如果有这样一种算法，它能告诉你何时该开发新的商业模式，是否该进入新市场，那该有多美好。但如果有人告诉你却有这样的算法存在，那么他一定在撒谎。不仅如此，在可预见的未来，能够解答如此复杂战略问题的算法（或其他人工智能形式）也不会存在。但我们相信，一些同样有趣的东西正慢慢浮出水面，比如一种组织利用算法原则实现自校正的能力。这种方式模拟算法原理，对公司的商业模式、资源分配和结构进行频繁且精准的调整，完全脱离从上至下的人工指挥。
很多人会质疑这样的说法，但这些论断是根据我们对互联网公司如谷歌、Netflix、亚马逊和阿里巴巴的观察所得来。这些企业非常善于利用客户行为的实时数据，为数以百万计的独立客户自动调整产品。这些实时调整实际上是由算法所驱动，这些算法背后的技术和流程并非高深莫测的魔法，我们能对它们进行一一破解，看它们如何操作，如何将它们运用到其他场景。这些恰恰是上述公司着手做的事情。
在本文中，首先我们看看这些自适应算法如何在复杂动荡的环境下进行有效的学习和调整。然后，我们将审视一些组织如何在内部全面应用自适应能力，我们将以中国的电子商务巨人阿里巴巴作为案例示范。
激变市场要灵活管理
在深入研究这些算法之前，我们先思考，在战·略和组织架构方面，为何传统做法在众多公司失效？
近年来，技术为市场带来了史无前例的变革和不确定性。企业的敏捷度和适应能力成为CEO最热衷的话题。然而鲜有人观察到这些力量带来的不均衡效应，它使得市场的多样性进一步加剧。公司既要管理发达市场中成熟稳定的业务单元，又要关注发展中市场新兴且难以预测的业务；既要扶持快速发展的高科技业务，又不能忽视缓慢稳定的现金牛业务。要应对这样的多样性，公司必须根据不同业务所处的环境，定制恰当的战略和管理方式。然而随着变革节奏越来越快，公司几乎要时刻不停地调整管理方式。对于传统的、自上而下的决策方式，这样做显然不现实，自适应的能力需要渗入到企业的DNA中。
这时自适应能力将大展身手，它与敏捷性（快速调整）、适应能力（迭代学习）和双元性（在探索和获利之间取得平衡）紧密相关。互联网公司大量运用的自适应算法包含上述三种特性的元素，并以一种自驱动的方式实现。亚马逊和Netflix的推荐系统就是经典案例。要有效运行，推荐系统必须既能从已知的客户喜好中获利，又能根据不同的商品探索新的客户喜好，算法要在获利和探索之间取得恰当的平衡。如果总是提供千遍一律的产品，用户会感到乏味，不再信任算法的推荐，公司也会错过收集用户新信息的机会。为能实现动态平衡，随着对用户认识的不断加深，推荐引擎会持续更新向用户推送的产品。
这些算法的基础由以下三个相互关联的学习循环构成：
实验：探索偏好。第一循环首先要探索新的选择。选择可能性增多对整个系统的成功非常重要。其次，它要对这些选择进行经济有效的测试：例如根据对内容和消费者行为的理解，推荐商品，但同时要保持一定随机性和弹性，避免陷入窠臼。第三，它要乘胜追击，加强有效方案：例如系统追踪点击率、购买订单和顾客评价，从而更深地了解顾客的个人偏好。然后根据这些信息来改进未来的推荐商品。
建模：调整实验的方式和成本。自适应算法不但能从不断试错中学习，它也可以根据环境来调整实验频率。换言之，实验机制可以根据自身的发展进行自我调节。一旦出现新顾客，实验就需要提高频率，从而发现这些顾客的好恶。当算法加深对这些顾客的了解，实验的频率就可以降低。然而，实验永远不可终止，因为一定程度的探索和惊喜对所有顾客来说都是必不可少的。
塑造：影响偏好。推荐引擎带来的一大乐趣是发现那些你在其他渠道无法发现的产品和内容。当顾客被指向新的产品和类别时，他们的新兴趣点将会被挖掘和塑造。这和传统营销中广告的作用相似，它不但会加强顾客的偏好，更会创造新的偏好。
最关键的是，这三个学习循环是自动运行的，无需人工决策介入。它不需要分析师手动制作推荐，再一个个地解读用户反馈，最后手动调整实验频率，筛选出用户最可能青睐的新商品。自驱动可以让自适应系统以非常快的速度运行。
构建自适应企业
随着采取自适应算法的公司的发展与成熟，它们要面对一个日渐迫切的挑战：在运营和创新之间保持平衡。不仅在市场部门，这些公司在整个组织的范围内引入新的管理实践，发展自适应能力。
为更好理解这一问题，我们将公司想象成一系列战略流程的集合体。在最高层，愿景指引公司的整体方向和目的。为实现愿景，公司设定商业模式和战略，将能力和资源聚合到一起，从而在竞争中获取优势地位。公司的组织架构、信息系统和企业文化则保证了商业模式和战略的有效执行。
