新的一年，如何复盘才能让能力与职位都快速提升？

复盘，赢得复杂游戏的简单智慧

文 | 沈磊

达·芬奇：简单是终极的复杂

现如今的人类社会正由“信息时代”迈向“人工智能时代”。科技发展日新月异，新事物层出不穷，世界格局波谲云诡，“灰犀牛”拦路，“黑天鹅”频飞。

这个时代被人们贴上了“VUCA”的标签：V 代表 Volatility， 指 现 状 多 变；U 代 表 Uncertainty，指变化不确定；C 代表 Complexity，指作用机制复杂；A 代表 Ambiguity，指因果关系模糊。我们就像在茫茫大海中驾驶着一艘小船，海面时而风平浪静，时而惊涛骇浪，船只在海浪的助推下起伏，却又不知前路该去往何方。

跃迁巨变中的时代是最好的时代，也是最坏的时代。传统观念被扬弃，固有模式被颠覆，新机遇应运而生，新势力悄然崛起。身处时代洪流中的我们不禁要问：该如何应对？

下文 4 个故事中的主人公都在用自己的方法应对着这个复杂的世界，而且卓有成效，他们的做法和经验对我们不乏借鉴意义。

AlphaGo Zero的进化模式

2016年3月，人工智能机器人AlphaGo，以 4∶1的比分战胜了当时的围棋世界冠军、韩国九段棋手李世石。2017年5月，AlphaGo又以3∶0的比分战胜了当时世界排名第一的中国围棋九段棋手柯洁。

然而，这个世界上还有比AlphaGo更强大的棋手，那就是2017年10月推出的增强版 AlphaGo——AlphaGo Zero。一开始，开发人员只是让两台人工智能机器人从零基础开始，随意下棋，进行自我对弈。随着对弈次数的增加，算法逐渐得到优化，人工智能机器人探索出了制胜的围棋下法，甚至走出了人类从未发现的新着数。经过短短3天总计490万盘棋的自我训练，起初完全不懂围棋的 AlphaGo Zero 以100∶0的悬殊比分碾压战胜了李世石的 AlphaGo。40天后，AlphaGo Zero 超越了AlphaGo之前的所有版本，成为当之无愧的世界第一“棋手”。

据测算，围棋的招数变化共有10171种，远远大于宇宙中已知的原子总数1080个。面对这个变化如此繁复的游戏，AlphaGo Zero 棋力的增进靠的就是下完棋后不断地检视得失，探索输赢的棋理，进化迭代，持续优化人工智能的算法。

正是通过对弈之后的复盘来优化算法，不会下棋的AlphaGo Zero才迅速成为新一代“围棋上帝”。

柳传志的顿悟时刻

联想集团创始人柳传志先生素来重视复盘在企业管理中的应用，甚至将复盘视为“联想最重要的一件事”。对于在他身边工作多年的我而言，对此深有感触。

柳先生向我讲述了他学生时代的一件小事。

那时，他有个打乒乓球很厉害的同学，自己总也赢不了。有一次，两人又将在比赛中交手。

为了能够取胜，柳先生做了充分的赛前准备，研究了对方的打法，并制定了一套相应的战术。比赛时，柳先生临场发挥出色，最终如愿战胜了对方。在赛后总结时，他认为赢得比赛的原因是自己做了周密的准备。

可过了几天，有人告诉他，那位同学之所以输掉比赛，是因为忘带自己的球拍了，比赛时只好临时借用别人的。

这件事给柳先生留下了深刻的印象：如果不能对输赢结果进行全面、客观的分析，就很难搞清楚胜负的根本原因。

因此，柳先生在复盘中特别强调区分客观原因和主观原因，成功的时候别忘了分析客观原因，失败的时候要重点关注主观原因，这样才能发现其中起到关键作用的因素，千万不能想当然地简单归因，尤其忌讳自己骗自己。只有这样，才能实现“谁复盘，谁受益”。

德鲁克的时间错觉

管理大师彼得·德鲁克在一篇著名的文章中写道：“若要加速一个人的成长，可以采用的一种方法是反馈分析法。”就是当你要做一个重要的决定或者采取一项重大的行动时，最好给自己设定一个目标，明确自己想要达到的效果。几个月之后，你可以将自己设定的目标与实际结果进行比较，看看哪些实现了、哪些没有，然后分析是什么原因造成了这样的结果。反馈分析法其实就是复盘。德鲁克说，在长达20多年的时间里，他一直在用这个方法，而每次都会有意外的收获。

举例来说，德鲁克特别强调时间管理的重要性，他也这样要求自己，并请秘书帮忙记录自己的时间分配。这样一来，他就可以知道每天的时间都用在了哪里。在刚提出这个要求时，他的秘书并没有一口答应，而是要求德鲁克做出书面保证：“当我把记录呈现给您时，您要保证不开除我。”德鲁克听后哈哈大笑，回答说：“我保证绝对不会开除你。”然而几个月后，当看到自己的时间记录时，德鲁克发现自己浪费了太多时间在不值得的地方。这时，他才明白秘书为什么事先让他做出不开除她的书面保证。

