01股票配资技巧
在我过去走访交流的经历，以及单仁牛商辅导企业的过程中，我们会碰到一个特别有意思的事。
我最近也在思考这样的现象，什么呢？
就是很多企业的领导者，包括老板跟管理层，往往会为了一场几万块预算的活动，运营成本的一点点波动，或者是要不要增加一个岗位，在会议室里围着几个数据各抒己见，争论不休。
但是，当面临“核心业务怎么转轴”、“企业怎么应对视播时代跟AI的冲击”、“企业要不要出海”这种关乎生死的战略决策。
这时候，反正没人争吵了。
管理层要么觉得大环境不好，走一步看一步，把问题长期搁置，要么就是看了几家竞品的动作，听了几篇行业报告就草率拍板。
如果你对这些现象感到熟悉，不要觉得奇怪，它不是因为管理层格局不够、失职，也不是老板突然变蠢了。
而是因为一种认知缺陷，以及对问题属性的错误归类。
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什么意思呢？
管理学有一个非常经典的底层思维模型—库内芬（Cynefin）决策框架。
这套理论很简单，核心就是一句话：
阻碍企业前行的不是问题本身有多难，而是领导者对问题属性的致命误判。
企业面临的所有挑战，可以被区分为两类截然不同的系统：繁杂跟复杂。
搞混这两个概念，就是很多领导者正在犯下的昂贵错误。
什么是繁杂系统？
比如说打通公司的数字化ERP系统，消除数据孤岛，或者建立一套覆盖全部门的SOP。
这些事的工程量很多，可能牵扯到多个系统的数据协同、多个部门团队的工作任务跟利益切割。
但是，它有绝对的因果关系，只要梳理出严密的流程图，把底层逻辑敲死，逐步去推进，这套系统最终一定能跑通。
所以，繁杂系统就像一台巨大、精密的机械钟表。
我们需要项目进度表、KPI、截止日，以及精确的ROI核算，那么，结果基本就可以预测跟衡量。
这也是很多管理者的舒适区，在这，理性的计算跟勤奋，真的能带来确定的回报。
但是，复杂系统不一样，什么是复杂系统？
就像我们今天打开新闻看到的中东局势。
在这里，没有底层的代码跟数据，也没有能够指导一切的流程图。
以色列的一次空袭、伊朗的一份声明、美国的民调波动、川普的一次发言，包括各种社交媒体层出不穷的真假信息……
千万个变量不仅时刻在变，而且它们都带有情绪、会互相报复、会自适应，可能随时发生变化。
所以，在复杂系统里，因果关系往往只能在事后被复盘总结，很难在事前被精确计算跟线性预测。
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这也代表了很多企业在今天面临的核心问题：
当用户被短视频重塑心智，改变消费路径跟行为的时候，品牌要不要颠覆原有渠道呢？业务线怎么重新转轴呢？
当行业内卷、地缘政治不稳定的时候，企业要不要转向出海呢？
当AI大模型降临的时候，我们从哪里开始，怎么去应用AI呢？
这些问题都很难像推进ERP那样，在白板上画个项目进度表就能解决问题。
所以，今天很多企业的战略误判跟犹豫不决，都源于领导层试图用搞定“繁杂系统”的方法，比如计算微观数据、抓执行流程，去解决“复杂系统”的时代命题。
诺奖得主赫伯特·西蒙就提出，人脑的处理能力有限，当面临“复杂系统”的时候，太多变量会超出逻辑系统的算力，就会导致分析瘫痪。
这个时候，为了避免瘫痪，管理层就会集体触发“帕金森琐碎定律”，也就是本能地避开那些决定生死的复杂问题，转而把所有精力倾注到大家都看得懂、算得清的微观事务上。
比如说曾经的中国商超头部，高鑫零售，他们曾创造过进入中国大陆市场连续19年没有因为经营不善而关闭门店的纪录。
但在2024年财报中，他们的营收同比下降了13.3%，净亏损16.68亿，关闭了20家大卖场。
这是因为他们的管理能力不行吗？
恰恰相反。
如果纯粹在“繁杂系统”里比拼，大润发的管理层是世界级的。
他们在看得懂的“繁杂系统”里做到了极致的理性，比如说优化供应链，把采购成本压缩到极致，精心计算每平米的坪效，实施严格的绩效考核，甚至上线了自己的App。
但问题在于，这是一个复杂系统。
它的变量是什么？
是消费者的底层行为已经发生了不可逆的代际迁徙，用户不再纯粹为了买到便宜的东西去逛大卖场，电商更便宜、更方便，特别是短视频直播用算法跟情绪彻底截流了需求。
而像胖东来这样的异类，更是用自己的服务跟信任，重新定义了线下商超。
所以，面对情绪、信任、算法、用户行为这些很难用ROI、用数据去算清楚的复杂变量，管理层自然就瘫痪了，就本能回避了“重构零售业态”这个复杂命题，继续把精力缩回到压榨供应商、优化SKU上。