在绝大多数组织中，愿景和商业模式就像一根固定的轴，整个企业绕轴运转。公司的愿景和商业模式一般由公司的创始人制定，而且一旦证明其有效性，就很少更改。自然而然地，公司的架构、系统、流程和文化也随之在长时间内保持不变。当公司扩张至新的领域时，它们会依赖以前的制胜秘方，这时实验和创新只能聚焦在现有商业模式内的产品和服务上。
与之形成鲜明对比，自适应企业在各个层面都采用一种新的方式。通过上述三个学习循环，公司的愿景、商业模式和支持部门都会根据环境的变化而不断校正。组织不再只是管理层意志的延伸，而是一张根据外界反馈不断变化的网络。让我们阿里巴巴集团为例，看看自适应能力在实际中的应用。
阿里巴巴创立于1999年，最初致力于为中国的中小制造商建立B2B平台。但自创立以来，阿里已经将业务扩展至多个领域。如今，阿里集团的业务种类已达到10种，员工人数超2.7万，年收入超过80亿美元。在中国快速变化的电商市场，阿里必须在各个层次对企业进行不断校正，否则它难以获得今天的成功。阿里进行自我校正有以下几条原则，可为其他企业所借鉴。
随时调整愿景。在阿里刚刚成立时，中国互联网络的普及率还不到1%。尽管很多人看好互联网在中国的发展，但没有人能预测未来的发展状况。因此阿里采取了一种实验式的方法：无论任何时候，公司的愿景都基于对未来的准确预测而制定。随着市场的进化，公司领导层对愿景进行重新评估，将他们的假设与当前现实进行对比，并适当调整公司愿景。
在创立之初，阿里的目标是成为“服务于中国小型出口企业的电子商务公司”。因此，公司聚焦于阿里巴巴网站，将其建设成国际贸易平台。然当市场发生变化时，公司的愿景也随之改变。中国消费品市场的爆发让阿里看到了2C市场的机遇。因此，2003年阿里推出了网络市场“淘宝”。
很快阿里发现，中国消费者不仅需要进行买卖的网站，他们对网上交易，例如支付的安全性缺乏信心。于是在2004年，阿里推出了网上支付服务——支付宝。支付宝不但提供资金托管服务，而且建立起卖家信用评级系统，这为网上交易注入了透明度和信任感，直接推动了电子商务在中国的发展。这促使阿里巴巴在2008年再度修改其愿景为：“培育中国的电子商务生态系统”。阿里开始为其他企业提供电商基础设施，包括云计算平台，微金融服务和智能物流平台等。最近，随着数字渠道和实体渠道的快速融合，阿里再次调整其愿景，将电子商务中“电子”二字去掉，变成“我们建设未来商务的基础设施”
通过调整其愿景，阿里不但能快速响应新的市场变化，更塑造了消费者和商家之间的互动方式。
对商业模式进行实验。如果阿里在创立之初没有对商业模式进行积极的实验，它很难将业务扩展至数字经济的几乎所有领域。然而当公司第一次踏出B2B业务，推出淘宝时，公司内部进行了激烈的讨论，因为淘宝的直接竞争对手是当时的霸主eBay。彼时阿里的B2B业务发展顺畅，为了减少对核心业务的冲击，公司成立了独立的淘宝公司，有着独立的办公室和资金来源（阿里和软银各占50%的股份）。
每当面临变革，阿里会不断探索新的商业模式，让它们作为独立的业务部门运营。在对这些商业模式进行市场测试后，阿里会扩大那些发展良好的业务，关闭或整合那些前景不佳的业务。举例来说，2006年阿里发现了两个新的趋势，因而推出了两个新的业务单元。首先，为了进入不断发展的B2C市场，阿里建立了淘宝商城，帮助成熟的消费品牌连接消费者，最终淘宝商城化身为天猫，成为今天阿里集团非常重要的一部分。其次，为了抓住软件即服务（SaaS）的潮流，阿里推出了阿里软件，今天看来这一举动过于超前。成立后，阿里软件迟迟无法推出杀手级应用，获得足够的客户，因此在2009年关闭。
阿里获得成功的另一重要因素是它能根据环境调节商业模式实验的频率。在创立4年内，淘宝就占据中国网上消费市场的80%，2011年它已经成为一个全国范围的现象级产品。很多公司会满足于这样的市场领导地位，专心聚焦于目前的商业模式。然而阿里看到，中国的网民数量稳步增多，消费者和零售商也不断成熟，这些因素为市场带来巨大的不确定性，阿里的商业模式面临新的风险。
公司内部对新的方向和可能的商业模式有诸多争议。阿里并没有选择自上而下的决策方式，而是多方押注，让市场决定最后的胜利者。因此在2011年，阿里将大获成功的淘宝拆分为3个独立的业务单元。每个业务部门代表着中国电子商务未来不同的发展方向。淘宝继续专注于C2C平台；天猫打造B2C平台；新业务一淘则专注于产品搜索。尽管市场竞争的结果可能是某一业务占据绝对优势，但实际上阿里的两项业务都取得了大众市场的成功，天猫在竞争激烈的B2C市场获得了60%的市场份额，淘宝依旧是C2C领域的霸主，而一淘则也获得了稳定的利基市场。
