Google混合上班新制遭批「虛偽」,調職、減薪、高層意見反覆激化內部緊張關係
Google混合上班新制遭批「虛偽」,調職、減薪、高層意見反覆激化內部緊張關係

疫情帶動了遠距工作的需求,而許多人都會用到Google提供的部分或是整套解決方案。對於Google來說,他們因為遠距工作的需求上漲,帶動了不少業績的成長。不過,這間公司現在卻因為自家的遠距工作政策問題,造成內部員工的不滿。

Google很早就針對自家員工實施了遠距工作計畫,而隨著美國疫情逐漸趨緩,去年Google曾針對員工返回辦公室意願調查。當時的調查顯示,有62%的Google員工僅希望在特定時間回到辦公室工作,並非每天進辦公室工作。其中也有10%的Google員工表示仍完全不想進辦公室。

之後,Sundar Pichai表示「未來的工作型態將更加彈性靈活」,同時也認為在工作上需要解決棘手問題或著手新規劃時,面對面的協同工作及社群意識將有效協助推展工作的進行。

目前Google提供員工可在家工作直至2021年7月的選項,但員工也可依辦公室所在地區的疫情狀況,決定是否要進辦公室工作。

遠距上班但還是要進公司三天、搬遷工作地點但要減薪

在今年五月,Sundar Pichai公佈了混合上班的計畫,要求大多數員工從9月開始每週至少有三天在辦公室工作。在新的結構下,公司20%的員工將遠距工作。另外20%的人會搬遷到新的地點工作,搬遷的人將根據當地市場工資標準來調整。

不過,隨著Google整理出誰將在哪裡工作、以及他們將獲得多少報酬之後,內部員工表示,在辦公室調動、報酬調整和遠距工作方面已經爆發了緊張關係。

他們說,對調職的競爭和減薪的前景已經激起了越來越多的憤怒。關於公司未來工作場所政策的爭論有可能影響到這個科技巨頭的每一個人。

Cnet採訪了Google前資深工程師 Laura de Vesine,她就是在這波新政下選擇離職的人。

去年秋天她的團隊被告知由加州Sunnavale搬遷到北卡羅納州,隨之要因新的工作地點減薪15%,然後來到三月下旬,團隊又被告知是減薪25%,然後再過一個月,這個搬遷計畫就被完全取消了。

「這種反覆的政策,足以讓我決定離開,」她表示。「這證明了Google的政策沒有優先考慮人類的需求。事實上,我們在工作之外還有生活,人們實際上有家庭。」他們每下的一個決定,都足以影響上萬個家庭。

最反對遠距工作的高層,卻申請遠距上班通過

但就在員工對Google遠距工作政策的反覆感到不滿的同時,引爆這一點的,則是Google高級副總裁厄斯‧霍澤爾(Urs Holzle)在這個時間點,向同事宣布,自己要搬到紐西蘭去遠距工作了。

霍澤爾是Google元老級人物,他於1999年加入Google,是該公司第8名員工,目前擔任技術基礎設施副總裁,負責設計和運營Google的伺服器和資料中心,是公司內部一位倍受尊敬的人物。

不過,他對全體員工於6月29日發出的一封內部信件,卻只是讓員工感覺到公司對遠距工作制度的不公平性。

「在美國生活了三十年後,我和我的妻子都覺得是時候考慮一個新的生活地點了,」霍澤爾寫道。「我們決定在紐西蘭待一年,看看我們是否喜歡這裡。要講清楚的是:我不是在退休,只是改變我的工作位置!」

在郵件中,他稱此舉是一項「實驗」,並說他繼續在太平洋時區工作不會有問題,因為他是一個 「早起的人」。他用毛利語「Kia pai tō rā」(Have a nice day.)結束了這封信。

員工們說,霍澤爾「遠距工作」的消息特別刺耳,因為他一直對遠端工作特別有意見。辭職的Laura de Vesine表示,霍澤爾過去最有名的政策,就是不讓人們遠距工作,團隊一定要在一個辦公室,而且他還認為,沒有達到一定資歷的人也不能遠距工作。

兩名Google員工說,這個狀況解釋了該公司的「虛偽」政策。兩人都抱怨說,新的遠距工作政策顯示出了一種雙重標準,即高層的遠距工作規則,與一般員工的規則是不一樣的。

Google一位發言人表示,霍澤爾的遠距工作申請是在去年提交並獲得批准的,當時Google的返回辦公室政策尚未確定,但由於旅行限制,霍澤爾的遠距工作計畫一直被延到現在才通過。他並且表示,每個員工都有資格申請遠距工作,無論他們是哪個小組或部門。

而在Cnet的報導發表後,針對其中關於霍澤爾堅持團隊一定要在一個辦公室的事情,發言人補充表示,霍澤爾團隊的所有員工,將會被批准進行遠距工作,或是辦公室轉移的申請。

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:郭昱彣、蕭閔云

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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