“我们不预测结果。”张伟早已想好答案,“我们构建的,是可反复运行的可能未来。”
他举例:
假设您要决定是否投入20亿建新工厂。
传统决策:看市场报告、算投资回报率、开会讨论、最后凭直觉拍板。
企业智能体做法:
输入所有变量——现有产能、市场需求预测、原材料价格趋势、竞品动向、技术迭代速度、政策风险、融资成本……
然后运行。
第一次运行:假设经济上行,需求旺盛。结果显示,新工厂三年回本,五年利润率可达18%。
第二次运行:假设经济平稳。结果显示,五年回本,利润率12%。
第三次运行:假设出现黑天鹅事件(比如疫情、战争、贸易封锁)。结果显示,工厂可能成为沉重负担,拖累整体现金流。
“关键不是哪个结果‘对’,”张伟说,“而是您能看到,在什么条件下,这个决策会走向什么方向。以及——哪些条件是您能控制的,哪些是您不能控制但可以提前预案的。”
陈总的手指在膝盖上敲击,节奏越来越快。
这是心动的信号。
“还有更重要的,”张伟压低声音,“这个模型,需要您来训练。”
“我训练?”
“您和一批像您这样的企业家,不是客户,是共同创造者。”张伟抛出最大的诱饵,“您可以定义哪些变量重要,哪些权重该调整,甚至可以否决某次推演的逻辑——如果您觉得它不符合商业常识。”
“你们愿意开放到这个程度?”
“因为我们需要您的共创。”张伟诚恳地说,“AI再聪明,也不懂为什么在某个节骨眼上,该送礼还是该翻脸;该妥协还是该硬扛。这些‘潜规则’,这些‘模糊判断’,需要共创进系统——而共创者,只能是你们这些走过这条路的人。”
陈总靠回椅背,闭上眼睛。
张伟等着。
时间一分一秒过去。
终于,陈总睁开眼睛:“什么时候能让我试试?”
“三个月。内测版。”
“算我一个。”陈守仁站起身,伸出手,“但张总,记住你今天说的话——这不是替我们思考,是陪我们思考。”
“我记住。”
两只手握在一起。
送走陈守仁,已经是晚上九点半。
机场店准备打烊。
小田走过来,眼睛发亮:“陈守仁……下单了?”
“不是下单。”张伟说,“是加入。”
“加入?”