贝佐斯举了一个例子 ， 向愿意支付额外费用的人提供一小时送达的送货服务 。这项服务在这一想法提出后不到四个月就开始了 。在111天的时间里 ， 该团队“构建了面向客户的应用程序 ， 确定城市仓库的位置 ， 确定了要销售的25000个项目 ， 为这些项目储备、招聘和配备了新员工 ， 测试、迭代、设计了新的内部使用软件(仓库管理系统和面向驱动程序) ， 并在假日购物季及时推出 。”
作为进一步的指导 ， 贝佐斯认为70 %的确定性是作出决策的适当切入点 。这意味着 ， 一旦我们获得了所需的70%信息 ， 就采取行动 ， 而不是等待更长时间 。以70%的确定性作出决策 ， 然后进行路线修正 ， 比等待90%的确定性要有效得多 。
在《眨眼：思考而不思考的力量》（ Blink: The Power of Thinking Without Thinking）中 ， 马尔科姆·格拉德威尔（Malcolm Gladwell）解释了为什么不确定性下的决策会如此有效 。我们通常认为更多的信息会导致更好的决策——如果医生建议进行额外的测试 ， 我们倾向于相信它们会带来更好的结果 。格拉德威尔不同意这种说法:“事实上 ， 你需要知道的很少 ， 才能找到一个复杂现象的根本特征 。你所需要的只是心电图、血压、肺液和不稳定心绞痛的证据 。这是一个激进的说法 。”
在医学领域 ， 与许多领域一样 ， 更多的信息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 。一个人来到医院时 ， 胸部会时不时地疼痛 ， 他的生命体征没有显示任何危险因素 ， 但他的生活方式确实如此 ， 两年前他接受了心脏手术 。如果医生查看了所有可用的信息 ， 觉得他似乎需要住院 。但是除了生命体征之外的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：其他因素在决定男人现在的状况方面的作用非常小 ， 没有它们就可以做出准确的诊断 。事实上 ， 这些额外的信息毫无用处 。这是有害的 。它混淆了问题 。当医生们试图预测心脏病发作时 ， 他们会把太多的信息考虑在内 。
我们都可以从贝佐斯的方法中学到冬西 ， 这种方法帮助他建立了一个巨大的公司 ， 同时保持了创业的节奏 。贝佐斯用他的方***来对抗许多大型组织内部的停滞 。重要的是效率 ， 而不是遵循缓慢决定的规范 。
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看作是提高学习速度的机会 。在公司层面 ， 允许员工做出可逆的决策并从中学习 ， 有助于你以创业的步伐前进 。毕竟 ， 如果有人在以“speed”移动 ， 当你以“velocity”移动时 ， 你会超过他们 。
这就是贝佐斯的决策方*** ， 也直接或间接地推动者亚马逊两个披萨原则的形成 ， 因为小团队做决策更多情况下都是可逆的 。
3、两个披萨原则
在亚马逊早期 ， 杰夫·贝佐斯制定了一个规则：每个内部团队都应该足够小 ， 两个比萨饼就能解决伙食问题 。这并不是要削减餐饮开支 ， 就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 。前者是显而易见的 。一个较小的团队 ， 花在管理和让员工了解较新情况的时间会更少 ， 而花在需要做的事情上的时间就更多了 。但对亚马逊来说 ， 真正重要的是后者 。

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