AWS亞馬遜CEO貝佐斯年度公開信：擁抱AI趨勢，保持Day 1危機感

「傑夫，Day 2(第二天)看起來會怎樣?」

這是我剛剛從全體會議上收集到的問題。我一直提醒人們，Day 1(第一天)已經持續了幾十年。我在名為Day 1的亞馬遜大樓內工作，即使我搬到新的大樓，新的大樓也會繼承這個名字。我花了些時間思考這個話題。

(註：Day 1來自於亞馬遜的CEO傑夫·貝索斯的理念，意即不管公司發展到什麼程度，不管取得了多少成就，仍然要把每天當成是第一天，用心做好當下。亞馬遜在西雅圖的辦公大樓也叫做Day 1。)

「Day 2是停滯期。接踵而來的是遠離主業，然後是一蹶不振，業績痛苦地下跌，然後是死亡。這就是為什麼我們總是處於Day 1。」

可以肯定的是，這種下降將以極端緩慢的速度進行。一家卓有成就的公司可能要經歷幾十年的Day 2，但最終結果還是會到來。

我對這個問題很感興趣，如何應對Day 2?什麼是技術和戰術?如何保持Day 1的活力，尤其是在一個大的組織里?

這樣的問題不會有一個簡單的答案，它涉及許多因素、多條路徑和大量陷阱。我不知道完整答案，但可能知道其中幾點。Day 1防禦的首要因素包括：客戶至上，抵制形式主義，積極適應外部趨勢，以及高速決策。

真正的顧客至上

有許多方法將業務集中於一點。你可以以競爭對手為中心、以產品為中心、以技術為中心、以商業模式為中心。但在我看來，到目前為止，以客戶至上為中心是保持Day 1活力的最佳做法。

原因何在?以客戶為中心的方法具有很多優勢，不過，它存在一大問題：即使客戶口頭聲稱他們很快樂，業務是一流的，但在心裡，他們有種種不滿，非常不滿意。甚至連客戶自己都不知道，他們總在要求更好的，而你要取悅於客戶的願望將驅使你為他們創造更大利益。亞馬遜的高級會員計劃並非為了迎合客戶的要求，但顯然是後者所渴望的，類似的例子還可以舉出很多。

始終處於Day 1的心態需要你耐心嘗試，接受失敗，種植種子，保護樹苗，並在看到客戶的喜悅之際獲得雙倍回報。客戶至上的文化最有可能為上述過程創造可能發生的條件。

抵制形式主義

隨著公司越來越大，越來越複雜，管理代理的傾嚮應運而生。它的呈現方式各異，危險而微妙，與Day 2的特徵極為相似。

常見的例子是形式主義。良好的服務流程有利於你為客戶服務，但是，如果你不加警覺，流程本身就會變成問題，這在大型企業中尤為普遍。工作流程沒有為結果服務，而只是走過場。你不再關注結果，只是確保流程是正確的。這就讓人倒吸一口涼氣了!下面的情況並不少見：某位下級領導以「嗯，我們是在遵守流程」為理由來為一個壞的結果加以辯解。更有經驗的領導者則會把它視為調查和改進流程的良機。流程本身不是問題，永遠值得提出的問題是：是我們在按照流程操作?還是流程左右了我們的操作?在一個每況愈下的Day 2公司，你可能會發現答案是後者。

另一個例子：市場調研和客戶調查可以流於形式——這是特別危險的，尤其當你正在發明和設計產品的時候。「55%的測試人員對這一功能感到滿意，比第一次調查中的47%滿意率有所上升。」這種結論難以解讀，可能會在無意中造成誤導。

優秀的發明家和設計師深入了解他們的客戶。他們耗費巨大精力發展這種直覺，並通過調查結論獲取許多個人感受，而不僅僅只是平均數，並對此加以研究。他們與設計共存。

我不反對beta測試或調查。但你，作為產品或服務的主人，必須了解客戶，富有遠見，並樂於奉獻。然後，beta測試和研究可幫助你找到盲點。卓越的客戶體驗始於心靈、直覺、好奇心、遊戲、膽量和品味。這些在調查中都找不到。

追隨外部趨勢

如果你不會或不能迅速追隨強大趨勢，外部世界會把你推入Day 2。如果你採取對抗的姿態，你可能是在和未來對著干。擁抱趨勢，你將順勢而上。

大趨勢並非那麼難以確定(他們為此談論和撰寫了不少內容)，但是對於大型組織來說，迎合趨勢卻異常困難，令人匪夷所思。眼下，我們正處於一個顯而易見的趨勢之中：機器學習和人工智慧。

在過去的幾十年裡，計算機被廣泛用於完成自動化任務，後者往往通過清晰的規則和演算法描述出來。如今，現代的機器學習技術允許我們在難以精確描述規則的領域完成同樣的任務。

在亞馬遜公司，多年來我們一直致力於機器學習的實際應用。這項工作是高度可見的：我們自主設計的Prime Air空中交付無人機;亞馬遜Go便利店使用機器視覺消除排隊結帳現象線;還有Alexa——基於雲的人工智慧助理。(儘管我們盡了最大的努力，我們還是難以滿足客戶度Echo的需求。雖然聽上去令人開心，但畢竟是一個問題。我們正在努力解決。)

