領導者不僅僅是在做決策——他們還是在下注。

無論是推出新產品、進入新市場，還是重組團隊，每一個戰略舉措都伴隨著不確定性。但聰明的領導者知道，并非所有的賭注都有相同的價值，也并非所有的不確定性都遵循相同的規則。

關鍵不在于規避不確定性，而是要理解它、接納它并據此決策。正是這種思維幫助領導者從決策疲勞走向決策敏捷，也正因如此，重新評估風險的人最終往往比被動應對的人表現更出色。

1.讓策略與不確定性的類型相匹配

領導者需要區分兩種不確定性：

• 認知不確定性：未知信息是可知的，可以通過獲取更多信息來減少未知。

• 偶然不確定性：未來是由隨機性主導，再多的數據也改變不了這一點。

清楚自己處理的是哪一類不確定性后，你的應對方式也要相應做出調整。如果是認知不確定性，那就放慢腳步。收集更多數據，尋求多元觀點，或者先推出產品原型來試水。發表在《組織行為與人類決策過程》（Organizational Behavior and Human Decision Processes Journal）期刊上的一項研究顯示，相比沒有足夠信息輸入就倉促行事者，暫緩行動以減少認知不確定性的領導者能做出更優質的長期決策。

如果是偶然不確定性，比如預測監管政策變動、消費者流行趨勢或供應鏈中斷，那就不要過度分析，而是應當采取行動。進行一些小規模、低風險的實驗，下一些小賭注，以檢驗不同的結果。

Netflix在從DVD業務向流媒體服務轉型時就參透了這兩類不確定性的區別。當時它面臨的正是認知不確定性，包括消費者行為、帶寬限制和內容版權等問題。Netflix并未貿然全面轉型，而是對新服務展開測試，根據實時反饋不斷優化服務并逐步擴展服務規模。它的成功并非來自速度，而是源于深諳何時該停下來學習。

2.挑戰“特殊個例”偏見

在充滿不確定的環境下，一種常見的誤判是認為“我們的情況不同。”這種“特殊個例”偏見會滋生過度自信，使領導者無視前人的經驗教訓，誤以為自己能夠打破常規。根據《心理學評論》（Psychological Review）上的一項研究，過度自信會干擾預測能力，即便已經擁有堅實的數據支持，領導者依然會對系統性風險視而不見。

具有戰略思維的領導者則恰恰相反。他們會基于對比性數據進行決策：他人嘗試類似策略時發生了什么？哪些變量最不穩定？這種做法不是為了求穩，而是為了更快地學習。

塔吉特（Target）在加拿大市場的失敗就是一個典型案例。在倉促入市的過程中，公司忽略了同類零售商曾經遇到的警示信號，如供應鏈瓶頸、門店準備不足以及文化契合度問題。塔吉特認為自己是個例外，不會受這些因素影響，以致忽視了前人的教訓，并為此付出了代價：損失20億美元，徹底撤出加拿大市場。

反觀宜家（IKEA），它在進入印度市場時十分謹慎，花費了十多年時間精心籌備。它深知印度市場的復雜性，拒絕照搬其在歐洲的運營模式，而是收集數據，開展試點，并根據當地需求調整定價策略與門店布局。這種先學習、后擴張的策略正在助力其長期增長。

3.采取組合思維，而非僅依賴預測

在充滿不確定性的環境中，大力押注單一策略極具風險。高瞻遠矚的領導者會采取“組合思維”，即在多個項目上進行小規模下注。這不僅可以限制潛在損失，也能通過增加反饋循環加速學習。

亞馬遜（Amazon）就是這種模式的典范。從亞馬遜云服務（AWS）、Kindle電子書到Alexa語音助手，它的創新模式建立在并行實驗之上。盡管有些嘗試以失敗告終（如Fire Phone），但也有不少成功案例重塑了整個行業。秘訣是什么呢？就是根據風險調整下注規模，快速學習，推廣行之有效的做法。

麥肯錫（McKinsey）的研究也印證了這一理念。該研究發現，采用組合式創新策略的公司無論是在增長還是投資回報方面都優于同行，哪怕在市場動蕩期間亦是如此。

在產品研發方面，組合思維可能意味著不止開發一個方案，而是同時測試三種解決方案的原型。在并購戰略方面，這種思維可能意味著先嘗試區域擴張，再考慮全球擴張。其核心理念是優先構建韌性和適應力，而非實現精準預測。

• 反思冒險方式

不確定性不是一個需要“解決”的問題，而是需要應對和與之共存的現實。最出色的領導者從不志在完美預測未來。他們要構建的是一種可以幫助自己應對變化、適應局勢并從中學習的體系。他們懂得識別不同類型的不確定性、質疑自身假設并在押注時融入靈活性，因而能從被動應對轉向主動制定戰略。成功并不屬于豪賭者，而是屬于聰明的押注者。

本文作者為福布斯資深撰稿人，文章內容僅代表作者本人觀點。

本文譯自：

https://www.forbes.com/sites/paolacecchi-dimeglio/2025/04/22/how-to-make-better-bets-in-an-uncertain-world/

文：Paola Cecchi-Dimeglio

翻譯：Elsa

校對：Lemin

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