#结构化知识

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Susan STEM
4天前
百年麦肯锡：前AI时代最强世界信息结构化处理中心 麦肯锡100年都咨询了个啥 行了，推友咱都是自己人，不用整那些高大上的套话，麦肯锡这 100 年到底在忙啥？100 年前的世界，电力刚普及没多久，电话、流水线才刚刚进入工业体系，跨国公司屈指可数，全球供应链几乎还不存在，工业管理理论也就刚从泰勒制、福特制起步。而现在，我们生活在一个跨国生产网络遍布全球、供应链金融高度复杂、企业矩阵化管理、全球品牌满天飞、政府—企业—资本深度协作的世界。这背后，有一条非常清晰的“咨询优化轨迹”，麦肯锡就是这个轨迹上的核心设计者和调度员。 如果把它的百年历史当成一次长周期的“工业文明结构调度实验”，它做的核心工作就是为全球化工业体系进行结构设计与运行优化——从生产、资本、管理，到供应链、政策、技术路径的全局配置。它像是为全球工业系统编写和升级操作系统：早期帮企业装上预算与财务控制模块，中期设计多事业部和跨国布局架构，后期搭建全球供应链网络，再到近二十年推动数据化管理、精益优化、数字化转型与 ESG 内嵌。 因为这种持续 100 年的优化，世界从电气化萌芽期的局部生产，变成了今天的全球一体化、实时协作、指标化管理体系。副作用是系统高度耦合、风险传导极快。但也正因为有了这些被咨询公司塑造的全球结构，AI 时代才有了可以直接接管和自动化调度的基础。 我对叙事的历史没兴趣，我们研究过去，是为了谋划和推演未来。所以关键问题是——麦肯锡的结构精华到底是什么？它凭什么和其他顶级咨询机构一起，作为全球最强的大脑，把工业社会的财富和效率放大了无数倍？ 结构化知识是麦肯锡的精华 要回答这个问题，就得先把“麦肯锡的结构精华”拆开来看。它的核心不是某一套具体的分析工具，而是一种长期积累出来的跨行业、跨地域、跨周期的结构处理能力——它能在不同的经济阶段、技术环境、政治格局下，把高熵的全球信息压缩成低熵的可执行方案，并推动这些方案落地。 首先是结构感知。麦肯锡掌握了一套几乎覆盖全球的“信号捕捉网络”，可以从政策、市场、技术、竞争格局中提前嗅到趋势拐点。它不是靠一个分析师的直觉，而是长期项目积累出的数据、案例、关系网络和行业模板的结合。这让它总能比客户自己更早、更系统地看清结构变化。（人家60个办公室遍布全球）。 其次是结构压缩。大量的调研和信号捕捉回来后，它们会被套进一套标准化的分析框架（价值链分析、7S 模型、行业矩阵等），把复杂的行业动态、企业现状和外部环境压缩成几个清晰的战略选项和优先级。这一步是麦肯锡的“算法层”，虽然形式是人类顾问的PPT，但本质是一次结构计算。 然后是结构调度。光有方案不够，麦肯锡的强项在于能直接影响客户在资本、人力、技术、供应链等方面的资源配置，并且知道怎么让这些决策在组织内部被执行。这依赖它的高信任度人脉网络——政府、跨国企业、资本市场——和它对不同利益相关方的协调能力。 最后是跨行业迁移。麦肯锡积累了大量行业的结构模板，可以把某个行业成熟的运行机制直接移植到另一个行业，比如把汽车制造的精益生产理念带到医疗运营，把零售业的供应链优化方法移植到能源行业。这种“结构复用”能力，让它在全球范围内加速了效率扩散。 所以，麦肯锡和顶级咨询机构的真正价值，是在过去 100 年里构建了一个全球工业结构的知识库 + 决策算法 + 执行接口网络。它们不直接制造财富，而是通过优化结构来放大财富创造的效率。 AI时代先把人力转成AI 在 AI 时代，这套“结构调度能力”第一次有机会被技术复制、API 化、甚至超越。