbert A. Simon）写的《管理决策新科学》（The New Science of Management Decision）。今天虽然分享这本书，但是时间有限，所以以后我定期还会来讲其中的一些部分。
这本书是一本非十年内流行的商业书籍，我建议大家少读十年（计算当下倒推10年）内流行的商业书籍。因为有一个法则，越是在历史上被长期证明有价值的东西，在未来更长时间内将继续有价值。
决策科学的历史
管理理论按发展阶段来看，分三个历史阶段。18世纪到19世纪就是古典派，20世纪初，古典派以泰勒、法约尔、韦伯为代表，当时是蒸汽机时代，后来到了汽油内燃机时代。那怎么让这些工厂内部流水线上的工人提效？怎么让资本的效率得到最高？当时得出的一些所谓的科学管理方法，是以当时的生产条件和社会结构应运而生的一种管理理论，等到一战之后，逐渐开始出现问题。
劳动者的主动积极性，劳动者跟雇主之间的关系，他们对企业的主观精神，这方面也会影响工作的产出，而不仅仅是单纯的效率，还有工作的质量、满意度等等，满意度也代表产品的质量。这一系列的问题导致行为学派的管理学者开始慢慢走上技术舞台。再到现代计算机技术开始逐渐影响20世纪中后期西方企业的手段，那个时候就出现了新的一些学派，比方说社会系统派，那经验主义派里面比较有典型的是德鲁克，Harbert A. Simon就是从社会系统派里衍生出来的，叫决策理论派。
决策中的问题
下面是一些我认为值得反复理解的一些内容。
如果我们围绕一家企业如何做出决策展开讨论，进一步就是到各位创始人的能力和团队的能力，最终还是会回到人的能力来看待这个问题。
作为公司的创始人或高管，在公司的日常决策中，我们决策要么是依靠自身的大脑，要么是团队的智力。在这过程中，有大量的信息不对称，怎么解决这个决策过程中的有限理性问题？
从自然界的历史来看，人是有限理性的，我们在面临未知挑战的时候，本能会去蒙蔽我们的大脑。
从信息的价值来看，任何公司所掌握的信息也只是整个市场的一个集合，很可能你做出了决定认为可行，但放到整个大盘里是有问题的、有缺陷的决定。
有几个关键问题：
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第一个问题，避免错误决策的机制怎么设计？ -
第二个问题，所有的决策排序，一定有相对比较优的决策和相对比较差的决策，那怎么能识别出来？ -
第三个问题是团队建设，团队会影响创新能力，团队结构层级的复杂度会决定一个想法从下往上冒的时候，有没有可能正常进入到最高层的人的视野里面去？
拿可回收火箭技术来说，美国国防部投的钱是SpaceX的几十倍、几百倍，但是结果是 Space X做出更优越的商业解决方案。如果把美国的举国体制迁移到公司，意味着公司所有东西都是集中式去做决定，那么下面优秀团队的更好想法往往就会被忽视掉。能重视到这些想法是因为公司的组织结构是有效的，能够过滤出这些创新的、有效的这些想法来解决公司发展中重大的问题，而这个想法公司一把手不一定想得出来。
商业流行学的问题
在近现代的企业的管理过程中，很多人经常犯一个错误的问题就是盲目到处跟其他企业学，学了半天之后，还不知道该干什么。
其实没有一家企业能告诉你该怎么做，因为不会替你背任何经营指标，不会为你的决定负责。我们去做表面的企业参访没有什么意义和效果，只不过是去又膜拜了一番而已。
英国曾经有一条法律，要求桥梁设计师在修桥之后，他自己必须带着他的家人在桥下住三天。因为这个设计方案是他做的，如果他住三天的时候桥梁塌了，他敢住吗？他赌上自己和家人性命的时候，他的设计方案那才是真正安全的方案。
我们要回到真正的方法和原理，由几百年形成的学科背景知识做支撑，这才是真正有价值，而不是什么十年内开始流行的商业书籍，那永远是随波逐流的，没有主心骨的。
我推荐这本书经过了历史的检验，值得大家反复阅读。
其实，优秀企业的管理结构、信息处理、决策质量和决策支持系统，并不指一定要建一个大数据平台，而是指内部决策的机制流程和管理的方法。
在泰勒、法约尔、韦伯的年代，当时他们都是管理工厂工程师出身，所以他们发明的方法是用来管理工厂的，包括霍桑工厂实验。甚至泰勒还在美国的国会听证会上面写了一些证词，那些东西都形成早期古典派的管理理论基础，后面所有人的理论都是源于他们三个人的发明。
那么为什么后面出现行为学派呢？因为人的主观能动性。
