探索地图（译）

Mon, Mar 13, 2023
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太长不读版总结：

得到了第一张地图之后，本章作者将开始带领我们做一次战略循环，首先是基本规律（即“天”）。作者介绍了基本规律中的七条，以及如何在地图上应用这些规律来预测未来的变化。作者还提供了一份分好类的基本规律清单，这些基本规律都会影响组件的演变，一定会发生且可以被利用。

以下总结来自NotionAI：

这篇文章讨论了品牌消费者和供应商在面对变化时表现出的惰性。文章列举了一些基本规律，如组件的处理方式、财务影响、变化速度、惰性、竞争对手和预测能力等。作者还提供了一个练习，让读者应用这些规律来预测未来的变化。

哦耶，我们终于画好一张地图！然后呢？我们先通过画图的过程来理解业务，再来应用基本规律（“天”）、标准操作（“法”）和特定背景下的打法。地图是学习和交流的工具，能帮我们发现这些内容，在行动之前做出更好的决定。但是，战略循环是迭代的，别指望一次就能掌握全部规律，这就好比下一次棋没办法全面掌握国际象棋一样。应该像下棋一样，一局一局一步一步扎实地走下来，理解才会深入。

我就是这样从2005年走过来的，哪怕现在到了2016年，我仍然还在学习。这一章我将开始带着大家走一遍战略循环（如图19）。

基本规律（“天”）

基本规律是会改变地图的模式，无论采取什么样的行动都不会影响这些模式。常见的经济模式和竞争对手的行动都是规律。了解基本规律对预测变化十分重要。这和国际象棋中影响对弈的各种模式非常类似，包括限制棋子移动的规则和对手可能会采取的走法。基本规律无法改变，但基本规律是可以被影响、使用和利用的。本节我将介绍一些商业上的基本规律，并应用在第一张地图上。

基本规律：万物皆在变化

地图上的所有组件在供需竞争的影响下全都在从左向右移动。每一项活动（我们做什么）、每一种实践（我们如何做某事）以及每一种心智模型（我们如何理解它）都是一样。这意味着一切都有过去和未来。例如，图20中叫做平台（Platform）的组件被认为是一种产品，2005年LAMP（Linux、Apache、MySQL和Perl）堆栈就是在线照片服务的平台。当时市面上还有一些功能不同但很有竞争力的产品组合可供选择，但我们很少会考虑自己定制这些产品。我们不会为了在线照片服务从头开始“建立自己全新的操作系统，自己的计算机语言和自己的网络服务器软件”。但如果时光再倒流几年，你可能真的要这样做了。

这个产品栈仍然需要大量的缝合工作。这与高度标准化的供电行业相距甚远，要用电只要插入插头打开开关就好。而建立一套可以工作的产品栈则需要安装、配置、设置、网络还有许多底层组件一起配合才行。如果我走进办公室打开开关就开始在某种形式的公共服务上写代码，该是多么美好啊。这在2005年中的时候还是痴人说梦。但平台还在不断向前发展，在未来的某个时刻一定会更像一种商品，甚至变成一种公共服务。同样地，计算也必将在某个时候成为一种公共服务。这是2004年我们在Euro Foo会议上讨论过的话题。我们已经在公司内部建立起了一套可需提供虚拟机的系统，被称为Borg。这离道格拉斯·帕克希尔（Douglas Parkhill）在其1966年出版的《The Challenge of the Computer Utility》一书中所描述的计算公共服务似乎不远了。

基本规律：特征亦在变化

组织由价值链组成，价值链由组件组成，而这些组件不停地从新生事物向大宗商品转变。这听起来相当基础，却影响深远，因为特征也在演变的历程中发生着变化。例如，让我们回到计算基础设施还是新生事物的1943年，那一年第一台数字计算机Z3诞生了。当时计算机的活动很匮乏，人们对计算机的了解也有限，还处在探索数字计算机能做什么的阶段。这时的行动充满了不确定性，我们对行动产生的结果知之甚少，因此行动不可预测且变化迅速。但活动有可能带来不同的结果，进而形成差异化的价值和竞争优势。然而，当时稳定的市场并没有形成，客户和供应商都在摸索。

