Google人資副總~Big Data分析面試應用，在校成績多無用|數位時代 BusinessNext

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

隨著全球淨零轉型浪潮持續推進，企業不僅要許下減碳承諾，更得拿出可以被量測、驗證的實際成果，這也驅使企業加速導入智慧能源管理系統。早在 2017 年便投入此領域的思納捷，從桃園出發，透過工業園區與公共建築等在地場域的部署經驗，持續打磨技術與解決方案，隨後更在桃園市政府青年事務局「桃園天際線加速器」協助下，逐步將市場版圖延伸至海外。如今，思納捷全球累積超過 1,000 個應用實績，不僅成功將台灣智慧能源解方推向海外，更成為全球企業推動綠色轉型不可或缺的關鍵夥伴。

從桃園場域開始淬鍊：思納捷把「失敗經驗」變成難以複製的競爭力

思納捷總經理莊棨椉原先在資策會從事能源與物聯網相關研究，當時，他從歐美市場發展看見智慧能源管理的趨勢，於是，團隊從資策會獨立出來、成立思納捷，將過去累積的研發能量帶向市場。而技術落地第一站，就是從工業聚落密集的桃園開始，思納捷運用 IoT 技術管理工業園區的路燈、空氣品質、排水與交通等公共設施與環境，也進一步走進園區工廠，協助企業掌握與管理用電。

然而，從研究機構走向市場後，莊棨椉很快發現，「做得出來」與「真的能用」之間，還隔著一段不小的距離。許多從技術角度來看完全可行的做法，在進入真實場域後，反而出現各種從未想過的問題。

舉例來說，在幼獅工業園區部署智慧路燈時，思納捷原本採用 Mesh Wi-Fi 網狀網路，讓路燈彼此串聯、逐站傳遞訊號，沒想到實際上線後，路樹上的枝葉竟然擋住了訊號，造成通訊不穩定。為此，團隊重新調整架構，採用 NB-IoT 方式，讓每支路燈直接透過電信網路傳輸資料，降低環境遮蔽物對通訊的影響。

類似的「踩坑」經驗也發生在澎湖馬公港。思納捷與合作夥伴共同佈建智慧路燈，採用 PLC 電力線通訊技術，明明在實驗室與一般道路測試都沒有問題，到了港區卻完全無法傳輸訊號。團隊一路追查才發現，原來地下線路早已受到鹽害侵蝕，為此重新抽換線材，才讓系統得以正常運作。

串設備、整數據、AI 自主管理：思納捷打造 24 小時能源總管

「每一次踩坑，都讓團隊更清楚不同技術的適用邊界，也讓下一次部署少走一段彎路，」莊棨椉說，思納捷運用近十年來走進不同場域、解決各種意外狀況所累積的實戰經驗，形塑出 3 大產品特色。

第一，是物聯網裝置串接能力。
目前思納捷已能串接超過 1,000 種設備，涵蓋電表、水表、空調、冰水主機等不同類型，支援數量為全台最多。無論企業使用何種廠牌的設備，都能快速介接至思納捷的平台，降低設備整合門檻。

第二，是將數據與場域 Know-how 轉化為管理模組，讓企業可以「隨選即用」。
思納捷將多年累積的數據與經驗，轉化為超過 20 種應用模組，企業可以依需求持續擴充功能，一改過去可能要導入多套解決方案，才能管理不同設備的系統孤島問題。

舉例來說，某電子元件代理商在導入思納捷解決方案後，管理人員只要透過一支手機，就能掌握辦公大樓各樓層的設備運轉狀況，包括用電、用水、會議室、電動車充電樁到空調系統。不僅大幅提升管理效率，也能進一步掌握實際用電需求、降低能源耗用，並據此調降契約容量，每月節省約百萬元的電費成本。

第三，是讓能源與設備管理從人工管理走向 AI 自主管理。
思納捷以自家大數據為基礎，結合 AI 提升系統自主判斷與調控能力，持續優化能源管理的成效。「我們的目標，就是打造 24 小時雲端 AI 總管，讓系統可以自己判斷和調整，讓設備隨時維持在最佳運轉狀態，避免造成不必要的能源浪費，」莊棨椉強調。

出海前先看懂市場：桃園天際線加速器降低新創試錯成本

隨著產品逐漸成熟，思納捷也開始把目光投向海外，而進駐桃園天際線加速器，則為團隊提供一個以更低成本探索海外市場、驗證發展方向的機會。

莊棨椉表示，透過加速器安排的韓國、新加坡等國際交流，思納捷得以接觸不同市場的潛在客戶、創投與投資者，了解當地產業環境與實際需求，也能與在地新創交流創業與市場拓展經驗；國際經驗的獲取與海外拓點，都是成本極高的決策，藉由這些機會，思納捷得以用較低成本，去了解國際市場的可能性與風險。

此外，加速器也會安排專業業師分享國際市場經驗，從不同角度刺激團隊思考，重新檢視既有商業模式與海外布局策略。例如，曾經有業師與莊棨椉逐項分析海外上市必須具備的條件，讓他重新盤點公司現階段的優勢與不足，也進一步思考什麼才是最適合思納捷的成長路徑。

「加速器讓我們有機會多看、多聽、多接觸。」莊棨椉說。這些交流的價值，不只是認識多少潛在客戶，而是讓團隊在真正投入大量人力與資金以前，先釐清當地究竟有沒有市場、客戶需求是否成熟，以及既有產品與商業模式能不能直接複製。過去許多只能透過資料或想像判斷的問題，如今都能透過實際走進市場、接觸第一線業者取得更多資訊，降低走錯路的風險與試錯成本。

對思納捷而言，加速器帶來最關鍵的幫助是，透過市場探索、業師輔導與資源媒合，讓團隊在真正投入之前，有更多機會看懂市場、驗證方向，再決定下一步怎麼走。對資源有限的新創而言，這種「先驗證、再投入」的過程，反而能降低海外布局的機會成本，讓每一步走得更精準。

展望下一階段，思納捷團隊將持續聚焦校園、園區、建築與工廠四大場域，持續深化應用，讓「24 小時能源與機電設備雲端 AI 總管」的概念在更多場景落地，同時，當既有台商客戶前往海外設廠、有智慧能源管理需求時，思納捷也會跟隨客戶腳步提供服務。莊棨椉認為，唯有先把技術與服務做深，建立可複製的成熟模式，未來才有機會將台灣累積的智慧能源管理經驗帶向更大的國際市場。