2023年11月23-24日,快奥森多举办了赛拔IDC经营决策AI模拟内训。本期学员是快奥森多MKTing及SFE的领导管理团队。快奥森多是两家公司整合后的新团队,因此希望通过这个项目达到几个目的:首先是团队及个人风格的认知和融合,另外在医疗行业多年后固化的思维希望有所突破,最后面对商业的结果反馈如何正确的复盘也是一个需求。
这几个维度刚好契合IDC的项目,并且赛拔也为快奥森多做了一些课程的设计。整个IDC决策的项目逻辑结构首先是了解人类(以及AI)的决策和判断原理。基于决策科学的简单脉络可以看出,人类的决策是直觉与理性的争锋,用丹尼尔卡尼曼的话来说就是既有S1系统(直觉)又有S2系统。人们最常用S1决策,包括卓越的判断力算是直觉,但要养成这样的直觉水平背后需要有S2刻意练习的积累。快奥森多的需求,刚好匹配了S2的养成,S2的养成用大师赫伯特西蒙的理论就是IDC决策框架。其中开放的认知风格是为了I/Intelligence,越开放能收到的信息/情报越多;固化思维其实就是脑子里的模型固化了,对应了D/Design,模型与设计;而复盘是决策后反思,因此对应的是C/Choice,如何决策以及如何嵌入风险控制机制。
2天的项目,Max老师从首先讲了AI与人类的PK,主要是判断和决策力上的争抢,并且用GPT版本提升后在越来越多的考试中取得高分来引出最近诞生的GPT暴露的定义,也就是随着AI的判断决策力越来越强,只要他们能够替代这个职能的人工50%的工作,就称之为GPT暴露。因此人类必须有被AI替代的危机感,可以应对的就是主动提升我们自己的脑性能。随后用丹尼尔卡尼曼的S1和S2理论对人类决策做了分类。学员们被分成小组,就S1直觉决策陷阱做了讨论,这次有一组学员替到了“确认偏差”,分享了之前一段经历,就是公司产品面临水货的竞争,销售团队提出降价抵御的策略。高管几乎要认可的时候,有PM提出了反对意见,理由是公司产品在该细分MKT%是第三。水货冲击更大的会是市场老大,即使要调整也不该是全国范围,最多可以考虑部分医院,最终的决策是他们公司没有降价。这里的确认偏差是,受到低价威胁后,直觉就是降价决策……
在理解完人类的决策后,Max老师开始讲AI的决策原理,在前几年AI的各种模型路线受阻后,有人提出,就让AI模仿人类的神经元,于是深度学习神经网络推出了,而深度强化学习算法也是对人类的试错法的模仿。无论是人的决策还是AI的决策都有I-D-C 3个过程,包括,输入(I)-处理(D)-输出(C)。深度神经网络在D这里会有很多参数和结点,根据结果奖惩再进行调整。人类我们也会做很多选择,每个选择也是一个结点,善于反思的人也会就结点决策后带来的结果去调整自己的思考和行为。
另外,AI部分还讲了GPT提示工程中最好用的框架方法——ACTOR。
A:Actor/角色
C:Context/上下文环境
T:Task/任务
O:Output/输出
R:Repeat-Control/啰嗦控制
简单来说也就是要给AI设定一个让它匹配的身份,适度抬高它的能力。其次要有具体的环境条件,再给出任务,以及这个任务的输出是什么,最后要通过对话使其内容精准。
上午模块结束前,学员们分组进入了AI游戏模拟,3组在学习形式上开始呈现不同状态,TEAM1决策特别慢,整个过程几乎都用S2,来理解信息和规则;TEAM2拿到了生产消费路线的牌,在老师的解说下,打了57的成绩;TEAM3拿到了军事牌,靠有熟悉队员的带领,打了59的成绩。
DAY1的下午,项目进入到IDC框架的I部分——Intelligence/情报。在进入模块前,Max老师请每位学员做了一个认知开放风格的测试,因为是否具备领导力可以从3方面考量:IQ,经验,以及开放的认知风格。这3个变量中,我们最容易控制调整的就是开放的认知风格,风格开放的人获取全面信息的能力强,而全面的信息对于高质量的决策是最关键的INPUT。从快奥森多的结果来看,这个团队的风格非常的多元,相对赛拔前2场内训的医疗公司,在“即使有一些很好的理由去质疑结论,我们最好对结论抱有信心。”这点上比较突出,这点一方面可以理解为坚持自我,当然也可以理解为倔强。Intelligence的模块首先讲了信息的定义, 以及数据/信息/知识/智慧的区别。又用亚马逊选服务器地址以及贝佐斯人生大的几个阶段,是基于哪些信息做的判断,强调了信息与决策之间是否有关的重要性。带出在AI游戏中,我们应该从哪些信息维度做搜集并且决策。
本轮的AI模拟开始计分,是小组PK初级AI。Team1虽然游戏速度慢,但是对于卡牌的知识和卡牌与卡牌之间的相互作用都有了理解,通过生产消费路线获得了53的高分。与此同时,Team2独立游戏后,大家对信息都掌握不够,单凭红色就是武力这个S1的判定去打,同时又不具备通过经营产出资源的能力,打的非常被动。Team3组内的信息没有充分沟通,加上面对了一个新的环境“军事星球“,虽然和AI比分不相上下,但是没能赢得本轮高分。
