编者按:《卫报》最近发表了一系列文章，分析了亚马逊成功背后的两个披萨原则。同时，我们也注意到Farnam Street发表的一篇文章介绍了亚马逊创始人兼首席执行官杰夫·贝索斯的决策方法论。本文内容主要来源于这两篇文章，由36Kr整理，希望对你有所启发。
首先，贝佐斯的决策方法
我们经常认为收集尽可能多的信息会帮助我们做出最好的决定。有时候这是真的，但有时候会阻碍我们的进步。甚至在某些情况下，这可能是危险的。
许多最成功的人采用简单和多样化的决策方法，以消除在特定情况下深思熟虑的需要。
一种可能是默认说不，就像史蒂夫·乔布斯那样。或者像沃伦·巴菲特一样，拒绝任何需要计算器或电脑的决定。或者像埃隆·马斯克一样，遵循首要原则。亚马逊创始人杰夫·贝索斯的方法与上述方法不同。他会问自己，这是可逆还是不可逆的决定？
如果一个决定是可逆的，我们可以在没有足够信息的情况下快速做出决定。如果一个决定是不可逆的，我们最好放慢决策过程，确保我们考虑了足够的信息，并尽可能彻底地了解我们面临的问题。
贝佐斯用这种方法论做出了建立亚马逊的决定。他意识到，如果亚马逊失败了，他可以回到以前的工作岗位。他还是会学到很多东西，不会后悔尝试过。这个决定是可逆的，所以他冒险了。这对他很有帮助，以后他做决定的时候还是会起到作用的。
在不确定中做决定。
假设你在网上看到一条评论，决定尝试一家新餐馆。因为没去过，不知道食物会不会好吃，气氛会不会沉闷。但是，你会利用评论里的不完整信息来做决定，因为你知道，如果你不喜欢这家餐厅，那也不是什么大事。
在其他情况下，不确定性有点冒险。你可能决定接受一份特定的工作，但你不知道公司文化是什么样的，也不知道“蜜月期”结束后你对工作的感觉如何。
您可以快速做出可逆的决定，而不必费力寻找完整的信息。如果这个决定失败了，我们可以用很小的代价从我们的经验中学习智慧。通常情况下，不值得花费时间和精力去收集更多的信息，寻找完美的答案。虽然你的研究可能会让你的决定好5%，但你可能会错过一个机会。
然而，需要注意的是，可逆决策并不是鲁莽行事或不了解情况的借口，而是一种信念，即我们应该使我们的决策框架适应我们正在做出的决策类型。可逆的决定不需要像不可逆的决定一样。
快速决策的能力是一种竞争优势。创业公司的主要优势之一是他们可以以“速度”前进，而老牌企业通常以“速度”前进。两者的区别是有意义的，往往意味着成功和失败。
“速度”是用时间上的距离来衡量的。如果我们从纽约飞到洛杉矶，从JFK机场起飞，绕纽约飞三个小时，我们的“速度”很快，但我们什么也没有。“速度”不在乎你是否朝着目标前进。另一方面，“速度”测量随时间推移产生的位移。要获得“速度”，你需要朝着你的目标前进。
这种决策方法论解释了为什么创业公司在快速决策时比老牌公司更有优势。环境因素放大了这一优势。环境变化越快，快速决策的人获得的优势就越多，因为他们可以学得更快。
决策为我们提供数据，以便我们对未来做出更好的决定。我们越早进入OODA循环，就越好。这个框架并不适用于某些情况；这是一种方法，需要成为决策工具包的一个组成部分。
编者按:OODA循环论的基本观点是，武装冲突可以看作是对立双方相互竞争的“观察-调整-决策-行动”的循环过程。双方都是从观察开始，观察自己，观察环境，观察敌人。以观察为基础，获取相关外部信息，根据感知到的外部威胁及时调整系统，做出应对决策，并采取相应行动。
通过实践，我们可以更好地识别错误的决策并做出调整，而不是因为沉没成本谬误而坚持过去的选择。同样重要的是，我们可以停止将错误或小失误视为灾难性的，而是将它们视为将为未来决策提供参考的纯信息。
“与其下周执行一个完美的计划，不如现在执行一个好的计划。”乔治·巴顿将军
贝佐斯把决策比作一扇门。可逆决策是一扇双向敞开的门。不可逆决策是一扇只允许单向通行的门；如果你走过去，你会被困在那里。大多数决定是前者，并且可以逆转。穿过一扇可翻转的门可以给我们一个信息，那就是我们知道另一边是什么。
贝佐斯在几年前的一封股东信中写道:
有些决定是不可逆或几乎不可逆的单行道。这些决定必须在经过仔细考虑和磋商后，以有序、谨慎和缓慢的方式作出。如果你走过去，不喜欢你在另一边看到的，你就不能回到你以前的地方。我们可以称之为第一种决策。但大多数决定不是这样的——它们是可变的和可逆的——而且是双向的。如果你做了一个次优的2型决策，你就不用忍受这么长时间的后果。你可以重新开门回去。第二类决策可以而且应该由具有高度判断力的个人或小团队迅速做出。随着组织变得越来越大，似乎大多数决策，包括许多2型决策，都倾向于使用重量级的1型决策过程。这样最终的结果就是决策缓慢，不考虑风险规避，不进行充分的实验，从而削弱创新。我们必须找到克服这种倾向的方法。
