过去一年来，公司业绩出现第一次下滑，历史上公司业绩表现最好的分公司M分公司出现了业绩滞涨。M分公司的总经理老谢在公司十二年，从一线做到了总经理，每年都得到肯定，在公司也很有影响力。公司年度总结会之前，老谢提前出差特意过来找你，希望你能以M分公司为试点，对分公司的管理放权，最关键的权限就是人事权和财务权力。以前的确有点统得过死，当然，老谢的目标不止这些，他还想要价格和本地代理商发展的权力。
老谢的理由是：最近市场不比以往，一方面客户的选择范围大了，另外一方面公司的业务也遇到了A公司的激烈竞争，在分公司层面基本是“肉搏”战。如果按照之前的公司既定的流程制度，决策周期太长，管的太死，无法适应变化的市场，并有效地和竞争对手竞争，如果不做授权，M被撕开一个口子，更大危险在后面。
与此同时你也听得到一些反馈，老谢在总经理的位置上已经8年多，在当地有市场，在公司内部有较大的影响力，对外大家只知道老谢，对内老谢也是说一不二。也有人反馈说，老谢已经私下从事一些公司上下游的业务，更有人反馈，老谢也跟公司的友商有密切的交往，特别是A公司大区负责人，他们是高中校友，一起踢过球的队友，最近有很多的接触。
“将在外，君命有所不受”，这句话出自《孙子兵法·九变篇》。就是指行兵打仗一定要接受皇帝的命令。一旦接受命令之后，由于将在千里之外，沙场上碰到的种种情况，无法一一向皇帝汇报，等到皇帝下了命令再去执行。
在现代企业管理中，稻盛和夫说：现场有神灵，答案在现场。企业的经营，都是在现场发生的问题和挑战，只有在现场亲历者才能得到一手的信息，从而找到根本的原因，进而找到有效的解决，这是不争的事实。
但是你如果作为总部管理者，会这么踏实地接受“将在外，君命有所不受”吗？换句话说，古代的皇上，接受了这样的理由，能心安理得地睡着觉吗？正如你对老谢授权的权衡，事情好像没有那么简单。
所以，无法有效授权，源自于信息无法闭环化，也受困于执行的无法及时闭环化，最终体现的是信任不对称。
其实，所有的问题，都是管理模式的模式，短距离的授权充分，是因为信息的闭环化、快速化、准确化，也因为在控制手段上的闭环化、快速化。
是否拥有这两个闭环，就是“骑马”和“开车”两种不同驾驭模式的本质差异。如果有了仪表盘的数据信息闭环，再加上方向、制动、动力系统的管理闭环，双闭环的能力就能把骑马变为开车，甚至是自动驾驶。
有人说，答案在现场不假，我到不了现场也对，但是不是我就能接受一个外派将领代表我行驶眼睛、耳朵和脑子的职能。这是惯常的做法，但是依靠人的方式，最终还是回到信任的问题，我怎么知知道他不是在敷衍了事、我怎么知道他认知缺陷，我怎么知道他是不是有自己的私心？
看来，对于一个跨区管理的问题，古代的君王和现代的你，都需要不依赖于人的一个管理系统，这个系统最好能实现信息的闭环以及管理动作的闭环化。
换个视角，如果停留在物理世界和意识世界里，没有很好的解决办法，结果就是统的过死或者规模受限，即四格迷途无法突破。如果没有足够可信任的人派出，能管理的疆域就会比较狭小。整个系统非常依赖人，甚至依赖强人，但是又无法对强人进行合理授权和制约。短时间是信息不对称，时间久了，动机不对称、信任不对称，一放就乱，一乱就收，总是在治乱循环中。
边缘计算的最大优势，是能够不通过人，不打扰人，就能及时、准确、全面地得到数据和信息，并通过人工智能来进行结构化、信息化，最终通过大数据实现闭环化、可迭代化。总部的意志通过算法部署在边缘侧，边缘侧感知后依据模型进行决策，决策产生的效果又被立刻感知，再次评估矫正，这样闭环形成，有效就很容易得到结果了。
如果店的决策依赖于店长，对店长的要求就非常高，但本质上，一个小店的利润很难养活一个高素质的店长，其结果就是，高质量店长培养周期长，无法做大规模的复制。
有了边缘侧的人工智能，对现场的感知完全数据化、结构化，通过人工智能的算法，在边缘侧及时、适时、实时地做出准确决策就有了可能，即使一开始决策质量不是很好，随着时间演进，数据增加，系统可以做得越来越好。
不难看出，沿着这个方向，其结果是所有业务线上线下确有差异，线上下线终无不同。
这一切看起来如此完美，难道就没有什么缺憾吗？肯定有！边缘计算规模化部署后，产生的一个新问题是，系统的强大弱化了在现场工作人员的能力需求，继而也弱化了他们的价值感和存在感。更有甚者，系统的逻辑，永远是理性地找到最大的价值空间，在个体创造性发现一些创造价值，降低成本，甚至是偷懒的机会，或灰色地利益机会的时候，这一切就会被聪敏的人工智能发现，迅速杜绝，或变为常规性操作实践，实现了整体的价值最优。
在这样一个系统中，人的价值如何体现？怎么找到自己的位置和存在感？这样的问题，已经出现，远在美国的亚马逊仓储里工作的工人，近在中国外卖平台的骑手小哥，还有网约车平台的司机，跑单帮的货车司机，或多或少的都在承受着被系统优化带来的压力和存在感地下降。
其实业内专家，包括那些AI方向的创新者，使用边缘计算技术解决问题的创业者，早就发现了这个问题，新的机制正在思考和研制中。提供一个思路，未来企业需要考虑的是三个边界：一个是环境边界，一个是客商边界，一个就是内部的人机界面。
边缘侧AI解决方案，让远在天边的现场也纳入了人机界面优化的范畴，那么可能有一种做法，那就是，在一些领域，人进机器退；而另一些领域，机器进人退。人是复杂的，有体、脑、心、灵四个层次，作为体，被机器解放，可能是早晚的事，作为脑很多部分工作也被AI赋能或替代，但是还有很多的脑的工作，乃至作为心的人和灵层次的人，机器是完全无法替代的。比如客户服务的温度，传递能量和情绪的态度，以及在特殊场景下，依据价值观的额外处理等，这些地方将是人发挥价值的地方，也可能是服务人未来的机会。
在单体的一个服务场所，比如一个店,需要的人可能减少，但是店的规模会变得很大，更多的人会得到工作机会，而因为补充了机器理性的决策，以人特有的温度、情感、同理心和价值观来工作，服务也会有了温度、感情和灵魂。
随着第三个世界到来和发展，商业的很多方面带来改变，面对三个边界，首先要识别并适应新的环境边界，其次要识别并借此主动优化自己客商边界，最后要规划和合理设计企业内部的人机界面，人和机器各地其所，找到人的价值所在。
