IBM超級電腦Watson面試矽谷CEO:馬斯克最謹慎、納德拉最果斷
IBM超級電腦Watson面試矽谷CEO:馬斯克最謹慎、納德拉最果斷
2017.06.29 | IBM

想要成為矽谷最成功的CEO,需要哪些素質?可能在不少人腦海裡都會蹦出高學歷、有遠見、有領導能力、會任人唯賢,但其實最必要的素質是謹慎。

根據CNBC報導,招聘公司Paysa最近利用IBM超級電腦Watson做了一份調查分析,指出「聰明才智」是科技頂尖公司大佬們需要必備的最重要的技能,而「謹慎」也必不可少。

CEO個人的品質將會對公司產生很大的影響。比如,冒險可能會帶來更多的機會,謹慎可能會避免付出昂貴的失敗代價;想像力可以促成驚人的技術突破等等,Watson給這些矽谷大佬們打分數,列出排名,我們選取其中幾個CEO要素與大家分享。

矽谷最謹慎的CEO是特斯拉、SpaceX的伊隆·馬斯克。看到結果還是很驚訝,馬斯克給人一慣的印像是喜愛冒險,擁有巨大的野心。他的各種大膽想法,讓人很難把謹慎這個詞與他聯繫起來。

在謹慎方面,其餘排名如下:微軟CEO薩蒂亞·納德拉排名第三,比爾・蓋茲排名第五,看來微軟的領導層都是謹慎派。蘋果的庫克排名第八,Google母公司賴瑞·佩奇和Facebook佐克伯排名最後兩位、墊底。

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圖/ 36 氪

而在與謹慎有些對立的決斷力這一特質排名中,馬斯克墊底。而微軟CEO薩蒂亞·納德拉排名第一,比爾・蓋茲排名第二。看來微軟的CEO們可以快速謹慎而堅定地下決策。

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圖/ 36 氪

矽谷最有想像力的CEO是蘋果庫克,儘管從庫克上任後,蘋果創新乏力的觀點甚囂塵上,但是庫克對於外界的質疑,一直保持著低調的態度。他在接受《麻省理工科技評論》採訪時首次表示,蘋果不是沒有在開發相關技術,只是不想過多討論,蘋果只討論即將上市銷售的技術。或許從想像力方面,我們還可以期待庫克將會帶來哪些驚喜。

排名第二位的是亞馬遜貝佐斯,微軟的兩位領導人比爾・蓋茲和納德拉分列第7和第11位,看來謹慎與想像力頗有點不可兼得的意思。而佐克伯排名第十、再度落後,從另外幾個領導特質來看,雖然身為矽谷最年輕和最富有的CEO,但佐克伯還是落後於這些老前輩們。

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圖/ 36 氪

Watson的排名是基於數據得出的。Paysa收集了上述幾個矽谷老大的演講全文、出過的書、接受採訪的實錄等等資料,並利用Watson人格洞察分析認知計算應用程式接口(API)來完成分析。

根據IBM Watson方面的說法,人的性格是可以根據人的寫作、說話和長相的特徵來提取的。如果想要知道一個人的性格如何,完全可以藉助這種AI技術去分析,從而得到更加準確的結論。

利用AI來判斷個人的性格,相當於是一場智慧面試。現在已經有不少大公司開始在招聘時啟用AI系統,跨國消費品巨頭聯合利華就在這種AI招聘中嚐到了甜頭。

聯合利華與數位人力資源服務提供商Pymetrics和HireVue合作。打破了以往校園宣講、收履歷、面試的招聘模式,將招聘過程數位化,如果候選人可以透過AI系統的一系列考驗,就能成為公司的一員。

候選人透過Facebook或LinkedIn線上提交履歷,隨後他們會要求在Pymetrics平台上玩12個基於神經科學的小遊戲,來判斷他們是否符合某些職位的要求。

一旦透過小遊戲,就會接到HireVue的視訊面試邀請。在視訊面試時,系統會給出幾個問題,候選人只許透過手機,對著攝影鏡頭進行回答。這時,HireVue就會開始分析候選人的肢體動作、面部表情、說話的語音語調等等幾方面,並向HR提出一些意見。

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圖/ 36 氪

對於像聯合利華這樣的跨國大公司,每年至少要處理來自全球各地的25萬份履歷,利用AI技術無疑能夠大大簡化招聘流程,提高工作效率。據聯合利華方面給出的數據,使用AI平台後,招聘人員篩選簡歷的時間減少了75%,候選人的招聘流程從四個月降到了四週。

聽起來,AI不僅要在未來取代翻譯和新聞記者,還很有可能也把HR擠走。但是,在實際操作中,還是會有人質疑AI的準確性。

利用機器算法來測試候選人的面部表情、肢體語言,並學習哪些人在工作中更具備公司所要求的素質,聽起來就跟看面相一樣玄乎。另外,如何確保機器學習的數據是可靠的且沒有偏見的,這些都是頗具爭議的問題。或許科學依據與可靠性僅僅是人工智慧技術的「一廂情願」。

此外,在招聘過程中,人與人直接交流還是有很多情緒因素,很可能會影響候選者的情緒,例如招聘公司HR是個混血帥哥,女性候選人就大爆發,超常發揮。如果是AI機器面試就絕對不會發生這種情況。這就有點類似托福和雅思考試,面對機器作答和真人考官對話,完全是兩種不同的感覺。

在情感認知方面,AI還有很長的路要走。

本文授權轉載自:36 氪

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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