伯克利游学日记 | 周丽霞：满眼生机转化钧，天工人巧日争新

在伯克利的课程中，对于创业，多位教授都反复强调了一个重要观点：初创企业并非大型企业的缩小版（A startup is not a smaller version of a large company.），这一点对我而言也是醍醐灌顶。过去当我们的创始人一边开始创业，一边学习如何经营一家公司时，大家本能地会向那些已经成功的大企业学习和取经，甚至很多时候会盲目迷信大企业的成熟做法，进而套用成熟企业的管理思路和制度框架来经营初创公司，认为那些是已经被实践检验过的真理，可以让我们少走弯路，殊不知，这才是弯路。比如，我每年都会接待不少在网上听了华为的股权激励制度，奔着来让律师给初创企业复制华为激励模式的创始人，我总是苦口婆心地劝说，照搬照抄成熟企业的这个“果”是没用的，不光没用，甚至可能让你死的更快，终于，在伯克利的课堂上我找到了理论依据。

为什么说不能照搬，甚至连参考借鉴的意义也不大呢？Sharat Raghavan博士在《硅谷，机会识别与颠覆性技术》的课程中，援引了“精益创业之父”Steve Blank对此问题的经典答案，即“所有使大型企业具备高效执行力的政策和程序都会抑制创新” (Every policy and procedure that makes large companies efficient execution machines stifles innovation.)。因为成熟企业追求的是在已知商业模式下的高效执行，其政策流程、管理制度、甚至KPI和激励模式等等一切都是为了最大化效率和最小化偏差服务的；而初创企业刚好相反，它的核心任务是在极端不确定性中探索可闭环、可重复、可规模化的商业模式。这就意味着套用成熟企业的管理方法和制度来管理初创企业肯定是行不通的，甚至会扼杀创新——这一初创企业诞生和存续的原始生命力。因此，对于创业者而言，应当思考和采用一套完全不同的思维框架和工具方法。

Sharat Raghavan博士在课上也给出了两个非常好的洞见，一是，利用“四维框架（Big 4）”来进行战略思考与分析；二是，经典的“Y-Combinator函数”来快速完成战术执行。

“四维框架”提供了一个系统性的思维和数据决策工具，它更像一份创业项目的“实验说明书”，将一个模糊的创意想法转化为可验证、可衡量的具体计划。分别有以下4个方面：

这样的一个四维框架，能够帮助创业者将思考从“我觉得”的主观臆断层面，升级到“我验证”的数据驱动层面，进而确保创业过程中的每一个重大决策都有据可依，快速反馈，快速验证。

“Y-Combinator函数”指的是，Y Combinator（以下简称“YC”）这个全球最著名的硅谷创业加速器所倡导和实践的一套早期创业方法论和框架，在YC的早期创业增长理论中有一个反直觉的建议，即“从无法规模化运作的事开始”（Do things that don’ t scale.），甚至认为这是创业企业早期成功的关键。记得当时上课的时候，刚听到教授提出这个理念，我也是一头雾水，如果一个事业不能规模化运作，那还是好的商业模式吗？结果听完讲解才发现原来是张冠李戴了，什么意思呢？YC认为，早期创业的成功一定不是一上来就依靠规模化做事情，相反创始人就是要通过“笨办法”和“慢功夫”来进行亲力亲为、甚至看似“低效”的实践，进而获得对市场和产品的第一手的深刻洞察，从而为未来的规模化增长打下坚实可靠的基础。主要有以下4个关键行动：

（1）亲自招募用户：早期创业企业不应依赖大规模营销，创始人应该走出办公室，与最早期的用户进行一对一、深度的交流，理解他们的核心痛点。

（2）极致化取悦用户：初创企业应提供远超预期的客户服务，甚至是一对一的定制化支持，目的是打造极高的用户满意度，争取第一批“铁杆粉丝”。

（3）理解客户的端到端体验：亲身经历用户从认知产品到使用产品的全过程，发现流程中的所有细微的真实痛点和不便，这些往往是改进产品和创造价值的关键所在。

（4）如果想实现突破，就要缩小范围：集中所有资源在一个极其细分的市场或应用场景上实现突破，点燃“星星之火”，而非试图一开始就解决一个宏大问题。

回想对照一下，我自己服务过的不少成功的初创企业，真的都是在最开始就将上面4点做到了极致，而非一上来就贪快追大，因此，创业早期阶段，获得深度的市场认知和践行极致的用户体验，才是实现从0到1突破的关键。