就像大润发创始人黄明端离职的时候就发出过叹息，“我们赢了所有对手，却输给了时代。”
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那么，既然用理性的数据去应对复杂系统是死路一条。
那些顶级的领导者又是怎么在充满迷雾的复杂中，做出正确的决策？
神经科学家安东尼·达马西奥的“躯体标记假说” 告诉我们：
在面临极端复杂的高风险决策，纯粹的逻辑推导是没有尽头的，但大脑会把你过往一生的经验、隐性的行业知识、甚至潜意识，压缩成一种直觉上的“笃定感”。
达马西奥认为，这种躯体标记在熟悉、重复、风险可承受的场景下最为有效。
什么意思呢？
我们来看一个全球科技界近十年来最成功的决策案例之一，那就是微软从2019年开始就用130亿美元去豪赌OpenAI。
如果用“繁杂系统”的逻辑来看，在2019年那个节点，大语言模型被严重的幻觉困扰，没有清晰的商业变现模式，OpenAI每天还需要用钱支撑海量算力，而对手谷歌还拥有绝对的AI人才垄断。
微软内部在2019年第一笔10亿美元投资前，就做了详尽的技术推演，他们评估了GPT可能的演进路线、算力成本下降曲线、以及AI作为API服务的潜在市场规模。
然后，他们认为这笔投资的回报很难被精确计算，如果要追求100%的ROI确定性，理性分析就是不要投资。
但真正让决策冲破传统思维路径的，是微软CEO纳德拉设定了一个不能退让的底线。
那就是微软必须成为下一代计算基础设施的操作系统。
因为他亲身经历了微软错失移动互联网时代的巨大痛苦，这个“躯体标记”让他刻骨铭心。
所以，在面对概率性押注以及无数复杂变量面前，纳德拉用理性框架做下限，用感性锚定上限，拍板投资了OpenAI。
当然，如果是一个没有类似经验积累的创业者，照搬这套逻辑，那就是靠直觉拍板，大概率是赌博，而不是战略。
但对于一个有经验跟积累的创业者、经营者来说，用深度实践去训练你的直觉，然后在关键时刻，敢于让经过千锤百炼的直觉，去斩断无尽的分析瘫痪，就是应对复杂系统的方案。
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其实，对我们很多中小企业来说，这套逻辑不只是适用于大企业的复杂决策。
在今天的视播时代，我们的客户在做采购决策的时候，他们的大脑同样要经历着复杂变量的分析。
当势均力敌的供应商，拿着同样精美、参数拉满、理性到极致的报价方案摆在客户面前的时候，客户的逻辑系统也会死机。
因为他们一定会做深度的理性分析，对比竞品价格、算ROI、查背景。
这个时候，如果我们还试图用我的产品比同行参数更好一点、我的报价比同行更便宜一点这种繁杂系统去成交，那这些参数大概率只会增加客户的认知负担，让他去重新反复计算。
所以，当大家都不相上下的时候，客户平常更熟悉、有一定信任的企业，那个用视频直播持续输出深度洞察、展现出人格化的品牌形象就会起到关键作用。
这就是为什么在今天，哪怕是做大型ToB业务的经营者，也在亲自下场做内容、做IP的原因。
我们每一次对行业、产品、客户痛点的深度剖析、我们在内容里展现出的真诚跟专业，都不是在做简单的流量曝光，更是在为客户植入 “躯体标记”跟“信任锚点”。
它不是成交的万能钥匙，而是让客户在观看跟了解你的内容后，在潜意识里形成一句感性判断，我认为这家公司、这个老板懂行、靠谱。
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回到我们今天的主题上来，过去，传统经济学把人当成完美的计算器，但很明显，没有人能做到完美。
在今天的视播时代跟AI时代，关于日常运营、流程优化、买量投流、数据分析这些繁杂系统，人脑已经彻底输了，这些工作要果断交给AI、数据工具以及我们的执行团队。
而核心战略转型、业务转轴、关键人才任用、信任的交付这些复杂系统，所有的数据模型都只是参考，不是按流程办事就能有答案。
我们更多要基于行业沉淀所淬炼出的经过验证的直觉、在信息不完备下依然敢于决策的勇气、以及主动承担风险的担当，这也是企业一号位，一把手需要扛起的责任。
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责任编辑 | 罗英凡
图片均来源于AI
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