企业成熟后面临的可预见性

对于在合理规划破坏性技术市场方面可能遭遇的困难，一些管理者的反应是更加努力地工作、更加合理地规划。尽管这种方法对延续性创新较为有效，但却与破坏性技术的特性背道而驰。在所有有关破坏性技术的不确定因素中，管理者总是可以遵循这样一条法则，即专家的预测总是错误的。要准确地预测破坏性产品的用途或者是破坏性产品市场的规模几乎是不可能完成的任务。从中我们可以得出一个重要的推论，由于破坏性技术市场具有不可预测性，企业在最初进入这些市场时所采取的战略通常都是错误的。

这一陈述与前面表中的发现（进入新兴市场价值网的企业（37%）与进入当前价值网的企业（6%）取得成功的事后概率之间存在极大的差异）到底在多大程度上相互吻合？如果市场不能预先进行预测，那么计划开发这些市场的企业如何才能取得更大的成功呢？事实是，当我把结果展示给列席的管理者时，他们都特别惊讶于取得成功的数量和概率方面的差异。但有一点表现得非常明显，那就是管理者都不认为这些结果适用于他们自己的情况。这些发现违背了人们对创造新市场的直观感受创造新市场是一种真正有风险的行为。

失败的理念与失败的业务之间的比较

本章的案例研究为解决这一难题提出了一个方案。在理念的失败和企业的失败之间存在一个巨大的差异。在英特尔公司内部盛行的许多关于破坏性微处理器应用领域的理念都是错误的；幸运的是，在正确的市场方向还不可知时，英特尔公司并没有集中所有的资源来固执地坚持错误的市场营销计划。作为一家企业，英特尔公司在寻找主要的微处理器市场的过程中有很多次从一开始便犯下了错误，但最后都得以安然度过。同样，本田公司关于如何进入北美摩托车市场的理念也是错误的，但它并没有倾其所有来实施大型摩托车战略，从而能够在市场真正出现后大举投资正确的战略。惠普公司的Kittyhawk团队就没有那么幸运了，由于坚信自己已经找到了正确的战略，惠普公司的管理者斥巨资进行产品设计和生产能力的开发，但它们预想的市场应用领域从未出现。当微型硬盘驱动器的终极应用领域终于开始浮出水面时，Kittyhawk团队已经没有资源来抓住这次机遇了。

实际上，研究已经表明，绝大多数成功的新兴企业都在开始实施最初的计划，并了解到哪些计划行之有效、哪些只是纸上谈兵时，放弃了最初的商业战略。成功企业与失败企业的主要差别通常并不在于它们最初的战略有多么完美。在初始阶段分析什么是正确的战略，其实并不是取得成功的必要条件，更重要的是保留足够的资源（或是与值得信赖的支持者或投资者建立良好的关系），这样，新业务项目便能在第二次或第三次尝试中找到正确的方向。那些在能够调转航向、转而采用可行的战略之前便用尽了资源信用度的项目，就是失败的项目。

失败的理念与失败的管理者之间的比较

在大多数企业里，管理者个人没有资本进行反复尝试，以寻求正确的战略。不管是对还是错，大多数机构的管理者都认为他们不能失败。如果他们负责的项目因为从一开始就步入歧途的市场营销计划而以失败告终，这将成为他们职业发展道路上的一个污点，并将阻碍他们在机构内晋升。由于失败是为破坏性技术寻找新市场的必经之路，管理者不能或者不愿拿他们的个人职业生涯来做赌注的事实也构成了一股强大的阻力，妨碍了成熟企业进入由这些技术创造的价值网。正如约瑟夫.鲍尔在他的一项经典研究（关于一家主要化工企业的资源分配流程）中所观察到的那样，来自市场的压力使错的概率和成本都有所降低。

鲍尔观察到的现象与本书关于硬盘驱动器行业的发现基本一致。在能够确认创新需求时（例如对延续性技术的需求），硬盘驱动器行业的知名领先企业就能够长期投入巨额风险资金来开发市场或客户所要求的任何技术。当无法确定创新需求时（例如对破坏性技术的需求），成熟企业甚至无法开展技术上较为简单的项目来对这种创新进行商业化推广。这也就是为什么65%的进入硬盘驱动器行业的企业都试图进入成熟市场而非新兴市场的原因。发现新兴市场的过程必将是一个与失败为伍的过程，大多数决策者都发现，他们很难下定决心去支持一个可能会因为没有市场而最终失败的项目。

学习计划与实施计划的比较

由于失败是探寻破坏性技术最初的市场应用领域过程中的必经之路，管理者需要采取一种截然不同的方法（相比在延续性技术创新中使用的方法）。总体而言，对于延续性技术来说，计划必须在采取行动之前制订，预测应该是准确的，消费者的意见应该是非常可靠的。在延续性技术创新中，认真规划、积极实施是通往成功的阳光大道。

但在破坏性技术变革中，必须在制订详尽计划前采取行动。由于对市场需求或市场规模知之甚少，计划必须服务于一个非常不同的目的，它们必须计划，而不是实施计划。在开展破坏性业务时，时刻铭记市场应用领域是不可知的，管理人员就能判断出哪些是寻找新市场的最重要的信息，并能对信息的重要性进行排序。项目和业务计划应反映出这些优先顺序，这样，在需要投入大量资本、时间和资金时，就能拼凑出关键的信息片断，或解决重要的不确定因素。