对于初创企业的发展，除了战略战术的制定与执行，离不开的一个核心问题就是组织与管理模式，这也是确保战略战术有效执行的根本所在。课堂上，Sharat Raghavan博士一上来就向我们展示了硅谷初创高科技企业的组织类型分布，以及创始人与CEO（职业经理人）选择管理模式的差异，这不由得让我想起去年在硅谷由YC的创始人Paul Graham引发的一场关于“创始人模式”的管理大讨论。

对于一家创业企业，到底应当采用什么样的组织类型和管理模式，到底应该由创始人亲力亲为直接管理，还是授权职业经理人层级体系化管理，这是一个比讨论战略战术更难得到所谓正确答案的话题，毕竟初创企业的状态实在太复杂多变了。

课堂上，Sharat Raghavan博士分享了斯坦福大学新兴企业项目（SPEC）的一个研究成果，即经过调研那些成功的高科技初创企业，发现他们的组织类型分布呈现如下的形态：

紧接着，Sharat Raghavan博士又向我们展示了创始人和CEO（职业经理人）在选择不同管理模式时表现出来的差异，可以看到，一方面，对于高科技创业企业，无论是创始人还是CEO，都高度倾向于摆脱僵化的传统管理模式，所以两者在“无明确类型”组织的选择比例上都是最高的，接近一半，可见，优秀的管理者具有普遍的共识，就是对于初创企业，必须根据公司所处的行业、发展阶段、团队构成和战略目标进行组织和管理模式的高度个性化考量与适配，成功的初创企业往往需要自定义组织规则。

另一方面，在其他组织类型的选择上，创始人和CEO出现了两个显著差异，就是关于“项目组式”和“科层式”的选择比例。创始人明显更加偏爱“项目组式”管理模式，选用占比高达39%，而CEO还是会更青睐“科层式”的管理模式，选用占比达到17%。其实背后的原因也不难理解，初创企业创始人的核心任务是完成“从0到1的创造与验证”，因此，“项目组式”管理模式以任务为中心，产品导向，敏捷、高效，强调快速迭代和解决问题，完美契合了初创企业需要在不确定性中杀出一条血路的需求。而CEO的核心任务是“从1到N的规模化与稳定运营”，因此，他们更需要带来的是明确清晰的责任划分和可复制的体系流程，这也是提高组织效率和控制风险的基础。

然而，对于一家初创企业而言，显然管理模式以“业务产品”为导向、打破层级、灵活多变才是至关重要的，也才能最大化应对创业的不确定性，避免层级僵化带来的决策滞后，这也是Paul Graham极力推崇“创始人模式”的原因所在。想想我们过去服务的创业企业中，有多少是企业初具规模后创始人就大撒把将企业交给了职业经理人管理，有的甚至是高薪外聘，结果管得好的寥寥无几，管得差的却是各有各的差法，“创始人模式”打破了过去CEO只需通过直接下属管理公司的模式，强调创始人始终直接参与产品细节（亲自审核重要产品设计决策）、跨级沟通常态化（定期与各层级员工直接交流）、深度客户观察（持续参与用户访谈和支持），以确保战略意图的直接传达和企业文化活力的保持，这是一种全新的、与时俱进的创业管理理念。

当然，当“创始人模式”这个理念提出来后，初创企业的实践中也需要警惕创始人因此而过度关注微观管理，拒绝合理授权等问题，随着企业自身发展到不同的阶段和进入不同的进程，具体的管理模式和组织规则也应当不断地平衡调整，形成适合自己组织的管理方法。对于创业者而言，永远不要受制于大企业管理经验的条条框框，不盲目追随任何一种管理模式，这才是创业组织发展的王道。

