成长型思维，学习永无止境

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想想你的个人经历。在线性组织中：

学习被视为情景性的。
训练按照预定的时间间隔进行。
知识转移通过正式渠道进行。
专业知识逐渐形成专门的部门。
另一方面，超适应环境要求持续学习。知识在人类和人工智能系统之间持续流动，形成双向教学关系，人类训练算法，算法则为人类提供新的见解。

这种持续成长的心态超越了卡罗尔·德韦克最初提出的“成长心态”概念。 喀麦隆 电话号码数据 它不仅要求人们相信自己能够学习，更要求人们接受这样一个事实：在人工智能时代，持续适应是唯一的选择。

决策中的自我革命
人工智能在决策过程中对思维模式的转变要求最为严格。善意的高管通常会基于有限的信息、认知偏见以及与实际情况不符的个人经验做出决策。

大多数组织都存在“河马效应”，即“薪酬最高的人的意见”比证据更有分量。地位压倒洞察力，等级制凌驾于数据之上，办公室里的职位高于研究。

人工智能增强型决策从根本上挑战了这一现状。当系统能够即时分析海量数据集并生成基于证据的建议时，价值将发生巨大转变，从发表意见转变为提出深刻的问题并深思熟虑地解读证据​​。

这种转变对那些长期以来权威依赖于掌握答案的领导者提出了挑战。这就像那些纠结于使用哪张照片的团队与那些利用人工智能同时测试数千种不同照片的团队之间的区别。超适应型领导者优先考虑创造一个环境，让更优的问题和证据——而非自我——来驱动决策。

深入挖掘：利用人工智能做出更智能、更快速的营销决策的秘诀

快速思考与慢速思考的交汇
真相：人工智能的运行速度远超人脑的处理速度。丹尼尔·卡尼曼对快速直觉思维（系统1）和缓慢深思熟虑推理（系统2）的区分，对于整合人工智能的营销人员来说，具有新的现实意义，但也带来了挑战。

人工智能系统以惊人的速度处理信息，生成洞察、建议和内容的速度远超人类的认知能力。当营销人员收到实时分析仪表盘，其中显示数千种客户行为、数十个渠道的营销活动绩效指标以及每分钟更新的竞争情报时，系统2思维（我们的审慎分析模式）很快就会不堪重负。

换句话说，旨在增强决策能力的技术却因引发认知超负荷而损害了决策能力。

成功的营销团队会转变思维方式，认识到这一动态，并设计他们的AI集成方案来支持而非压制人类的判断。他们致力于创建能够实现以下功能的界面：

过滤掉噪声信号。
突出可操作的见解。
以与深思熟虑相适应的速度呈现信息。
最强大的营销AI应用程序会限制结果，并创造条件来增强我们系统2的思维能力。它们通过消除认知负荷，并在关键时刻提升我们进行复杂推理的能力来实现这一点。

有效的系统不会取代人类的判断，而是通过以下方式为更好的判断创造空间：

提高信息的可用性。
减少偏见。
增强认知带宽，以做出真正重要的决策。
思维转变包括从“我们的人工智能分析数据的速度有多快？”到“我们的人工智能能多有效地增强我们团队深入思考最重要问题的能力？”当营销人员进行这