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决策智能
执行摘要
- 更好的决策为何成为当今决定性的竞争优势
公司很少会因为缺乏数据、经验不足或计划不周而失败。失败的原因在于决策。更确切地说：在复杂的决策环境中，传统的计划逻辑、Excel 模型和直觉都会失效。
决策智能正是要解决这一结构性问题。它将数据、目标系统和战略选择结合到一个整体决策框架中，目的不是确定最合理的决策，而是确定客观上的最佳决策。
传统决策的核心问题
在实践中，战略决策通常是在以下假设条件下做出的：
- 有数量可控的行动方案
- 效果可以单独评估
- 经验和直觉已经足够
- 情景规划涵盖了基本要素
这些假设在现代组织中已不再适用。
只要有几个并行项目、预算、依赖关系、风险或环境、社会和治理目标，决策空间就会成倍增加。人和传统工具一样，在认知上无法可靠地评估所有相关组合和相互作用。
结果就是：决策不是错误的，而是系统性的次优决策。
决策智能的不同之处
决策智能将重点从规划转向优化。
重点不是 "什么看起来合理？
"而是 "在实际限制条件下，哪种决策能使影响、投资回报率和目标实现最大化？
决策智能的主要特点
- 项目、预算和目标的整体视角
- 评估组合而非单项措施
- 透明的影响链，而不是孤立的关键数字
- 不受政治或情绪影响的客观优先排序
决策变得可计算、可比较和可复制。
从良好战略到主导战略
决策智能中一个决定性的观点转变是
没有唯一正确的衡量标准，只有衡量标准的最佳组合。
许多组织都是局部优化：
- 项目 A 带来最高的单个投资回报率
- 项目 B 具有重要的战略意义
- 项目 C 具有政治意义
而决策智能则着眼于整个系统：
- 哪个项目组合能产生最大的整体影响？
- 哪些预算的杠杆作用最大？
- 哪些依赖关系可以相互促进或相互抵消？
结果往往出人意料--比任何孤立的决策都要好得多。
作为决策智能实践范例的 StratePlan
StratePlan是一种决策智能解决方案，它正是针对这些问题而开发的--但并不主张取代人类决策者。
StratePlan 的作用十分明确：
- 计算最佳决策空间
- 比较现实可行的战略
- 影响和投资回报率差异的透明可视化
StratePlan 提供的是决策基础，而非决策。责任仍由管理层承担，但决策基础的质量却大大提高。
实际项目经常显示
- 影响力和投资回报率以两位数的百分比提高
- 在风险水平不变的情况下，更好地分配预算
- 可理解的、基于事实的董事会决策
为什么现在需要决策智能
以下几个方面的发展加强了对决策智能的需求：
- 项目和项目组合日益复杂
- 预算日益紧张
- 投资回报率、环境、社会和治理以及影响方面的压力越来越大
- 管理层和董事会决策出错的余地有限
与此同时，有一点始终不变：
人类无法监督指数级的决策空间。
决策智能恰恰弥补了这一差距--不是通过更多的数据，而是通过更好的决策逻辑。
结论
决策智能标志着战略管理的根本性变革：
- 远离估计
- 摆脱个人优化
- 从政治妥协决策
转向
- 客观可比的战略
- 在实际框架条件下产生最大影响
- 可理解、有弹性的决策
战略计划（StratePlan）等解决方案表明，决策智能不再是未来的话题，而是那些不仅准备讨论决策，而且准备计算决策的组织的具体竞争优势。