在秩序中能动：AI商业时代的变局

编者按：

大模型与智能体的发展正加速重构商业的底层逻辑。Veeva中国总经理丁晓枫认为，AI智能体与软件应用并非对立，未来的企业架构也不是二选一。在近期撰写的署名文章里，他以传奇教练瓜迪奥拉的执教思维切入，理性剖析了商业世界中“主观概率思维（PT）”与“确定性思维（DT）”的辩证关系；并结合销售拜访等实际场景，厘清了MAAP的企业技术架构，探讨如何在秩序中释放人的能动性。原文如下，以飨读者。

我一直欣赏的一个教练，是曼城的前主教练瓜迪奥拉。十年时间，他几乎以一己之力开创了无数新的打法，帮助曼城在竞争激烈的英超中长期保持巅峰状态。这是一件极难的事情。

“瓜式打法”的背后，是一整套随时判断-调整-验证-判断的思维模式。所有的变量在一个高度竞争的环境中动态变化。为了及时准确地判断方向，他需要实时判断球员状态、赛程进展、对手、战术、场外干扰等种种因素，并不断地针对各种变化调整决策概率，做出快速判断。

解构PT思维：

AI时代的概率计算机制

有人说，瓜迪奥拉就是行走的“贝叶斯更新机器”。而我更愿意把这种烧脑的思维模式叫做 Probabilistic Thinking（主观概率思维，以下简称PT）。

我们以往熟悉的“概率”指的都是客观概率思维，是基于实际统计数据得出的概率，相对客观。而PT则是基于个人经验，基于不断涌现的新证据、新素材去动态修正概率，从而在没有充足统计数据的前提下做判断。

是不是像极了AI？LLM最核心的推理机制，就是PT思维的概率计算——不断的对话（prompt）相当于不断地在判断概率的变化；不确定的输入和输出始终存在。

就比如瓜迪奥拉，PT意味着他不光要避免非黑即白，直接给出绝对结论，而且要对所有新的证据和素材保持开放，随时调整决策概率。

PT还要求你不断走出自己的舒适区，去和不熟悉的人打交道。一旦听到新的观点，都可能帮助你调整判断的概率。这必然伴随着不断地怀疑、验证、修正自己判断的“贝叶斯更新”，就像瓜迪奥拉一样。

回归DT秩序：

软件应用的确定性偏好

思维转型是AI转型的第一步。谁先拥抱主观概率思维，谁就先真正拥抱了AI，拥抱了明天。

当然，要真的和不确定性永远相随，并不容易。在AI时代，哲学，甚至佛学，越来越会是一个精神源泉。因为转型的关键是每个人自己的能动性，也就是碳基生物的自我追求。虽然总有瓜迪奥拉这样的疯子出现，但人类的确定性偏好从未消失。

就拿我自己来说。我习惯在深夜赶飞机，因为去北京的次数多了，从市区到首都机场T2的每一步都像在运行一段写死的代码。我们把输入确定下来：东航、T2、晚上八点后、飞上海。进一步拆解：大门到安检口1分钟，最左侧单人安检不超过2分钟，安检口跑到登机口2分钟。在一切客观规律不发生异变的前提下，我可以获得一个极其精确的输出：健康不歲脚的我，5分钟内精准完成登机。

我把这种追求“排除一切意外”的真空思维模式叫做 Deterministic Thinking（确定性思维，以下简称DT）。它的精妙之处在于，你能不能尽可能穷尽输入；好处是，你一旦能做到输入明确，经过计算便可以直接得到明确的输出。这是极致的高效。

也就是说，我不需要再动用“烧脑”的PT模式，去不断计算各种概率变化，而是可以用最快捷但看似“无脑”的DT模式直接解决问题。

实际上，传统的软件应用也在这样解决问题。软件应用（以下简称APP）的基础就是确定性计算——确定的输入和输出，决定了APP更符合人类的DT思维，可以用穷尽且明确的输入，换来最高效和极致的性能。

这是我们更熟悉的世界。因为今天的商业世界，构建在过去50年不断积累和建立的所有行业规则、秩序之上。坐飞机就得尊重飞行和机场规范，这里你的能动性——不再是不断的主观概率判断，而变成了如何以极简的路径，去追求极致的效率。

双模共生：

在秩序中能动

有意思的是，绝大部分的人都是PT和DT的综合体。PT和DT绝非对立，而是你大脑中处理问题的两种模式。它们你中有我、我中有你。因为生命是有限的，你必须选择如何投入自己的时间和精力在有限的事物上，live up your priority。

你可能在某一个领域有能力PT，也愿意PT。因为你热爱，且有能动性。例如，马斯克管理SpaceX，每天计算着火箭成功上天的各种可能；瓜迪奥拉每天计算着球队如何赢球。他们内心愉悦，自愿烧脑。这是他们的生命能量。

但在很多别的方面，人们会更愿意选择DT。比如坐飞机，我可不愿意在这事上反复烧脑，这不给我带来人生能量；我只要极致的效率。

PT是热爱，是思维探索，是人之为人的本质，让自己做到极致。它就像古希腊的“Arete”或是佛学中的“勇猛精进”。它意味着能动性，去追求人类的无限卓越。

DT则是秩序，是规律被发现后的沉淀，是碳基生物社会运行的基础设施。活的再极致的人，也活在一切规范、法律、规则、记录中。你要赶飞机，就得在遵守机场规范下的“效率极致”。这是人之为社会人的内核。