贝佐斯举了一个例子，向那些愿意支付额外费用的人提供一小时送货服务。这个服务是在想法提出后不到四个月开始的。在111天的时间里，团队“构建了面向客户的应用程序，确定了城市仓库的位置，确定了25000个要出售的项目，为这些项目预留、招聘和配备了新员工，测试、迭代和设计了新的内部使用软件，并在假日购物季期间及时推出。”
作为进一步的指导，贝佐斯认为70%的确定性是做决策的合适切入点。这意味着，一旦我们获得了所需信息的70%，我们就会采取行动，而不是等待更长时间。以70%的把握做出决定，然后修正路线，比等待90%的把握要有效得多。
在《眨眼:不假思索的思考的力量》一书中，马尔科姆·格拉德威尔解释了为什么在不确定的情况下做决策如此有效。我们通常认为更多的信息会导致更好的决定——如果医生建议进行额外的检查，我们倾向于相信他们会带来更好的结果。格拉德威尔不同意这种说法:“事实上，要找到一个复杂现象的根本特征，你需要知道的很少。你需要的只是心电图，血压，肺液和不稳定型心绞痛的证据。这是一种激进的说法。”
在医学领域，正如在许多领域一样，更多的信息并不一定能确保改善结果。为了说明这一点，格拉德威尔举了一个例子。一个人来医院，胸口会时不时的疼。他的生命体征没有显示任何危险因素，但他的生活方式显示了。两年前，他接受了心脏手术。如果医生查过所有可查的资料，似乎需要住院。但除了生命体征，其他因素在短期内并不重要。从长远来看，他患心脏病的风险很大。格拉德威尔写道，
其他因素在决定一个人目前的状况方面起着非常小的作用，没有这些因素就不能做出准确的诊断。事实上，这些额外的信息是没有用的。这是有害的。它混淆了问题。当医生试图预测心脏病发作时，他们考虑了太多的信息。
我们都可以学习贝佐斯的方法，这种方法帮助他建立了一个庞大的公司，同时保持了创业的步伐。贝佐斯用他的方法来对抗许多大型组织的停滞。重要的是效率，而不是遵循缓慢决策的规范。
一旦你明白可逆的决定实际上是可逆的，你就可以开始把它们视为提高学习速度的机会。在公司层面，允许员工做出可逆的决定，并从中学习，将有助于你以创业的步伐前进。毕竟，如果有人以“速度”移动，你以“速度”移动就会超过他。
这是贝佐斯的决策方法论，也直接或间接地促进了亚马逊两大披萨原则的形成，因为小团队做出的决策在更多情况下是可逆的。
两个披萨原则
在亚马逊早期，杰夫·贝索斯制定了一个规则:每个内部团队都要足够小，两个披萨就能解决食物问题。不是削减餐饮费用。像亚马逊做的几乎所有事情一样，它专注于两个目标:效率和可扩展性。前者显而易见。一个更小的团队将花费更少的时间来管理和更新员工，但更多的时间在需要做的事情上。但对于亚马逊来说，真正重要的是后者。
拥有很多小团队的好处是，他们可以一起工作，并且可以获得公司的公共资源来实现他们更大的目标。
用风投公司Andreessen Horowitz合伙人本尼迪克特·埃文斯(Benedict Evans)的话说，这让公司变成了“制造机器的机器”。
“您可以添加新的产品线，而无需添加新的内部结构或直接下属。你可以在物流和电子商务平台上添加它们，而不必召开会议，经历一系列项目和流程。”埃文斯指出，“你不需要飞到西雅图，安排一次会议，让人们在意大利支持你的项目，或者说服任何人将新业务添加到他们的路线图中。”
亚马逊擅长做销售商品的电商，但最擅长的是建立销售新产品的新电商。
该公司将这种方法称为“飞轮”:它大到足以杀死一家典型的跨国公司，并利用它为整个业务提供不断增加的动力。飞轮转得越快越重，别人就越难阻止它。
亚马逊在亚利桑那州凤凰城的配送中心。
自动气象站的诞生和发展也许是这种方法的最好例子。这是亚马逊的一个部门，为内部和其他公司提供云计算服务——包括那些在其他领域与亚马逊竞争的公司。
像亚马逊做的许多事情一样，这一切都始于上层的一个订单。贝佐斯下令，每个团队应该开始以结构化和系统化的方式相互合作。如果广告团队需要一些关于鞋子销售的数据来决定如何最好地利用他们的资源，他们不能通过电子邮件来分析和索取；他们需要亲自前往分析控制面板获取信息。如果控制面板不存在，需要创建它。这种方法需要涵盖所有方面。
