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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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