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NYTimes、BusinessInsider

關鍵字: #Google #大數據
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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