因为过去需要几百人几个月才能完成的调研、压缩、调度，现在 AI 可以在几分钟内完成第一轮输出，并且实时更新。麦肯锡的百年积累，正好将是我们构建 Strategy as Code、Governance as Code 这些结构文明底座的历史原型。 麦肯锡大部分交付居然是静态的PPT和PDF！ 没错，麦肯锡让我最难接受的一点，就是它的交付物大部分还是静态的。 这种静态文档，在交到客户手里之后，并不会直接生效，而是需要经过一层又一层的“翻译”——高层解读成部门目标，部门经理再拆成任务，业务分析师再写需求文档，最后技术团队去实现。等它真正落到系统里，已经是好几道传话筒之后的产物。PPT → PRD 的流程。耗人力无数。 你想想，麦肯锡自己没有任何实体生产，没有工厂、没有零售，甚至不碰执行系统，但它全球却养着几万名顾问。对于一个计算机人来看，这个模式最大的“bug”就是信息经过多层人工传递，成本高、易失真、效率低。 我们举个具体的场景——你花了 50 万美元（还不算最贵的那种）定制了一份麦肯锡的咨询报告，收到了厚厚的 PDF。接下来你要干嘛？ 第一步，你得把报告里的战略目标解释给公司高层和核心团队听； 第二步，高层再把它拆成各部门的业务目标和优先级； 第三步，业务部门找产品经理或业务分析师，把这些目标翻译成可以落地的业务流程和功能需求； 第四步，技术部门根据需求文档再写系统设计、数据模型、接口规范； 第五步，等系统上线，还要手动对照原战略看看有没有跑偏。 在这个链条里，每一步都是人工翻译，每翻一次就可能丢掉细节、误解原意、改动逻辑。等你花了半年、一年去落地时，市场环境早就变了。 而在 As Code 的思路下，这份“50 万美元的 PDF”本可以直接变成机器可执行的结构协议：战略目标直接编译成数据契约、规则引擎配置、执行编排，自动分发给相关系统，实时执行和回滚——不需要一层层传话。 对不？ API：这还需要推演么？ 如果他们没想明白这个1，2，3那就完蛋了。 麦肯锡最起码，有大量的交付可以做成API。 API 化”就是把原来写在 PPT/文档里的策略、规则、流程，封装成可调用、可组合、可审计的稳定接口。它是把“叙事 → 协议 → 执行”连成一条线的工程化方法。 我举一个超级简单的例子： 假设你是零售集团的市场部负责人，需要让各地区根据库存和价格弹性来调整商品售价。按照传统的静态交付模式，咨询公司会先给你一份厚达 200 页的 PDF，其中明确写着类似这样的规则：如果库存覆盖天数低于某个阈值且需求预测上涨，就提高价格 2%；如果价格弹性小于 -0.4 且竞争价差大于 3%，则降低价格 2%。接下来，你得先让业务经理读懂这些规则，再由他们整理成 Excel 表格交给技术团队，然后技术团队再将这些规则写进代码并部署到系统中。整个流程往往需要一到两个月，中间还要反复对齐定义和修正口径。而在 API 化的动态交付模式下，咨询公司直接提供一个 PriceRecommendation API，你只需输入商品信息、库存、价格弹性等数据，就能实时获得系统返回的建议价格，不再需要冗长的人工翻译和多层中转。 As Code的未来： 在咨询或 As Code 的语境中，API 用清晰的输入/输出、版本和契约（例如通过 IR/DSL 转化为 OpenAPI、GraphQL、gRPC 等形式）将业务策略、规则、数据分析与决策逻辑封装成服务，使其能够被人和机器一致地调用、组合与结算。 它的目标是在 PPT → PRD → 系统之间大幅缩短那层“人工翻译链”，让信息直接成为可执行的指令，并将“一次性交付”转化为“持续服务”的模式。