计算基础设施的作用得到了验证并开始大范围地推广。LEO（Lyons Electronic Office）这样的定制化系统被建立起来，并最终走向产品化（如IBM 650），功能更加完善的系统如雨后春笋般涌现出来。到了2005年，服务器机架已经相当标准化，计算基础设施开始被当作商品看待。它越来越普遍，其目的和用途也越来越为人熟知。现在我们已经不再关心数字计算机能做什么，而是开始思考大量的标准化计算单元能做什么。在我们的Borg系统中，物理机的概念甚至已经被抽象成了虚拟机，我们创造和销毁的是这些虚拟机。

这种关系的变化对我来说并不陌生，因为我经营着一家在线照片服务，图像领域的冲击也同样肉眼可以见。行业从胶片摄影发展到了数字图像，用户的行为也在我们面前慢慢改变。过去，每一张照片都很珍贵，因为拍摄本身就不太容易，况且还要去照片处理实验室进行处理。因为粗心没有拿下镜头盖而被浪费掉的胶卷、准备工作还有实验室里的洗印件都让人扼腕叹息。然而，这种格式已经变成了更加数字化的商品，用户可以肆无忌惮地拍摄大量照片，每隔一段时间就丢弃一些不需要的照片丢弃。我们不再会觉得拍摄并丢弃一张照片是浪费，拍摄千上万张图片肯定是要丢弃一部分的。虚拟机也是如此。

使用计算基础设施也不会再被当作公司之间的差异，而是变成了一种经营成本。虽然早些年会有CEO发表新闻公告说某某公司购买了第一台电脑，但这都是老黄历了。系统管理员为服务器精心挑选名字（比如著名的科幻人物或地点）的时光也一去不复返了。服务器不再是需要呵护的宠物，它们已经变成了挤奶的牛。

计算机基础设施的市场也变得波澜不惊：客户需要的数量庞大但价格更低廉的计算单元。这项活动已经从稀有演变为普通，从不被理解演变为定义明确，从竞争优势演变为经营成本，从快速变化演变为标准化。任何事物都会从罕见的、不断变化的、不为人知的、未知的空间最终发展为普遍的、标准化的和变成经营成本的产业化形式。计算机和图像领域又上演了曾经发生在电力、螺母/螺栓以及青霉素领域中的一幕——曾经还是奇迹的药物变得平平无奇。这些事物还能活下来，但演变的事物不一定能生存下来。图21展示了事物特征的发展和演变，还在图中标出了未知领域和产业化领域两个变化的极端，前提是这些事物得存活下来。

特征的变化对所有组件来说都是共通的，可以收集一份特征清单，变成第二章图17中的速查表。你可能会问是先有鸡还是先有蛋，我们根据列举了两个极端差异的速查表画出了这张地图，然后又用这张图来说明两种极端情况的特征差异。这种质疑合情合理，我得解释演变坐标轴是怎么来的。本书将用整个第七章（寻找新的目的）来探讨这个话题，读者可以先跳过去看看。目前我们知道所有组件都因竞争而演变，同时它们的特征也在从未知向产业化演变就足够了。只要存在竞争，演变就不可阻挡。

基本规律：不能一刀切

每个大型系统都包含多个组件，无论是业务线、民族国家，还是具体IT项目，大家都是一样。这些组件彼此之间有关系，而这些关系也在演变。它们的特征也在演变的过程中从一个极端（未知领域）发展到另一个极端（产业化领域）。为了生存和竞争，两个极端都需要管理。如果组件已经是商品形式，就不要想着自己制作托马斯·斯威茨烤面包机了，费力不讨好。别指望给出租车换上自己定制的轮胎就能和Uber竞争了。

任何企业在处理产业化领域的问题时，都需要提升一致性、协调性、效率和稳定性。在未知领域探索和发现新的能力则需要试验，需要放弃这些曾经的优势。无论是公司还是团队，任何组织都需要管理这两个极端的对立面。这就是萨拉曼和斯托里（Salaman & Storey）2002年提出的创新悖论。然而，2005年我发现真实的故事比这更复杂，因为这两个极端之间还有需要过渡，过渡阶段的特征和两个极端完全不同，这就需要第三种管理机制。

没有人知道在未知的空间里需要的是什么，这迫使我们去探索和试验。变化在这里是常态，这里运用的任何方法都必须促成变化并降低变化的成本。这张地图里未知领域这一部分，我倾向于使用一种敏捷方法，这种方法已经被简化到了核心原则，是XP或SCRUM非常轻量级的版本。

