联系在一起的不是领袖， 而是某个共同的理念与 价值观” 协同价值取向构建基础： 协同价值 预期 价值观匹配策略是筛选协同伙伴的关键因素 价 值 观 冲 突 协同预期管理策略的实施， 决定了协同是否可以持 续 “ 技术的存在， 让个体的赋能和社会中的组织产生协同效应，价值成为企业经营的 思想和内涵，其实协同软件，本身也是客户和软件厂商协同的过程” 实现多方面的价值整合， 可以形成大系统效率，创造具有较强竞争优势的价值链， 导 者与成员的关系，下属对其领导的信任、喜爱、 忠诚和愿意追随的程度，以及领导者对下属的吸 引 力 ” 所以，管理层要真正建立起彼此的信任，需要持 续、有效地沟通，形成整体目标意识，以及愿意 为之付出努力的行动 管理层的主要假设： 提供合理的沟通体系 最优秀的领导者，不要求别人为他服务， 而是为共同目标服务； 最优秀的领导者， 没有自己的追随者，

贯穿客户全生命周期的价 值链条 • 多维价值体系 • 单个业务软件化，烟囱状 • 单体应用 • 以传统 IT 技术为主 • 追求局部价值最优 • 业务部门价值链条断点不连 续 • 以完成功能为主 l 企业数字化转型发展是一个复杂而长期的过程，数字化是大的信息化发展历史中的全新阶段。现阶段我们之所以强调数字 化，是因为云计算、大数据、 5G 、人工智能等新技术带来企业生产力和生产要素的变革。

配置资源以帮助创新者成功探出一条路 总结成可复制的方式或方法 成功经验 挖掘创新 应注意 系统化创新的 三个陷阱 具体动作和行动计划之间的界限 混淆新奇和创新 为变革而变革 平衡组织价值 重构与组织连 续性间的关系， 需关注三件事 价值重构与连续性之间不是 对立关系，而是一件事情的 两个面，要把它们组合起来 价值重构不能以牺牲当期业 要有顺畅的信息交流 绩为代价 共生型组织中各成员的

AI时代人机协作的新场景 2.1.5 自主学习与终身学习的重要性 在AI技术日新月异的今天，自主学习与终身学习的能力显得尤为重要。随着技术的 迅速发展，知识更新的速度也在加快。为了不被时代所淘汰，每个人都必须具备持 续学习和自我提升的能力。 自主学习不仅是获取知识的过程，更是一种对未知的探索和对自我能力的不断挑 战。在AI时代，自主学习意味着主动寻找学习资源，独立分析问题，并寻求解决方 案。这种能力不仅有助于个人职业发展，更是适应社会变革的必备素质。 智能講義清晰易記， 教師機器人無所失， 科技化classroom更高效， 人工智能教師梦想成真， Mixtral-8x7B： 教师带领技术未来， 力争推动AI进步。 学生与机器并肩学， 知识树永续发芽。 不难看出，两者都没有成功完成该项复杂任务，Mistral-7B还只能回复繁体中文， 并且标点符号也不能正确使用，这可能与其为了减少参数量而精简了简体中文的能 43 力有关。 而完成简单 素，使得每一份课件既专业又吸引人。教师可以将更多时间和精力投入教学内容的 深化和学生互动中，从而提升教学效果。 图5-1 AI革新教师办公 当前生成PPT的主流AI工具见表5-1。 表5-1 生成PPT的主流AI工具集合 （续） 69 5.1.2 AiPPT简化PPT设计 在AI的加持下，PPT制作不再是专业而难以掌握的技能，只需要通过简单的问答指 令，通过4步操作，就能够生成一份设计感满满、内容充实的PPT。准备好用AI生成

01. 撤退线 研究的是战略态势下是否应该撤退，以及怎么撤退； 02. 成长底线 企业的哪些业务可以与客户建立持续交易的基础，持 续不断给企业带来业务源 03. 增长线 企业应该如何布局增长的全景 , 增长 五 线 未来的企业需要增长地图 2 6 CONTENTS 撤退线 0 2 什么是好的撤退线？

。一级 供应商从OEM工厂那里接收直接订单，负责丰田承载计划的零件生 产。二级供应商从一级供应商处获得订单，直接供货，必须按1级供应 商生产计划来生产零件和材料。这一过程在供应商那个网络中往后持 续。现在我们假定每天来自OEM工厂的订单数量不一。例如，第一 天，一级供应商收到一份1 000个零件的订单；第二天，订单量为500 个；第三天，数量为2 500个。接下来，一级供应商将这些订单分解为 费用减少了。总体而言，改进的服务降低了整体成本，相应地，也提高 了盈利。从供应链的角度可以看出，站在顾客的立场是前进保险公司成 功的重要因素。 前进保险公司能够持续地根据顾客的需求进行改进，而在多方面持 续的改进需要能够创造性解决问题的团队。 修迪斯医院 加拿大的修迪斯医院常常被人们比作一家服务工厂。这家医院成立 之初，是因为修迪斯博士在第二次世界大战期间，曾对疝气治疗进行过 观测。那个时候医院床 在典型情况下，不同阶段的不同订单需求如图13-2所示。对订单进 行跟踪，我们注意到其增长加速是从客户到零售商，最后到批发商，再 到经销商，最后到工厂。 图 13-2 啤酒游戏的标准输出 图 13-2 （续） 注：图书的数据来自于纽约大学的本科生在2008年夏天进行啤酒游戏时 候的数据，图表由Vishal Gaur设计。 在全球的管理学院中，啤酒游戏被广泛地应用在不同的学生中：本 科生、研究生、