在古典学派中，人是机器，人是流程里面的一个工具，他没有主观能动性，所以他们可以被操纵。但是事实上，资本主义走到一定阶段之后，发现这是错误的观点。人的情感，人对企业的归属感、价值感，人判断企业本身是不是有社会价值，他都有主观的想法。因此，我们需要用一个新的方法把人的因素纳进来，这个时候就出现了梅奥、罗特利斯伯格这些行为学派的管理学者，他们尝试调整这个方式，来帮助整个自然阶级资本主义的企业能够往下走，而一战，二战随之整个过程同步，这个过程管理学派在发生变化，整个西方的哲学也在发生变化。
一战之前，德国年轻人都要读尼采，一战之后，大量的德国年轻人去读道德经。社会的变化促使着各方面的精英们去思考问题，思考这个世界该怎么发展？这些思考都会映射影响到整个企业管理。
如今所有管理理论流派，社会系统派里面衍生出的决策理论派，经验主义派、全面派、管理科学派等，都是有渊源的。
社会是人的一切现象的总和，而Harbert A. Simon曾经当过美国社科研究委员会的主席，同时他又是管理学家、计算机教授和心理学教授，当他研究完社会之后，再去做企业研究是相当于降维打击。当一个人能够理解计算机的程序语言，同时还能理解人的时候，就触类旁通。在管理学上，这些技术理论被迁移到管理场景时，他就更加容易理解如何利用技术来解决人的管理问题。
如何做出高质量决策
一个企业家，除去吃饭、睡觉、交谈，剩下的真正静下心来对企业有价值的工作是什么？
就是你作为一个公司的负责人，你做出决定，今天招什么人，明天投多少钱，后天做什么产品，大后天去哪里考察，你就是需要不断做出决策。
Simon 提出一个过程，第一步叫探查条件，它背后的含义就是情报。内部情报，是公司经营情况，历史经验，内部的这些东西；而外部是非常复杂的上下游、竞争对手以及正在发生的未知，可能在十年之后行业就没了。
举例说，一百多年前，铁匠开始失去工作，是因为汽车出现导致马匹的需求下降，那马蹄上的铁就不需要人打制维护了，铁匠的工作就被时代所淘汰掉，类比公司来说，整个世界在往前走的过程中，有些公司业务就没了。
探查条件这个事情现在叫市场洞察、市场分析、消费者洞察或产业分析，这就是决策的第一步。
第二步运用情报对应着财务、人事、投资、产品、研发、供应链、营销、渠道，做出大量方案，这个时候人的经验就发挥作用，因为人懂得这个行业，可以探索新的营销怎么做，新的产品该怎么设计。
这过程中就会跑出很多新的东西，比方说因为拿到了新的情报之后，发现原来这个行业的产品的价值链条在发生转移，有些产能在发生转移，有一些用户需求发生变化，这个时候就基于情报去创造新方案，并且分析这些方案到底应不应该被投入的资源。
因为作为企业创始人，就是要决策这个事情要不要投入，这时候该怎么分析呢？在决策过程中，我们怎么去避免有限理性问题？因为经验是有限的，经验不足以去了解市场上面变化的所有信息，有大量东西是不知道的。
这个过程就取决于组织结构，组织结构的整个机制是科学的，是有可能激发创新的。底层想法就能够冒出来，能够逐步的往上冒，能够让企业始终找到往前走的机会，而不是靠着创始人一腔热血，那种时代已经过去了。
下一步，通过多次分析，发现有若干种方案是值得去投入的，从中选择方案去实施、落地、推动。无论是建工厂，还是去做一个新产品设计、营销、招聘高管或投资并购。
最后，需要对这些方案进行评价，这是必须要去做的事情。
AI时代，人的核心能力
我在跟很多企业的咨询顾问过程中，经常讲一些核心的八个能力，
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提问 -
思考 -
判断 -
归因 -
假设 -
预测 -
试验 -
创新
提问的能力，比如如何理解和应用第一性原理。
第二，思考的能力，团队内部有真正会思考的人吗？有系统性思考问题和收敛发散管理等等方法吗？有六项思考帽这个能力吗？
第三，判断能力，卡诺模型会用吗？团队会用线性归因吗？实验会不会做？显著性分析能落地吗？
第四，创新能力，有没有设计思维的内部落地？方案能体现设计思维的这个方法吗？
这都是非常明确的人的能力。
在现在时代，作为一个创业者，一把手需要思考的，有个最大的问题就是都在尝试用一个固定模板在做作业，而恰恰一个企业的经营问题有太多的变量。如果不能够系统性地用八个能力把问题搞清楚，始终是在盲人摸象，甚至是刻舟求剑，拿别人所谓的标准答案来学习是有问题的。这八个能力最终要作用在战略制定的方方面面，就是从用户的价值和技术洞察出发。
