各方赞誉
推荐序一  向未来敞开自己
推荐序二  我们真的就做得这么好了吗
推荐序三  时趣在复盘中持续进化
前言  复盘，赢得复杂游戏的简单智慧
第一部分  复盘：把做过的事情，再从头过一遍
  01  重新定义复盘
    从“胜利的准备”到“胜利的习惯”
    有勇气研究失败，才有可能获得成功
    用输出检验和倒逼输入
    6个知识点重新定义复盘
  02  来自联想的复盘模型
    好的复盘，需要做到“五反”
    复盘的本质是，“想到—做到—得到”
    逻辑+行动，复盘方法的两个维度
    复盘模型的5个硬步骤与5个软文化
第二部分  5大步骤+5个原则，真正做到有效复盘
  03  步骤1：梳理过程，跨越3个复盘误区
    复盘第一误区：比做不好更差的是不做
    复盘第二误区：只注重逻辑方法，没有业务细节
    复盘第三误区：只做观察者，很难真正理解行动者
    梳理过程的3大实战要点
  04  步骤2：回顾目标，目标体系必须保持一致
    复盘不包治百病：目标感与随机性
    目标体系一致性的力量
    结构化思考的常识
    回顾目标的3大实战要点
  05  步骤3：评估结果，全面对比“结果”与“目标”
    “闪电”博尔特的遗憾
    无法衡量就无法评估，无法评估就无法管理
    做好结果评估的3个层次
    破解评估结果中的两个难点
    从评估目标到评估目的，拒绝掉入可评估的数字陷阱
  06  步骤4：分析原因，聚焦解决而非问题本身
    看路还是看墙
    思路模式1：聚焦问题的流程和方法
    思路模式2：聚焦解决的流程和方法
    分析原因的3大实战要点
    评估结果的3大实战要点
  07  步骤5：总结经验，好的复盘在于生成新洞察
    深度解构洞察力
    好的洞察力从何而来
    事为先，人为重
    总结经验的3大实战要点
  08  复盘5原则，构建与复盘匹配的心智模式
    信念的力量
    原则1：实事求是，不用假问题得出假结论
    原则2：开放心态，保持与外界的信息交互
    原则3：反思自我，关注究竟学到了什么
    原则4：坦诚表达，有话直说，好好说
    原则5：集思广益，星星之火可以燎原
第三部分  不断复盘，持续进步，主动进化
  09  好的复盘，从开好一个复盘会开始
    应用复盘模型的最佳实践
    项目复盘，经营复盘，战略复盘
  10  复盘塑造的7个正向组织习惯
    养成复盘的习惯
    3个问题的答案
    高绩效组织的7个习惯
结语  实践复盘，从被动选择到主动进化的发动机
附录  一个完整的复盘案例

    复盘，赢得复杂游戏的简单智慧
    简单是终极的复杂。
    ——达·芬奇
    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。有人说：“以前，变化是生活的一部分，而现在，变化成了生活本身。”也有人说：“永恒不变的只有变化。人尚未奔跑，时代却已策马扬鞭。”甚至有人说：“这个时代抛弃你的时候，连一声招呼都不会打。”
    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。此一时晴空万里，下一秒乌云压顶，莫非万里之外的一只蝴蝶振动了几下翅膀，一场大风暴就要来临？
    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，由谷歌旗下DeepMind 公司开发的人工智能机器人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。高明的算法和强大的计算能力成就了AlphaGo 神话般的表现。在走每一步棋时，AlphaGo 都会在给定棋子位置的情况下根据人工智能算法计算出对弈双方赢棋的概率，最终决定最佳落子位置。柯洁感叹道：“在我看来，它就是围棋上帝，能够打败一切。”
    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。AlphaGo Zero 不再需要人类数据作为输入，而是应用新的强化学习方法，让自己成为自己的老师。AlphaGo Zero 从一开始就没有接触过人类的棋谱，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
    AlphaGo Zero 强大的计算能力、数据存储能力以及人工智能算法得以将复盘的迭代机制发挥到极致，实在非人力所能及。不过，这并不意味着我们普通人就无法从中受益。联想集团（Lenovo）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。
    有一次我陪柳传志先生出差，在去机场的车上闲聊，他问我有什么爱好，结果发现我们俩都喜欢打乒乓球。他说，乒乓球发球的关键不在于球有多转，而在于用同一个动作发出截然不同的旋转。我一听这话就知道他确实是一位高手。
    柳先生还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。