当然，我们对组件的理解会随着组件的演变越来越深入，于是我们的重点也会跟着改变。当发展到了定制单品阶段的某个时候，我们会转换思路，开始考虑如何创造一个工业产品。虽然XP或SCRUM这些底层技术仍然还在使用，但我们现在的重点已经变成了减少浪费、改进度量、学习并创造第一个最小可行产品。我们开始在方法论中加入人工制品，在经历了这种转变之后，活动变得更加固化。我们已经停止了对未知空间的探索，开始专注于已经发现的东西。2005年我们还在项目方法上苦苦求索，如今精益方法已经引领主流了。但这个组件还将继续发展下去，应用会更加广泛，越来越接近产业化的大规模运营。我们的重点再次转换，但这次变成了大规模生产达标产品，即减少偏差。六西格玛和ITIL这样的正式框架开始大行其道。重要系统的组件都会处于不同的演变阶段。任何时刻都找不到放之四海而皆准的方法。

可惜大多数公司没有环境地图。他们不知道这些基本规律，懵懵懂懂就采取一刀切的方法，最后摔得鼻青脸肿。支撑这些论点的通常是某种结果偏见，比如这种方法在某个项目中运作良好，就认为每个项目上都能发挥作用。这些项目方法都有自己的拥趸，他们在敏捷与精益、精益与六西格玛、敏捷与六西格玛之间争论个不休，还对“其他方法”的失败案例品头论足。他们总是用方法没有用对或是反过来指责对方来为自己的方法辩护。

在创造神奇的、放之四海而皆准的新方法这一点上，人类总是乐此不疲，比如精益六西格玛、敏捷精益、PRINCE2Agile，总是想用一种包罗万象的方法统一解决不同阶段的问题。这种情况已经见怪不怪了，肯定还会继续下去，直到人们意识到不能一刀切这个简单的道理。我在图22中展示了项目方法论的适用性与演变，供大家参考。

这不仅是项目方法论的问题，其他领域也存在同样的问题。新生阶段的采购以风投（VC，Venture Capital）形式为主，在过渡阶段转换为结果和商业现货（COTS，Commercial off-the-shelf）形式，到了产业化领域则更多是按单位进行。因此，任何大型系统，无论是公司还是政府，都要适当地结合多种采购方法。同样，新生事物更适合内部开发，到了产业化阶段则可以放心地外包。预算方法也有很大的不同，从投资审计到产品损益再到活动成本控制。无论是财务、IT还是营销，都没有可以一刀切的神奇方法。

基本规律：效率促成创新

组件不仅在演变，还会促成更高阶的系统，让演变的故事更加复杂。标准化的电力供应为电视、计算机等铺平了道路。这些东西也在不断进化。新生事物不断演变，演变又产生了新生事物。

司马贺（Herbert Simon）的层次理论（Theory of Hierarchy）展示了一个系统的建立依赖于子系统组织。当一项活动变得产业化，提供了越来越标准化的商品组件时，不仅实施速度会越来越快，还会让建立在其之上的系统快速变化，表现出多样性和敏捷性。换句话说，用砖头、木板和塑料管等商品组件建造房屋，比从最基本的挖土、伐木和打油井开始要快。生物学中也存在同样的现象，即高等生物的生长速度和生命的多样性是底层基本组件的作用结果。标准组件的简单性是更高阶复杂性的基础。但这些标准组件并不是凭空出现的，它们也是从新生开始进化的。新生事物不断演变，演变又产生了新生事物。

这并不意味着到了标准组件变化就停止了。制砖、电力供应或窗户生产等“标准”界面背后仍然隐藏着大量的改进空间。但“标准”是这种变化的一个抽象层。不能因为电力供应商引进了新的发电技术（风力涡轮机、地热），我就只能在早上醒来时才发现240V 50Hz的标准变了，不得不重新布线。如果发电方式的持续运营改进没有抽象出来的标准，那么建立在此基础上的所有消费电子产品都需要不断改变——整个系统会在混乱中崩溃，最好的情况下技术进步也会因此受阻。这与生物学没有什么不同。如果没有从DNA到RNA的信息传递和转录，也没有复杂生物体内的基本细胞结构这些基础组件，你和我此时根本就不会存在。

