变化在加速，你的机会和挑战在哪里？

​我想打开文章的你，肯定已经将日益增长的不确定性看成生存性的挑战。如果你保持怀疑态度，那请你在这里停下来，问问自己关于企业三个问题： 

如今的我们是谁？

明天我们会成为什么样的人？ 

我们怎么开始做出改变？

记住，最大的冒险不是你采取的行动，而是世界在改变，你却徒劳地要维持现状。早早认识并准确应对颠覆性改变的人和企业在未来将获得蓬勃发展。那些没能做到的，达尔文的理论能够收拾他们。





今天我想来跟你说说企业如何获得数字化改革的成功，如何重构商业模型？这是我"以终为始"的观念开始，从将来的立场往回看，而不是从现在往以后看。

无边界组织

一直以来，我们都将企业视作在某一特定领域内的商业的投资组合。现在，我们要有不同的视角。作为一个资深潜水爱好者，我曾在诗巴丹看到震撼的"杰克风暴"。所以我最喜欢将企业比作海洋里徜徉的鱼群，海洋里没有边界，没有被划分开的水域。





在这个比喻中，每条鱼都是鱼群中独立自主的个体，为了增加找到食物和抵抗捕食者的机会，它们聚集在了一起。鱼儿不停观察它们的同伴，了解它们的动向，然后根据几条简单的原则去行动，这些原则包括跟随大部队或者更肥硕的鱼儿。

负责侦察的鱼儿守在鱼群边缘，谨防威胁或者寻找各种机会，然后随机应变。鱼群时不时需要分头行动，但是危机过后，又恢复队形。侦察鱼儿找到新的机会，吸引其他鱼儿跟随它，于是不断迁徙的鱼群在没有边界限制的世界里渐渐改变方向。

无论什么规模的企业，请把它当作一个鱼群，而每条鱼代表一条业务线。在融合趋势中，每条业务线都可以向诸多方向发展，但是一旦它们相互合作并或多或少对对方产生影响，它们就能够产生集体效益，让大多数业务线得以生存和发展。

每条业务线的灵活性和自主性产生了集群智能，帮助它们更好地应对实体和数字化产品之间、产业间甚至功能间不断消失的边界问题。

在商业中，我们需要应付无边界竞争区域。与各自在自己的领域运行的业务线不同，业务线群在开放领域不断探索，获得更好的利润区，这与传统开拓市场的方法不同。

新的方法中，每条鱼都在开拓新市场。整个鱼群自我组织探索海洋，同时平衡着改道带来的风险和机会。有些鱼儿偏离鱼群，但是并不游远。如果它们发现了好东西，附近的鱼儿就会跟过来。这样一来，整个鱼群都被吸引过来，大家都朝着资源更丰富的水域游去。

创新变成必需品

上篇文章，我说了怎么做深度创新的八步。然而，现实中，很多人告诉我创新太昂贵，而且公司通常认为创新是项奢侈品，经济景气时大家都想要，不景气时大家都不乐意碰。考虑到经济形势和政治气候，大多数企业对于创新仍只是远远观望，而高层也只是口头上说说罢了。





公司不需要花费分毫在创新上好像是个不错的方法。一开始，一切都很好，因为砍掉创新的开支省下来的钱使得利润更加丰厚，但很快你的产品和服务开始落后，而你的竞争对手因为不停创新获得了关键的市场份额。

你的价格受到越来越大的压力，而你要全力顶住这个压力。渐渐地，利润开始下降。顾客也开始不满意产品的落后。如果再往前看，你会发现自己不久就会从商场出局。固有的商业模式和价值主张就像冰箱里的酸奶一样容易过期。事实上，现在的商业模式比以往更快过时。

如此看来，创新不是奢侈品，而是必需品。创新顺利能够带来高额回报和更持久的利润，提高市场份额和顾客满意度。

要我说，经济不景气其实是创新最佳时期，你会学会控制新点子带来的风险和不确定性。同时反逼你思考什么是最核心的。创新发动机令你能够尝试和测试新的商业模式和价值主张，也令你抛弃精益创业和客户发现这样的传统方法论，从而进行最经济、最快捷的实验和证据收集。

传说中，创新极其冒险和昂贵，但事实上，只有在你的方法不对的时候，创新才是一场昂贵的赌博。今天，知识、方法和过程都能够系统地减少新点子、商业模式和价值主张自身带来的市场风险。

数据驱动但不要数据决策

现在很多大企业都在强调"大数据"、"数据驱动"。目的之一在于需要控制过程，而操弄数据可以令人心里有底气。

此外，测量还可视作客观的结果。企业领导人为量性分析的魅力狂喜不已，他们相信数据，从不怀疑它的引导。随着对预见和控制的痴迷增加，领导人变得越来越怀疑质性意见。然而，无论数据令你如何安心，领导最想要的并不是这个，而是抓住出现的机会，就算数据分析结果持相反观点。





决策和创新不应该只是数字分析的练习，而是质性过程，在这个过程中分析师依据个人观察和反思提供意见，而不是倒过来。

为什么企业领导人在做创新决定时要如此费力地加入质性判断呢？根据我的经验，可称为"熊彼特的偏见"。经济学家熊彼特对于创新企业的远景描绘，我们能够说得头头是道。这幅远景太吸引人了，以至于人们都无意识地倾向于认为洞察力的魔力是不可复制的。不少企业领导人认为我们依靠的是"独一无二"的基因天赋。

分析是有用的，这点毫无疑问，但现实中，判断力是创新的驱动力。反过来想想，如果数据可以帮你做决策，那所有拥有大量数据的企业做出的决策应该是一样，那如何体现自己的竞争竞争？

数据不是无用，但是不是决策的唯一依据，我们需要怎么做？

首先，考虑所有的可能性；

其次，挑出能得到最有力的支持的可能性。在决定哪个可能性能得到最有力的支持时，领导者应该参考能收集到的所有数据。

除此之外，领导者还要运用想象力、判断和过去处理无数数据点的经验。这些数据不是数据分析师眼中的"客观数据"，可以驱动但是不适合用来决策未来。

小结

最后，我还是习惯性送给你一句我很喜欢的话：保持饥饿，有"饿狼精神"，闻到味道敢上，见到肉敢吃！