这样做的好处包括：减少信息在传递过程中的失真，让同一份契约贯穿执行全程；将行业结构单元做成类似乐高组件，方便跨团队、跨组织复用与拼装；确保每一次调用都有可追踪的 trace、SLA、审计与回滚策略（与 GitOps/As Code 的原则一致）；并且能从一次性售卖项目转向按接口、配额或订阅的方式模块化输出咨询能力。 从结构文明的角度看，API 是最简单、最直接的一层 As Code——它的作用是将原本抽象、模糊、需要人工解读的规则，封装成机器可调用的结构化接口，实现“输入 → 规则执行 → 输出”的直接闭环。但 API 化更多解决的是执行层的问题，而完整的 As Code 还包括声明层（规则定义与版本管理）、调和层（保持声明态与运行态一致）、观测层（可追踪与回滚）、互操作层（跨系统对齐）等内容。因此，API 可以看作是 As Code 的落地触点或出口端口，但要实现真正意义上的 As Code，还必须把规则的定义、版本、调用、验证与回滚全部纳入同一套结构化协议中。 未完待续…. （2/n) 泼一碗冷水——这事没那么简单，这项技术本身也算不上什么惊天动地的发明，你甚至可以问：“既然这么好，为啥以前不做？” 现实是，即便今天 IT 部署成本已经大幅下降，真正推起来依然很麻烦：要统一规则、口径，要跨部门改流程，还要让不同背景的人达成共识。 但这并不是我的重点。我的观点是，哪怕它依然复杂、实施周期长，信息技术背后的文明范式已经开始发生跳跃。过去，我们习惯把战略、规则、政策这些高语义内容留在文档和会议里，让它们在人工翻译的多层链路中逐级下沉；而今天，第一次出现了让这些内容直接以机器可执行形式存在的现实可能性。 这种变化不是单点的工具升级，而是底层运行逻辑的换代——从“信息描述世界”变成“信息驱动世界”，从“靠人去解读并执行”变成“信息本身就是协议、就是操作”。它的麻烦恰恰说明，这不是一次小修小补，而是一次结构级的迁移。等到这条路径被跑通，成本会继续下降，门槛会越来越低，最终它会像互联网一样成为所有系统的默认形态。 这才是我想说的关键。否则我费那么大劲干嘛。
#麦肯锡 #咨询 #AI #结构化知识 #As Code
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Susan STEM
1周前
大量高校专业的实用性和存在意义正在被计算机“吞噬” 计算机正在悄悄吞噬你曾经认知中那些“专业”的边界。而这个过程，早就在发生了。最典型的例子就是金融。你以为“金融科技 Fintech”是新词吗？事实上，金融与计算机的结合至少已经有二三十年历史，从量化交易到高频算法，再到币圈的智能合约与链上治理，推特上那些活跃的币圈推友，你当他们不存在么？ 这个趋势背后的本质是：计算机会成为一切结构知识运行的底层基础。计算机科学不再是“一个专业”，而是所有专业的结构基底，就像过去数学是自然科学的语言，现在计算机，尤其是它所承载的结构系统、信息模型与语言协议，正在成为所有认知、表达、治理、行动的统一执行层。 我在上一篇帖子里已经讲过，结构知识必须具备五个核心特征：压缩性、调度性、反馈性、组合性、目的性。结构，就是有目的的压缩表达、可以被调度执行、可组合、可反馈的认知单元。学计算机的听起来是不是很眼熟？这不就是编程语言的定义吗？计算机程序天生具备全部结构特性。 看看编程语言的基本单位：每段代码都有明确的目标函数（Function/Return），语法结构高度压缩，逻辑表达极简；函数、模块、任务可以随时被调用与调度；执行结果立即返回，包含输出、报错、日志等，构成天然反馈通道；更重要的是，所有函数、模块都可以递归组合，封装、重用、迭代，从而构建出更大系统。