我们看到了Team1的信息充分沟通,Team2的虽有沟通但没信息(只能称为未编码的数据),Team3 3个人基于之前胜利后的一致(一致错)……在老师点评后,模拟进行了团队与团队之间的PK。Team1继续稳扎稳打,Team2依然茫然,Team3反思后调整,最终这局比分Team1和Team3两组33打平,手牌多2张的Team1被系统判定为赢家。
DAY2,课程进入了IDC之D/Design设计建模部分。Max老师从葡萄酒的定量模型设计,从结果数据的要素提取VS成因数据要素提取的建模做了比对,以此来说明模型的价值:一个简单的模型,确能百分之80-90%正确的预测葡萄酒的价格。除了定量模型外,经理人更常用的定性模型,强调建模的步骤,第一步是确定目标,第二步信息依然要与目标有关(通过要素清理后),第三步分析要素之间的关系设定权重,最后组成模型。
如果模型用了很久,边际效益递减或者开始无效了,该怎么办?Max老师给了2个建议,1)第一性原理——白纸练习,围绕目标重新开始,抛弃之前所有思维。2)探索新颖性、寻求有趣性。
这轮的模拟学员要PK中级AI,中级AI不会给学员时间窗布局战略,因此必须走1步要能起到2步的效果——花费资源时,即能推进自己的战略又能通过经营补充自己的资源。在这轮Team1因为原生星球关系继续打着生产消费路线,但是AI的快速上牌使得最后一手牌产品没能卖出,比分为33,Team2继续在探索之路……Team3在原始星球为军事的基础上,到后期突然来了一张基因技术牌,勇敢的尝试并且做了星球资源的协同,最后拿到了39分,获得这轮冠军。
Day2下午,IDC进入了C/Choice决策阶段。管理大师马奇将决策分成2种逻辑,结果逻辑和匹配性逻辑。Max老师举了个匹配性的逻辑的例子,我们在面试的时候会觉得头发少的代码写的好。所以看一下Open AI的管理团队。Brockman写代码一看就像,奥特曼就不像,这就是我们匹配性逻辑。我们要认识自己的决策准则和判断逻辑到底是什么——认识你自己。此外由于我们人类有匹配性逻辑的思维,为了规避掉这个思维带来的决策陷阱,可用MAP中介评估法来帮助决策。一方面MAP是很好的建模思维练习,另一方面MAP是S2决策在前最后再用S1直觉验证再后的方式。另外在设计决策机制中要嵌入风险控制的方法,包括多路线/多模型思维、红队思维以及事前解剖。如果日常我们常做复盘,就应该有一个书记记录整个场景,尤其是关键决策点,每个成员各自的选择及理由都要记录,这样在有了结果后,才能追溯到决策人和问题点。
在讲完复盘方法后,模拟进入了小组PK小组的环节。每个小组都要求设定1位红队成员,并且有1位书记来记录决策的盘面和关键点,成员们各自发表意见。这轮的比拼,Team3开局是军事星球,并且拿到了多张手牌,可以不用扔手牌就快速扩张。Team2队长建议用不一样的战略,只探索摸牌,其他的全靠蹭另2家的策略,但是团队还留有理性作战的思维。Team1辛苦建立了一些生产星球后陷入了只有产能没有消费市场的问题,这时候突然来了一张技术-2的6费牌,于是Team1大胆切出一条技术路线,结果又运气极好的拿到了消费市场相关的6费技术牌。在Team3保持领先的情况下,最后一局逆袭称为本轮团战第一!
复盘后,模拟进入到了联赛环节,本来老师的设定是,目前比分落后的Team2和Team3组成联盟斗地主Team1,不料还未开战,Team2受到了Team3在S1维度的刺激使得双方联盟破裂,本轮又变成了三国杀的场景。这轮让赛拔所有讲师助教感到意外惊喜的是Team2团队。Team2在2天所有的比赛中都被其他组压在地上反复摩擦。于是他们一致开始追求新的路线,兵贵神速,通过摸牌快速铺满整个牌局,不让Team1和Team3拉开分数差距,不让他们爽。助教Carolyn评价评价,他们对应了昨天雷达图的坚持自我哪怕有证据也保持信念。Max老师认为他们这是新可能性的探索,当无法突破师,寻找新奇玩法。于是他们吸引了我们所有助教老师围观,引得其他小组各种羡慕。过程中,Team2以S1为主,唯一的红队还残存着S2,老师们目睹了整个决策中理性与感性的争锋,并且一度有机会可以走回正常战略逆袭,但是他们做了一个决策,正常的战略都会让另外2家蹭到,他们不要,于是继续走自己的路。在最后一回合,Team2甚至还能拿捏Team1还是Team3到底他们想成全谁赢,。由于Team1领先,且老板在Team1就成全老板吧,Team2作出了一次理性的决策。
最终本期内训的加权值冠军以及联赛冠军,都由TEAM1的团队获得!
至此,本期快奥森多-赛拔IDC经营决策AI模拟内训完美落幕了!2023年12月14-15日,我们将举办今年最后一期IDC经营决策AI模拟公开课。如希望具体了解或咨询,可联系:Kristy Tang(18964139433)。点击链接mp.weixin.qq.com/s,可进一步获得IDC项目咨询。