现在组件演变成为了更加标准且满足要求的商品，对组件的消费方来说，越来越多的改进会发生在界面之下。变化最终都会反映在更高的效率、更低的价格、更好的服务质量里，比如标准化但更便宜的砖头、电力、木板等等。这不就是活动本身的意义吗？当然也有例外，如果高阶系统全都需要改变，会造成非常大的动荡，这时往往就需要政府介入了，比如改变电力标准、货币或是简单地把模拟电视信号传输转为数字传输。

因此，活动变得更加产业化，而这些商品（或公共服务）促成了消费它们的高阶系统，对这些组件的运营改进越来越多地隐藏在标准界面之下。变化虽然还在发生，但是代价很高，最终导致我们的目标变成了减少一切误差。

例如，过去电力因为竞争而演变，变得更加产业化。这又通过组件的组合效应促成了计算机这样的高阶系统，创造了服务于新用户需求的新产业。计算机又因为竞争而发展，促成了更高阶的新系统（比如数据库），于是新的产业又诞生了。这个过程一直持续到现在，我们才有了智能机器代理。图23总结了这个过程，我们在图中加上一条代表当下的竖线（即我们现在所处的阶段），还突出高亮了曾经（我们过去所处的阶段），以及一目了然的预期：智能代理将会变得和商品一样（我们未来所处的阶段）。如果那些曾经的奇迹没有经过各种形式的产业化，逐步演变成高效的组件，我也就没有能力也没有资本在数字计算机上用文字处理器写下这个故事。

简单起见，上面这张地图中并没画出全部组件。显然，并不是所有的东西都会像机械、电气、IT系统一样成为其他东西的组件。IT行业也概莫能外，同样会受到演变和组件化的影响。现代云计算就是一个缩影，IT活动也会从产品演变为公共服务，而够用的标准组件供应则促进了活动和高阶系统的快速发展。如果计算基础设施没有成为商品或是公共服务，我们消费的许多服务，如Netflix和DropBox，都是不可能实现的。然而，演变的影响并不止于效率以及效率带来的构建高阶系统的能力。演变还影响着价值。

基本规律：高阶系统是新价值的源泉

想法具有社会价值，为了实现想法采取的新行动如果是有效的，那这个想法就可以创造出经济价值。社会价值到经济价值的转变过程被称为商业化（Commodification）。它描述的是一种将未受商业污染的关系转变为商业关系的过程。

活动演变的各种迭代将扩散到整个社会，而活动在市场上也变得更加普遍。最终，这些具有经济价值的商品或服务的属性（独特性或品牌）在市场眼中将没有差别。市场演变的方向是从有差别的价格竞争到无差别的价格竞争，从垄断竞争到完全竞争，行动带来的差异化利益将逐渐消失。这是一种商品化（Commoditisation）的过程。

我特别使用两个不同的术语——商业化（Commodification）和商品化（Commoditization）——来描述这两种截然不同的变化。这两种变化是不一样的，千万别弄混了。

差异化利益下降的同时，组件也变得更加像必需品，变成了业务成本。例如，电话曾经是奇迹，也存在差异化，如今已经成为了大多数人的必需品。这造成了一种情况：某些东西的单位价值在下降，但由于规模扩张，其创造的收入总体仍在增加。与此同时，我们也看到单位的生产成本也在随之变化。例如，标准电话的单位生产成本现在要比最早时低得多得多。因此，未知和产业化两个极端之间的过渡阶段（例如工业产品阶段）往往是一个行业最有利可图的时候。高单位价值、规模化和生产成本下降相结合创造了财富。下面是我的经验之谈：

未知领域生产成本高，不确定性高，但未来的潜在机会非常大。开创者要承担研发成本和风险，成为第一不一定是最佳选择。

过渡领域不确定性降低、生产成本降低、规模扩大，利润最高。然而，在环境变得更加可预测的同时，未来的机会也在减少，因为这个阶段的行动采用得更加广泛，理解更为充分，定义更为清晰。因此，财富创造达到顶峰的同时，行业的未来显然也没有那么乐观了。

产业化领域确定性高、可预测性高、产量高、生产成本低，单位利润也低。这个阶段的活动不再被看作是差异，已经成为了普遍现象，符合正常预期。这种状态下的活动（例如螺母和螺栓）的差异化效应已经是最小了。离开了替换现有产品行业的早期阶段，就再也没有什么好机会了。未来没有任何想象空间：稳定、收入越来越低、不再那么重要，只有规模还算庞大。

