Google 想出了一個人員晉升計算法則,但最終還是主管決定一切

作者 | 發布日期 2014 年 11 月 25 日 8:34 | 分類 Google , 人力資源
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Prasad Setty 是 Google People Analytics 團隊的副總裁。7 年前 Google 成立的這支團隊的職責是收集和利用資料來支援公司的管理實踐。其使命很簡單,即基於數據和分析做出所有的人事決定。在今年 10 月舉行的 Google re:Work 大會上,Setty 介紹了這支團隊用科學來進行人力資源管理的一些做法。其結論是,算法雖好,可不能濫用,人事決定終歸要有人來決定。



Google 是一個由工程師成立的公司,目前也仍然由工程師統治。這家成千上萬的大公司每年都要做出許多的人事決定:應該錄取誰?提拔誰?最好的人應該給多少薪水?通常 Google 會找 4、5 個資深工程師組成委員會,由每個委員會審查一堆提名,經過很多次的對話後做出決定。Google 的這個人員晉升評審流程相當復雜,要審查的素材和召開的會議太多,以至於連 Google 的會議室都不夠用,所以要跑到附近的萬豪酒店去開會。

因此,為了幫助減輕審查委員會的工作負擔,早期時 People Analytics 團隊開發出了一個算法來簡化人員晉升的決策流程。這個算法是一個計算晉升可能性的公式,如下圖所示,裡面考慮了平均績效、經理推薦以及個人推薦(Google 允許員工自我推薦)三方面的因素(各賦予不同的權重,平均績效權重最,其次是經理推薦,最後是個人推薦)。

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通過與最後的晉升結果比較發現,該算法相當可靠,後台的測試結果很好,經歷過多週期後仍表現穩定,其中 30% 的提拔案例決策準確率達到了 90%。團隊成員都很興奮,以為自己因此能夠節省委員會 1/3 的工作,讓他們騰出時間專注於最困難的決定。

 

決策者不想由公式決定一切

但是結果是那幫人根本不買帳,不想用這個模型。因為他們不希望躲在黑箱背後,而是希望自己做出決定。因此這個算法從來都沒有用來做過提拔決策。

Setty 得出的教訓是人事決策必須由人來決定。不過 People Analytics 仍然可以發揮作用,即用更好的訊息輔佐決策者(用模型來檢驗自己的決策過程),但是不能用算法來替他們做出決策。

而且,這一分析還幫助推動了 Google 人力資源和管理的辦法改進。People Analytics 在很多方面根本性的重塑了 Google 的招聘機制。比方說,現在 Google 已經不再強調 GPA(蓋氏人格評估)與畢業學校,而是更看重一些軟性的特質,如「謙遜」、「學習能力」等。

People Analytics 還通過數據分析總結出了偉大經理的 8 項特質:

1) 是一位好教練
2) 給團隊授權,不做微觀管理
3) 對團隊成員的成功和個人幸福表達興趣/擔憂
4) 富有效率/結果導向
5) 好的溝通者—懂得傾聽和分享
6) 幫助團隊成員的職業生涯發展
7) 對團隊有清晰的願景/策略
8) 有重要的技術技能,可幫助團隊提供建議

此外,Google 還在內部尋找志願者開展長期研究,設立了許多數據點來跟蹤其數十年的職業生涯中工作表現、態度、信仰、問題解決策略、面臨的挑戰與抗壓性等。盡管尚未確定能有什麼發現,但是收集數據研究肯定是利用科學方法來研究人力資源問題的第一步。

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