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

關鍵字: #IBM
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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