收益：
- 能够将未来归因于多种情景（乐观、基本、悲观）而不是单一预测，并提前为每种情景准备答案
- 能够通过事前剖析和隐藏的假设搜寻来揭示计划的盲点，并为每个场景附加预警信号
- 能够战略性地决定将多少资源分配给哪个未来，知道人工智能场景不是预言而是思考工具
未来是不确定的；但不确定性并不能成为缺乏规划的借口。优秀的管理者不会试图预测未来——因为这是不可能的——相反，他们会为不同的未来做好准备。情景规划——一种识别几种不同的未来可能情况并为每种情况准备应对措施的方法——就是：“如果发生这种情况我们该怎么办？”提前问问题，而不是在工作时问。人工智能在生成场景、测试假设和为每个场景起草响应方面是一个非常强大的思维伙伴。前沿：AI让场景和可能性变得可见；针对哪种场景准备多少，如何对接资源，是管理者的战略决策。
为什么要多种情景而不是只有一种预测？
典型的错误是将未来寄托在一个数字上：“明年我们将增长 15%。”如果这一预言有一天不成真，计划就会崩溃。然而，现实是一个区间。因此，情景规划至少建立了三个世界：乐观（如果事情进展顺利）、基线/预期（最有可能的过程）和悲观（如果事情出错）。在某些情况下，还添加了第四个“突破”场景（重大意外事件：危机、监管变化、新竞争对手）。如果你提前为每种情况准备好应对措施，无论现实如何发展，计划都会发挥作用，而不是恐慌。
人工智能非常擅长生成和增强这些场景：你给出一个假设（“如果我们的主要供应商将价格提高 30%”），它会产生连锁反应和可能的反应。但请记住：人工智能产生的场景是基于您提供的假设和历史模式；它无法完全预测真正新的和独特的破裂（以前从未发生过的事件）。情景是一种思考工具，而不是预言。
提示：情景规划的真正价值不是“了解正确的情景”，而是“不会措手不及”。为每个场景确定一个简单的“预警信号”（如果发生这种情况，我们将进入这个场景）。通过告诉人工智能“建议 2 个早期信号来指示每种情况正在发生”来进行设置。
测试假设并发现盲点
每个战略计划都基于一组假设：“需求将增长”、“成本将保持不变”、“竞争对手不会做出反应”。如果这些假设被证明是错误的，那么该计划就会失败。使用人工智能作为“魔鬼代言人”有很大的价值：交出你的计划并询问“这个计划所基于的隐藏假设是什么，哪一个被证明是错误的，计划会崩溃？”问。人工智能揭示了你看不到的盲点和过于乐观的假设。
这种“事前剖析”方法可以防止许多灾难。 “一年后，这个计划失败了；最有可能的 5 个原因是什么？”这个问题很快就会产生一份关于人工智能的强大风险清单。但所发现的风险是一个警告；您可以根据自己的行业知识来决定哪些威胁是真正的威胁以及向哪些威胁分配资源。
三个迷你箱子
案例 1——三情景预算。一家中型制造商将其明年的预算与单一增长数字挂钩。这次，经理用人工智能设置了三个场景：需求+15%（乐观）、+5%（基线）、-10%（悲观）。他提前计划了每种情况下哪些成本可以削减，哪些投资可以推迟。当年份转向悲观的时候，由于有现成的计划，两周内就进行了成本调整；他的对手犹豫了几个月。
案例 2 — 经事前检验恢复的发射。一家服务公司要推出一种新产品。团队很兴奋。发射前，经理告诉AI“本次发射失败，写下5个最有可能的原因。”在YZ的列表中，有一条“客户支持团队不知道新产品”；没有人想到这一点。在启动前向支持团队提供了培训。发布后的支持请求得到了满足，没有任何问题。
