以下是我 2020/02/18 給香港大學 ICB 商學院學生的信：
還記得我在課堂上的這個提問：
未來是可預測的嗎？
大家的回答大概有 ⅓ 說可以、⅓ 說不可以、⅓ 沒表態；還有些人一臉認真地瞪大眼說：
未來是靠我們創造的！
突如其來的新型冠狀病毒肆虐，這會影響你的答案嗎？
未來是不可預測的
是的，這就是你聽過的黑天鵝事件。最近很多文章都在討論黑天鵝和反脆弱這個主題，在此我就不贅述了，你可以上網搜搜，科普一下。
我反而想跟你說說，除了《黑天鵝效應》(2007) 和《反脆弱》(2012) 之外，作者 納西姆‧尼可拉斯‧塔雷伯 還寫過另外兩本書，分別是《隨機騙局》(2001) 和《不對稱陷阱》(2018)，這四本書的關聯性極強。
總結來講，就是：
- 《隨機騙局》告訴你為什麼要重視隨機性 (WHY)；
- 《黑天鵝效應》 講解隨機性是什麼 (WHAT)；
- 《反脆弱》 則是指導當面對隨機性，你該怎麼辦 (HOW)；
- 《不對稱陷阱》 強調現今社會的分工和組織結構改變，可能促成黑天鵝事件的發生。
以系統觀點來看 — 社會、組織、企業、國家皆然，當「風險他人擔，好處自己拿」的不對稱現象持續加增時，系統中的失誤點也同時會持續累積。一旦這些累積失誤量超過系統的容忍臨界點，系統就會崩潰，而你從表面看來就是黑天鵝事件。
那能避免黑天鵝事件嗎？
如果你問。 我會說：
避免不了。即便我們理解了黑天鵝的概念，我們依然無法判斷下一隻黑天鵝何時會出現。
因為我們不曉得我們以後將會知道什麼、將不知道什麼。
因此，套用 塔雷伯 的觀點：未來是不可預測的，要做的就是增強自身的反脆弱性，從黑天鵝事件中不致招損過多，反而獲益變得強大。
大部分人行文至此，都告訴你要反脆弱；但是，有多少人告訴你該怎麼做嗎？我說的是能夠持續地、系統性地，甚至融入企業營運的作法。
情景規劃實現企業反脆弱的工具方法
我要告訴你一個實現企業反脆弱的工具方法：情景規劃 (Scenario Planning)。
根據牛津大學的定義：
Scenario Planning is a method of direction-finding and strategy formation that defines itself by non-prediction. Scenarios are integrated narratives of how the future may unfold, with always two or more in a set. This avoids the brittleness of a singularly predicted future—which the unpredictable world will surely make nonsense of.
情景規劃是一種通過非預測的方式去定義自身的方向和策略形成的方法。情景是對未來發展方式的綜合敘述，一整套中會包含兩個或以上。這避免了單一預測的未來 — 不可預測的世界 — 的脆弱性。
你可以先讀一下我之前的情景規劃簡單講，瞭解為什麼情景規劃不是預測，也不是願景。
這個工具我在產品設計時會使用，例如新形態的筆記型電腦 (華碩電腦變形金剛筆電)、新型可穿戴手錶和健康衣等等，我也在規劃新產品的策略方向時用過。每一次參與夥伴的產出都讓我腦洞大開。
此外，PISD (註：產品創新與服務設計，香港大學中國商學院) 之前的〈商業模式創新〉課裡我也有提到過。下面我就濃縮地講解流程作法，並以 2015 年的一個案例來說明。
案例背景說明
2015 年，物聯網開始大規模地被討論與應用，那時我比較多的力氣放在 IoT+汽車 上，有小夥伴關注 IoT+農業，也有 IoT+教育。其中，IoT+農業 組的情景規劃比較精彩。
步驟一：設定主題、挑戰議題、選定時間區間、利益關係者
例：
1. 主題：物聯網
2. 挑戰議題：物聯網系統在農業現場的應用
3. 時間區間：2016~2020 (情景規劃不看短期策略，我通常是設定在 2~5 年內)
4. 利益關係者：農民、地區合作社、政府、物聯網服務供應商
步驟二：驅動要素的識別、定義與分類排序
5. 列出並定義所有物聯網系統在農業現場應用的驅動要素。
6. 驅動要素分三類：趨勢向上的增強要素、趨勢向下的減弱要素，和未定強弱的未知要素。
7. 排序未知要素，選出兩個最重要的驅動要素。
例：
增強 (正向) 驅動要素：物聯網、人工智慧、增強現實等應用越來越廣泛；機器人和無人機成為人類協作工具；政策鼓勵農業轉型；資金開始流入農業創新專案…
減弱 (負向) 驅動要素：農民素質尚不足以驅動改變；普遍是小範圍耕作…
未知驅動要素：農民/合作社接受程度 (高 vs. 低)；農業現場耕作模式 (個體戶小範圍精耕 vs. 整並成大範圍粗放)；物聯網技術和其他技術整合度 (高 vs. 低)…
選擇兩個未知要素，分別是，
A：農業現場耕作模式 (個體戶小範圍精耕 vs. 整並成大範圍粗放)；
B：物聯網技術和其他技術整合度 (高 vs. 低)。
步驟三：發展情景故事
8. 所選未知要素置於 X-Y 軸 (我習慣將正向靠右靠上)。
9. 分別對由未知要素分割之四象限寫下『未來情景故事』。
例：
X 軸是 個體戶小範圍精耕 vs. 整並成大範圍粗放；
Y 軸是 物聯網技術整合度 高 vs. 物聯網技術整合度低。
分組去發展各象限的情景故事。如第二象限的故事內容是在 2020 年，那時因為物聯網技術的整合度高，且農民多是能熟悉操作簡單物聯設備的個體戶，那麼，整個耕作方式會如何運作呢？這個故事就是描繪這個場景。
一個情境可以有多個不同的故事，但其背景條件都是相同的，是由 X 軸和 Y 軸所限定。
步驟四：辨別情景故事中的警報信號，發展應對策略
10. 完成情景故事後，找出各個未來情景可能的警報信號，並且綜合地追蹤這些信號，定時地、持續地評估各個未來情景的發生概率。
11. 同時，針對各個情景去發展可能的應對策略。
例：
象限二的其中一個情景故事，就有土質養分組成分析、水質分析和氣候預估，建議用戶變更或維持耕作農法、採用何種肥料，以及何時施肥等等。
此外，為了讓農戶容易上手使用高度整合的物聯網設備，我們會有巡迴說明與教學的團隊，提升農戶操作素質。
結語：面對未知，保持彈性，敏捷應對
塔雷伯 在 《黑天鵝效應》 中就說了：
我們就是不可能預測。
用情景規劃的四象限情景故事來說大白話就是：
我們就是不可能預測哪一個情景會成為真實。
因此，藉由這次的黑天鵝事件，體會到『事情沒有最壞，只有更壞』的現實，然後用情景規劃去『面對未知，保持彈性，敏捷應對。』
希望將來有機會可以和你在課堂或工作坊中，用情景規劃來預備你所處環境中的各樣挑戰，鍛煉你的反脆弱能力。
