陳春花：AI時代，計劃還有用嗎？——從“預測”到“情景推演”

全文 1932 字 | 閱讀 5 分鐘

我們正處在一個連“明天會發生什么”都難以回答的時代。

算法可以推送商品、調度運力、生成文案，卻無法告訴我們：三個月后的市場會怎樣波動？一年后的客戶還需要什么？

于是，一個根本的困惑浮現出來——AI時代，計劃還有用嗎？

如果計劃趕不上變化，為什么還要花大量時間做計劃？如果預測注定失靈，管理者該如何安放對確定性的依賴？

這個問題，需要回到管理的常識中去尋找答案。

我問大家一個問題：什么是計劃？

很多管理者會說，計劃就是設定目標，然后分解目標，年底對照目標檢查完成情況。如果這樣理解計劃，那在今天的數智時代，計劃確實沒有用——因為目標大概率實現不了。

但是，這個理解本身就錯了。

第一，目標是不合理的。

目標是一種預測，沒有人敢說預測是合理的；目標是一種決心，你發誓要做什么，目標就會出來。決定目標的是三個要素：你對未來的預測、你下的決心和你的戰略想法。這三個要素都決定目標是無法合理的。

我常常開玩笑說目標是拍腦袋拍出來的，拍出來的這個目標肯定是不合理的。如果你的團隊跟你說這個目標不合理，希望合理一點，你可以直接回答：目標本來就不合理。

設定目標的時候，并不是看企業自身具有什么資源、什么能力。更重要的是判斷發展的趨勢以及所面對的競爭。如果基于自身的能力和資源來設定目標，也許目標合理、能夠實現，但當目標實現的時候，也許你的企業已經被同行和市場淘汰。

第二，計劃不是預測，而是行動承諾。

計劃不是預測。預測是告訴你未來會發生什么，而計劃是告訴你現在應該做什么才能迎接那個未來。計劃的核心不是“猜中”，而是“承諾”——目標承諾與行動承諾。

第三，計劃解決的不是變化，而是“如何適應變化”。

環境一定會變，計劃的價值恰恰在于：當變化發生時，你有一個可以調整的基準點。沒有計劃，變化就是混亂；有計劃，變化就是偏差，偏差是可以被管理的。

第四，計劃的有效性取決于“行動合理性”而非“預測準確性”。

很多管理者把計劃做死，是因為他們把計劃當成了“必須嚴格執行的地圖”。但計劃本質是一份“行動預案”——只要行動與目標的邏輯關系成立，計劃就是有效的，無論外部環境如何波動。

所以，請大家記住這句話：沒有行動的計劃是無效的，沒有計劃的行動是致命的。

進入AI時代，計劃面臨的根本挑戰是什么？

第一，AI時代讓“預測周期”大幅縮短。

在工業時代，市場變化以年為單位，管理者可以做出三年、五年的戰略規劃。AI時代，變化以月、以周為單位，傳統的預測模型正在失效——不是計劃本身錯了，而是我們用來制定計劃的信息，折舊太快了。

第二，確定性假設被徹底動搖。

過去，計劃管理隱含一個假設：管理者可以通過信息收集和分析，獲得對未來的相對確定性判斷。AI時代，這個假設正在瓦解。不是我們努力不夠，而是信息的復雜度和交互速度已經超出了任何個體、任何組織的完全把握能力。

第三，“沒有計劃”是更大的風險。

面對不確定性，一種危險的反應是“放棄計劃”——走一步看一步，見招拆招。這恰恰是AI時代管理者最容易掉入的陷阱。沒有計劃的組織，不是敏捷，是渙散。敏捷是“有計劃地快速調整”，渙散是“沒有基準的隨波逐流”。

2025年，我在知室「共生課堂」上提出了一個問題：當AI能夠完成你80%的工作，剩下的20%是什么？

這剩下的20%，恰恰涉及模糊決策、價值判斷和系統認知力——這些都是計劃職能中無法被算法替代的部分。

那么，AI時代的計劃，應該長成什么樣子？我認為，計劃需要從“預測”走向“情景推演”。

第一，從“單一預測”到“多情景準備”。

有效的計劃者，不是比別人算得更準，而是比別人準備了更多的“如果……那么……”。管理者不需要知道未來是哪一種狀態，但需要為每一種可能的狀態準備好行動選項。

第二，從“靜態文件”到“動態推演系統”。

傳統計劃是一份文檔，年初寫好，年底對照。AI時代的計劃應該是一個“推演系統”——你可以不斷輸入新的變量，系統告訴你目標是否需要修正、行動是否需要調整。計劃不再是結果，而是過程。

第三，從“目標分解”到“行動共識”。

計劃更根本的價值，不是把大目標拆成小目標，而是讓團隊成員對“接下來我們該做什么”達成共識。AI時代，共識比分解更重要，因為行動路徑隨時可能調整，但大家對目標和原則的認同，是組織不散的根本保障。

第四，數智技術讓情景推演成為可能。

當數據成為組織的公共資產，智能化才具備生長的土壤。借助數智技術，我們可以將過去的經驗數據化，將未來的可能性模型化，讓管理者能夠在“推演沙盤”上反復測試不同決策的可能結果——就像軍事指揮官的兵棋推演，也像應急管理中的“桌面推演”。

這就是我所理解的：從“預測”到“推演”。

計劃從未失效。失效的是“把計劃當算命”的舊觀念。

AI時代，計劃不是用來“算準”未來的，而是用來“準備”未來的。

回到那個問題：當AI能夠完成你80%的工作，剩下的20%是什么？我的回答是：是對未來的構想、對情景的推演、對行動的承諾、對共識的達成。

當你不再執著于預測，開始致力于推演，計劃就重新擁有了力量。

智能化的終極目標，并不是讓管理“看起來更先進”，而是讓組織在面對變化時更加穩健。當系統能夠穩定產出高質量數據，當智能化能夠持續支持判斷，當人能夠把精力投入到真正重要的問題上，管理才能從“應對復雜”走向“駕馭復雜”。（本文完）

微信 ID：chunnuanhuakai-cch