最近和几个做产品和运营的朋友聊天，发现一个挺有意思的现象
他们都在抱怨OKR
不是抱怨目标难达成，而是抱怨目标本身变得有点「虚」
以前搞增长，目标很明确，DAU多少，转化率提升几个点，拉新成本控制到多少，这些数字清清楚楚，干就完了
但现在呢，老板在会上说，我们要用AI重塑业务流程，要打造AI驱动的增长飞轮，要探索下一代智能产品形态
然后转头问你，这个季度的OKR想好了吗
你看着自己写的「探索AI在用户分层中的应用可能性」，自己都觉得有点心虚，这玩意儿怎么衡量，探索到哪一步算完成，失败了又怎么办
这其实不是你的问题
是游戏规则变了
在确定性高的环境里，OKR是导航仪，告诉你往哪走，走多远
但在AI带来的高度不确定性环境里，OKR更像是个探照灯，它的价值不是照亮终点，而是帮你发现前方有没有路，路上有什么
我有个学员，之前在互联网大厂做用户运营，去年开始负责公司的AI客服项目
他第一个季度的OKR写的是「将AI客服的解决率提升到70%」
结果干了两个月发现，这个目标本身就有问题
因为AI客服处理的很多问题是全新的，传统客服根本没遇到过，连「解决」的定义都要重新讨论
是用户不问第二遍就算解决，还是用户给了五星好评才算解决
后来他把OKR改成了「重新定义AI场景下的用户问题解决标准，并跑通三个典型场景的验证流程」
你看，目标从「完成一个数字」变成了「建立一个新标准」
这才是AI时代中层该有的思维转换
你的核心价值不再是执行已知路径，而是为组织探索未知路径
这意味着你的OKR里，必须包含足够多的「探索性目标」
我建议可以按三七开，七成资源放在确定性业务上，保证基本盘，三成资源放在探索性项目上，赌未来
探索性项目的OKR怎么写
关键不是定结果指标，而是定学习指标
比如「通过三个小规模实验，验证AI个性化推荐在客单价提升上的有效性，并形成可复用的实验方法论」
这个OKR的KR可以是：完成实验设计，跑通数据 pipeline，产出实验分析报告，在团队内部分享方法论
哪怕实验最后证明无效，只要学习目标达成了，这个OKR就是成功的
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因为你的团队现在知道了「为什么无效」，这个认知本身就值钱
在传统MBA的框架里，这叫风险管控
但在AI MBA的语境里，这叫用可控的成本购买认知
海盗出海前也不知道新大陆在哪，但他们知道怎么造更结实的船，怎么带够淡水和食物，怎么在风暴来临时调整航向
你的OKR就是你的航海日志
它记录的不仅是航行了多远，更重要的是记录了这一路上发现了哪些新岛屿，遇到了哪些新物种，总结了哪些新规律
这些记录，会成为你下次出航时最宝贵的资产
所以别再纠结那个数字能不能达成了
问问自己，这个季度，你打算为团队、为公司、为这个行业，探索出哪些前人不知道的东西
哪怕只是一小步
在AI掀起的这场大航海时代里，每个中层管理者，都应该是自己业务领域的哥伦布
你的OKR不是任务清单，是你的航海图
画得怎么样，决定了你能看到多远的风景