然而，价值的变化也带来了越来越多的工业化组件，新的高阶系统因此而诞生。这些系统本身就是未来价值和财富的源泉。电力变成公共服务，促成了未来价值的新来源，如电视、计算机和广播，它们的演变更加重要。这些高阶系统还有不确定性的另一面，没有水晶球来预测成功。标准电力供应产生了不少稀奇古怪的东西，直接被历史扫进了垃圾桶，比如托马斯·爱迪生（Thomas Edison）的电笔和高格勒（Gaugler）的制冷毯。别笑，比起在温暖的夜晚保持凉爽的毯子，坐在箱子前观看活动图片的想法听起来也好不到哪里去。事后诸葛亮总是很容易。

虽然我们说不准哪些新的高阶系统将成为重要的财富源泉，但我们可以肯定地说新的价值源泉是高阶系统创造的。

基本规律：演变身不由己

价值链中组件在不断地演变，除非能建立垄断阻止对手跟进，否则对手一定会进行调整使用这些组件，包括公共计算、标准机械组件、砖头或是电力。效率带来的优势，如更快地创建高阶系统和新的潜在价值来源，会迫使竞争对手调整。演变的组件会采用得越来越多，留在“旧世界”的企业压力也越来越大，直到被压垮。图25中适应演变的公司（灰色）给其他公司造成了的压力。适应演变的公司越多，剩余公司的压力也就越大。

这种影响被范·瓦伦（Van Valen）称为“红皇后假说”（Red Queen Hypothesis），这就是为什么普通公司不会从头开始自建发电机给自己供电。红皇后假说还有一个影响，即它限制了整个环境在失控的过程中被一个组织（在生物学中是一种生物）接管。如果只有福特公司引入了大规模生产，而其他公司的产品都是完全手工制作的，那么今天不仅每辆汽车都是福特生产的，每台电视、收音机、电脑也都会是福特生产的。但现实中，大规模生产传播开来，其他行业也适应并采用了，因此，福特创造的优势也就被削弱了。

基本规律：功劳簿滋养了惰性

红皇后假说会迫使组织适应，但过程不会轻松，这里面的问题在于过去取得的成功让人不思进取。假设一个组件正在从产品向商品演变，而你是该产品的供应商。前面关于价值的部分提到，过渡阶段（即产品阶段）行业的利润率最高。尽管存在适应的压力，你和行业还是可能因为安于眼前的红利而抵制产业化，不思进取。这种对抗运动的阻力被称为惰性，如图26。由于过去的成功，使用产品的消费者和提供产品的供应商都表现出各种形式的惰性。

发起变革的总是那些没有过去的成功束缚的新成员。VMware CEO帕特里克·格尔辛格（Pat Gelsinger）可能会说亚马逊这家“卖书的公司”不会在基础设施供应上击败VMware及其合作伙伴，但正是因为亚马逊没有现有商业模式的束缚，才能如此轻松地将计算基础设施产业化。

虽然消费者对旧模式的成本还有些不满，但对这种变化的第一反应是怀疑。可为了获得效率、灵活和建立更高价值系统的能力优势，有些消费者（本身往往就是进入其它行业的新成员）会开始采用更先进的组件。红皇后假说开始发挥作用，压力与日俱增，其他人也开始采用这些更先进的组件，星星之火呈现燎原之势。现有的供应商面对变化仍将负隅顽抗，直到亲眼目睹大势已去。可惜事情发展到这一步的时候，这些供应商已经无力回天，因为未来市场已经改天换日，由新成员主导。许多过去的巨头都挺不过这一关。类似这样新成员星火燎原，旧巨头尾大不掉的过程历史上发生过多次。

基本规律分类

我们走马观花地浏览了一遍基本规律。后续我们还将围绕战略循环不断迭代，到时再来重新审视这些模式，不断完善并增加新的模式。要知道经济规律还有很多，这里介绍的几种规律只能帮助我们理解第一张地图，目前这就足够了。

