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兩個披薩就能餵飽的才是好團隊?細數貝索斯的決策方法論

作者:h 發表日期:h 分類:

原標題:兩個披薩就能餵飽的才是好團隊?細數貝索斯的決策方法論

文章來自於公眾號「機器之能」(almosthuman2017),編譯:微胖,編輯:宇多田,來源:The Guardian。

亞馬遜的早期,傑夫?貝索斯(Jeff Bezos)制定了一個規則:每個內部團隊都應該足夠小,小到可以用兩個披薩餵養。

他的目的當然不是減少餐飲賬單。就像亞馬遜所做的幾乎所有事情一樣,它專注於兩個目標: 效率和可擴展性。

前者顯而易見。

一個較小的團隊花費更少的時間來管理時間表,讓人們了解最新情況,更多的時間去做需要做的事情。

但對亞馬遜來說,後者才是真正重要的。

擁有大量小團隊的好處在於,他們可以通過在一起工作、獲得公司公共資源來實現更大的目標。

用風險投資公司安德森·霍羅威茨的本尼迪克特?埃文斯(Benedict Evans)的話來說,這能把公司變成「製造機器的機器」。

「你可以在不增加新的內部結構或直接報告的情況下添加新的產品線,也就是說,你不需要發起一系列會議和項目流程,才能在電子商務平台上完成。」本尼迪克特?埃文斯說,「你不用飛到西雅圖,安排一些會議讓人們支持在意大利開展項目,或說服任何人將其添加在他們的計劃中。」

亞馬遜擅長成為一家銷售商品的電子商務公司,但它最擅長的,是讓新的電子商務公司出售新產品。

該公司將這種方法稱為「飛輪」: 它採用的規模可以扼殺一個典型的跨國公司,並利用它提供一個不斷增長的勢頭來支持它的整個業務。

飛輪旋轉得越快,越重,其他人就越難阻止它。

亞馬遜位於亞利桑那州鳳凰城的分銷中心,圖片來自路透社。

也許使用這種方法最好的例子就是 AWS 的誕生和成長。

這就是亞馬遜提供雲計算服務的部門。這個部門的客戶遍佈全球,無論是內部還是其他公司,甚至包括那些在其他領域是亞馬遜對手的企業(Netflix 和 Tesco 都使用這個平台,儘管亞馬遜也在銷售流媒體視頻和雜貨)都在用 AWS。

就像亞馬遜的許多事情一樣,它開始於最高層的一道「詔書」。貝索斯命令,每一個團隊都應該以一種結構化、系統化的方式開始相互合作。

如果一個廣告團隊需要一些關於鞋子銷售的數據來決定如何最好地利用自己的資源,他們不能發送電子郵件並提出分析要求 ; 他們需要自己去分析面板上的各種數據並得到它。如果這個儀錶板不存在,那麼它就需要被創造出來。

而且這種方法需要涵蓋一切。

從那時起,這幾乎成為每進行下一個明顯步驟後就採取的想法,並讓外界使用亞馬遜在內部推廣的相同技術。

誰知道,這些微不足道的開端催生了一頭野獸。

亞馬遜的業務現在占亞馬遜總收入的 10%。賺了這麼多錢,以至於金融法規迫使公司將 AWS 作為一個一級部門將數據公佈在財報中,亞馬遜將公司劃分為「美國和加拿大業務」「國際業務」以及「AWS」。

現在,AWS 的規模大到足以讓它與世界上其他地方的人打交道。譬如,作為一家佔全美互聯網流量約三分之一的公司,Netflix 只是 AWS 的一個客戶。

2016 年,亞馬遜發佈了一款名叫「雪地車」的雲產品,這是一款用來移動數據的虛擬文字卡車。

這款產品來源於一個切實需求——很多 AWS 的客戶需要移動自己的大量數據,以至於有時互聯網根本無法應對。所以現在,如果你想把大量數據上傳到亞馬遜的雲端,公司「會開一輛卡車」到你的辦公室,載滿數據,然後把它開 回來。

如果你需要上傳 100PT(千萬億位元組,大約 500 萬部電影以 4k 環繞立體聲),結果發現沒有比亞馬遜「以 75 英里每小時的速度開下高速公路」更快捷的方法了。

當亞馬遜向外部客戶開放其雲計算技術時,公司的另一部門其實早在自己的實際網站上做了同樣的事情。

亞馬遜的一個線上功能——Marketplace(市場)於 2000 年推出,允許第三方賣家在網站上出售自己的商品。多年來,這一功能已經幫助公司實現了成為「萬貨商店」的夢想——互聯網上能夠買到任何存在貨物與服務的一個目的地。

