17 世纪的城市规划课程如何拯救你的人工智能战略

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改变一切的历史

想象一下 1630 年的波士顿。一个年轻的清教徒殖民地蔓延在岩石半岛上，那里还没有公路，牛群在草地和山丘上自由漫步。牛群以其实用的动物智慧，沿着阻力最小的自然路径前进：绕过巨石，避开沼泽，连接牧场和水坑。

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几十年后，当这座城市的创建者们需要创建一个道路系统时，他们做出了一个看似合理的决定：与其从头开始设计一个合理有序的网格，不如简单地铺设牛群已经走过的道路。

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结果呢？华盛顿街蜿蜒曲折，犹如一条疯狂的河流，即使是最先进的全球定位系统，有时也会在挫折中放弃。

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历史来源：萨姆-沃尔特-福斯（Sam Walter Foss，1858-1911 年）的诗歌《小牛之路》记录了这个故事，诗歌讲述了小牛走过的小路后来成为城市街道的故事。

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当效率变为低效率

波士顿的故事之所以引人入胜，是因为它完美地诠释了一个悖论：在当地立即奏效的做法，在更大范围内和从长远来看，可能会被证明是灾难性的。为了眼前的目的，奶牛们走阻力最小的道路是正确的，但它们的道路并不是为小车、汽车、卡车或城市公交车设计的。

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教训是深刻的：并非所有有机发展的事物都是未来的最佳选择。

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商业类比：当流程变成路径

在现代农场中，"牛道 "随处可见。它们是随着时间的推移而有机发展起来的流程。正如吉姆-海史密斯（Jim Highsmith）所解释的那样：*"在信息技术领域，'铺设牛路'意味着将业务流程自动化，而无需过多考虑其有效性或效率"²。

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• 打印、签署、扫描并通过电子邮件发送回的表格
• 每周一次的会议，没有人记得为什么开始，但 "我们一直都是这样做的"。
• 15 个人共享的 Excel 文件，作为公司的 "数据库"。
• 审批过程要经过 7 个不同的人，其中 3 个甚至不知道为什么要签字

这些流程的形成就像牛的路径：在它们诞生的特定时刻，沿着阻力最小的路径前进。但现在，在数字时代，继续遵循它们可能会带来毁灭性的后果。

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大诱惑：铺设牛之路

当公司决定 "数字化 "时，往往会陷入与波士顿创始人相同的陷阱。他们利用现有流程，用技术 "铺平道路"：

数字化：铺平道路

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"我们一直都是手工填写表格吗？太好了，让我们创建一个可填写的 PDF！"

这就是数字化：在不改变任何实质性内容的情况下，将模拟信号转换为数字信号。正如 Gartner 所定义的："数字化是将模拟信息转换为数字格式的过程。这就像铺设牛路--变得更加平坦，但仍然曲折而低效。

惰性的隐性成本

我认识的一家制造公司的质量控制流程需要 14 个不同的步骤，这些步骤是在 20 世纪 80 年代和 90 年代逐步发展起来的。当他们进行 "数字化 "时，他们只是将所有 14 个步骤都转移到了平板电脑上。这个流程变得更快了，但从根本上讲仍然不合理：其中 8 个步骤是重复的或过时的。

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真正的转型：数字化与数码化

数字化：设计未来城市

真正的数字化意味着做波士顿应该做的事情：着眼于最终目标，从头开始设计实现目标的最佳途径。

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根据 Gartner 的术语表："数字化是利用数字技术改变业务模式，提供新的价值和收入机会；是向数字业务转型的过程"⁴。

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实际数字化实例

• Netflix并未将视频租赁数字化，而是对家庭娱乐进行了彻底的重新思考
• 亚马逊没有将纸质目录数字化，而是重塑了电子商务

关键区别

• 数字化："如何以数字化的方式完成我们的工作？
• 数字化："我们到底要实现什么目标，在数字化时代实现目标的最佳途径是什么？

人工智能与超级浩劫的诱惑

今天，我们正在见证人工智能 "铺平牛路 "的新浪潮。各公司正在利用人工智能提升低效流程，创造出我们可以称之为 "超级弹性 "的流程。

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正如《哈佛商业评论》所指出的："业务流程再造的理念正在回归，这次是由人工智能驱动的。20 世纪 90 年代，ERP 系统和互联网的实施推动了业务流程的变革，但人们对彻底变革的期望往往落空。然而，人工智能使决策变得更好、更快、更自动化"⁵。

人工岛牛路铺设实例：

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• 在一个需要发送 12 封邮件才能做出简单决定的沟通过程中，使用 ChatGPT 更快地编写邮件
• 利用人工智能分析无人阅读的报告
• 利用机器学习自动化本不该存在的审批流程

结果

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效率低下的流程现在可以更快、更精确地提高效率。

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反牛之路方法论

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1.湮没 → 整合 → 自动化

在采用任何技术之前，请按照迈克尔-哈默⁶ 方法论的顺序进行操作：

消除：消除一切不能带来实际价值的东西

‍ 整合：在逻辑流程中连接其余流程

‍ 自动化：仅在最后应用技术

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正如哈默写道："现在是停止铺设牛路的时候了。与其将过时的工艺融入硅片和软件中，我们不如将其抹去，重新开始"⁷。

