Google人資副總~Big Data分析面試應用,在校成績多無用
Google人資副總~Big Data分析面試應用,在校成績多無用
2013.06.22 | 創業

Google應是全世界看過最多「數據資料」的公司,若是將這些巨量資料(Big Data)運用在領導(leadership)和管理(management)領域呢?Google人資資深副總博克(Laszlo Bock)接受《紐約時報》訪問表示,巨量資料影響層面越來越廣,不過要運用在領導層面還是相當困難的,部分挑戰來自於:多數情況下領導是由直覺驅動,而且糟糕的是許多人認為自己的領導能力很不錯,事實上只有少數人擁有好的領導能力。

數年前Google進行一項研究,想知道Google是否特別擅長挖掘優秀人才;在上萬次面試中,請面試官為求職者評分,然後再觀察每個人的工作表現,發現這兩者之間的關連性「零相關」,而且還是「隨機」結果,其中只有一位面試官預測準確,原因是他只面試了一個人,這是非常專業的領域,而這位面試官正是全球在這個領域當中最厲害的專家。

此外,還發現了「腦力激盪」其實只是浪費時間,例如:一架飛機可以塞入幾顆高爾夫球?紐約曼哈頓有多少間加油站?除了浪費時間之外,這些問題無法預測任何事情,只是讓面試官覺得自己很聰明而已。

相較之下,行為面試(Behavioral interview)通常是比較有用的,例如詢問求職者:如何解決困難問題?當求職者分享個人經驗,面試官再繼續探究其作法,可以得到兩種資訊,一是該求職者和真實世界的互動情況,再者,更有意義的就是可得知求職者認為什麼事情是「困難」的。

另外還從中發現,對領導者來說,最重要的是讓部屬知道進行任何決策都是「一致」且「公平」的,部屬做起事來也比較自由,原因正是他們瞭解要依循的準則為何,只要在準則之下,就可以做自己想做的事。

Google每年會進行兩次的經理人評量,稱為向上回饋(upward feedback)調查,只要是有主管的員工,都要參加這項評量,詢問12~18項不同因素,再將結果和主管分享,進而追蹤是否改善;結果是:過去三年Google因此大幅提升了主管素質。

如果向某位主管闡述對他並不是那麼好的調查結果,可能會落入以下對話,「我覺得我做得比這個結果好」、「可是這是你的感覺,事實上這是大家回報的結果」。其實不用說那麼多,對大多數人來說,只要讓他們知道「資訊」為何,然後進行修正即可;巨量資料其中一項應用層面即是帶來「事實」,讓人們明白所做的決策並不完美,接下來就會調整自己的行為。

若是將巨量資料運用在Google員工身上呢?目前觀察到的是:在校成績(GPA分數)在面試過程中是毫無參考價值的,除非是剛畢業的社會新鮮人,因為沒有其它可以參考的指標,才會稍微參考在校成績;過去Google面試過程一定會問在校成績,現在也不這麼做了,因為這並不能預測任何事情。有趣的是,隨著這樣的決定,目前14%的Google員工並未上過大學。有的Google團隊中,甚至有14%的成員都沒有上過大學。

特別是在Google工作2~3年的員工,其工作表現和大學表現就完全無關,因為兩者所需的技能是完全不同的;事實上,經過工作洗禮,也成為了完全不同的人。另外的原因是,博克認為大學的學術環境是非常人為的環境,人們經過精細訓練之後可以取得成功,但也習慣在這樣的環境下成功,而Laszlo Bock在大學遇到挫折的原因,就是因為教授總是在等待學生們回答特定答案,但更有趣的應該是解決沒有特定答案的問題。

註:畫線部分為原翻譯錯誤部分,已做出修正

出自NYTimesBusinessInsider

關鍵字: #Google #大數據
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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方

隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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