结构的五个维度——目的性、压缩性、调度性、反馈性、组合性——在编程语言中被完整展开。编程语言就是结构语言的范本。 而计算机之所以是结构的最佳运行载体，是因为它能够全面承载并放大结构的全部特性。相比人类与传统组织系统，计算机可以精准压缩、不丢信息；它的函数、流程、接口都是天然的调度路径；反馈可以实时收集并触发结构更新；组件之间组合代价极低，标准化程度高；目标函数可以被写入系统运行逻辑，并被持续评估和优化。这一切，都是人类系统难以做到的。 人类当然可以感知结构、构想结构，甚至短时间内执行结构，但人脑靠意志调度，不稳定、不可重复；社会制度调度结构，路径多分叉、反馈周期长；知识常停留在文本中，无法被调用、迁移、组合；行为结构受到情绪与局限性干扰；人与人之间组合结构，协作成本极高。与之相比，计算机提供的是低熵、高精度、可调用、可组合的结构宿主环境。 从金融界开始说起（2008） 为什么最先被计算机结构化的是金融？答案太直白了：当然是因为“离钱近”啊。人类在金钱面前的动力，那是不用调动就打满的。FinTech 之所以成为“计算机化的先锋场”，并不是因为它最先进、最高尚，而是因为它最现实、最接近激励源。正如我一个朋友打趣说的，“你想看哪个领域发展最快？别看博士多不多，要看小美女多不多。离钱最近的地方，博士可能找不到，但美女一定蜂拥而至。”你回忆一下，早年间地产开盘、基金推介、新币发行，是不是小美女特别多？人类是有结构的动物，但金钱，是这个结构系统里最底层的燃料。 金融之所以率先进入“结构-计算闭环”，是因为它天然具备三个特质：反馈速度极快，数据密度极高，结果判断极明确。你做一笔交易，几秒内就能看到盈亏；你设计一个风控模型，一两个周期内就能知道有没有效；数据层面清晰、量化、结构化，而且没有太多伦理、政治、情绪的干扰。这点放到教育、医疗、法律身上就完全不一样了：教育的反馈要几年甚至几十年，医疗中变量复杂难以归因，法律体系更是黑箱式的规则裁量，难以结构建模。所以金融是天生适合“结构-调度-反馈”闭环的行业，也是最早接近“可计算系统”的人类制度系统。 此外，金融行业是最早开放“结构实验”的场域。因为资本是流动的、可度量的、容错空间高，所以它允许大量失败和迭代——反正可以量化、止损、下一个周期再来。正因如此，金融是第一个敢于用算法做决策的领域，像量化基金；最早接受机器判断风险优于人类直觉的，像反欺诈系统；最早允许无需许可的结构原生实验，如 DeFi、闪电贷、MEV套利；也是最早建立结构性激励机制的，比如矿工激励、LP分红、合约策略套利等。在金融里，结构不仅可以设计，更可以变现，可以反馈，可以自动升级。你不需要劝它采纳结构语言，它自己就会因为回报更快、波动更小、调度更准而自动拥抱结构语言。 还有一个容易被忽视的事实是：金融的复杂性并不是“人心复杂”，而是结构复杂。利率、期限、流动性、对冲、杠杆、风险暴露、收益分布，这些东西全部是结构变量，不是讲道理能解决的东西。正因如此，金融行业对结构的拆解需求极高——于是你看到结构化基金、杠杆ETP、期权组合、合成资产；你看到产品被拆成模块、组合成路径、设计成协议，然后通过计算系统执行和定价。 所以总结一句话：FinTech 成为结构文明的先锋，是因为它是人类系统中离反馈最近、结构需求最强、行为最可调度的那个测试场。它是结构语言第一次完整打通“结构设计 → 系统执行 → 价值反馈”的全链路闭环实验场。它跑在前面，也就顺理成章了。其他行业，只是还没“饿到”这一步而已。 一个从来没有参与过任何企业管理的管理学教授 高校圈的教授和助教里，有多少人真正参与过企业管理？