不只薪水高、福利好!Google 的工作為何吸引人?資深經理親身說法
不只薪水高、福利好!Google 的工作為何吸引人?資深經理親身說法

多年前,剛到 Google 要擔任執行長的艾力克‧施密特(Eric Schmidt)發現,他的辦公室比一般「執行長規格」小,不僅如此,第一天就有人主動進辦公室跟他「共享」工作空間,幾個星期後,他的辦公室已經有 5 位同事。施密特的體會是「這顯然不是一家用辦公室大小來衡量地位與重要性的公司。」

這個故事記述在《Google模式》中。許多在其他企業顯得不尋常的事,在Google裡顯得理所當然,一般管理階層有的「小房間」(有隔間的獨立辦公室),在Google亦不存在。Google台灣資深公關經理張聿嵐笑著說,台灣區總經理陳俊廷的辦公桌,也不比她的大。有時候她覺得「在Google主管很難當」,特別是在其他企業當過高階主管的經理人,來到這裡可能會需要一段時間適應。

多人決策、匿名問卷,把修正弊病的權力交給員工

不僅沒有特權,管理權也不能一把抓在手上,公司為了避免決策偏見,刻意設計避免僅有單一主管決策權。

舉例來說,面試與任用必須經過多人共識,避免主管偏私與偏見;績效考核除了主管之外,還要邀請同儕評量。 張聿嵐舉例,2016 年她列出的工作成果中有蔡英文總統到 Google 資料中心的參訪,主管就建議她應該邀請 Google 負責政府關係的同事擔任同儕評量人。另外,升遷也不是主管提名,而是由員工自己提名自己,再交由升遷委員會經過好幾個月的審查決定。

還有每半年一次針對主管的向上回饋調查,部屬可匿名對主管的管理方式給予回饋,主管們收到調查結果後會向團隊成員公布,並就得分較低的部分提出解決之道。

曾有一次,跨區域的高階經理人收到的回饋是,沒有花足夠的時間照看各地區,該經理人宣布接下來每周輪流與各區域團隊開會,加強與各區域的連結。這並不一定是最好的解決辦法,但在一般企業裡,無論好壞,主管鮮少能聽到員工的心聲,更遑論有機會修正自己的管理方式。還有每年一次針對公司策略調查的 Google 精神問卷(Googl geist),顯示 Google 把主導公司改變與形塑文化的權力交給員工。

雖然在某些時候,還是需要主管拍板定案,但絕大多數時候,Google 講究的是充分授權。以張聿嵐的工作為例,公關在台灣只有她一個人「所以你要自己了解公司的需求和市場趨勢,推論該做什麼事情」這牽涉到個人的經驗與判斷,沒有標準答案,但必須要有從頭到尾發想、計畫、執行到看到成效的能力,她回報的主管也不在台灣,對台灣市場也沒有她熟悉,所以她必須自己決定該做什麼。

張聿嵐說,有時一個專案,所有合作的對象都不在台灣,你必須自己尋求其他部門的同事協助,只想等待指令、聽從指令的人很難適應這份工作,「follower(跟隨者)很難進來(Google),我們強調每個人都要有leadership(領導力)。」

找「人才」不是找「職缺」,人格特質更勝專業技能

談到信任員工,Google 有極度開放的彈性工作制度。有兩個小孩的張聿嵐坦白說,她是到了 Google 才覺得自己可以生小孩,因為之前的工作環境根本無法準時下班帶小孩。現在她不但可以接小孩,告訴同事她晚上 6 點到 9 點之間不處理公事,再利用孩子入睡後把工作處理完。她還曾帶過小孩去上班,同事也都能理解,甚至公司的員工餐廳還準備了兒童椅和兒童餐具,顯示體貼員工的文化。

不過,這樣的工作型態要運作順暢,要歸功於 Google 花最多心力著墨的招募策略,強調找的是「人才」不是「職缺」。也就是說,不是依照職缺所需職能條件找人,而是希望找到富有成長性和機動性的人才。在專業能力已經具備的前提下,觀察他是否認同公司使命、他的學習能力與人格特質,是否具備跨部門合作的溝通能力。

「這裡沒有明文規定你要尊重人,但是只要你進來就會認為,這是自然而然的事情,」張聿嵐談到她覺得這家公司最「神奇」的地方在於,確保員工的多樣性(diversity),能彼此尊重、卻又擁有不同思考模式,創造一個開放多元的環境,造就了 Google 持續推出創新的文化。

延伸閱讀:

1.  向 Google 學人才管理:員工不是被聘來「做工作」的
2. 「4 要 1 沒有」原則!原來 Google 這樣挑人才

本文授權轉載自:經理人《經理人月刊》2017 年 6 月號,封面故事:你也做得到的 Google 式管理

關鍵字: #Google #企業文化
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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