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1【节目介绍】
过去，企业管理的是流程（Workflow）；未来，智能组织真正需要管理的，可能是一条由人类与AI共同完成的决策流（Decision Flow）。哪些决策应该交给AI？哪些必须由人承担？为什么AI越聪明，人反而越需要学会做决策？未来企业真正稀缺的资源，到底是算力、模型，还是人的判断力？这一期节目，我们将从Herbert A. Simon的"有限理性"、Daniel Kahneman的认知偏差理论，到《聪明的选择》中的PrOACT决策框架，一路讨论决策科学一百多年的发展，并进一步思考一个全新的问题：AI时代，人与AI应该如何重新分配决策权？
【时间线】
引言
什么是决策？
泰勒制
赫伯特·西蒙的《管理行为》
丹尼尔·卡尼曼的《思考快与慢》
什么是认知偏差？
用于决策的PrOACT框架
智能组织中的决策分工
人与AI协同的决策流程
总结
【参考资料】
Frederick Winslow Taylor （弗雷德里克·温斯洛·泰勒） - Tylerism（泰勒制），Scientific management （科学管理）
Herbert Simon（赫伯特·西蒙）- 《Administrative Behavior》（管理行为）
Daniel Kahneman（丹尼尔·卡尼曼） - 《Thinking, Fast and Slow》（思考快与慢）
John Hammond（约翰·哈蒙德）《Smart Choices: A Practical Guide to Making Better Decisions》（聪明的选择）
【片头片尾音乐】
【感谢】
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我管那几个开发agent，最后都不得不把agile那套搬出来。
你的节目揭示了一个看似浅显，但多数圈内人会忽视的问题，因为圈内人太想显示AI的无所不能了。我的感受就是之前习得的管理技能和经验居然能用在AI身上。
如果给每个AI都配上人类owner，就意味着还是有一部分人类不会失业，但是对他们的要求会很高。他们要能够看管多个不同领域的AI，还要能够快速理解AI在说啥，这个要求比目前大部分人都高，还没有一个清晰的从零上来的途径。
agent owner 是我听本期节目最大的收获。