企業創新失敗的原因有很多，或許針對客戶、技術、競爭對手和創新的關鍵性假設未能反映目前的趨勢和實際情況，或許手頭的創意不夠豐富多元、質量不高，又或者企業很難篩選出最棒的創意並優先對其投資。

無論企業關注的重點是新產品、新服務、新流程還是新商業模式，生成式人工智慧（GenAI）都能在創意週期的各個階段為團隊工作提供助力，挑戰現有的工作方式（參閱下圖）。GenAI在創意的生成和驗證階段（也是創新的發散和整合階段）貢獻最為顯著。然而，在幫助領導者審視、調整戰略假設（業務與創新戰略的基礎，也是創意週期的質疑階段）方面，GenAI還可以發揮更大的作用。如果能定期對自己的假設提出質疑，企業會變得更有韌性，因為這樣做更有可能發現競爭優勢的變化，進而從中獲益。

因此，我們要先花些時間研究一下之前做出的假設，也就是那些限制、約束你思維的“框架”，尤其是那些隱晦的背後框架。然後在開始構思創意之前，要對這些框架進行壓力測試，透過質疑進行篩選。哪些假設在未來依然適用，哪些已經過時？在我們構思創意所用的框架中，應當包含哪些之前的假設？又應該包括哪些新假設？在確定並接受了新的創新框架後，我們緊接著就要思考兩個問題，為什麼要創新？要在哪裡進行創新？

GenAI無法告訴我們什麼時候更換思維框架，但由於其不像人類員工，不會在構思過程中帶入情緒和偏見，所以可以提供真正的局外人視角。依靠其所擁有的大量知識， GenAI能在那些我們可能忽視的地方發現規律，支援或削弱我們此前做出的假設。即便GenAI可能會給出不準確的輸出內容，甚至是“幻覺”，如果應用得當，這也可以在幫助團隊調整長期假設時發揮積極作用。

一般來說，在剛進入構思週期的質疑階段時，最好把所有主要利益相關方召集在一起，明確企業的基本戰略假設，並推動各方達成一致意見。我們的目標客群是哪些人？優先事項有哪些？為何做出這種選擇？在滿足這些需求時，我們的主要競爭優勢有哪些？是能夠獲得關鍵資訊，還是擁有規模與技術方面的優勢？

如果過去的假設已經失效或者面臨著調整壓力，我們要說清楚每個假設所需的調整（在說明此類需求時，我們通常會使用“從……到”的格式）。如果“從”部分涉及到的假設比較隱晦，比如“我們一直這麼做”或“大家都這麼做”，尤其需要採用這種方法。例如，某噴氣發動機製造商從“銷售發動機和單獨的維護服務”到“銷售承諾的發動機使用壽命”。這種“從……到”的轉變可以激發全新的轉型思維，同時也為創新定義了“新框架”。

Gen AI可以幫助我們發現之前可能忽視的潛在假設，也可以提醒我們過去長期堅持的核心假設可能即將過時。比如我們可以向GenAI工具中輸入這樣一段提示詞：“我是（某公司）的執行長，正在啟動一項戰略審查。你認為哪十項關鍵假設處於企業戰略的核心位置？針對這十項假設，你認為哪些依然有效？哪些已經失效？哪些存在風險？”對於正在探索創新之路的領導團隊來說，GenAI工具給出的答覆值得玩味，發人深思，很有參考價值。而且即便GenAI給出的資訊看起來不可思議或離經叛道，只要團隊能先好好思考一番，而不是直接棄之不用，這些資訊也能發揮一定作用。關鍵是要幫助團隊打破思維定勢。

如果問世時間提前到20世紀80年代，GenAI能否幫助百貨公司找出自身的戰略漏洞呢？多年以來，透過向中產階級提供品類豐富（但選擇不多）、價格實惠的產品，各大百貨公司的生意一直都十分紅火。例如，GenAI可能會在收入不平等問題剛開始加劇的時候（從20世紀70年代末到80年代末，執行長與普通工人的薪酬比翻了一番）儘早發出提醒，可以在低端折扣店和奢侈品專賣店崛起的過程中給百貨商場敲響警鐘，也可以讓高管們意識到，未來的戰略環境可能會發生變化，變得不再像以往那麼友好，進而抓緊時間制定應對措施。

