核心價值：從“被動思考”到“主動進化”。

基于數據驅動、機器學習和知識圖譜的智能化組織學習系統，它將經驗積累從傳統的主觀性、碎片化模式轉變為客觀性、系統化的科學模式，最終實現從被動應對向主動預防、從經驗決策向數據決策、從個體智慧向集體智能的根本性轉變。

這種轉變的意義在于，不僅能夠更好地總結過去，更重要的是能夠更準確地預測未來，從而在下一次類似事件中做出更科學、更及時、更有效的決策。

舉一個具體例子說明復盤、AI復盤、AI系統復盤的差異。
場景：消防員在火場中發現水槍壓力不足

傳統復盤：
問題：水槍壓力不足
原因：水泵功率不夠
解決：更換大功率水泵
本質:線性因果思維

AI復盤：
分析：86個相似案例中，73%存在供水問題
發現：供水問題與到場時間、建筑高度、水源距離相關
建議：基于統計模型的設備配置優化
本質：統計模式思維

Al系統性復盤：
建模：構建"供水系統"完整本體論映射
發現：水槍壓力問題關聯17個系統性因素(設備、人員、流程、環境)
方案：四維度系統性優化(設備升級+流程改進+人員培訓+預案優化)
本質：系統結構思維