在去年的伯克希尔股东大会上，99岁的查理·芒格感叹道：“投资的黄金时代已经结束。”
当下的时代，对于所有的企业管理者来说，看清复杂的市场形势，提升组织韧性尤为重要。更重要的是，有一套能够穿越周期的经营策略。
是什么让企业在一次次市场结构转型中保持组织韧性并获得持续增长？现阶段的科技变革将对企业管理提出哪些新的要求？企业如何利用好数智转型的关键要素？
4月21日，中信书院联合科大讯飞智能办公本举办2024企业家阅读交流会，特邀香港创业创新研究院院长曹仰锋与人工智能专家丁磊，从组织韧性和人工智能两大层面，在转型经验中探寻新增长机遇，构建生生不息的商业生态系统。
以下演讲内容由讯飞智能办公本实时转录，经编辑整理：
曹仰锋
穿越周期，韧性增长
企业要修炼五大本领
目前企业家关注最多的一点就是企业如何找到新的增长引擎。对企业领导者而言，最具挑战性的事就是一个两难境地——在面对“过去”的同时面向“未来”。
高韧性增长的企业有两种：一是稳健型增长，这类企业可以在20年甚至30年的时间里保持持续增长，但是这种企业比较少，只有10%左右的卓越企业才能穿越周期稳健增长；另一种是是U型增长，企业增长会从波峰到波谷再到波峰，一般走出U型增长曲线需要7-8年时间。比如西南航空、苹果、微软、星巴克、京瓷、乐高等都是高韧性企业。
这其中组织韧性是推动企业可持续增长的一个重要变量。在《组织韧性》一书中，我提出了高韧性企业五项修炼模型，其实也就是五种维度不同能力的组合，每一项能力背后都有一个驱动因素——精一战略（战略韧性）、稳健资本（资本韧性）、互惠关系（关系韧性）、至善文化（文化韧性）、坚韧领导（领导力韧性）。
第一，精一战略。在精一战略的指引下，这4点非常重要：专注核心业务，坚持能力驱动，敬畏成长，内生增长。战略的一致性有助于企业获取一致性的资源和能力，还降低了企业选择的复杂性。战略的本质是选择，选择“不做什么”和选择“做什么”同样重要。
比如，从1973年到2019年，在美国航空业大面积亏损的情况下，美国西南航空公司持续盈利了40多年，就是保持了低票价和低成本的战略一致性，长期把增长速度控制在10%-15%之间，稳健的成长速度可以提高战略韧性。
第二，资本韧性。资本韧性的核心关键词叫稳健资本，稳健资本并不是保守，而是在保守和激进之间找到一种平衡。稳健资本体现在三个方面：现金为王，盈利能力和资本杠杆。不管是应对竞争，还是防范危机，都要求我们有强大的现金流和稳健的资本结构。
第三，关系韧性。公司是一个员工关系、顾客关系、投资者关系的互惠综合体。管理的本质是管理利益，让雇主和雇员达到共同富裕，“共同富裕”是“互惠关系”最根本的要素。
我从2009年开始做过一项企业管理研究：员工认为工作当中最重要的是什么？56%选成就感，25%选能力发挥，11%选高工资，8%选稳定感。互惠关系的建立就需要从这4个方面入手。从根本上来讲，互惠关系强调的就是创造价值和分配价值两者的良性循环。
第四，领导力韧性。脆性领导者“自以为是”，自我辩护能力超强，这种领导者有一种“自我陶醉式”的思维模式；坚韧领导者“自以为非”，克制自我辩护的能力，比如任正非、张瑞敏等中国企业家，他们有一种“自我批判式”的思维模式。
萨提亚推动微软变革时就思考三个问题：微软为什么存在？什么是微软的灵魂？什么使微软与众不同？基于这三个问题，萨提亚强调要刷新使命，刷新战略，刷新文化，提出了移动为先云为先，要结合自己的优势进行错位竞争，而不是正面竞争。
第五，文化韧性。作为领导者，经营企业必须要经常反思两个问题，为什么要开展这项事业？这个企业存在的理由到底是什么？“至善文化”就是一种健康有韧性的文化，既尊重人性，不违背人的向善“本性”，也符合企业的“本性”，为顾客创造价值，为股东带来财富。
稻盛和夫是非常优秀的一位亚洲企业家，他强调京瓷“至善文化”的本质就是 “回到人的本性”，引导每一个员工思考人生的意义，思考存在的价值，并将“作为人，何谓正确”作为行事的判断标准。尤其是在危机当中，你会发现愿景和使命的作用特别特别大。