在發散階段，最重要的是能提出問題，特別是好問題，這樣才能激發團隊成員和GenAI產生好的創意。我們經常聽說，市場對“提示詞工程師”的需求急劇上升，他們的專業就是透過設計問題來確保獲得最佳的GenAI結果。但這項工作其實並不新鮮，多年以來，訓練有素的創新導師一直都在利用結構化提問技巧來提高員工創意的質量和多樣性。所以AI聊天機器人能從類似的結構化提問中獲益毫不稀奇。

為保持創新活力，同時確保各方都能參與到創新活動及對創新成果的應用中去，我們應當先讓員工團隊開始提問工作，然後再讓GenAI介入，方便開啟思路，獲得更多創意。我們可以要求其生成一系列創意，調整其分析的“溫度”或隨機性，確保務實創意和異想天開的比例保持在合理水平。你可以引導GenAI工具在生成創意時參照其他行業的類似情況，也可以要求GenAI列出特定利益相關方在未來可能對某款產品讚不絕口的具體原因，這樣可以開啟獲取創意的新思路；或者也可以讓GenAI列出特定趨勢或投入可能帶來的機遇。我們不僅應在開發新產品時要求GenAI提供創造性解決方案，在重新設計流程、削減成本或面臨任何可能需要新思路的問題時，都可以尋求GenAI的幫助。它所給出的創意可能本身就很好，也可能會給團隊帶來新的靈感，或者提升原有想法的質量。

還有一點很重要，鑑於GenAI在訓練時要依賴資料集，其在回答此類問題時，很可能會給競爭對手提供相同或相似的答案。因此，創新團隊成員在提問時必須將組織的競爭優勢納入考量，將創意工作提升到更高層次。那麼如何才能利用組織的宗旨、特定專業知識、客戶或供應商關係、規模等優勢來進一步最佳化GenAI生成的有趣創意呢？

創意多固然是好事，但問題是資源有限。因此，我們必須設法找出發散階段產生的最具吸引力的創意。在此過程中，我們可以先讓員工建立一個創意管理列表，列出最激動人心的創意。然後利用GenAI技術從相對可取性、可持續性和可行性等角度幫助我們篩選創意，再對透過篩選的創意進行最佳化。

當然，GenAI還可以在概念完善和視覺化處理方面發揮作用，製作出引人注目的影像和簡短介紹，接受銷售、營銷和客戶的評判。但重要的是，和在質疑階段一樣，GenAI同樣可以扮演“黑臉”的角色，利用其龐大的資料庫對各種想法提出質疑。比如創新助手（Innovation CoPilot，BCG正在開發的一款專有工具）就是一款應用了GenAI技術的聊天機器人。透過在創意週期的每個階段對創意進行反覆質疑，其可以幫助團隊進一步豐富和完善相關創意。

雖然GenAI可以在創新過程中發揮重要作用，但創新依然離不開人的洞察力，無論是要提出新創意，還是將其付諸實踐，都是如此。畢竟，組織終究是要由人來領導、管理。要想將戰略付諸實踐，我們需要得到員工的理解、支援，還要讓他們對我們的戰略充滿熱忱。如果想推廣新產品、新服務和新商業模式，也要讓員工為之感到自豪。創新與商業化程序依然離不開他們的參與。

我們不妨將GenAI想象成一名反應迅速、不知疲倦、聰明伶俐的實習生，有各種各樣天馬行空的想法，但有時也會出錯。其作用不是取代人類在創造過程中的位置，只是可以指出那些束縛人類、阻礙人類追求真正創新的陳規舊習，讓人類更好地發揮創造力而已。