未来十年，决定成败的根本因素是什么？
现如今，许多商业领袖都是在学习和体验经典竞争模式的过程中成长起来的。大多数大型公司都活跃于边界清晰的行业中，销售着类似的产品，通过追求规模经济、提升效率和质量等能力来获得竞争优势，同时遵循着一套分析周密、规划详尽和执行专注的流程。
然而，传统的战略战术已不再适用于当今世界。
在所有行业中，竞争正变得越来越复杂和动态。行业边界越发模糊，产品和公司的生命周期日渐缩短，技术的进步与颠覆迅速改变着行业。
经济、政治和竞争的高度不确定性显而易见，并很可能在可预见的未来仍将持续存在。
因此，除了传统的规模优势，企业现在还要应对新的竞争维度，即构建可塑造的环境、适应不确定的形势以及在严酷的环境中生存。
为此，它们需要采用全新的视角，而且，此时的赌注比以往任何时候都更大：在过去60年中，顶尖公司与底层公司之间的业绩差距每年都在不断扩大。
今天的商业领袖正在处理短期内复杂的竞争问题，但他们还必须超越当下的局势，更深入地理解什么是未来十年决定成败的根本因素。我们认为，以下五个主题将成为新竞争环境下众多企业关注的焦点：
提高组织学习的速度；
利用多企业的生态系统；
现实与数字世界的双重竞争；
想象并利用新创意；
面对不确定性时的复原力。
简而言之，竞争逻辑早已发生改变，即从一个产品稳定、竞争对手明确的可预测游戏转变为一个复杂、动态、跨越多个维度的游戏。
了解这一点并能据此重新调整组织的企业领导者，将最有可能在下一个十年赢得制胜先机！
在商业领域，终身学习素来重要。正如波士顿咨询公司创始人布鲁斯·亨德森50多年前的观察所得，随着经验的积累，企业通常都能以预期的速度降低边际生产成本。
但在传统的学习模式中，重要的知识是静态且持久的，比如学习如何更高效地生产某种产品或执行某个流程。
未来则需要开发组织的能力进行动态学习，即学习如何做出新生事物，以及利用新技术掌握学习的方法。
如今，人工智能、传感器和数字化平台已经大大增加了学习的机会，但在21世纪20年代，学习速度的竞争将至关重要。充满动态和不确定性的商业环境要求企业更多地关注发现和适应，而不仅仅是预测和规划。
因此，企业将越来越频繁地使用人工智能并扩大其使用范围，提高了学习的竞争门槛。这些优势将产生“滚雪球”效应，企业学习速度越快，越能提供更好的产品、吸引更多的客户、积累更多的数据，从而进一步增强其学习的能力。
例如，网飞的算法从该公司的视频流媒体平台获取用户的行为数据，自动为每个用户提供动态的个性化推荐。
由此他们提升了产品质量，保留了更多用户在平台上，延长他们停留的时间，于是产生了更多数据，进一步推动了学习循环。
然而，学习改进静态流程的传统挑战，与推动整个组织持续学习新事物的新要求是迥然不同的。因此，若想在学习速度的竞争中取得成功，就不能仅仅将人工智能应用到现有的流程和结构中，恰恰相反，企业还需要：
将数字化纳入日常议程，囊括所有与学习相关的技术模式，包括传感器、平台、算法、数据和自动决策。
将它们连接并整合在学习架构中，能够以数据发展式的速度学习，而不是受制于较慢的科层式决策。
开发新的业务模式，能够创建动态的个性化客户洞察，并据此行动。
经典的竞争模型假设由不同的独立公司生产类似的产品，并在边界明晰的行业内竞争。
但是，技术已经大大降低了沟通和交易成本，削弱了科斯（Coasean）的理论逻辑，即“诸多商业活动可以合并到几家垂直整合的公司内部”的理论。
与此同时，行业的不确定性和颠覆性要求单个企业更具适应性，这使得商业环境越来越具有可塑性。
企业目前已有机会影响市场的发展以谋求自身的利益，但他们只能通过与其他利益相关者协作才能达成。
在上述力量的推动下，基于生态系统协作的新型产业架构正在兴起，该生态系统是由若干公司构成的、复杂的半流动网络，这些公司挑战了部分传统的商业假设。
生态系统模糊了企业的边界，例如，优步和来福车（Lyft）等平台企业在很大程度上依赖“零工经济”的劳动者，他们不是直接雇用员工，而是成为大量临时自由职业者的聚合平台。
生态系统还模糊了行业界限：例如，汽车生态系统不仅包括传统供应商，还包括网络连接、软件和云存储供应商。
生态系统还模糊了合作者与竞争者的区别，例如，亚马逊虽然与第三方商家是共生关系，但它也通过销售自有品牌与这些商家竞争。
一些数字巨头公司的发展已经证明，成功配置生态系统可以获得超额回报。事实上，世界上许多规模最大、盈利能力最强的公司都是基于生态系统的企业。
例如，阿里巴巴本身并不直接履行大多数职能，而是通过建立平台，将制造商、物流供应商、营销人员和其他相关服务提供商，以及终端用户都连接起来，从而引领中国庞大的电子商务市场。
通过将商业活动分散到大型企业或个人群体中，阿里巴巴生态系统能迅速适应消费者的需求，并且具有很强的可扩展性，这些特征让阿里巴巴的营收在过去5年实现了44%的年均复合增长。
企业如何打造生态系统的总体范式尚未成熟，但以下几个关键因素正变得越来越明晰：
采用完全不同的战略视角，遵循外部导向、一致化的平台、协同演化、涌现和间接货币化等可接受的原则。
明确公司在一个或多个生态系统中可能扮演的角色，并认识到不是所有公司都能成为协调者。