研究美国三次经济危机，我们会发现最后的赢家往往是进取型企业。进取型企业制定了攻守兼备的战略，在“削减成本以求今天的生存”和“投资以求明天的发展”之间取得了微妙的平衡。从高光时刻到至暗时刻只有一步之遥，我们每个人都要有敬畏之心，不断打造组织韧性，企业才能活下来，活得久，活得好。
《组织韧性》曹仰锋
丁磊
AI的应用和落地
会成为企业的下一个增长引擎
根据普华永道的达沃斯报告显示，截至2030年，AI将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元，超出目前中国和印度的GDP总和。获益于AI最大的将是中国，至2030年AI产业推动GDP增长26%，也就是7万亿美元。
人工智能经济价值来源包括智能化产品和服务、时间成本降低、生产力提高、品质提升等，它已经触及了方方面面，且现在还只是一个开始。对于企业经营者而言，重要的是把握机遇。随着时代的发展，AI和企业的融合不是一个可选项，而是一个必选项。不管是财务、法务还是运营管理，都需要搭建AI模块。
今天的AI是四大关键生产要素的组合：一是海量的数据，数据是AI的底层逻辑，所有的决策都是基于数据做出的；二是模型，比如transformer、GPT以及国内的这些大模型，都在模仿人脑搭建；三是算力，海量的数据需要强大的算力做硬件支撑；四是业务模式。
这样的组合在历史上从未出现过，要想真正实现AI落地，必须要把这四大要素聚拢在一家企业或者一个行业。
我们可以从一张三维图理解生成式AI的应用领域。三个坐标轴代表着三个维度：X轴用什么大模型去生成，Y轴表示生成什么内容，不管是文字、图片，还是视频，只要是数据的形式都可以用AI生成，Z轴表示做什么事，企业的研发、生产、供应链管理、营销、客服，都可以通过大模型生成的结果来赋能。未来5-10年，我们绕不开这张图，企业的商业模式、组织架构、业务发展都可以从这三个维度做提升。
要真正的实现AI在企业内落地生根还需要框架。人脑学习是有上限的，但是在算力的支持下，AI可以学习无限的数据。每个企业都有数据，关键在于如何从数据中提取价值。无论是偏向生产型的企业，偏向研发型的企业，偏向营销型的企业，还是偏向服务型的企业，都可以通过一套框架来打通企业内部的所有数据，构建相应的模型，用AI模型输出的结果来赋能业务前台的实际需求。
几乎所有的企业，AI赋能和数字化转型都离不开这个框架。AI可以渗透到库存、选品、营销上中下游的各个流程中，环环相扣，会给整体带来指数级的提效价值，这就是AI赋能的复利效应。基于对思维逻辑的理解和应用框架的设计，人工智能落地应用的复杂度会降低很多。
在企业运行的整个链条中，从产品策划来看，可以用AI模型分析、提炼、归纳出高价值点，找到品牌主尚未发现的产品问题或潜在卖点。从产品设计来看，AI可以在一天内迭代数次，通过大量数据迭代，用更低的成本实现大规模批量生产。从供应链预测来看，生成式AI可以基于产品特征、历史销量、季节因素、促销活动等数据，更加精准地预测未来产品销量，提升供应链管理的效率和准确性。
当然如果没有组织的改造，人工智能也难以在企业中落地。目前企业在AI落地中还面临着一些常见的困惑，如拥有可观的数据却不知道从何下手，将AI部门等同于IT支持部门，缺乏AI思维等等，实际的业务需求和通用AI大模型之间仍存在巨大鸿沟。
一个好的AI场景应用，需要企业中的五个角色互相配合。企业决策者从战略层面支持AI应用，业务负责人量化和定义业务目标，业务使用者使用基于AI模型的工具，AI算法科学家结合业务定制AI模型，数据工程师提供AI所需的数据支持。五个角色互融互通，才能真正实现人+AI协作，提升行业全链路价值。
通过行业场景化的AI模型，产生决策、生成内容、优化结果，这是一套可执行、可测量、可迭代的系统化方法论。希望通过AI的应用和落地，能真正成为企业的下一个“增长引擎”。
丁磊
