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2018/06/27 第393期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份  |  能力雜誌網站
精選文章 臉書、Google這樣挑員工--結構化面試法
中國技術力猛進 美出手護霸權
 
臉書、Google這樣挑員工--結構化面試法
文/林國方
常在最佳工作地點排行榜名列前茅的臉書(Facebook),每天都會收到數千封履歷,為了減少審閱的求職者履歷數量並在最後聘請到正確的人選,臉書負責招募的人資主管娃麥(Liz Wamai)說:「人資部門會使用結構化的面試(Structured Interview)方法,這套方法很有效率,因為相關人等能根據一套相同標準問題,評估並比較不同求職者的答案。

臉書》必問3大問題

她在與求職網站Galssdoor、科技業者Salesforce及醫療管理業者Kaiser Permanente人資主管的一場會談中,披露臉書最常問求職者的3個問題。

第1個問題是「你在上班時狀況最好的時候,會做什麼工作?」娃麥說,這代表求職者的強項、以及他們喜歡做的事情。

第2個問題則是「你在什麼情況下最容易沒注意到時間?」娃麥說,求職者的回應能告知人資主管,這個人在會樂於花時間在哪些事情上,以及哪一種工作能讓他們覺得日子時光飛逝,從而讓人資主管了解到,能用什麼方式激勵這些人。這個問題的答案也能透露出求職者會認真投入哪些工作,且投入程度高到都沒留意到時間。

第3個問題則是「求職者計劃如何貢獻臉書的任務與價值。」這個問題特別有意義,因為能顯露求職者有多了解臉書的核心任務,臉書的核心任務從公司創立以來都沒變過:「讓世界更加彼此連結」。臉書創辦人兼執行長馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)也一再重申,臉書只會聘用跟他有相同願景的人,他甚至在2017年發佈1份宣言,再度表達他想建立1個更加全球與彼此連結世界的期望。

娃麥認為,這個問題也能讓臉書了解,該公司能以哪些不同的角度,強化其任務願景、或要怎麼協助達成臉書重視的任務與價值。

雖然臉書人資部門也可能會問一些很難回答的問題,以取得更能洞察求職者的答案,但娃麥說,這家社群媒體平台會避開1種問題:「讓求職者感到難堪的問題」,例如:「你最大的弱點是什麼」、「你之前為什麼離職」等。一般而言,面試者會問這些問題,觀察求職者侷促不安與思索答案的樣子,但娃麥說:這些問題無助了解求職者的能力與擅長事項。」

Google》聚焦「行為」與「理論」

創新能力為全球數一數二強的Google,也和臉書一樣使用結構化的面試方法。Google資深人資主管海茵絲(Lisa Stern Haynes)解釋道:「Google會以相同的面試方法,評估應徵同一份工作的求職者。」

相較於典型的面談常會根據求職者、履歷、面談人等因素而改變問題,Google事先就會先決定要問每個求職者哪些問題,接著再以分等級的註記,印證求職者的答案,「我們在問所有問題之前,就會先設想每個問題的好答案、普通答案、爛答案樣貌,如此一來評估標準就會更一致」。人資與各部門經理人也更容易認定哪些求職者在特定職位會比較成功。

而且,Google背後有科學研究支持這套方法。海茵絲說,Google的外部研究顯示,採用結構化的面試,會比毫無架構的面談更能預測求職者未來的工作表現,Google自己的內部研究也發現,這套架構化面談的分數,也能高度預測求職者在成為員工後的未來表現指標。

那麼Google會問哪些問題?Google的主管在研擬面談題目時,會先思考2大要素:想找什麼樣的人、以及求才工作的角色特性。但海茵絲也坦承,過去Google並未這麼做,反而是不斷地問類似「要用幾顆高爾夫球才能塞滿一輛校車」等跟工作風馬牛不相及的腦筋急轉彎式問題,這種大雜燴式的對話後來也不意外地證實,完全無助於預測未來表現。

海茵絲說,如今Google的問題會分為2大類:行為與理論。她說,行為式問題的前提是假設求職者的過去經驗將有助預測未來表現,理論式的問題則較難準備,因為是情境式問題,無法仰賴過去經驗判斷,例如:「假設你處於A情境內,你要怎麼去做B這件事」,求職者若要得到高分,就必須從頭踏實地思考要怎麼解決問題。

她說,這些求職者未必都會朝面談者想要的正確答案前進,但面談者也會好奇這些求職者的思考模式。

亞馬遜》要求忠實呈現自我

在亞馬遜(Amazon),隨著加州、紐約及費城等州與城市立法禁止雇主詢問求職者過往薪資,這家電商龍頭也在1月加入臉書與Google等企業的行列,且禁令範圍擴及全美員工。亞馬遜負責聘僱的人資主管帕蔻(Miriam Park)指出,亞馬遜重視的是「忠實呈現自我」這個特質,求職者必須表現出自己的特質,而非公司希望求職者呈現的樣貌。