Mark Coopersmith教授在课堂上详细分享和讲解了杰弗里·摩尔（Geoffrey Moore）著名的“创新扩散曲线”理论，这个理论指出了一项新技术、新产品创新扩散的五个阶段，分别是：

（1）第一个阶段，首先吸引的是创新者、技术爱好者：他们是第一批“吃螃蟹”的人，敢于冒险，主动追寻并尝试新技术，能够容忍产品的不完善。

（2）第二个阶段，吸引的是早期采用者、远见者：他们具有远见，能洞察新技术的战略潜力，并愿意采纳它以获取突破性的竞争优势，他们购买的是“未来的可能性”。

（3）第三个阶段，是早期大众、实用主义者：他们讲究实际，只有在技术被证明可靠、能有效解决实际问题时才会采纳新技术或产品。他们追求的是“改进的效率”和“成熟的解决方案”。

（4）第四个阶段，是晚期大众、保守者：他们对新技术持怀疑态度，通常在技术已成为市场主流标准、迫于竞争或社会压力时才会跟随。

（5）第五个阶段，是落后者、怀疑者：他们最为传统和保守，最晚甚至永不接受创新。

看到这个曲线，禁不住对号入座了一下，发现绝大多数情况下我自己就属于第三阶段群体——早期实用主义大众，相信绝大多数普通人在选择新产品或新技术时也基本属于这个阶段，所以，创新扩散理论认为，创新最难的地方就是跨越从第二阶段“早期采用者”到第三阶段“早期大众主流市场”之间的致命“鸿沟”，这也是许多创新成败的关键点和生死线。

这次课程中，Mark Coopersmith教授花了一整堂课的时间和我们讲授和讨论“失败”，他还专门写了一本书就叫The Other ‘F’ Word（《“失败”的另一面》）。众所周知，创新，与失败如影随形，创新是价值创造的过程，也是管理失败的过程，但是，如果真要有人问，“失败有何价值？”我相信，很多人都会语塞，而在Mark Coopersmith教授的课堂上，他重新定义了“失败”，我们也重新认识了这个过去唯恐避之不及、并且害怕讨论的负面话题。

我相信，没有人喜欢失败，但根据Mark的“创新数学”公式，创新越多，实验就越多；实验越多，失败就越多，所以要创新就必然预见会失败，它是创新过程中必然会产生的、且极具价值的副产品。因此，对于创业者而言，重点不是避免失败，而是不害怕失败，并且能从失败中快速学习。

那么，如何从失败中学习，以及如何更好地管理失败，利用好失败的价值呢？Mark Coopersmith教授在课堂上分享了两个非常好的洞见，一是“失败的价值循环”，即7个“R”的循环；二是将业务视为“故障区”组合。

“失败的价值循环”，是指导组织通过“尊重、演习、认可、反应、反思、重振、牢记”7步，在失败的前、中、后三个阶段系统性地采取行动，以便从失败中提取最大价值，具体如下：

（1）第一阶段：开始前（预防与准备），这个阶段强调在失败发生前建立正确的文化和机制，对待失败，不是被动地反应，而是主动地拥抱。

• 尊重：在企业文化中，领导者将失败视为创新过程中不可避免的、有价值的一部分，鼓励团队领导者公开谈论公司过去的失败经历和教训，为员工营造心理安全感，让员工不再畏惧失败，敢于尝试和冒险。课堂上，Mark Coopersmith教授还专门分享了在企业中如何记住失败的方法：故事法、词汇法、流程法、实物象征法，真的是让我大开眼界，从来不知道我应该花功夫记住和展示我的失败，这个颠覆性的理念也给我带来了很多前所未有的思考。