商业本身就是人的世界。理解了人的思维，就能理解商业思维。

如果进一步把商业世界从PT和DT的角度来看待，你会看到一个庞大的DT世界：行业规则、规范、秩序、权限、安全，都在追求确定性。但同样，商业也意味着一个庞大的PT世界：分析、洞察、计划、预测，在不断变化中判断概率，做出决策。

场景重构：

Agentic CRM的出现

AI浪潮下的重构商业模式，最重要的就是判断哪些应用场景适合PT思维，哪些应用场景适合DT思维。

就拿我们最熟悉的销售拜访记录来说。一个王牌销售在复盘时，脑子里全是PT：如何试探话术、如何动态捕捉客户的微表情、如何修正下一次跟进的胜率——这是经典的“贝叶斯更新”。然而，当传统CRM出现后，这些涌动着人类智慧的PT过程，被强行格式化成了自上而下的DT字段和下拉菜单。数据确实变规范了，但销售记录的灵魂——那种动态的洞察——也死在了这些确定性的表格里。

旧商业规律的失效，伴随着新商业可能的诞生。就像我们设计CRM中的Voice AI，真正的难点在于如何记录人类不断思考的“贝叶斯更新”。Free text是一个tool、一把钥匙，但在打开的大门之后，真正重要的是如何记录自己的思想——这才是人和人之间的巨大差别。

AI给了我们每个人这种可能：用PT的方式指引自己思考，用AI尽可能地实时记录思想的流动——从史前的纸和笔PT，到工业时代的软件DT，再到AI时代一个最简单的商业场景（销售拜访记录），人类再一次有机会回到PT的原点。

虽然这一切还刚刚开始，但我们已经可以确定，AI时代记录革命的方向是推理过程——这才是真正的商业证据。围绕构建商业证据的Agentic CRM势必出现。

畅想下一步，Agentic的商用软件设计考虑的是秩序和洞察的双通道一体：

商业洞察，计划预测是PT思维的领域。它和人脑一样会犯错，但可以不断递归追求卓越；

商业规范，秩序是DT思维的范畴。它可以固化规律，用最低能耗实现目标。从能耗的角度，它避开为了做确定性结果而用LLM做推理，然后再来做运算，这个代价实在太大了。

拨开云雾，核心的思考点就是回归到人本身：哪些领域适合人的烧脑，那就大概率适合烧token——把这些工作交给AI；哪些人不喜欢烧脑的领域，那既不适合也没必要烧token——这些工作交给APP。

AI时代的技术架构：

APP与Agent的共生之路

AI时代的商业是PT和DT思维的综合体，未来的技术架构也必须同时容纳PT和DT这两种思维模式。

由此，可以来谈谈我们对于AI时代的企业技术架构的一些思考了。AI企业技术架构：Model（模型）+Agent（智能体）+ APP（软件应用）的Platform (平台)，是一个相对平衡的未来软件设计方向。把这个架构叫MAAP的话，我的几个判断：

01

双A融合不可避免

你中有我、我中有你是常态。伴随着AI的高速发展，Agent会变得更多元化：它可以存数据、生成LUI、主动获取上下文；而APP也在变得有PT、懂用户：In APP内嵌智能体来帮助用户高效完成工作。

PT和DT的融合工作，我们会沿着这条路径不断思考，未来的每一个商业场景，应该构建一个智能体，还是一个应用程序？如何做到耗能、计算和效率之间的平衡？

答案很可能是融合而非对立：构建智能体的同时就是在构建应用程序。比如在Conversational AI中，用户在Agent中深层对话获取洞察，但同时对话作为记录给到APP。Agent负责产生商业证据，APP负责保持商业证据，各司其职。

02

双通道并行，思维模式驱动用户体验

大部分时间，Agent可以通过不断对话和用户进行复杂深度沟通，而APP用专门的用户界面（UI）负责和用户的极简高效沟通。试问，你希望和Gemini好好聊聊上海最近的美食动向再决定订餐，还是打开饿了么GUI 1-2-3按钮直接选择10秒下单？前者是你在动用大脑的PT，后者你在动用大脑的DT，看你今天的想法，随动而选。

如果说过去五十年的软件革命，是把世界不断地DT化，而AI革命则是让商业重新获得PT能力。在AI时代，软件没有消亡，AI也没有神化，它们只是像映射人类的思考一样，在企业架构里完成了各司其职的合流。MAAP不是一种技术架构，而是PT与DT在人类商业世界中的再一次握手和解。

瓜迪奥拉的伟大，不在于他永远正确，而是他在秩序中永远在更新自己的概率判断。最理想的生存状态，永远是在秩序中保有能动，在规则下奔赴热爱。就像你我一样。

在未来的“GM Blog”专栏中，Veeva中国总经理丁晓枫还将为您带来更多AI重塑商业化观点分享。敬请期待。