用户价值的变化就导致了你今天做的这个业务，过五年可能用户根本连碰一碰的意愿都没有。当用户发生变化的时候，整个市场规模、业务的时间特征、用户体验，商业模式都会发生变化，每一个问题是不是都要管理者做出判断和决策。
那么请问你的决策过程有严密的流程进行管理吗？你的决策过程有没有能够避免出现偏差和失误，或者避免对重大机会的错误判断呢？或者对重大风险的判断呢？
我所推荐的《管理决策新科学》有提及很多相关方法，也是我长期给企业管理层顾问教授的一些方法的理论基础，包括数据领导力、数字化、客户体验，这些都是在当下实现的、互联网发展阶段里面出现的一些名词，底层是心理学、计算机科学、统筹学这些基础学科在支撑着。
我经常跟很多企业家说，不要读所谓的商业流行书，因为那些都是基础思想的应用，很快会被抛弃掉，就像现在的ChatGPT，已经把很多人的应用软件的这个桌面都改掉了。就是这种应用几年、几十年都会改一波，但是底层的基础学科的这些思维方法，它可能过几十年它依然会在那里不会变的。
决策能力的例子
用一个消费品牌企业的增长过程来做个比较：
第一步依然是情报，但这里情报变成对自己现在的经营数据进行指标体系的量化关系之间的测算。
搞清楚现在指标如同打仗先要定好方向，而这个方向不是拍拍脑袋，也不是靠谁在公司职位高拍板做出来的，是有一个科学方法，能够通过企业自有数据，把经营目标拆解、分解、量化。量化不是简单的加减乘除，是加上大量的系数、信息回归和趋势性的指标设计。
而中国的很多企业在这方面依然是很初级水平，就今天让用Excel里面的数据分析，把一个有统计学支持的量化做出来，很多团队都做不到，根本谈不上大数据。
一个好的团队能够通过量化过程知道业务中的因素之间的关系，之后对用户进一步分析，要知道用户背后的需求，去增强对用户的理解。通过画像、标签、数据补全的方式，用好第一步能力来强化下一步的能力，之后找到哪些是高价值用户行为。这是一个科学的过程，不是一个拍脑袋的过程，需要有数据分析的能力。
这里没有说是画曲线图，那不是数据分析，我指的是要在真正的数据分析基础之上，去做出若干种方案，方案是否落地必须要通过 AB 测试，这就是用来做评估的方法。
评估的不是业务有没有增长，而是评估策略跟业务增长之间到底有没有时间上的因果关系。
这个过程关键的能力是哪些呢？
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有没有定量指标的能力？ -
有没有相关性分析的能力？ -
懂不懂得什么叫做设计思维和创新方案解决的管理过程？ -
有没有能力去做 AB 测试？
一个消费品牌企业，无论是做To C产品、软件产品，还是做To C的业务，这个流程就是能力的体现，最后都变成人的能力，要公司里面任何一个团队挑出来，他们会用这些方法干活。
一些传统的决策技术，比如说常见的SOP管理的流程就是一步步来做。当年，Simon 说需要一些运筹学、数学分析和计算机模拟，那时美国大部分企业都还没用这方法，但现在看来如果不能具备这种方法，这家企业很难具有量化思维模型。
当前，探索式的计算机程序发展，比如AIGC软件的运用，一些公司内部的数据分析过程，都会用到跟人工智能相关方法，比方说机器学习、神经网络，那这些能力现在的软件都具备。
问题是作为一个团队的管理者，知不知道什么时候该用什么能力来解决什么问题？
数字化这件事情，本身并不在于说公司有没有买一个有AI能力的软件，而是懂不懂得在什么时候可以用AI解决什么问题。
程序化决策这件事情在当下来看，沿用历史上所有的企业精英的经验，大家或多或少都会做。但这里面一个很大的挑战，就是企业内部管理的习惯和SOP，能不能够适应创新过程中可能要再度抛开程序化过程，可能需要一些逻辑推理的直觉，需要一些创造的能力，需要探索式解决，这两者之间那非程序化决策，可能需要更多的是人的创造力。
前者程序化决策在现在计算机技术非常发达的情况下，大家都用很多了，已经半自动化了。无论是内部的财务软件，还是ERP 软件，软件很大程度已经把很多工作都自动化掉。
这件事情在Simon 提的概念内，其实等于如果创造一个新的业务，直觉、创造能力能不能够结合程序化的决策，得出一个最优解？或者逐步得出最优解的方向，这件事情显得非常的关键。
