人机协同是未来，BCG 合伙人解读「综合战略机器」

曾 18 次获得世界围棋冠军的李世石被 AlphaGo 击败一事引起了轰动，之前人们认为人工智能在未来十年内都无法攻克围棋。AlphaGo 的成功象征着一个更广泛的趋势：数据爆炸和算法进步已经让技术变得比以往任何时候都更聪明。现在的机器已能执行从推荐电影到诊断癌症等多种任务——可以独立执行，而且很多情况下比人类做得更好。除了执行明确定义的任务，科技已在开始处理更宽泛、更模糊的问题。不难想象未来有一天「盒子里的战略师」能够自动开发和执行商业战略。我们和表达过这一愿景的领导者进行了对话——而且亚马逊和阿里巴巴这样的公司正在准备使之成为现实。

但是如果认为更好的技术和更多的数据就能确保更好的结果，那就太危险、太天真了。记得美国长期资本管理公司（LTCM）吗？1994 年，金融理论界一些最优秀的头脑创立了 LTCM，其中还包括两位诺贝尔奖得主。该公司的财务模型基于最先进的期权理论，当这个模型有效时它盈利就像在印钱——第二年和第三年它在除去各种费用之后取得了超过 40% 的年化回报率。然而，过度依赖模型是它失败的原因。LTCM 的模型继续预测到其与潜在的俄罗斯债务违约对冲是可适当套期保值的；而实际上它需要预见的是对冲不足而且面临着流动性风险，这个预见只能来自该模型之外。1998 年俄罗斯金融危机之后，LTCM 崩盘，损失了 46 亿美元。

不管技术有多先进，都需要人类伙伴强化它的竞争优势。技术必须嵌入到我们称之为综合战略机器（integrated strategy machine）的概念中。

综合战略机器是资源的集合，它同时包括技术和人力资源，这两者共同行动以开发和执行商业战略。综合战略机器包含一系列的概念和分析操作，其中包括问题定义、信号处理、模式识别、抽象和概念化、分析和预测。它的一个关键功能是重构（reframing），即反复地重新定义问题以得到更深度的洞见。在这样的机器中，人与技术必须以一种综合化的方式各自扮演其特定的角色。

综合战略机器：人与技术必须各自扮演自己特定的角色，而且人必须不断改进机器的设计。

在综合战略机器部署方面亚马逊是最先进的。它有至少 21 个数据科学系统，其中包括若干供应链优化系统、一个库存预测系统、一个销售预测系统、一个利润优化系统、一个推荐引擎和许多其它系统。这些系统既和其他系统也和人类战略师紧密交织，创造了一个综合的、运转良好的机器。如果销售预测系统检测到一种产品的受欢迎程度正在上升，它就会启动一个贯穿整个系统的级联变化：更新库存预测，导致供应链系统优化其仓库的库存；推荐引擎会更多推送这一商品，导致销售预测增加；利润优化系统调整价格，再一次更新销售预测。进一步的第二和第三次交互作用继续向下游发生。尽管许多这些操作都是自动进行的，但人类在设计实验和审查数据痕迹以继续学习和改进机器的设计方面具有关键的作用。

再来看看风险投资公司 Correlation Ventures 的综合战略机器；该公司依靠围绕创业公司的海量数据而兴起，这些数据包括财务、投资者、业务部门、创始团队和其它相关商业特征的信息。

和许多风险投资公司一样，Correlation 通过其人际关系取得其许多交易机会的资源。尽管为一项交易所做的传统尽职调查涉及到深度的市场研究和对创始人及关键客户的反复多轮采访，但 Correlation 却侧重于文件信息。为了评估投资机会，该公司通过其预测分析算法运行数据，然后人类对通过了算法检查的投资机会进行更为全面的审查。因此机器和人类各自贡献了自己独特的优势以得到尽可能准确的投资决策。除了其预测能力，这个方法也有很好的速度、可扩展性和可发展性。Correlation 的战略机器让该公司可以在两周内作出一个投资决策，通过有限的人类输入审查大量的投资机会，并能通过积累数据和经验而随时间可靠地改进其投资决策。

