l IDC = Intelligence + Design + Choice
课程发轫
l 我们每一个人每天都在进行决策，这些决策直接影响未来的结果，却很少有人系统研究“决策”本身，导致经验局限成为认知枷锁。
l 从小到大的教育体系中，几乎没有教授“如何制定高质量决策”的方法，但这项能力在资讯爆炸和复杂化的时代极为重要。
为什么今天的经理人更需要学习决策科学
l 无论行业或职能，经理人的工作本质就是不断做决策，但传统经验已逐渐失效，教育缺失让自我反思成为盲区。
l 在经济不确定周期和存量竞争中，需要重建信息模型以应对环境挑战。
l AI技术崛起正取代中高层决策岗位，学习科学决策能提升竞争力，并与AI有效协作生成更优结果。
为什么选择IDC项目
l 赛拔IDC项目结合脑科学与神经科学的最新进展，帮助学员了解人类决策的缺点和盲点。
l 基于赫伯特·西蒙的I-D-C框架，系统培养情报收集到执行的全链条决策能力。
l 通过AI对抗模拟，在高压力环境中训练思维，重建良好决策习惯，帮助学员更好地适应未来更多的复杂情境。
Step by step 打造真正的决策脑
l 信息是无法完全掌握的，但我们必须做出选择。每个决策背后都意味着时间成本与不可逆的后果。
l 直觉和经验让决策看似快速，但它们往往也让我们忽略系统性、误判优先级，甚至踩入盲区。这正是日常决策最真实的写照。
l 透过模拟训练，学员能重新回看自己在关键时刻是如何决策的：依赖什么？忽略了什么？是否逃避了选择的责任？
l 在这种“镜像”反思中，逐步打破惯性，建立起更系统、全面的思考方式，真正养成能应对复杂环境的决策力。
人类如何决策之S1系统和S2系统（丹尼尔·卡尼曼方法论及应用）
AI决策框架vs. IDC决策框架
l 西蒙发现：人类是有限理性。而基于理性的决策，都可以分为3个阶段，即：I-D-C
l I=Intelligence：信息，搜集、探索及分析数据
l D=Design：设计，基于信息及相关性等建立思考模型
l C=Choice：选择，评估模型输出的不同策略，做出选择
——人工智能，就是模拟了人的决策，背后原理就是I-D-C
IDC决策框架之I（Intelligence/信息&情报）
l 智慧金字塔——从数据到信息
l 如何获得高质量信息
IDC决策框架之D（Design/设计&建模）
l 定量模型和定性模型
l 模型获取的来源
l 模型及其行动路线
IDC决策框架之C（Choice/选择）
l 结果逻辑——中介评估法MAP（S2与S1的结合）
l 匹配性逻辑——决策准则（团队决策准则的反思）
l 决策流程的优化：风险对冲机制嵌入决策流程（红队思维、事前解剖等）
BioInc Redemption 是一款生物医学策略模拟游戏，仿真人体内部系统的交互运作。
游戏设计具备高度医学真实性与系统联动逻辑，并提供两种对立模式：
l LIFE（生存）模式：扮演医疗团队，与时间竞赛，诊断、治疗并拯救病人。
l DEATH（死亡）模式：扮演疾病设计者，有策略地破坏人体系统，使病人死亡。
学员扮演决策者，在时间压力下，根据患者生理系统信息（心血管、神经、免疫…）分配有限资源，设计病程、干预诊断、布局风险。
“AI 时代下的决策实验室 × 健康认知的双重锻炼”
人类在AI时代的核心竞争力是什么？——整合信息、判断风险、调动资源并获得结果的决策能力。
对企业管理者的启发：
l 在面对资源有限、系统多元且状况变动的情境下，如何制定优先级？
l 如何在时间压力下做出最小损失或最大效益的配置？
l 如何从「症状」洞察真正的「病灶」？
对个人的健康意识：
l 这款游戏亦具医学科普价值，帮助理解人体系统运作、病症传导逻辑，进一步强化日常健康选择的判断力。
l 你会发现，忽视初期症状、过度干预、错误排序，都可能加速失控——就像我们对身体健康或人生抉择所做的选择一样。
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