Marketplace 看起來比「披薩規則」好得多,允許亞馬遜在不需要僱傭一個額外員工的情況下擴張到新的行業。

但是,由於亞馬遜上銷售的產品數量非常巨大,以至於公司的計算機科學家正在面臨着一個問題。「亞馬遜這樣體量的電子商務公司每年要處理數十億訂單。」一個亞馬遜研究團隊寫道,「然而,這些訂單只佔所有可信訂單的一小部分。」

解決方案是什麼?訓練人工智能純粹是為了生成似是而非的假訂單,以便更好地猜測如何推銷全新的產品。

亞馬遜報告說,它從 Marketplace 獲得的收入約佔公司總收入的 20%。但這一指標僅計入第三方賣方向該公司支付的費用,還是低估了企業的巨大規模。

「現在,在亞馬遜銷售的商品總量中,Marketplace 佔了一半左右。」矽谷風投公司安德森·霍羅威茨的埃文斯估計,「換句話說,Marketplace 意味着亞馬遜掌握着雙倍於財報記錄的收入份額。」

因此,亞馬遜越來越不像特易購(Tesco)或沃爾瑪(Walmart)這樣在城市邊緣徘徊,吞噬商業,扼殺當地商業街的大型零售商。

亞馬遜更像一個購物中心:獨立零售商是可以生存的,甚至可以創造一個相對清爽的謀生模式,但前提是他們能在商場裏找到一個插槽(如果他們總是記得真正的賺錢機器是房地產商的話)。

自 2014 年以來,亞馬遜在其業務中增加了第三個「飛輪」: 人工智能。

該公司一直處於行業前沿,最明顯的例子便是它的神經網絡推薦算法。但其實直到最近,這種方法還是漫無目的,割裂的,遠遠稱不上「世界級水平」,想想你上次在亞馬遜上買東西,幾周後才向你推薦產品:「你喜歡羽絨被嗎?為什麼不再買上 10 個?」

然而,當公司決定製造 Echo 時,情況發生了變化。

亞馬遜的 Echo Dot

在經典的亞馬遜文化中,產品都是從尾聲開始,然後從後往前一步一步實現。公司通常的做法是,為一個未來產品寫篇「新聞稿」,然後再試着找出這個產品需要開發的專業技能,或者,就是通過「收購」來完成。

需要一個語音助手?直接把位於劍橋的 AI 公司 Evi 買下。這家公司曾是 Siri 的競爭對手,也是 Alexa 的前身。

需要遠場聲音識別,想聽到房間另一邊的人的聲音?現在就開始解決這個問題吧,因為還沒有人真正解決了這個問題。

從制度上講,大部分 Alexa 的人工智能團隊仍然建立在 AWS 基礎上,使用其基礎設施,並向那些希望在 Echo 中建立語音控制 skill 的第三方提供另一批數字服務。

但是,人工智能的規模經濟是獨一無二的。譬如,數據的價值就在於: 人們使用 Echo 的次數越多,它訓練的語音樣本就越多,Echo 自然而然就會變得越好用。

除此之外,機器學習技術是基礎而通用的,它可以運用在亞馬遜的所有生意中,提高各項業務的運行效率,開闢新的商業領域,並為公司發現進一步的研究路徑。

但是世事無常,亞馬遜也有自己的弱點。

例如,雙披薩規則可能是建立一個無限可擴張公司的好策略,但它並不適合一個舒適的、無壓力的工作環境。

長期以來,亞馬遜一直面臨着「嚴酷對待倉庫工人」的指責——與該行業的許多公司一樣,巨額的估值、高科技理想看起來與那些維持公司運轉的低薪、低技能工作格格不入。

而亞馬遜與 Deliveroo(英國外賣巨頭)、蘋果以及 Facebook 等公司的不同之處在於,身在總部的高技能員工也有同樣多的抱怨。

《紐約時報》2015 年的一篇博文描述了亞馬遜員工在辦公桌前哭泣的場景,他們承受着接近崩潰的壓力。但亞馬遜否認了文章里的一些質控。

但一個很現實的情況是,亞馬遜迅速的員工流動率在業界已經成了一個傳奇。據內部人士描述,公司已經形成了一種「代碼債」(也稱為技術債務,是開發團隊在設計或架構選型時, 從短期效應的角度選擇了一個易於實現的方案。但從長遠來看, 這種方案會帶來更消極的影響)的搭建方式:

如果有人離開,那麼留下的其他人必須重寫他們所有的代碼,而且這個代碼需要讓仍在公司里的人能夠理解——但當重寫完成後,重寫的人也離開了,那麼公司會要求其他人重新開始整個過程。

不過無論怎樣,從亞馬遜成立第一天開始,有一件事是絕對準確的——貝索斯坐在食物鏈的頂端,直接控制着價值 7400 億歐元(5300 億英鎊)的業務。

這如同一個大膽的賭徒,正在拿公司做賭注。


本文來源:http://tech.ifeng.com/a/20180502/44978000_0.shtml

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