但我們利用機器學習所做的大部分實踐還不為人知。機器學習驅動我們的演算法進行需求預測、產品搜索排名、產品和交易推薦、商品配售、欺詐檢測、翻譯，以及更多服務。雖然效果還不太明顯，機器學習的影響大多如此——悄悄地、但有意義地提升核心業務。

在亞馬遜雲服務(AWS)內部，我們很高興能夠降低成本和機器學習和人工智慧的障礙，以便使各種規模的組織都可以利用這些先進的技術。

使用我們廣受客戶喜愛的預包裝版本深度學習框架來運行P2計算實例(工作量已得到優化)，客戶已經開發出強大的系統，涵蓋從早期疾病檢測到作物產量增加等多個領域。我們也以便利的方式將亞馬遜的更高級別服務呈現給客戶。(內置於Alexa的)亞馬遜Lex、亞馬遜Polly和亞馬遜Rekognition消除了自然語言理解、語音生成和圖像分析之間的沉重障礙。客戶無需了解機器學習的專業知識，只要簡單接入API就能獲得上述服務。請持續關注這一領域的發展，更多驚喜還將接踵而來。

高速決策

Day 2公司能夠做出高質量的決策，但他們的高質量決策速度非常緩慢。為了保持Day 1的能量和活力，你必須以某種方式作出高質量、高速度的決策。無論對於初創企業還是大型組織來說，這都非常具有挑戰性。亞馬遜的高管團隊決心保持決策的高速度。商業中的速度問題至關重要，如果是高速決策，遊戲就更有趣了。我們不知道所有答案，在此只提出一些想法。

首先，決不使用「一刀切」的決策過程。許多決定是可逆的、雙向的，對於這些決策，不必在公司內部大動干戈。而對於那些決定公司生死存亡的決定，我在去年的信中曾經更詳細地寫到了這一點。

其次，當你獲得了七成所需信息后，大多數決策都可以成型。如果你要求信息量達到90%，在大多數情況下，你的決策可能就有點慢了。另外，無論運用上述哪種方式，你都需要善於快速識別和糾正壞的決定。如果你擅長自我修正，那麼，錯誤的成本可能比你想象的要低廉，而決策緩慢肯定意味著代價不菲。

第三，採用「保留己見、服從大局」的方式，這句話雖然簡短，卻能節省大量時間。如果你對某個特定方向有信心，即使沒有達成一致意見，你也可以說：「看，我知道我們對此意見不一，但你願意和我賭一把嗎?保留己見、服從大局?」到目前為止，沒有人能確切知道答案，但你可能很快得到答案。

這不是一種單向的做事方法，如果你是老闆，也應該這樣做，我一直在保留己見、服從大局。我們最近開拍了一部亞馬遜工作室的原創劇。我告訴團隊我的觀點：不管它是否足夠有趣，製作過程是否複雜，業務條款好不好……一切都可以討論，我們還有很多其他機會。他們的態度完全不同，希望繼續下去。我立刻寫道，「我保留意見，服從大局，並希望它成為我們製作過的最具可看性的節目。」請想一想，如果團隊不得不說服我而不是簡單地得到我的承諾，這個決策周期會有多麼緩慢。請注意，我舉這個例子並不是要說：我沒有心裡想過「嗯，這些人錯了，沒抓中重點，但這不值得我追究。」這是一次真正的意見分歧，我坦率表明我的意見，團隊對我的觀點加以權衡，並快速而真誠地承諾，他們要走自己的路。考慮到這個團隊已經帶回11個艾美獎、6個金球獎，以及3項奧斯卡獎，他們願意讓我留在房間里，已經讓我好開心了!

第四，及早識別真正的錯誤問題，並立即使之升級。有時候，團隊內部存在不同的目標和截然不同的觀點，無法調和。缺少大量的討論和交流，難以解決深層次矛盾。如果問題沒有逐步擴大，默認的爭端解決機制將導致爭議雙方筋疲力竭，最終，誰更有耐力，誰就獲得決策權。

在過去的幾年裡，我在亞馬遜看到許多意見不合的例子。當我們決定邀請第三方賣家直接在我們自己的產品細節頁面與我們競爭時，出現了一次大規模意見分歧。許多聰明的、善意的亞馬遜人完全不贊同這一決策。這個重大決定涉及到數百個較小的決策，其中一些需要升級到高級團隊。

「你把我拖垮了」是一個可怕的決策過程，進展緩慢，令人疲憊不堪。使矛盾快速升級反而效果更好。

那麼，你是否只解決了決策質量問題，或者你也在意決策的速度?你的決策符合世界的發展趨勢嗎?你是工作流程的犧牲品，還是讓它們為你服務?最重要的是，你讓顧客喜笑顏開嗎?我們可以同時具備大公司的業務範圍和能力，小公司的精神和初心，但我們必須有所選擇。

十分感謝每一位客戶讓我們為您服務，感謝股東對我們的支持，感謝世界各地亞馬遜人的辛勤工作，感謝你們的努力、智慧和激情。一如既往，我附上1997年的一份信。我們仍然處於創業Day 1。

此致

敬禮

傑夫·貝索斯

亞馬遜公司創始人兼首席執行官