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在数据爆炸与人工智能快速渗透的商业环境中，企业战略规划正面临核心挑战：量化分析与战略决策的脱节。《战略分析：迈向人工智能驱动的战略规划（第二版）》作为马丁・昆克博士集 30 年咨询、研究与教学经验的力作，精准回应这一痛点，将生成式人工智能（GenAI）与管理科学、战略管理深度融合，为战略规划者、企业管理者及学习者提供了一套可落地的整合型方法论。
本书的核心价值在于打破传统战略管理的定性局限，构建了 “战略分析” 的完整体系 —— 即以数据为基础，以管理科学为工具，以人工智能为增强引擎，将定量方法与战略思维无缝衔接。与第一版相比，第二版重点拓展了生成式人工智能的应用场景，新增可持续发展、组织软因素（文化、价值观）、前沿创新等关键议题，弥补了传统战略框架对动态复杂环境的适配不足。
全书结构清晰，围绕战略管理的全流程展开，形成四大核心支柱：第一，基础概念奠基。明确分析学、管理科学、信息技术与人工智能的核心内涵，区分描述性、预测性、规范性分析的应用场景，阐释人工智能如何通过机器学习、自然语言处理等技术增强商业分析能力，尤其聚焦生成式人工智能与商业分析的融合路径，以及在战略决策中的伦理与治理问题。第二，动态能力构建。提出动态管理能力的四维框架（任务维度、认知维度、行为维度、AI 维度），强调管理者需具备 “建模思维”，通过系统思考整合数据与战略，避免认知偏差与决策短视。第三，环境与行业分析。系统介绍外部环境的 PESTE 分析（政治、经济、社会、技术、环境），结合层次分析法（AHP）提升分析一致性；运用波特五力模型解析行业动态，通过系统动力学、文本挖掘等工具捕捉行业演化规律，支持场景规划与风险预判。第四，全生命周期战略落地。覆盖企业从初创、成熟到再生的全阶段：初创企业的商业计划与资源配置、成熟期的市场拓展与多元化战略、衰退期的创新转型与组织重构，同时融入价值链、商业模式画布、绩效评估体系等实操工具，配套案例研究（如可再生能源行业、航空业等）与修订问题，强化理论与实践的衔接。
本书的显著特点的是 “实操性” 与 “前瞻性” 并重：既提供了层次分析法、系统动力学建模、文本挖掘等可直接应用的工具包，也通过配套网站提供演示文稿、数据模型、AI 驱动的战略规划模板；既关注短期战略落地，也重视可持续发展、组织文化等长期价值因素，帮助企业在复杂环境中构建韧性竞争优势。
无论是资深战略从业者、中小企业管理者，还是高校相关专业学生，都能通过本书掌握 “用数据说话、用模型推演、用 AI 增强” 的战略规划能力，将抽象的战略思维转化为可执行的行动方案，有效应对市场波动、技术变革与竞争压力，实现战略决策的精准化与高效化。STRATEGIC ANALYTICS