Amazon 創辦人 Bezos (貝佐斯) 討論決策方法 - 「不同意、但致力」

遇到爭議時,最爛的決策方式就是『妥協』

本文節錄自 Amazon 創辦人 Bezos (貝佐斯) 在一段 Podcast 訪談中,花了五分鐘訴說了關於「做決策的方式」。

本問是關於 Bezos 提及的三種決策方式,並補上我的個人經驗。

⭕️ 不同意、但致力 (Disagree and Commit)

定義:我仍然不同意,但決定了我就會一起努力。

Bezos 舉例說道:

「當自己的意見被一位資深主管否定時,經常需要不斷來來回回。雖然我不認為這位主管正確,但我願意跟他賭一把。

我們認識幾十年、我覺得他可能比我更接近真相。其實我也不知道自己的決定是否正確,乾脆照著屬下的想法走。」

實作上有幾個重點:

1. 最大好處:以結果來說,至少這樣的做法會做出決定。

2. 在事後,也不應該去追究這個決定是否正確,或說出「早就跟你這樣說」的馬後炮。

3. 「不同意、但致力」是真的願意給予對方支持與幫助、直到最後行得通為止。這才是真的團隊。

❌ 妥協 (Compromise)

定義:在兩個歧異點之間,找一個中間值定下。

「遇到爭議時,最爛的決策方式就是『妥協』」

Bezos 舉例說:

「這個房間我認為 12 尺高、你認為 11 尺高,所以我們就『決定』它 11.5 尺。」

真正的問題在於,11.5 尺的決定並沒有更接近真相。能夠接近真相的是去進行測量。

那為什麼不試著去測量?

Bezos 認為,任何「實際行動」都需要耗費能量,而「妥協」最大的優點就是使用低能量的方式達成共識。

結論:類似這種「可追尋真相」的事情,就不應該使用「妥協」的方式定案。

❌ 比誰固執 (Who’s more stubborn)

定義:兩個人為一項決議進行持久戰 (war of attrition),誰最快感到疲憊就會投降。

重點是,這種決議完全沒有靠近真相,甚至是非常消耗元氣

Bezos 跟團隊說:千萬不要用消耗對方的方式達成協議。

一個替代方法是試圖提升層級,由大老闆 (指 Bezos) 決定。在團隊管理上,能夠訴諸更高的層級,則是可以加速決定、並且避免傷害夥伴感情的方法。

最後主持人問道:希望趕快做決定,是不是為了加快系統的速度?

Bezos 回應:我們希望愈快到達真相愈好。因為太多情況是沒有人知道真相,採用「不同意、但致力」,至少可以往前進。

Bezos 也提到,「果斷」是加速整個系統的方式,這也必須是「企業文化」層級努力方向。

即便 Amazon 全球有 50 萬員工,仍然保有相當高的速度,因為企業文化包含了「果斷」。

【個人經驗】

我認為「不同意、但致力」的作法雖然非常有效率,但也需要參與者 (例如屬下) 有非常高度的專業、經驗與信任,這是需透過時間共識養成。

反之,作為上位者也需要有足夠的膽量把自己的架子面子放下、投入可能的風險承擔心理,接納反對的意見。

信任與冒險,這兩者缺一不可。

被賦予支持的那一方,更是需要一肩扛起責任,貫徹自己的決定、為此負責,以迎接下一次的決定權。

作為主管、團隊夥伴,如何驗證團隊成員是否有資格獲得「不同意、但致力」的資格?

在我的執行經驗中:

反方意見者必須先提出「自己覺得」以外的支持。

例如是否符合某個 key metrics 指標、是否有過去經驗、訪談或 data 作為佐證。

把權力棒子交出去後,可以讓執行者用「數據」與「質性成果」交叉檢驗。

先不論結果是否達標,至少能跑完「事前假設」與「事後驗證」的人,我覺得都是應該給予支持以及下一次的機會。

不論加快速度、或往真相靠近,都是非常科學的作法。

在解決問題上,沒有比「科學作法」更值得嘗試。

附錄 1.

Podcast 訪談全文:https://www.youtube.com/watch?v=DcWqzZ3I2c

Bezos 談論了太空、Amazon、個人準則、生產力等一堆東西,兩小時大概就是一本傳記的量….

附錄 2.

反面觀點:「(遇到爭議) 最好的方法是把大家找進一個房間,然後溝通到大家都同意。」- 賈伯斯

The best way is to get everybody in a room, and talk it through until you agree. — Steve Jobs

理由是:Jobs 認為,雇用員工是希望他們跟我說怎麼做事情,而不只是請他們來做事情。

真正需要「決定」的東西,其實也沒有想像中的多。所以好好講清楚想法最重要。

原影片:https://twitter.com/JonErlichman/status/1728201495924081141

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Chi Wei Lin CW (林啟維)

Founder of Portaly • Talks about Startups, Growth and Generative AI. UCLA ECE / NTU EE http://portaly.cc/cwl