从那里，下一步是非常采取-让其他人使用亚马逊内部提供的相同技术。
那些卑微的开始孕育了一头野兽。这项业务目前占亚马逊总收入的10%，利润如此之高，以至于金融法规迫使该公司将其作为其顶级部门之一进行报告:亚马逊将旗下公司分为“美国和加拿大”、“国际”和“AWS”。
AWS大到可以和亚马逊在其他地区的分店相提并论；占北美互联网流量三分之一的大网飞公司只是另一个客户。
到2016年，该公司发布了用于移动数据的卡车“snowmobile”。和AWS合作的公司提供了很多信息，有时候互联网根本应付不过来。现在，如果你想上传大量数据到亚马逊的云端，公司会开一辆卡车到你的办公室，装满数据，然后开回来。如果你需要上传100的视频，也就是大约500万部带环绕声的4k电影，事实证明，没有比在高速公路上以75英里的时速行驶更快的方式了。
当AWS看到亚马逊向外部客户开放其内部技术时，该公司的另一部分也在亚马逊的网站上做了同样的事情。
亚马逊市场于2000年推出，允许第三方卖家在网站上销售他们的产品。多年来，这一功能不断扩展，使亚马逊成为“百货商店”——在互联网上购买现有产品的唯一场所。
Marketplace比two pizza rules更好，允许亚马逊在不雇佣任何额外员工的情况下扩张到新的领域。
亚马逊上出售的产品种类繁多，其内部的计算机科学家面临一个问题。“亚马逊等电子商务公司每年处理数十亿份订单，”亚马逊的一个研究团队写道。"然而，这些订单只占所有合理订单的一小部分. "解决办法？训练人工智能纯粹是为了生成似是而非的假订单，更好地猜测如何营销全新的产品。
亚马逊报告称，其来自Marketplace的收入约占该公司总收入的20%。但该指标只计算了第三方卖家向公司支付的费用，低估了庞大的业务规模。安德森·霍洛维茨公司的埃文斯估计，“这个市场现在占亚马逊总销售额的一半左右”。“换句话说，市场意味着亚马逊处理的电子商务份额是其报告的收入份额的两倍。”
所以，亚马逊越来越不像是乐购或者沃尔玛这样的大型零售商，游走在城市边缘，扼杀当地的商业街，而更像是一个购物中心:独立的零售商可以存在，甚至可以维持整洁的生活，但前提是他们在购物中心有一席之地，他们永远记住真正赚钱的是房东。
自2014年以来，亚马逊为其业务增加了第三个飞轮:人工智能。公司一直处于行业领先地位，最明显的就是其基于神经网络的推荐算法。然而，直到最近，这种方法都是漫无目的的，支离破碎的，很难说是世界级的。
当该公司决定制造后来成为Echo的硬件时，事情发生了变化。在亚马逊的经典模式中，它从结尾开始，然后从那里反向工作，为未来的概念产品写一份“新闻稿”，然后试图找出需要发展或获得什么样的专业知识来实现这一目标。你需要私人助理吗？获取剑桥的真知。需要远场语音识别以便Echo可以听到房间另一边的人的声音？现在就开始解决这个问题吧，因为还没有人真正解决过。
从制度上来说，Alexa的AI团队的大多数成员仍然在AWS之下，使用其基础设施，并向希望在设备中建立语音控制的第三方提供另一部分数字服务。但是人工智能的规模经济是独一无二的。当然，数据的价值在于，使用Echo的人越多，需要训练的语音样本就越多，所以Echo就越好。况且机器学习技术是如此的基础和普遍，亚马逊的每一次进步都会在整个业务中反弹，提高效率，开拓新的领域，提出进一步的研究方向。
结论:亚马逊的弱点
但没有什么是永恒的，亚马逊也有它的弱点。例如，两个比萨饼原则可能是建立一个无限扩张的公司的好策略，但它不会带来愉快和无压力的工作环境。
长期以来，亚马逊在对待仓库工人方面一直面临批评:像这个行业的许多公司一样，巨大的估值和高科技雄心与低收入、低技能的工作保持同步。
与亚马逊Deliveroo、苹果和脸书的不同之处在于，在总部工作的高技能员工的抱怨几乎一样多。
2015年《纽约时报》的一篇报道称，亚马逊员工在办公桌前哭泣，承受着近乎崩溃的压力。其员工的快速流动是传说中的，内部人士描述了这样一个场景:一些人离开了，另一些人不得不重写他们所有的代码，以便那些仍然在那里的人能够理解他们——但重写完成后，重写者也离开了，要求其他人重新开始整个过程。
但从第一天开始，杰夫·贝索斯就一直处于食物链的顶端，直接控制着7400亿美元的生意，其他公司的老板很少有能与之匹敌的。
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编译和制作。编辑:郝鹏程