确保公司不仅为自己，而且为整个生态系统创造价值。
当下最具价值、增长最快的企业多为年轻的科技公司，它们运营的生态系统大多是数字化的。
但在零售、信息和娱乐等消费服务领域，唾手可得的数字“果实”似乎已被摘走。
随着人工智能和物联网的快速发展和渗透，新机遇可能越来越多地来自现实世界的数字化。这将频繁推动科技公司进入那些仍由老牌公司主导的领域，如B2B（企业对企业）和拥有长期专用资产的企业。
现实世界与数字世界交点处的“混合”竞争已初露端倪。数字“巨头”正在进军实体行业，例如，亚马逊除了收购了全食，还开设了新的零售店；谷歌则通过其子公司Waymo（研发自动驾驶汽车的公司）进军汽车和交通运输领域。
与此同时，老牌企业也在大力推进数字化，例如，约翰迪尔公司斥巨资投入物联网技术，为其拖拉机和其他设备增添了联网的传感器。
他们从每台机器中收集并分析数据，利用所得信息更新设备或向用户提供建议。迪尔智能解决方案集团高级副总裁约翰·斯通说：“在我们的规划中，机器学习和人工智能将随着时间的推移逐步融入约翰迪尔的每台设备。”
以上趋势表明，年轻的数字原住民与传统实体企业之间将展开新的较量。在过去十年中，后起之秀纯粹以数字模式就颠覆了许多传统企业的领导地位，但今非昔比，下一轮竞争可能更加均衡。
科技公司将风光不再，未来十年它们将不得不应对用户信任、数据隐私和政策监管等棘手问题，在混合竞争的背景中，这些问题可能会变得越发重要。
然而，传统企业仍将不得不与内部的制度惰性和长期的被颠覆的可能性做斗争，但它们也能更好地利用现实世界中的既有关系和专业知识。
因此，未来商业的“自然选择”浪潮将同时考验数字原住民和传统企业，任何一方都有可能成为赢家。
那么要想在混合竞争中取得成功，哪些因素具有决定性呢？企业需要做到：
与生态系统双边的参与者，即客户和供应商，建立牢固的关系；
重新思考现有的商业模式，以赢得新的混合市场；
采用有效的数据和算法管理，强化客户信任。
依赖现有商业模式取得成功已难以为继。许多经济体的长期经济增长率已经下降，而统计数据表明这一趋势仍将持续。随着时间的推移，企业竞争的成功法则不再一劳永逸。市场的可塑性越来越强，增加了创新的潜在回报。
因此，产生新想法的能力比以往任何时候都更为重要。
然而，对许多企业而言，产生新创意是极具挑战性的。随着企业年龄和规模的增长，惰性也随之增强，更加不易产生创造性的新想法：历史越悠久、规模越大的公司，活力就越弱，普遍缺少可持续发展和重塑的能力。
商业世界和管理理论强调一种“机械”观点，以效率和财务数据等定量指标来度量企业的发展，而不是关注如何产生新的想法。
若要克服上述挑战，企业需要在想象力方面大做文章。
想象力是创新的源泉：要实现新的可能性，我们首先需要灵感（以不同的方式看待事物的理由），然后需要想象力（识别当下不存在但有可能成为现实的能力）。想象力是人类独有的能力，而如今人工智能只能理解现有数据的相关模式。
随着自动化机器能够参与越来越多的日常工作，管理者个人则需要专注于想象力，才能维持其自身价值并发挥作用。
企业如何在想象力方面展开竞争？
专注于异常情况、偶然事件和类比推理，而不是常规事件，以激发灵感。
促进思想的公开传播和竞争，例如弱化等级制度，授权员工进行实验和提出富有想象力的建议。
成为一家“会玩的公司”，能够游刃有余地探索新的可能性。
高度不确定性充斥在世界的方方面面。技术变革正在颠覆企业，并带来了新的社会、政治和生态问题。
经济制度受到社会分歧和政治僵局的威胁，社会越来越多地质疑经济增长的包容性和工作的未来，而气候变化等全球性风险比以往任何时候都更加突出。
此外，根深蒂固的结构性力量表明，不确定性的提升很可能会持续下去：技术进步不会放缓；中国作为经济大国将持续崛起；人口趋势指向一个低增长时代，并将进一步加剧社会的张力；社会两极分化将继续挑战政府有效应对国家或全球风险的能力。
在如此背景下，预测和规划可能成为纸上谈兵。商业领袖需要考虑更广阔的视角，包括经济、社会、政治和生态等多个维度，确保企业能承受意料之外的冲击且经久不衰。换言之，企业需要在复原力方面进行有效竞争。
对许多企业而言，当下的生存已是一个巨大的挑战。
创建复原能力往往与效率、短期财务最大化等传统管理目标相悖。但是，要想在不确定的环境中持续健康成长，企业必须将复原力明确列为优先事项：
为各种情景做好准备，确保战略稳健、风险可承受。
建立一个能够迅速响应新情境的适应性组织，例如，通过持续实验来确定新的选择。
积极参与集体行动，应对全球经济和社会面临的重大问题，以维持经营的社会合法性。
总而言之，新的竞争形式高度交织缠绕，错综复杂。
规模不再仅代表带来成本领先和产品稳定性持续优化的传统价值，取而代之的是，新概念下的规模将在多个维度创造价值：
企业能够生成和获取相关数据的规模，从数据中汲取知识的规模，分散失败风险的实验规模，协作生态系统的规模和价值，企业产生新创意的规模，以及缓冲意外冲击风险的复原力规模。
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