• 演习：团队内部通过预演和压力测试，让员工提前识别潜在的风险点和失败模式，就像消防演习一样，当真正的问题发生时，团队就能从容沉着应对。

（2）第二阶段：期间（识别与应对），这个阶段当失败迹象出现时，团队应当如何迅速、有效地响应。

• 认可：培养团队对失败敏锐的洞察力，及时识别并承认失败正在发生或已经发生。建立清晰的关键指标和预警系统，鼓励团队主动汇报坏消息，面对失败，不否认、不掩盖。

• 反应：在确认失败后，团队能采取果断、快速的行动来控制损失，有效沟通、稳定局面、防止事态恶化，保护核心资源和声誉。

（3）第三阶段：结束后（学习与进化），这是从失败中提取价值的最关键阶段，决定了失败是成为“学费”还是“沉没成本”。

• 反思：团队对失败进行深入、系统的分析，找到根本原因，而不仅仅是追究表面责任。实践中最直接的方式就是第一时间召开复盘会，区分是执行问题、战略问题还是外部环境问题。

• 重振：团队基于反思复盘得到的洞察，及时调整策略，重新配置资源，迅速转向新的行动方向。

• 牢记：企业将从失败中学到的教训进行及时的总结、存档和分享，进一步更新流程手册、创建“失败案例库”、将教训融入内训教材等等方式，使之成为组织的制度性记忆，避免将来重蹈覆辙。

这个“失败的价值循环”，彻底颠覆了我们过去将失败视为想要掩盖或忘记的耻辱的传统观念，它将失败重新定义为一种可被主动和系统化管理、并且能持续创造价值的战略资源，这对于我们这些来自东方的中国同学和创业者们，真的是带来了极大的震撼和裨益，因为，在我们的世界里，失败带来的永远是自我否定和自我怀疑，它是内耗的元凶之一，而今天上完课，我们真的可以更加坦然了，失败没什么好怕的，如果你的失败不够多，只能说明你的创新还不够多，所以，追求创新的效率，不在于减少失败，而在于提高从失败中学习的速度和有效性。

将业务视为“故障区”组合，是指创业企业不应对所有业务领域采取“一刀切”的风险容忍度，而应像管理投资组合一样，主动将业务划分为不同的“故障区”，明确区分哪些领域是“不容失败”的，比如核心业务的运营，哪些是“允许失败”的，比如创新实验区，并对不同区域采取不同的管理策略和失败容忍度。

大企业为什么创新更难？因为大企业更容不下“失败”， 这里有担心“牵一发而动全身”的战略溃败，也有害怕担责的错综复杂的人情世故。总之，“事”的失败和“人”的失败都是不可承受之重，所以，温水煮青蛙，最终企业丧失了活力，慢慢走向平庸和死亡。如何避免平庸，实现基业长青，Mark Coopersmith教授关于失败和创新的洞见就是最好的答案。一方面，创始人要关注“当下”，在现有核心业务领域，要稳健安全经营，尤其是对于关键业务和核心产品，应当建立严格流程，对失败零容忍；另一方面，创始人更要着眼“未来”，对于未来增长的探索领域，要敢于出击，划定一个创新的安全区域，采用不同的KPI考核方式、预算流程、甚至沟通文化，为冒险创造一个安全、有界限的空间，在这个区域内，失败是可以接受的，甚至是受欢迎的，因为它带来宝贵的认知。

在我服务的企业当中，我也看到过不少创新做得比较好的企业，也是在这样实践着的，比如，有的企业有专项的创新基金，是从每年的营收或利润中拨出一定比例定向用于业务创新的，有专门的，甚至是员工业余时间组成的创新小组，对于创新项目有不同于日常工作的汇报和协同流程，有特殊的奖励和激励措施。当然，这些付出很多时候并不能带来直接的效益和收获，甚至感觉是纯粹的成本，白花花的银子打了水漂，但是一旦有一个，哪怕是很小的创新取得了先发优势，那力量也是不容小觑的。记得我服务的一家做SaaS的企业在Open AI 问世之后很短的时间就推出了基于行业的AI产品，我问他们，为什么能这么快？得到的回答是，他们在此之前就一直在进行这方面的创新和探索，还有一个非常响亮的项目名字“达芬奇计划”，Open AI的问世，一下子帮他们打通了关键环节，再加上原有的探索积累，自然就能快于竞争对手一步先行推出行业的AI产品，现在这个产品已经是行业市场占有率的NO.1了。