别说管理企业了，有些人连开家小饭馆恐怕都经营不下去。早些年在北京高校圈还能勉强说得过去，那时候社会整体人均学历不高，高校天然就带着某种“专家光环”，靠着“教授”这块牌子去企业讲讲课、做点咨询，至少还有机会接触到真实组织的结构和运作。看得多了，多少能积累点理解。可现在不同了，很多老板本身就是国外MBA回来的，接触过全球一线的管理方法论和实操逻辑，再回头看国内高校管理学那一套，尤其那种“政治正确式教学内容”，完全不够看。女教授可能相对轻松点，因为她们本来也不太钻这些抽象权力游戏；反倒是一些男教授，会更执着地去思考这些体系内部的荒谬与虚伪。 所以我在上一篇帖子说这个问题容易“刺痛人”，也真是个非常现实也很得罪人的真相。你想想，一个从来没参与过真实管理实践、也从未在企业中经历过组织运营、流程调度和结构反馈的管理学教授，要怎么给一个连社会都没进入、毫无工作经验的管理学本科生写的论文打分？如果那篇论文讲的是“如何提升员工激励机制”，请问评判标准来自哪里？不觉得很荒谬吗？像是象牙塔里演一场自我循环的幻觉戏码。 而现实中真正能够被结构化的管理内容，早就被企业吸入计算机系统之中。不能被结构化的那部分——比如空洞的“领导风格”“组织文化话术”——留给高校继续内循环、自嗨也无妨，市场自然会用冷淡反馈来淘汰它们。 就拿“绩效考核”来说，这曾是传统管理学最主观、最人治、最难标准化的部分。以前的绩效流程，无非就是年底主管模糊打分：“你今年表现不错”“团队合作也还可以”，打个 B+，再配几句文案式评语走流程。一切评判依赖个人印象和关系温度，完全缺乏结构反馈和行为追踪。那张绩效表，年年做，谁都知道没什么实际价值。 但今天，这一切正在被结构语言与计算系统重写。像 AI + HR SaaS 平台的出现，系统可以将每个任务、每个项目、每一项工作行为——提交代码、客户沟通、项目推进——都绑定在结构节点上，实时记录、即时反馈、自动打分。上下游同事的协作反馈、客户评价、时间响应等维度都会被模块化进系统，形成可追踪的动态结构评分轨道。 绩效系统甚至可以自动推送“晋升建议”、“路径瓶颈警报”、“行为改进任务”，整合成一个持续运行的结构评分引擎。过去你一年才“总结一次”，现在系统每天都在悄悄运行：“记录 → 反馈 → 优化 → 再执行”，先不要讨论这一套是否“人性化”，但是至少很多大公司正在引进。 大龄程序员最值得关注的领域：AI全面侵入传统行业的临界点 目前，计算机，尤其是在 AI 的加持之下，已经全面渗透并侵入了大量传统学科：一旦某个领域达到结构复杂度的极限，就不再靠理念生存，而是靠结构语言调度。 整个社会系统，已经整体抵达了“结构文明的分水岭”。不仅仅是金融，从教育、法律、治理、医疗，到企业运营等多个系统层面，都在爆发出类似的结构性过载症状：教育面对个性化学习的需求，工具却高度滞后；法律面对爆炸式增长的判例与文书，却没有统一的结构系统来调度；医疗正步入多模态诊断时代，却仍然依赖手工记录和纸质传递；城市治理的协作机制已被复杂部门关系拖垮；企业运营看似流程化，其实每个系统之间断裂严重、协同无序。所有这些现象背后，有一个共同的成因：缺乏结构语言，系统无法闭环。 我们就拿前几天川普总统指出，美国的病例系统已经出现严重的结构崩坏——不同诊所之间信息不互通，患者连自己完整的病例都无法拥有。这听上去像一个技术问题，实际上是一个结构性危机。一个人得了病，却无法获取自己的历史数据；看了多个医生，却没有任何机制能够调出完整的诊疗路径。在关键时刻，没有结构调度，没有数据整合，只有系统孤岛和信息碎片。 美国的医疗体系目前就是一个“非结构型系统灾难”的教材：数据有、资源有、设备有，但结构层缺失。