图27提供了本书涉及的常见经济规律的清单。我们前面简略介绍过的几条标为了橙色。这些规律可以依据其主要影响分为：

我们如何对待组件
公司财务方面的影响
变化的速度
变化的阻力（惰性）
竞争对手的影响
我们的预测能力

运用基本规律

现在我们来重温一下我在2005年所做的步骤，在第一张地图上用红色标出这些基本规律，如图28所示。

回到2005年，我能预见的如下：

第一，我们的在线照片服务正逐渐进入能够创造财富的产品阶段。这意味着其他人也更容易围绕在线照片创建竞争服务，而且一些大公司可能会下场。这种情况已经发生了，而分散的业务重点让我们“活下来了”，但我们正被竞争对手迅速赶超。我们做得很好，因为每个人都做得很好，但我们这种小鱼也就能做到这样了，除非我们重新把业务重点聚焦在这个领域。我们需要投资，或者找到一些新的角度和新的差异。然而，我必须承认，我们的资金并不雄厚，任何对新事物的投资都是一场赌博。

第二，计算可能会演变成商品。我不确定具体是什么时候，但我有判断依据，这种转变很快就会发生，很快就可以创建属于自己的内部私有设施（就是现在的私有云），特别是像我们这样的公司。计算行业规模庞大、利润可观、收入丰厚。搅局者一定会出现，而且他们不会受到现有产品或租赁模式的束缚。我以为会是谷歌，但没想亚马逊的行动更迅速。

第三，计算演变成公共服务会存在阻力（即惰性）。惰性来自于还在提供硬件和租赁服务的供应商和他们的客户。但计算的演变已经不可逆转，各家公司在压力之下会采用更新的服务。一些没有负担的创业公司很可能是第一批弄潮儿。

第四，编程平台和计算领域一样在发生变化。这是另一个利润可观、收入丰厚的领域，也会出现搅局者。所有那些“给牦牛剃毛”（不舒服、不必要的重复活动）的任务，如配置、设置和安装都将消失。我们将进入可以直接编码和部署的未来世界。

第五，编程平台服务最终会在计算服务的环境中运行。我们可以预见一条“未来的路线”，组件之间的关系虽然保持不变，提供方式却不同了。

第六，计算和平台一起从产品到商品的过渡，会迅速创造出各种新颖的高阶系统。我不知道会有什么，但其中许多会变成新的价值来源，但也有许多努力会失败。一切新事物都是赌博。

我坐在会议室里，看着詹姆斯帮我完成的巨幅地图。那是一张比我这里的简化版要复杂得多的地图，还使用了一些不同的术语来描述演变。令人振奋的是，这是我商业生涯中第一次没有依靠流行的“黑话”或是蒙混过关，就能够对我们认为将要发生的变化展开讨论。如果你也坐在那个会议室里，就算不同意我们对这些组件的定位或我们发现的规律，至少我们可以好好探讨一番。我们的假设没有藏在脑子里，而是直接摆在地图上。我们有了共同的语言，我们可以用这种语言来探讨未来并协作。

这让人既兴奋又忐忑。我们讨论的是计算机行业的根本性变化，这些变化仿佛伸手就能抓到。我用一种可视化的手段展示了尼古拉斯·卡尔（Nicholas Carr）2003年空前绝后的论文“Does IT Matter”的内容。我刚好是这篇论文和他后来的预言著作的超级粉丝，那些年我曾因为这篇论文和许多人争论。当提到这些让我拍案叫绝的想法时，同行们大都嗤之以鼻。他们似乎认为计算是一种关系业务，全都和信任有关，而我不知道自己在说什么。我并不同意这个观点。人们以为卡尔在著作中表达的意思是所有IT都会在同一时间实现产业化，这种困惑部分是因此造成的。显然地图上不同的部分会在不同的时间实现，而这会促使新事物诞生。

当然，我现在知道了一切才刚刚开始。死胡同变得更加昏暗了。然而，基本规律只是开始，表面上我可以预测到某些变化了，但我还不知道这些规律是否真的正确。我可能很容易麻痹自己，而且我也笃定自己的观点是非主流。但至少我可以讨论，进行对话。我将坚决地继续下去。我的注意力现在转向了下一件事：“法”。

留给读者的练习

第二章最后我曾让读者自己画一张地图。现在对着画好的地图，看看图27中描述的常见规律并试着应用在地图上。看看你能预测到什么。如果有更多人参与进来就更好了，绘图本质上就是一种交流和学习的工具，协作才能得到最好的结果。如果你画的只是公司的某个方面，那么就找一个与自己技能不同的人来帮忙。如果你懂的是财务，就去找IT、运营或营销方面的人。

原文作者为Simon Wardley，本译文作者为覃宇，分享需遵循CC BY-SA 4.0许可。

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