警惕“趋势泥沼”：当AI让你的战略变得平庸

AI正在悄悄拉平你的战略差异

当董事会问及“是进入新市场还是深耕核心产品？”时，越来越多高管转向ChatGPT寻求建议。AI能在数秒内生成数据点、战略框架和自信的最终建议，迅速成为最强大的战略思维伙伴。但埃萨德商学院的一项最新研究揭示了一个深层陷阱：如果所有人都使用相同的前沿模型，得到的建议也必然趋同——战略正在被批量制造，变得平庸。

“趋势泥沼”的根源

研究团队在《哈佛商业评论》发表的论文中，对主流AI模型提出了数千个商业困境。他们发现一致性模式：模型系统性地偏爱那些与现代流行语一致的战略——差异化优于低成本、合作优于竞争、长期优于短期。原因很简单：这些模型在数百万博客、LinkedIn帖子、商业评论上训练，继承了语料库中的偏见——那些“更性感”的想法被反复赞美，而成本领先、集中化等经典战略则被边缘化为“无聊”甚至“压迫”。研究者称之为“趋势泥沼”。

更糟的是，AI建议具有不可预测性。同一问题两次询问可能因选项顺序不同而得到矛盾建议。而提示工程（如“请权衡利弊”）并不能可靠纠正固有偏见。

课堂实验：AI让学生答案趋同

笔者在一堂战略课上做了实验：学生们分析一家公司应该差异化还是降低成本。一半学生允许使用AI，另一半只能依赖自身认知。使用AI的学生最终几乎全部推荐了“同时追求差异化和低成本”的混合路径——他们用AI来深化思考，结果答案反而更加相似。这个小场景正映射着全球董事会议上正在发生的大问题。

五条边界：在AI时代保持战略独特性

结论并非摒弃AI，而是划定哪些可以外包，哪些必须保留为自身思考。以下是管理者必须设定的五条边界：

1. 挖掘离线知识。 AI目前只知道写下来发布在网上的信息。它不了解你的CFO是否风险厌恶、你的大客户喜欢长邮件、你的供应商正在悄悄考虑收购。最丰富的战略背景存在于客户晚餐、工厂参观和茶水间对话中。大家都在用AI时，公开数据已完全商品化。投资于隐性知识的管理者，才能为决策带来更丰富、更专有的输入。

2. 抵制上下文的“伪造严谨”。 人们容易认为给AI喂更多数字、案例、内部研究就能得到更准确答案。但关于“AI谄媚”的研究表明，模型经常根据提示中的假设、偏好和框架调整回答。更多上下文反而可能创造“伪造严谨”——答案更详细、更有说服力，但不一定更独立或正确。解决之道不是给AI更多上下文，而是让模型为它拒绝的选项做出最强论证。

3. 在提示之前形成自己的观点。 一旦看到AI的自信建议，就很难回到最初的心智状态。即使你不同意模型，它的框架也会因说服力而影响你思考。要防止算法锚定，在打开聊天机器人之前就写下自己的初步观点。管理者应该用AI来挑战已经建立的根基，而不是让AI来建立根基。

4. 决定对什么说不。 AI讨厌说不。面对两个战略选项，其本能是采取折中。研究中模型常常同时推荐两个矛盾战略，即使这在商业上毫无意义。管理者必须做AI做不到的事：做出选择。真正的战略需要在利益冲突、结构错配和资源限制之间做出权衡。避免与竞争者趋同的方法，是选择你“不做什么”。

5. 考虑那些不性感的路。 如果AI模型正把其他管理者引向“趋势泥沼”，那么最大的未开发机会恰恰落在AI告诉所有人不要去的地方。当AI推荐潮流选项时，领导者应该问：如果以极致执行力执行那“无聊”的战略，会是什么样？在每位高管都被同样工具推动的时代，竞争优势将越来越多地来自那个被AI悄悄劝退的反向赌注。

结论：保持战略的“不可AI化”

AI不会消失。善用之，它可以总结复杂信息、生成替代场景、暴露薄弱论据，速度无人团队能及。但领导者越依赖同一组模型，战略本身就越趋于同质。解药不是放弃AI，而是带着清晰边界使用它。在“趋势泥沼”时代，最有价值的战略可能恰恰是任何聊天机器人永远不会推荐的那个。