为什么企业即算法能够帮助我们理解企业规模和瓶颈？这要从一个基本的数学概念——自相似分形——说起。
自相似分形是数学家本华·曼德博（Benoit B. Mandelbrot）在1970年左右提出，他发现自然界存在局部形状和整体形状相似的现象，比如树枝、西蓝花的花冠、雪花、人体血管结构、连绵的山脉、河流的分支、海岸线等。在现代社会中，城市供水网络、电网、互联网、有线电视网络等也是分形的。
这个原理在计算机绘图、电影领域应用广泛，可以通过不断重复调用一个简单的算法（比如一个树枝长出三个分枝）——计算机术语称为“递归算法”，画出一棵大树。
2017年，研究复杂性的物理学家杰弗里·韦斯特（Jeffrey West）出版《规模》一书，解释了为什么几乎所有维持生命的网络都具有自相似分形的特点。
他的理论基于生物进化中能耗最低、效率最高者胜出，揭示出分形是自然界解决规模、韧性、效率之间优化问题的一种自然选择机制。这个机制的底层有着简单的数学逻辑，就像计算机绘图中的递归算法。
韦斯特还简单分析了企业的生长和规模，注意到企业的组织架构往往有自相似性，但由于缺乏更详细的数据，无法以物理学家的标准进行研究。
按照科斯的理论，如果实现同一个目标有内部和外部两种方式，当内部组织成本大于外部交易成本时，市场配置资源优于企业配置资源，这就是企业成长的规模瓶颈。如果能在提高规模和业绩时不断降低组织成本，企业就可以持续成长。
于是，根据生命体的自然选择机制和计算机算法的原理，我大胆提出一个假想：如果企业有一组简洁的核心算法来优化其管理决策，按照自相似分形逻辑，能生长出不同层级的组织单元，就可以实现有竞争力的强大规模，突破规模瓶颈。
这也许就是管理的自然审美。
那么，企业算法在企业管理中到底怎么体现？它应该长成什么样子？我只能给出算法的框架，因为每个企业都有自己的算法。
企业即算法(二)
[转自 世界经理人 网站 作者：王亚军] （本站新闻所引用资料均来源于互联网不代表本网观点，版权归原作者所有，如有侵权，请联系本站，将立即改正。）