电子病历系统之间协议不同、权限不同、无法对接。患者作为服务的对象，却没有“结构调用权”——没有一个地方能看到、调动、整合自己的完整医疗数据。从结构语言的角度看，美国的医疗系统压根就不具备结构五要素：无法压缩、不可调度、不可组合、无反馈、不以目标为导向。 我自己就经历过这样的困境。以前孩子稍微有点小病，我们都要去诊所，看完要交 copay，医生也只是随便听听、说一句“没事”。现在我干脆自己建立家庭病例系统。每次去医院，都带上笔电，里面已经整理好每个家人的既往记录、用药反应、过敏历史等等。这总比口头沟通来的快吧。 而这样类似的机会，在所有传统行业里都存在——它们只要满足“结构已崩、路径未生、反馈失联”的状态，就具备被AI结构重构的巨大空间。对于有系统思维和语言建构能力的大龄程序员、结构师、工程师来说，这是一次历史级的重新进场机会。 好好看看跨学科的领域，不要每天只关心代码。 在人人都识字，义务教育服务到高中阶段的当代：什么知识才有资格成为“专业” 那些能够被结构化的领域，将会在未来成为真正意义上的“新学科”，也就是可调度、可验证、可组合、可迁移的结构执行系统。它们会成为人类系统中的运行模块，嵌入AI、嵌入决策、嵌入治理流程，成为这个文明的新基础设施。而那些无法结构化的领域——比如文学、美学、宗教体验、情感沉浸——不会消失，它们会退回到一个更本质的位置：成为个人存在的深度体验场。 我们已经不需要职业“秀才”和“文人”专门“写字”了。 文学本来就不该是一门“功能学科”，而是一场纯粹的体验。你有本事，初中毕业就可以自己写文章上网发表。没本事，乾隆都没成文豪啊。它是为了让人类在语言中感受共鸣，在文本中沉入意识的柔软。在这种情况下，真的有必要让一个高校里的文学教授，满脸道德正确地对着一篇年轻人的小说进行阉割，删去所有“不合适”的情节、政治不正确的表述、会“引起不适”的隐喻，然后再给你一个低分，最后告诉你这个专业毕业之后没有出路？你真的要为了这套体系花四年时间、几十万金钱，然后背一身焦虑和失业？如果一个专业既不能成为结构知识、也不能提供结构能力输出，那它要么就不该出现在公共教育系统里，要么就留给不差钱的富二代当成兴趣体验。纳税人不欠它生存空间，普通人也没义务为它兜底人生。 文学、美学、宗教体验这些不可结构化的领域，并非“无价值”，但它们的价值不再是“作为专业知识生产者”，而是“作为存在感生成器”。它们之所以不可结构化，是因为它们拒绝压缩、无法调度、不适合路径化。美感不是逻辑组合，诗意不是函数表达，情感不是输入输出模型。它们是非确定性的，是语境性的，是无法预测、无法规约、无法标准化的深度体验。 但正因为如此，它们才如此重要。它们是人类文明的存在背景层，是所有结构系统之上的意义引擎。就像建筑需要地基，飞行器需要空气，结构智能需要一个“非结构”的感知基座。不能要求一首诗去优化转换率，不能要求一幅画去提高系统效率，不能要求一个人类的情感在一个考核表上打出80分。 所以，在结构文明中，大学应该留给结构知识的学科。结构学科该被训练、被验证、被投入系统运作，因为它们是社会运行的必要模块。但文学、美学、哲思、信仰，这些本就属于人的存在感体验层，不该被误装进“专业生产体系”，更不该以“就业为导向”作为它们的标准。如果它们留在社会，就像音乐、舞蹈、刺青、发呆、写诗、发梦一样，人民完全有自学的能力。真有心体验的人，根本不需要高校教授的许可，更不需要体制安排。人民又不是宠物，难道连体验世界的能力都需要考试授予？ （2/n)
#计算机吞噬专业 #结构化知识 #FinTech #AI入侵传统行业 #非结构化体验