【AI時代的領導力】6:打造VISTA領導作業系統,在不確定中建立決策優勢

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有個場景不知道大家是否見過。 一群企業的主管在開策略會議,會議室的螢幕上,是密密麻麻的數據儀表板-營收、毛利率、轉換率、存貨週轉天數、顧客滿意度、流失率預測模型……
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🖌️文章出處:關鍵評論 – 孫憶明 (Jim)

數據很多,圖表也很漂亮,但討論卻陷入僵局。

營運主管說:「我們的利潤率下降,是因為市場競爭變得劇烈。」
財務主管說:「不是,是費用控管不夠。」
行銷主管說:「其實是廣告投放的結構問題。」
IT部門補一句:「我的模型顯示顧客行為正在改變。」

每個人都有數據,每個人也都「有道理」,但沒人能清楚回答一個問題:

「所以,我們現在應該做什麼?」

這就是AI時代真實的管理困境。我們從來沒有像今天這樣「資訊充沛」,但我們也從來沒有像今天這樣「決策困難」。

在AI時代,資料不再是競爭優勢,真正稀缺的是:

  • 能從雜訊中看見關鍵變數的洞察力
  • 能在70% 的資訊下做出決定的判斷力
  • 能讓不同人員一致行動的影響力

為了幫助企業主管在AI時代中能領導企業勝出,我整理了五組領導技能,稱之為「VISTA領導作業系統」,這個名字某種程度也致敬當年我在Microsoft參與過的Windows作業系統版本發布,那是一個數位技術快速躍進、但組織與市場尚未完全準備好的轉折期。

今天的AI浪潮,也有點相似。

縮寫 領導力模組
V Technology Driven Vision & Strategy(技術驅動的願景和策略力)
I Data Driven Insight & Influencing(數據洞察的決策和影響力)
S Synergistic Innovation & Learning(人機協作的創新和學習力)
T Trust-Based Accountability & Ethics(信任導向的當責和倫理治理)
A Adaptive Resilience & Sustainability(柔韌永續的變革領導力)

第一個模組「技術驅動的願景與策略力」我們已在稍早的文章中描述過。比起技術細節,你更該看懂「生態系」與「商業模式」。

今天,我們聚焦在第二個模組「數據洞察的決策和影響力」。

如同開頭的情境描述,AI時代資料很多,真正稀缺的,是洞察和決策能力。

我將這項能力拆解為四個可以加強培養的技能:

1. 關鍵數據的判讀與洞察

很多主管每天都在看數據,但真正會「用數據思考」的人不多。

優秀的領導者會問三個問題:

  • 這些數字背後代表什麼商業邏輯或假設?
  • 哪些關鍵變數最可能影響結果?
  • 我們應該怎麼運用或調整這些數據,來指引我們的決策和行動?

我們可以從四個步驟來強化這項技能:

1. 強化(商業)數據素養

  • 理解趨勢分析、相關性、迴歸等基本數據邏輯
  • 熟悉公司的核心財務數據與營運指標
  • 善用BI和AI工具,了解其運作原理,而不是只看截圖報表

2. 建立數據驅動決策的流程

  • 每一個重要決策都要求有數據佐證
  • 重要專案都要經過「假設 → 驗證 → 行動 → 再驗證」的流程
  • 與IT/數據團隊定期交流,理解數據分析背後的邏輯和限制

3. 打通跨領域數據

  • 連結「營運數據」與「財務數據」
  • 連結「內部數據」與「外部數據」
  • 學會關注「非財務數據」,理解其對企業長期競爭力的影響

4. 建立數據文化

  • 所有討論基於事實 / 數據 / 證據
  • 將KPI 透明化,讓數據與績效緊密連結
  • 以身作則,先問數據,再下判斷

2. 不確定下的快速決策和適應

在AI時代,經常比的是迭代的速度,資訊永遠不完整,等你完全確定,機會早就被別人拿走。

大家可以參考以下四個實務操作的原則,來增強這方面的能力:

  1. 70%原則:當掌握70%的關鍵資訊,就應該啟動行動,剩下的30%用實驗補齊。
  2. 固定的決策節奏:每週的例會處理緊急事務,每月進行策略校準,每季進行方向重估。
  3. 小步快跑實驗:從小規模的實驗,蒐集回饋和數據,再加以快速修正調整。
  4. 建立心理安全感:不懲罰合理的失敗,多鼓勵基於數據洞察的改正。

Amazon有一個著名的概念「可逆決策」(Two-way Door Decision),就是鼓勵員工多多嘗試,這種組織就能保持高速的行動力。

3. 數據故事的敘述和呈現

數據本身未必能說服人,但是轉化為「有邏輯、有情境、有行動指向」的敘事,能讓人真心支持和行動。

在Vodafone的轉型過程中,他們面臨一個問題:KPI可以顯示採購流程有異常,但很難快速找到「根因」。

於是他們導入Celonis的Process Mining平台,將大量交易資料轉為「流程地圖 + KPI 熱點 + 根因追溯」。

同時,他們不只引進技術,還做了新的管理設計,包括:

  • 任命流程擁有者
  • 建立跨部門決策審查會
  • 把「事實可視化」變成例行的報告流程

結果是,非技術主管也能快速理解問題,他們的會議從「猜測」變成「根據事實討論」,快速「看到問題發生在哪個步驟、哪個供應商、哪批訂單」,因而大幅縮短執行改善的時間。

這才是數據故事化的真正威力。

給企業領導者的三個反思問題:

  1. 你們公司哪三個核心流程最適合做可視化?
  2. 誰是這個流程真正的負責人?
  3. 如何確保數據報告不是用來「交差」,而是用來「推動行動」?

4. 利害關係人視角的溝通

再好的洞察,如果無法取得共識,就無法轉化成績效。成熟的領導者會問:

  • 這個決策對財務長意味著什麼?
  • 這個改變對營運主管代表什麼?
  • 這個計畫對人力資源的風險是什麼?

三個實用的技巧提供給大家參考:

1. 畫出利害關係人地圖

  • 探索他們關心什麼?
  • 他們害怕什麼?
  • 他們的績效如何定義?

2. 一份報告,三種版本

  • 財務版
  • 營運版
  • 人才版

3. 用對方的KPI語言說話

  • 財務長聽現金流、ROI
  • 營運主管聽效率、品質
  • HR聽人力成本、能力發展、組織風險

以上四個技能形成一條完整的決策影響鏈

  1. 看懂數據
  2. 敢於決策
  3. 說服他人
  4. 凝聚共識

很多企業卡在第二步或第三步,因此投入再多在數據建設上,也常看不到顯著的成果。

給領導者的最後提醒

你未必需要在上述能力上都成為頂尖,但是你必須要能建立擁有這套領導力模組的團隊組合 (未來包括人員和AI代理),並且設計出讓數據驅動成為「日常習慣」的機制。

這將是你做為領導者的重要價值。

📍特別感謝 孫憶明老師 授權轉載本文

延伸閱讀 《【AI時代的領導力】7:人機協作新範式,打造心理安全與共創的學習型組織》

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