2.绿地与棕地方法

这些借用自城市规划和软件工程的术语定义了两种截然不同的方法⁸：

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棕地（铺路）：

• 维护现有技术并增加新技术
• 短期内更快
• 保持低效率

绿地（从零开始设计）：

• 从白板开始
• 风险较大，但可能具有革命性
• 让您充分利用新的可能性

麦肯锡指出："虽然 90% 的公司已经开始某种形式的数字化转型，但只有三分之一的预期收入效益得以实现"⁹。

3.正确的问题

在实施任何技术之前，请问

• "我们为什么要做这个试验？"
• "如果我们不这么做会怎么样？"
• "如果我们今天从头开始设计，它会是什么样子？"
• "过去的哪些束缚已不复存在？"

案例研究：避免走弯路会有收获

案例 1：反思贷款的银行

一家欧洲银行的贷款审批流程需要 45 天和 12 个不同的步骤。他们没有将现有流程 "数字化"，而是对其进行了彻底的重新设计：

• 之前：45 天，12 次通过，73%的文件获得批准
• 之后：24 小时，3 次通过，81%的文件获得批准

秘诀是什么？他们意识到，90% 的控制措施都是多余的，而人工智能可以比 6 个不同的办公室更准确地评估风险。

案例 2：消除排队现象的医院

一家意大利医院的急诊室等候时间长达四个小时。他们没有将排队系统 "数字化"，而是彻底重新考虑了病人的流程：

• 基于人工智能的预测性分流
• 按类型区分的路线
• 实时监控工作负载

结果：候诊时间缩短了 80%，患者满意度提高了 60%。

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牛之路的三个现代陷阱

1.熟悉陷阱

"我们的员工已经习惯了这样做 "是创新最阴险的杀手。这就好比说，奶牛已经习惯了它们的足迹。

2.低迷的投资陷阱

"我们已经在这个系统上投入了这么多"，却忽略了这样一个事实，即继续走在错误的道路上会扩大错误。

3.虚假复杂性的陷阱

"改变一切太复杂 "往往隐藏着一种恐惧，害怕承认目前的程序不合理。

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数字化转型的 ANTI-COW 框架

分析--分析预期成果

不要从技术入手，要从业务目标入手。

导航--超越当前的制约因素

问问自己："如果我是今天诞生的一家公司，我将如何解决这个问题？

Transform- 变形，而不是翻译

为数字化时代重新设计流程，而不是将流程转化为数字化。

实施- 分阶段实施

采用循序渐进的方法，但具有激进的愿景。

检查- 检查有效性

不仅要衡量效率，还要衡量整体效果。

优化- 持续优化

转型过程永无止境。

观察 -观察新路径

注意不要形成新的自发 "牛路"。

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人工智能是建筑师，而不是工人

人工智能既可以成为铺设牛路的最佳工具（使牛路超级高效，但从根本上说是错误的），也可以成为设计未来城市的最佳建筑师。

正如世界经济论坛所指出的："要充分发挥人工智能的潜力，它必须会说商业语言，必须了解工作流程，还需要流程智能"¹⁰。

区别在于方法不同：

人工智能作为工人（铺设牛之路）：

• "我们怎样才能利用人工智能更快地完成这一过程？"
• 现有活动的自动化
• 渐进式改进

AI 作为建筑师（城市规划）：

• "我们怎样才能彻底重新思考这一业务成果？"
• 重新定义问题本身
• 彻底转型

拆除的勇气

波士顿故事最深刻的教训不是技术上的，而是心理上的：承认我们所走的路不一定是最好的，这需要勇气。

在商业领域，这意味着

• 质疑 "神圣 "程序
• 接受 "我们一直都是这样做的 "并不是理由
• 投资于可能不会立即见效的变革
• 抵制急功近利的诱惑

结论：为未来设计道路

今天，面对人工智能和数字化的无限可能，我们可以做出选择：我们可以像波士顿的开国元勋们那样，铺平现有的道路，也可以勇敢地设计未来的城市。

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下次再听到 "让我们将这一过程数字化 "这句话时，请停下来问一问："我们是在设计一条现代化的道路，还是在铺设一条牛路？

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未来属于那些有勇气离开既定轨道、设计新道路的人。即使这意味着要承认，牛无论多么聪明，都不是城市规划者。

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"现在是停止铺设牛路的时候了。我们不应该将过时的流程纳入硅片和软件中，而应该将其抹去，重新开始。我们应该'重新设计'我们的公司：利用现代信息技术的力量，从根本上重新设计我们的业务流程，以实现业绩的大幅提升"。- 迈克尔-哈默，《哈佛商业评论》，1990 年¹¹

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资料来源和参考文献

1. Stack Exchange 英语语言与用法：https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
2. AgileConnection - Paving Cow Paths:https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths
3. SAP - 数字化与数字化：https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
4. SAP - 数字化与数字化（Gartner 定义）：https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
5. 哈佛商业评论》--人工智能如何帮助企业重新设计流程：https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes
6. 数字领导者》--你的人工智能计划只是在为牛铺路吗？: https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow
7. 哈佛商业评论》--再造工作：不要自动化，要消灭：https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
8. Synoptek - 绿地与棕地软件开发：https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/
9. McKinsey - Rewired to Outcompete:https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete
10. 世界经济论坛 - 如何利用流程智能和人工智能重塑企业：https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/
11. 哈佛商业评论》--《再造工作：不要自动化，要消灭》（1990 年）： https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate