2022年11月29-30日,赛拔为默克雪兰诺CCD团队举办了IDC经营决策AI模拟。本次旨在结合MERCK CCD的战略地图(模型),通过IDC框架帮助整个团队优化模型,使得这个模型要素和结果具备相关性,解决why和可及性的问题。
项目分为2个部分,IDC的课程+迷你工作坊应用。DAY1的上午为AI及决策科学,讲述了AI受到青睐的背后是因为其高质量的决策,用机器学习的决策比对人类的决策,会发现人类决策大部分依赖S1系统(直觉决策),高质量的直觉决策是可以通过开放的认知风格、智商及(稳定环境下的)刻意练习提升的,但是S1系统决策依然有很多陷阱。MAX老师请现场4个学员团队针对直觉决策陷阱进行了反思复盘,有2个团队提出了“承诺升级”,比如团队能人变超人,也有提到“锚定效应”高目标高达成形成了惯性,目标降低后不习惯的,还有提到“选择过载”的,随着公司给团队加入的产品数量不断增多,priority逐渐迷失了……
决策科学概述学习后,学员被迫跳出舒适区,投入AI游戏的学习与比拼中。在课程的AI游戏里,有大量的数据,144张卡牌,游戏的规则等等。就好像学员进入一个全新的领域/行业,要迅速找到自己的认知方式。我们会看到有些学员,会通过卡牌的星球颜色进行分类,有些是基于一张张卡牌信息试图记住,有些会先试图找出一些胜利的方式再加以叠加修复……最终学习的结果均要体现在游戏的选择决策上,并且面对游戏比赛的分数结果。
但实际上学习是有方法的,决策也是有方法的,学习也是为了更好的决策,赛拔提倡的方法就是赫伯特西蒙的IDC框架。于是DAY1下午,课程进入IDC的第一部分I(intelligence/情报)。当学员一开始接触这个策略AI游戏的时候,面临的是大量混杂的数据,需要在混沌将数据分类和命名帮助自己更好记忆,这就是信息的过程,有了记忆后还能发现一些相关的逻辑关系于是就有了知识,当学员能够灵活应用知识的时候其实大脑里已形成了模拟——即到了D(Design/设计)阶段。
I作为IDC的第一阶段,也是决策中最为重要的,大部分的决策如果I够全面,基本上决策就能做对了。因此MAX老师介绍了高质量信息的获得方式,特别强调了一线/一手(非加工后)信息的重要性。而AI游戏里其实也包含了很多类型的信息,MAX老师帮助进行了归类,并且要求每个团队在玩游戏的时候建立CHECK LIST以克服S1系统的陷阱让决策更全面科学。
于是DAY1下午,学员每个团队要求一起PK 3个初级的AI。赛拔老师对他们的决策行为进行观察记录。复盘中,老师的点评如下:
TEAM1:在一开始决策的时候有进行全面一手信息的沟通记录,但是团队还是有核心及边缘人员的层级区别,到了后面策略越走越顺后,操盘手一个人快速决策飞奔,忽略了和整个团队的沟通。在实际生意中,如果团队其他人员没跟上策略的思维和理解,会造成迷茫或者执行问题。虽然TEAM1在本轮是冠军。
TEAM2:做到了信息多样性,有争论,但是决策较为保守,而且团队中有人提出正确的反对意见被忽略了,第二次才被重视。由于比分相对落后,有人说:电脑有毒。然后团队纷纷响应。老师强调,好决策的过程一定要谈事实,而不是情绪。
TEAM3:队长授权给知识相对专业的组员做操盘手,操盘手也一直和团队保持充分的沟通理解,并且在面对新信息的时候可以正确认知识别。和TEAM1一样,TEAM3也已经掌握了一些成功的方式(逐步有了模型思维),虽然没有拿最高分,但依然取得了好成绩。
TEAM4:整个团队意见很一致,缺乏多样性,决策的时候由于怕被竞争对手“蹭”一直固步自封,直到后来才敢突破求自我发展。