如果只是重复着别人的生意模式，你的护城河其实很弱，你只能不断创造新的解决方案，解决别人解决不好的问题才有机会，就像Space X一样，它能够打败美国国防部，就是因为它解决了美国国防部根本无法解决的性价比问题。
人才是最重要的
除了核心的方法论，最重要的是企业的目标。永远都有东西会被发明出来，是因为人本身才是最重要的。当我们已经把人的心理生理都可以部分取代到一定程度时候，人存在的价值是什么呢？人做什么事情能体现人的价值？
至少在我来看，在当下依然没有人敢说人的逻辑能力可以被 AI取代，所以从这个视角来看，人的能力仍然是最重要的东西。
组织是现在的一个管理学的概念。无论怎么样的一个团队，里面的每一个人，如果说按照原来最早的概念说可以自动化掉，那么这些人他真的就可以被机器取代吗？在Simon的这本书里面，为什么始终强调人的重要性？比方说我们去做一个类似飞机的东西，它真正理论来自于空气动力学，并不代表我们发明了·鸟。
人有巨大的创造性，就是因为人可以去想象，这依然是计算机没办法去做的事情。管理好我们的创造力变得很关键，很多重复性的工作，如果通过软件能够半自动化掉，其实早就可以半自动化，但为什么做不到？因为哪怕是一个数据分析，都带有强烈的人的主观经验。
业务分析这件事情特别带有主观性，这是没有办法的，因为就是有大量的先验经验会在人的脑海起作用，很多业务的决策者的业务直觉性在很多时候是数据团队无法进行解释的，而这件事情恰恰就是当下每个企业内部需要去设计的一个流程。我们有数据专业的数据分析师，但是数据分析师给出的一个所谓的分析结论，能不能够支撑业务团队的一个决策？
如果没有一个协作的人机过程，那么黑盒永远无法被公司的管理层理解，但是恰恰有很多黑盒产生的结论又很有价值。如果企业在内部能够形成一个管理流程，就像一个电影导演知道何时该用CG 技术或是实景。需要有一个导演的整个视野才能调动起公司里面的每一个职能来做出专业性的工作，并且把这些工作的结论和输出串成一条生产线，然后这家公司能够转起来。这是当下企业需要去建立的，不同于过去只有工厂，现在我们有大量跟市场相关的、日常的、快速的、迭代的决策，工作中间的输入输出流设计合理性就跟这个组织结构有关系，跟流程有关系。
凡是在决策流程中更有科学性的公司，它能够不断输出好的决策，这个流程就保证了这个决策能够被识别出来。而这个流程的设计取决于企业的管理团队，首先有没有去评估过自己具备这个能力？因为它要能识别出来，首先它得有个能力来识别出哪些时候该用卡诺模型，线性回归，决策树和显著性分析。企业如果自己都不知道这些能力对应的应用领域是什么，那自然也组不成这样的一个局面，也拉不起这个线条，也没有办法产出这样的决策过程。数字化到最后，无论用什么软件，如果这个企业内部缺乏这样的一个文化和流程的话，它就没有办法往下走。
比如自动化管理流程，最典型的德国是全世界在工业化之后，企业自动化程度非常高的国家。德企在资本主义发展到极致的时候，效率极高，那为什么后来人们还要去读道德经呢？其实已经到顶点了。
人具有主观能动性，人到底性恶性善是个哲学问题。俗世上人是自私的，这个命题如果成立，那我们其实需要一个更合理的分配机制。问题就是不患寡而患不均，换成现代管理理论里面的办法来看，既然知道人是自私的，就要设计合理的绩效管理方法。
如果今天你作为企业的创始人，来亲自设计公司员工的 KPI 考核目标，该怎么定义？这套KPI体系在设计过程中，是直接照搬别人的，还是基于自己企业的实际情况，经过自己的摸索、探索、分析、洞察、决策做出来的？
这八个能力同样可以用来解决绩效指标体系设计问题。
第一是分析，绩效指标体系设计的对象是员工，作为 HR 部门设计一套绩效体系，服务的用户是员工，这就是用户需求。
第二，绩效体系要挂到企业，也要设计面对企业的指标营收的另外一个维度指标。那么请问你们每一个企业的老总、HR有没有能力用八个能力体系，来设计出一套适合你们企业的绩效考核的指标体系？
而我谈的八个能力，绝对不是局限在数字化技术，而是企业整个管理体系每个方面都可以得到全面应用的八个能力：
提问、思考、判断、归因、假设、预测、试验和创新。
期待有更多的投资人、企业家和组织管理的负责人与我交流如何提升企业内部这些核心能力，欢迎关注公众号dtalks后，与我取得联系。