Mark Coopersmith教授关于失败的分享和讲授，让我对失败和创新都有了前所未有的体会和感悟，而一系列具体的实操方法使得创业企业能够更加系统化地管理创新风险，避免因过度追求稳定而陷入僵化、走向平庸，或者因盲目追求创新而动摇、甚至摧毁核心业务，如此有效的区分和管理让创新变得更加持续并且可控。

课堂上，Zsolt Katona教授首先分享了AI（人工智能）这个概念的起源，它最早是由美国的计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年提出的，麦卡锡在提出这个概念的时候，就分享了一个非常深刻的洞察，即“一旦AI投入实用，人们就不再称其为AI了”（as soon as it works, no one calls it AI anymore.），后来人们把这称之为“AI 效应”，也就是一旦一个人工智能问题被解决，该技术就被视为理所当然的“计算机程序”或“算法”，而不再被归为神奇的“人工智能”了。放眼望去，历来技术的演进也是这样一个过程，当一项革命性技术从出现到成熟，往往经历从“神奇的魔法”到“好用的工具”，最终成为“无处不在的基础设施”这样的过程，当技术完美融入生活、高效解决问题时，它本身就会“消失“在背景中。

接下来，Zsolt Katona教授进一步讲解了目前实践中对于AI概念的各种术语混用，对于技术小白的我而言，真的是很重要的澄清和扫盲动作，Zsolt Katona教授首先用一张图阐明了人工智能领域几个关键术语之间从广义到狭义的层层嵌套关系，具体释义分别如下：

此时，AI产品就面临了一个关键的价值选择，是优先解决“假阴性”的问题，还是优先解决“假阳性”的问题，而这完全取决于问题的代价和产品的核心目标。第一，从临床严重性来讲，气胸漏诊的潜在危害肯定远远大于误诊，一个未被识别的气胸可能迅速演变为张力性气胸，病人如果没有被优先处理，病情可能会快速恶化，甚至导致死亡；而一个误诊通常可以通过放射科医生的快速复核排除，虽然浪费了医生的一些时间，也可能引起病人短暂的恐慌，但不会造成生命危险，因此，这是可接受的麻烦。第二，从Zebra产品的核心目标来讲，其目的是检测并优先处理危重病例，所以它的产品核心应该是“一个都不能漏”，而不是“一个都不能错”，因此，Zebra最终选择优先降低假阴性率，将灵敏度设置为较高水平，即使这会增加一定的假阳性率。

最后，Zsolt Katona教授告诉我们，在迭代产品模型时，不要孤立地看待“假阴性”和“假阳性”这样的问题，应当将它们置于你的业务场景和价值主张中去权衡，Zebra的案例正是说明，成功的医疗AI产品化，并非追求技术上“最低的错误率”，而是基于深刻的临床洞察，做出与其解决的核心问题相匹配的价值选择。

另一方面，AI产品化应当聚焦于工作本身，思考AI如何能帮助人们创造前所未有的新价值，具体而言，哪些是人类主导完成的工作可创造的价值领域，哪些是AI凭借其算力能够独立创造价值的领域，哪些是人机协同可创造的价值领域，AI产品化应当重点关注的是人机协同的部分，记住，AI产品的目的不是替代人类， 而是让AI成为一个强大的“协同创造伙伴”，一起重新定义工作流程，解锁那些仅靠人类或仅靠AI都无法实现的价值维度，从而不断扩大新的价值创造边界。就像教授课上最后所分享的，“AI不会取代放射科医生，但使用AI的放射科医生会取代不使用AI的。”

课堂课余，到处都是大家对AI的探讨，AI会不会产生自主意识？AI会不会取代我们的工作？具身机器人到底会发展到什么程度？下一个AI巨头企业会是谁？中美AI竞赛到底谁会胜出？这些脑洞大开的问题，让人兴奋，教授和同学们热烈地讨论、互动与碰撞，虽然没有标准答案，但无论如何，我们置身其中，已是幸事。

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