AI 时代,战略管理该怎么教,又该怎么学?
作者：微信文章这两年，很多从事战略管理教学的老师都会遇到一个相似的场景：学生提交的战略分析作业，结构完整、逻辑严密、语言规范，甚至比以往任何一届都“像样”。但只要稍微追问几句，就会发现，这些内容大多来自 AI 的整理与重组。不少人的第一反应是焦虑：战略管理这门课，会不会真的被 AI 取代？但我越来越觉得，这个问题问错了方向。真正值得反思的，不是 AI 会不会替代战略管理教学，而是：如果一门课如此容易被工具替代，它原本是否就被教错了？长期以来，战略管理教学被高度工具化。课程内容往往围绕各种分析框架展开：环境分析、竞争分析、资源分析、战略选择……当然这些内容本身并没有错，但问题在于，它们逐渐被当成了课程的全部。如果教学目标只是让学生熟练使用这些工具，那么被 AI 取代几乎是必然的。因为这些工具，本来就适合被标准化、模板化和快速调用。但战略管理真正困难的地方，从来不在于“分析得全不全”，而在于在不理想条件下是否还能作出判断。在真实组织中，战略决策从来不是在信息充分、目标清晰、资源充足的条件下作出的。相反，它往往发生在信息不完整、目标存在冲突、时间高度受限的情境中。在这样的环境下，战略判断的核心并不是“是否符合某个模型”，而是做出抉择：哪些不确定性可以接受？哪些风险必须回避？哪些目标值得为之承担代价……这些问题，本身就不存在标准答案。而 AI 所擅长的，恰恰是给出“看起来像答案”的内容：逻辑自洽、结构清晰、语言专业。但它并不需要为任何判断承担后果。战略判断的本质，是选择承担哪一种风险，而不是给出哪一种解释。而承担风险，意味着责任、后果和组织反应，这些都无法被完全形式化。如果战略管理教学不能帮助学生理解这一点，那么无论有没有 AI，我们教的都只是“正确格式的分析”，而不是战略本身。从这个意义上说，AI 并不是战略管理教学的威胁。真正的风险在于：我们是否把本就不该交给工具的东西，当成教学的核心。那么问题来了，如果 AI 已经能给出完整、规范、逻辑自洽的战略分析，那么在课堂上，在学习过程中，究竟还应该要求提交什么样的学习成果？p.s小声说一句：很多时候，战略管理课程之所以变得高度“工具化”，并不是老师不知道问题所在，而是非工具化的作业、大纲和考评方式，在现实教学制度中往往不可操作。当班级规模、评分标准、教学考核都要求“可比较、可量化、可解释”时，真正基于判断、立场和责任的要求，反而成了最难被接受的形式。从这个角度看，AI 没有提出新问题，只是放大了一个早已存在的结构性问题，如此而已。
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