《AI时代如何进行战略决策》课程大纲
【学习背景】
科学严谨的战略决策是一项宏大的工程，需要大量的数据和严谨的逻辑。有规模的企业或组织选择斥巨资引进第三方咨询机构出具报告，否则就是粗线条拍板，做一个不够严谨的决策。
在 AI 时代，这一切都将被改变：人工搜集和分析数据的工作被成本极低、效率很高的机器所取代。而且人工智能能够自我学习，企业可以通过记录属于自己的数据让 AI 提供个性化的建议。
更主要的是，AI 技术将推动科技进化、产业变革和社会人文的多元化，使原有的战略决策逻辑成倍的复杂化。如果不以 AI 工具对接外部变化，就好比用大刀长矛应对飞机坦克一样。
【学习目标与收益】
- 理解 AI 技术对政策、科技、经济、人文全方位的改造，以至于对原有的战略决策理论的颠覆；
- 了解如何避免 AI 形成不准确、不严谨或者同质化的决策建议，从而使我们的决策超越他人。
【内容大纲】
第一部分 人工智能与决策的关系
一、藏在人工智能基本逻辑背后的知识点：
1.关于大数据——数据、信息、情报三者的差异；
2.关于输出——提问（技术）比回答（知识面）更重要；
3.关于决策——逻辑模型的高度决定决策的高度。
二、人工智能如何重塑产业发展方向：
1.案例一：知识产业的结构变化，进入头部化时代；
2.案例二：供应链产业的数智化，进入低损耗时代；
3.案例三：生活服务业的机器化，进入两极分化时代；
三、人工智能将如何改变战略理论？
1.“波特五力模型”应加入信息力；
2.“PEST 分析”应加入资本力量；
3.“SWOT 分析”应从战略降维到策略；
4.“波士顿矩阵”可用资产管理模式取代；
第二部分 如何用人工智能助力战略决策
一、海量数据的搜集：
1.保证数据来源的真实可靠；
2.列出战略决策的数据清单；
3.构建数据之间的关联关系；
二、战略决策的模型：
1.理清企业从属于行业、产业的关系并画出产业图谱；
2.分析产业内部结构，找到生态位；
3.用 18 个维度的数据分析产业趋势的走向；
4.内部运营数据的建模并收集与分析；
5.确定产业定位与经营策略；
6.用战略解码推演战略决策；
三、语言模式的训练
1.遵循 MECE 法则，坚持结构化思维；
2.好答案来自好问题：保持好奇、保持中立、坚持事实；
3.用好 GROW 模型：目标、现状、策略、计划；
第三部分 如何避免智能化决策的陷阱
一、组织基因的决定性作用：
案例分析：使命、愿景、价值观；
二、决策者系统思维的决定性作用：
1.见微知著——系统是一系列相互关联、相互影响的要素的集合；
2.未雨绸缪——在结果出现之前，其实趋势早就在酝酿；
3.结构调整——改变系统中要素间的结构，会受到奇效。
三、构建组织能力的数据基础起决定性作用：
1.业务类数据：如营收、毛利、营销费用、直接成本等；
2.管理类数据：管理行为过程数据；
3.经营类数据：人效、净利率、投资收益率等；
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