AI · PB · 396
AI 战略季节性规划
AI Strategy Seasons Planning · ai-strategy-seasons-planning--asha-sharma
解决什么问题
AI 技术每隔几个月就大幅跃迁（新模型、新范式），传统的"六个月一次半年战略"规划节奏跟不上变化速度，但完全不做长线规划又会让团队无所适从。这是微软 AI 平台团队实际在用的规划节奏。
核心内容
三层规划结构，从长到短：
- Season（季节） —— 不是固定时长，而是由"行业/客户层面正在发生的世俗性变化（secular change）"来定义的阶段。例如：第一季是 AI 的原型探索期；第二季是围绕基础模型和推理模型；现在（2025 年）是"agent 崛起"这一季。一个 season 可能持续三个月，也可能持续一年——用它来对齐全公司"我们现在在解决什么客户问题、赢的定义是什么、北极星指标是什么"，是最高层的共识锚点。
- 松散的季度 OKR —— 在 season 认定的前提下，"如果我们相信这个 season 的判断，下个季度要做什么才能走上那条路径"，产出季度级 OKR，但保持"松散（loose）"而非精确锁定。
- 4-6 周的 squad 目标 —— 团队以 squad 形式运作，针对具体问题域设定 4 到 6 周的短期目标，层层向上支撑季度 OKR。
关键配套原则：为"斜率"而不是"快照"做规划（build for the slope instead of the snapshot）——不要只针对当前的技术状态做规划，而要针对"变化的速率和方向"做规划,因为技术本身仍在快速迭代。同时主动在系统里留出富余（leave slack in the system），不仅为意外情况，也是为了持续消化这个"斜率"。
适用边界
- 作者明确说"大公司比小公司更难想明白怎么规划"——组织规模越大，这套节奏的协调成本越高。
- 这套结构假设团队愿意接受"每个 season 判断都可能是错的/短命的"这种不确定性文化，如果团队习惯要精确的长期路线图，会觉得这种规划方式缺乏安全感。
关键引述 · 原话
"We think about it as what season are we in?... Season one might've been prototyping of AI and then it was all around models and reasoning models, and now it's the advent of agents." — Asha Sharma
"I feel like you have to actually build for the slope instead of the snapshot of where you are." — Asha Sharma
关联卡片
- 与 `product-as-organism--asha-sharma.md` 是同一套世界观下的两个层面：organism 讲产品形态，seasons 讲组织规划节奏
被这些卡引用
出处：Asha Sharma (CVP of AI Platform at Microsoft) · 03-podcasts/asha-sharma.md
提炼自 Lenny Rachitsky 的 Lenny’s Newsletter & Podcast（2019–2026）。本站为个人学习用途的二次创作，与 Lenny’s Newsletter 无官方关联。
provenance · 已核验 · glm-5.2
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