在设计这样的综合战略机器方面，我们相信有以下六个要求：

切题且具体的战略目标。不要让技术能力来主宰你要解决的问题。如果你只有一把锤子，那么所有东西都会看起来像钉子。人类必须设定中心问题的框架，从而定义出关于机遇在哪里的初始洞见。

为目标进行合适的设计。就像不同的环境需要完全不同的战略和执行方法一样，不同战略也需要不同的战略机器设计。比如，可预测的经典环境中的战略需要「分析、规划、执行」的逻辑。另一方面，不可预测的自适应环境需要一个可以特征化为「变化、选择、规模化」的过程。形式必须遵循功能。

正确的人机劳动分工。人类在任务或问题的直接范围之外思考的能力和应对模糊性的能力仍然是独有的。机器擅长执行定义明确的任务或解决定义明确的问题，但它们不能在特定背景之外进行思考（至少目前还不能）。它们也不能提出新的问题、发明超越问题的答案、重新定义问题或将问题与它们之前所面对过的不同挑战联系起来。

集成的解决方案。正确的劳动分工是至关重要的，但也要人类部分和技术部分无缝协同工作才行。凭借着我们理解宽泛的背景和连接不同领域见解的独特能力，人类必须设计和优化战略机器中的信息流和见解流以确保其是为整体目标进行优化的，而不是只为单独的操作而优化。

人机界面要能允许进行详细分析。战略机器的架构师必须避免过于简单的可视化（reductive visualization）的诱惑。人们需要能够看到黑盒子内部的情况，探索「混乱的」数据和调查结果，并重构以获得更丰富的见解。

独特的工具、数据或流程。综合战略机器的最终功能是产生竞争优势。无论是工具、数据、人还是设计，该机器的相关方面必须要能抵抗竞争对手的模仿。战略机器自己必须能够不断进化；而且，它必须像任何有效的常规战略一样，哪怕是为了保持原有优势地位也必须不断努力。

企业领导者可以通过向自己提出以下问题来开始综合战略机器的设计：

我想要通过一个技术提升过程实现什么战略目标？最开始的一组问题必须始终来自人类。只有人类能够定义目标和使用必要的整体判断。正如波士顿咨询公司（BCG）创始人 Bruce Henderson 说过的那样：「问题的第一个定义不可避免地是依靠直觉的。要把首要问题作为问题而识出来，必须靠直觉。」

要实现这些目标，我需要什么技术、人和设计？不同的问题有不同的能力需求，获取这些能力往往是很昂贵而且困难的。亚马逊和谷歌等科技巨头已经开发出了有效的战略机器，它们做到这一点的方式是在技术上持续投资和支付高额费用以获取最好的人才。没有这些优势的公司在开发有竞争力的战略机器时要对相关成本保持现实主义的态度。

人与机器可以以怎样的方式交互以增强彼此？综合战略机器的目标是增强而非排斥或抑制人类思维。为了达到这一点，机器需要激发人类创造新见解的能力、挑战人类自己的思维、以及不断重构人类的理解。

机器怎样才能进化和更新自己？一个成功的战略机器必须能随时间不断改进自己。它需要通过某个机制来从其经验和反馈中进行学习。监管这些机器的人必须要有挑战和重新评估机器设计的勇气和自律。

更大型的组织怎么接纳战略机器？最后，一个战略只有在被组织接纳和利用时才会具有价值。企业领导者必须留意，什么可以在组织的约束之内被切实地实现——或者有一个消除这些约束的明确方式。否则机器就可能是不相关的或甚至可能常常被组织推翻。

蒸汽机、电力和信息技术等通用技术往往需要数十年的时间才能释放它们的全部潜力，因为企业需要学习和组织自己才能最好地利用它们的力量。当电力开始取代蒸汽机时，工程师只是将电动机放在了原来蒸汽机的位置上——而这只带来了有限的生产力增益。只有当工厂的设施规划为新技术而进行了重新审视和优化之后，电力才造就了巨大的生产力增益。

我们相信，综合战略机器对于人工智能的意义，就相当于新型工厂设计对于电力的意义。换句话说，机器不断增长的智能可能会被浪费，除非企业能重塑自己开发和执行战略的方式。