在I的讲解和模拟游戏后,继续进入到了D(Design/设计)的模块,结合DAY1上午讲的MERCK CCD模型,其背后正式卡布兰教授的战略地图。于是MAX老师讲了模型的本质,就是和目标相关的要素,以及要素与要素之间的关系。我们可以通过干预调整要素来达成目标。之后结合AI游戏中的要素及要素关系,帮助学员提炼了几个基本的模型,并且鼓励学员在游戏的时候总结自己的模型,并运用多模型思维来比赛。
接下来的比赛,是4个团队相互PK。TEAM1走了军事征服路线,TEAM2还未基于现状形成模型路线,TEAM3在消费路线和技术路线之间迟疑,TEAM4坚定地走了简单但有效的生产消费路线。最终TEAM4获得了本轮冠军。
DAY2上午来到了IDC决策的最后一个阶段,C(Choice/选择)。MAX老师讲了选择的两种逻辑,结果逻辑及匹配性逻辑,鼓励大家“认识你自己”,了解自己的决策准则,反思自己决策准则是否有问题,鼓励大家用中介评估法进行决策的Choice阶段。并且为了最大程度规避风险,需要将风险对冲机制嵌入决策,包括红队思维和事前解剖都是很好的方式。结合课程的AI游戏,MAX老师也给出了一些玩好游戏的准则建议——这些建议也同样适用于商业策略。
这次各个团队要求一起PK中级AI。当竞争对手策略能力更强了之后,以前简单粗暴的战略也许就无效了。老师要求每个团队设立红队将反对意见嵌入决策机制,并且进行事前解剖,如果这局我们失败了,可能会是哪些原因造成的,我们有什么办法规避这些情况。最终TEAM3在本轮取得了胜利,即使如此他们也预判如果他们失败其中的一个原因会是战略路线的单一。
在IDC框架后,课程进入到了管理学都不禁要回避的因果关系,因为这块太难了,也是AI技术发展不能进入到下阶段的一个重要原因。这部分强调的是,如果能够找到相关关系或者因果关系,人类可以通过有效干预,事半功倍。因此MERCK工作坊的模型要素,我们也要考虑这些要素和目标之间是否有相关关系。之后进入了工作坊的环节,4个团队分别讨论,客户层面的价值目标以及达成这些价值目标我们的内部流程设计如何支持。通过4个团队的汇报,讲师搜集到了足够的intelligence并且给出了一些逻辑整理的意见……当然MAX老师强调,他更在意的是大家能够打开思维去思考,混沌中总有一些道理。
课程结束前的最后一个模块,是激动人心的联赛!通过2天的课程及游戏学习,4个团队可以两两结对相互配合来获得比赛冠军。这次的联赛小组之间的关系特别简单。TEAM1和TEAM4在前一天餐桌上已经达成了联盟协议,于是剩下TEAM 2和TEAM 3结对。但TEAM4和TEAM 1在联赛中没有形成自己牌面的模型决策,相互之间也没能配合。相反TEAM 2和TEAM 3在看清牌面后,TEAM 3配合TEAM 2更好的发挥了生产消费模型的威力,迅速抽干了VP值,最终TEAM 2获得了本次联赛冠军!TEAM 2在复盘时不禁说到,TEAM 1和TEAM 4联合的主要原因不是因为饭局结盟,而是他们两组认为自己强强联合是最佳决策……
经过2天的课程,以及学员在深夜与AI对手的死磕游戏后,最终课程环节加权累积成绩最高的为TEAM1,获得了本届IDC内训的总冠军!
至此,2022年赛拔所有项目也全部收关,2023年所有项目公开课计划已出。如希望具体了解或咨询,可联系:Carolyn Luo(18918488809),Kristy Tang(18964139433)。2023年1月10-11日,赛拔计划举办下一届IDC经营决策AI模拟公开课。点击链接
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