在产品获得成功后提高实验频率有违传统的管理智慧，而对于阿里来说，这是避免僵化、创造机会所必需的。随时调整实验方式以及实验频率是阿里抓住市场新趋势的保证。
抓住并塑造战略机遇，而非执行计划。在动荡多变的环境中，计划可能很快失效。阿里面对的是技术的快速进步以及消费者口味的不断变化。这让阿里难以对未来做出预测。为了应对这一状况，阿里采用一种连续不断的“再计划”流程，而非严格执行固定且详细的商业计划。换言之，随着环境的变化，公司的战略和战术也不断修正。
阿里集团也有常规的规划流程，在每年第四季度，高管团队会制定未来计划。然而他们深知，制定计划只是起点。一旦业务领导人发现市场的重大变化或新的机遇，他们会启动名为“战略共创”流程。员工、业务领导人、主要执行者和客户各方一起制定新的业务方向。
在阿里巴巴，共创流程共包含四步。第一步是建立共识：辨认市场变化的信号（机遇市场数据或员工以及客户的发现）并确保适合的人才一起工作。这一步通常需要一个工作日的时间。第二步是了解客户：参与者直接与客户一起探索其需求变化或痛点，并进行头脑风暴，制定解决方案。第三步是根据客户调研结果制定行动计划。行动计划必须包含一位团队领导者，能带领团队抓住机遇，一个能将想法化为现实的团队以及一个支持团队工作的机制。最后一步是在计划执行后收集客户反馈，从而进入下一轮迭代。
共创流程体现出自适应企业的自驱动性。一旦发现市场波动，业务单元就可开展共创流程，免除了总部的指令和监管。尽管共创目前有了一个成功的样板，但每个共创行动都会紧贴实际情况，不会落入窠臼。此外，阿里建立了客户论坛，与客户定期进行交流，保证公司能与市场进行同步进化。这让创新从市场中自动涌现，而非自上而下的强行推进。那些应该交给市场决定的事务，阿里领导层不会再介入。
强大的组织适应能力。在阿里巴巴，保持组织的灵活性是重中之重。阿里从自身竞争中总结出几个要点，例如从一开始就让接受变革注入到企业文化中。在创立之初，“拥抱变化”就成为阿里巴巴6大核心价值观之一。创始人和董事会主席马云就经常向员工、投资者和客户强调这点。他曾说：“在信息时代,变化才是最好的稳定。没有一个组织的架构是完善的，可以解决所有的问题。”这种理念也渗入到公司的招聘流程中。公司不但会评估应聘者的技术水平，更要测试他们在快速变化中学习成长的能力。
另一个要点是，阿里要主动寻求变化，而非被动接受。在传统企业中，组织变革的频率低，一旦执行则会涉及大面积范围。而一个不断自我校正的企业则相反，它尽量避免这种高风险的一次性转型。我们以阿里在2012年执行的轮换实验为例，阿里对22位最高管理者实行轮岗。一开始人们担心此举会破坏公司运营的持续性，然而事实证明，轮换计划取得了成功。其中部分原因是公司要求这些高管将他们的知识进行交换和内化。轮换计划不但增强了公司最高级人才的技能，更显示出领导层对公司灵活性的重视。该计划一直延续下来，高管层每年都进行部分轮换。
促进流动和反馈的系统。在创立之初，阿里采用了领先的ERP系统管理信息流和资源。然而公司逐渐发现，ERP系统只会限制变化，而非支持变化。这种系统是为那些传统的、结构稳定且有统一汇报线的企业所设计。要对系统进行调整来反映组织的进化非常困难。
阿里需要一种更加灵活的系统。因此公司组织一支团队来增强员工端口的功能，从而改善公司的ERP系统。作为第一步，公司创建了员工可自己申请升职的功能。这样员工更好地控制自己的职业轨迹。其后，公司又创建了网页交互界面，HR团队管理者可以更新组织架构并同时与所有员工记录进行联接。由于运营团队会根据市场需求不断变化，这套系统可以帮助人力部门更好地掌握员工情况。此外，公司还设计了一个更加灵活的目标设定界面，从而改进了公司绩效系统。与固定不变的年度目标不同，员工可以在不同时间段内设置不同项目的目标，并且能与其他业务单元协调一致。这个界面还能让员工更方便地给同事提供反馈。
像阿里巴巴这样的“互联网原生公司”正在探索企业的自适应能力，然而其经验可以被更广泛的企业所借鉴，无论是数字领域还是更传统的工业公司。面对飞速的技术变革，数字先锋们必须时刻自我创新，然而传统企业也终将面对更加复杂多变的环境。类似双边市场这样的技术将创造并适用于这样的环境，而这些技术影响的范围将远远超越数字领域。通过借鉴互联网先行者的经验，传统公司也能跟上市场的无常变幻，甚至做到先知先觉。