案例 3 — 供应中断场景。一项业务依赖于单一进口零部件。经理问：“如果这个部件三个月没有到货怎么办？”他用人工智能编写剧本。 AI 按成本/时间列出了替代供应商、库存增加和产品重新设计等应对措施。经理预先同意了低成本安全库存和备用供应商。当六个月后供应危机真正发生时，该企业仍在继续生产。
四个可复制模板
1）三种场景的制作：
您的角色：战略顾问。情况：[决策/计划和关键假设]。为我生成 3 种情景：乐观、基本面、悲观。对于每个场景：触发条件、关键业务影响、2 个建议的准备步骤。请注意，这些只是预测，而不是明确的预言。
2）Pre-mortem（故障分析）：
我将实施这个计划：[计划]。假设这个计划在一年后失败。从最关键的开始，写下 5 个最可能失败的原因。对于每个原因，建议现在可以采取的预防措施。不要乐观；保持诚实和批判性。
3）隐藏假设搜寻：
检查以下战略计划：[计划]。列出该计划所依据的未明确记录的隐藏假设。对于每个假设：如果事实证明是错误的，对计划的影响以及早期测试它的方法。帮我找到我的盲点，不要确认计划。
4）预警信号：
对于以下场景 [场景列表]，建议 2 个早期预警信号（可跟踪、有形的指标），以表明每种情况正在开始发生。将表格与如果看到任何信号将激活准备计划的表格进行匹配。
弱提示/强提示
弱提示：
明年会发生什么？
这是一个预言性的请求；人工智能无法预测未来。做出笼统、模糊、无用的猜测。
强力提示：
您的角色：战略顾问。我的企业：一家区域食品分销公司。我正在制定明年的预算。我不确定需求的增长。生成 3 个场景（需求 +12%、+3%、-8%）。在每种情况下，我应该削减哪些成本项目以及应该推迟哪些投资？为每个步骤提供 2 个准备步骤和 1 个预警信号。强调这些都是猜测。
尺寸
糟糕的方法
强硬的做法
请求类型
预言
场景
背景
无
净（部门、决策）
输出
一种模糊的猜测
3个场景+准备
预警
无
是的
可用性
低
高
常见错误
- 将未来与一个数字连接起来。设定一个范围和一些场景；不要仅依赖一种猜测。
- 向AI寻求预言。人工智能不知道未来；它产生情景和可能性，而不是确定性。
- 不质疑隐藏的假设。通过事前分析和假设搜寻来发现盲点。
- 写好剧本然后搁置。将预警信号和针对每种情况的准备响应联系起来。
- 为所有场景分配平等的资源。按可能性和影响确定优先顺序；这个决定是你的。
注意：情景规划不应造成掌控未来的假象。 AI产生的场景是基于过去的模式和你的假设；它无法真正预测新的破裂（以前从未见过的危机）。目的不是了解未来，而是避免措手不及。
综上所述
情景规划是在不确定的未来中制定计划而不是恐慌的方法。不要将未来与一个数字联系起来，而是与至少三种情景（乐观、基本面、悲观）联系起来，并提前为每种情况准备好答案。通过事前分析和隐藏的假设搜寻来发现计划的盲点。将预警信号连接到每个场景。人工智能是场景生成、假设检验和响应起草方面的强大合作伙伴；但情景不是预言，而是思考工具，它是管理者为哪个未来准备以及准备多少的战略决策。
应用任务
为即将到来的时期选择一个真正的决议或计划。使用上面的“三种场景生成”模板向 AI 询问乐观/基本/悲观场景。然后，使用“事前剖析”模板，提取计划失败的 5 个最可能的原因，并为每个原因编写对策。最后，将预警信号连接到每个场景，并决定为哪个场景分配多少资源。
清单
- [ ] 我是否将未来归因于多种情景而不是单一预测？
- [ ] 我是否为每个场景添加了准备步骤？
- [ ] 我是否通过事前分析提取了失败的原因？
- [ ] 我是否质疑了隐藏的假设并确定了测试路径？
- [ ] 我是否为每个场景连接了预警信号并自己确定了优先级？