即便像德鲁克这样的管理大师，对时间分配和利用的记忆和印象也是模糊的。现实的困境在于，我们常常连事实都搞不清楚，更不要说分析清楚事实之间的因果关系了。事实的模糊性正是因果关系模糊性的决定性因素之一。因此，在面对 VUCA时代时，直面客观事实是我们做出正确判断的基础，也是应用复盘方法的前提条件。

达利欧的投资智慧

投资大师瑞·达利欧在 2018 年出版了《原则》一书，系统地介绍了他的投资方法。在书中，他提到了对他影响至深的第一次惨败的投资案例。1982 年 8 月，墨西哥政府声明无力偿还所欠的外债。达利欧立马意识到，这件事情非同小可，因为借给墨西哥这样高速发展的国家的资金大多来自美国银行。达利欧断定，美国的商业信贷会因为墨西哥政府的违约进入萎缩阶段，而美国经济也会因此出现问题。于是，他采取对冲式操作，购入了黄金和美国的国债期货，以求规避风险。然而，事实证明，达利欧大错特错，从 1982 年至 2000 年，美国经济经历了长达 18 年的无通胀高速发展期。

这次惨败促使达利欧开始思考一个问题：我怎么就知道自己是对的呢？于是，他开始广泛研究历史，想通过洞悉历史去了解未来可能存在的模式，并且把研究成果输入计算机模型，通过算法独立地得出结论。

与此同时，达利欧和同事一起凭借他们的理解和直觉做出判断。通过将这几个方面的因素综合在一起，在面对这个充满不确定性的世界时，他们才得以做出正确率更高的投资决策。

从 1975 年创业至今，达利欧不停地反思投资过程中犯过的错误，并从中领悟到了基本原则，逐步发展形成了由原则驱动的投资智慧。

VUCA 时代的进阶方式

面对存在10171种变化的围棋，迭代是 AlphaGo Zero 的进化模式；身处充满不确定性的投资界，达利欧通过不断反省增长自己的投资智慧；对于每一场乒乓球比赛，柳传志先生都会在事后主动进行总结，并要求自己做到全面和客观，以真实地了解输赢的原因；而在德鲁克看来，应用反馈分析法是获得成长的不二法门，并需要依靠真实的记录来消除事实的模糊性。

达·芬奇曾说过：“简单是终极的复杂。”在应对这个复杂的世界时，我们需要一个简单的方法以便付诸行动，但这个简单的方法要能包容世界的复杂性。复盘将“迭代”“反省”“总结”“反馈”等关键词集于一身，并融为一个完整的进阶方法，是能让我们赢得复杂游戏的简单智慧。

我们需要兼收并蓄地吸纳新知，但更需要实事求是地革故鼎新，在行动中实现真正的成长与发展。

复盘之所以能够在 VUCA 时代促使我们的思维不断进阶，主要原因体现在三种学习机制上，即向行动学习、向自己学习、向过去学习。

向行动学习意味着，我们要承认自己的认知存在欠缺，但这不能成为拒绝行动的理由，没有行动就没有学习，行动的优先级要高于学习，这是一个“习而时学之”的探索过程。

向自己学习意味着，要像在乎别人的经验一样在乎自己的经验，知己者明，胜己者强，在不断解决自己的问题的过程中自成一体，这才是学习的王道。

向过去学习意味着，将对过去的研究当作应对未来的练习，不追求从过去的经历中提炼出放之四海而皆准的金科玉律，而是力求形成一套行之有效的思考、分析、判断和调整的方法体系，锻造自身面向未来的能力，以确定的方法论来迎接不确定的挑战。

AlphaGo Zero 完美地展现了复盘“向行动学习、向自己学习、向过去学习”的特点。正是靠着这样的方法，在不需要成年人指导的情况下，婴儿也能慢慢学会走路。复盘是我们与生俱来的学习能力。在“乱花渐欲迷人眼”的 VUCA 时代，我们需要做的就是唤醒它、强化它。

对“复盘”的复盘

“复盘”原本是一个围棋术语，2001 年，联想将其引入企业的经营管理之中。那时，联想正尝试进军风险投资行业。筹备组对联想历史上若干重大业务的兴衰进行了认真研究和分析，从各方面系统地检视了成败得失的原因。正是从那时起，联想将历来强调的“总结”升级为“复盘”，希望引起大家足够的重视，并持之以恒地付诸实践。

2011 年，联想集团为了将复盘推广到全球的下属各分支机构，根据复盘的理念和 10 年的实践，开发出了 1.0 版本的复盘方法。2013 年，我们所在的联想控股管理学院对复盘方法进行了系统化、精细化的迭代，推出了 2.0 版本。之后，每年我们都向联想控股旗下的企业提供复盘培训，组织并实施各类复盘会，通过对复盘在实践中的应用不断进行反思和优化，2019 年，我们推出了最新的3.0 版本的复盘方法。

虽然“复盘”的概念和规则很容易理解，但具体操作却包含很多影响结果的细节。为此，我们将自己这么多年来在工作中对复盘的应用和思考进行了系统化梳理，完成了《复盘》这本书的撰写工作。这既是我们对“复盘”的复盘，也希望这些关于复盘的“干货”能够帮助更多人用好复盘。

我们力求将多年来积累的“干货”和盘托出，知无不言，言无不尽；也衷心希望大家能从中受益，能在这个巨变的时代迭代进化，实现梦想。