帕蔻說,為了幫助公司成長,亞馬遜負責面談的人資必須了解求職者的真實個性,求職者會先經歷線上評估與電話訪問這兩關,才會進入面對面的面談,面談聚焦於求職者的軟硬實力,以及在不同情境下的處事方式,亞馬遜想找的是符合公司信念的人,這些信念包括重視消費者、好奇及大格局思考等。

找主管秘招 界定搜尋生態系

曾在消費電子大廠蘋果(Apple)協助招募零售與行銷人才、並且在iPod還沒問世時就協助打造iPad產品團隊的蕾汀(Jennifer Retting)建議,企業在找尋主管前,與其花大錢請獵人頭公司幫忙找到正確人選,若能先對想找的位置角色進行各種深度調查,更要深入研究這個主管所要扮演的角色。掌握自己想找的人才樣貌,找起人來將事半功倍。

蕾汀指出,企業在開出主管缺時,要問的問題遠不只是「哪種人適合擔任這個職位」,而是要想得更多。她建議,企業應該先自問10個問題:

1. 我們為什麼要開這個主管缺?

2. 我們希望這個主管缺帶領公司朝哪個方向走?

3. 為什麼現在這個主管的任務對我們這麼重要?

4. 這個主管的角色跟現有領導階層互動方式為何?

5. 這個主管對副總裁、營運長及法務長等其他主管的意義為何?

6. 這個主管頭半年要做什麼程度才算成功?頭一年的表現要如何才算成功?

7. 業界有誰能做好這個工作?新聞報導裡有潛在人選嗎?

8. 我們想學習的是哪些公司?這些公司是怎麼做到的?

9. 哪些公司有明確符合這個職位的人才?

10.這位理想人選過去職涯必須先辦到哪些事情?

蕾汀說,若能回答出這些問題,不只能在找人前先掌握要找的人選輪廓,也能設定對這位人選未來表現的預期,更能在向股東求援時說服股東接受。她說,若詢問團隊成員有哪些理想人選,這些成員可能會想到自己認識的實際人選,但這又會使遴選範圍過於狹隘,初期應儘量避免,而先回答這些問題能擴增思維廣度,例如:若需要引領公司掛牌上市的主管,那麼或許能從過去5年曾掛牌上市的企業挖角。

蕾汀指出,尋覓主管人選的第1個目標,就是發展並界定搜尋範圍的生態系,例如:針對產業、企業、品牌、組織、職銜及地點等類別,界定想尋覓的人才特質;接著就是培養新關係,跟非常了解該領域的各種人聊聊,諸如企業執行長、大學教授等,並與這群人保持聯繫,以獲得自己可能不認識的潛在名單,然後再慢慢縮短名單長度,找到正確且有意跳槽的人選。

【本文出自《能力雜誌》2018年6月號;訂能力電子雜誌;非經同意不得轉載、刊登】

中國技術力猛進 美出手護霸權
文/林國方
中國近來科技國力的急起直追,已引發美國警戒。紐約時報(The New York Times)與華爾街日報(The Wall Street Journal)等媒體去年起便不斷報導中國行動支付比美國更先進、AI專利申請直追美國等訊息。中國在2016年開始推動「中國製造2025」計畫,要以國家之力扶植半導體、AI及電動車等高科技產業,更威脅到美國賴以領先全球的其中一塊基石-科技。

2019中國專利超越日本

中國不斷擴大研發投資與高等教育,正使該國落後於美國的智慧財產權差距迅速縮小。根據世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)資料,中國去年取代日本成為全球第2大專利申請國,中國申請智財權案件每年成長13.4%,若維持相同增速,再過1年多就會超越美國。

向來擔任全球科技發展領頭羊的美國,自然不會坐視不管。於是,長期指控中國竊取美國智財權的美國總統川普(Donald Trump),對中國發動「特別301調查」,且調查結果指控中國透過限制企業所有權等措施,強迫美國企業把技術轉移給中國企業,故研擬對價值1,000億美元的中國進口產品課徵更高關稅。

白宮貿易顧問納瓦羅(Peter Navarro)3月接受彭博電視專訪時直言,美國計劃對中國進口徵收關稅,以報復其涉嫌侵犯智慧財產權的行為,「重點在對付所謂的中國製造2025」。彭博資訊(Bloomberg)取得的文件更顯示,美國與中國展開貿易談判時,要求中國立刻停止對「2025中國製造」計畫目標產業提供補貼及政府支持。

另一方面,中興通訊與華為早已在爭搶5G技術標準的主導權,在去年12月國際電信標準組織3GPP RAN發佈全球首個可商用部署的5G標準時,中興通訊與華為便積極參與,代表美國無線通訊業的產業團體CTIA更在4月發佈報告指出,中國在5G科技的整備度在全球擁有微幅領先地位,之後依序為南韓與美國。

從美國總統川普封殺博通收購高通,便可看出川普也認知到5G攸關美國的全球領先地位。於是,美國開始以國安為由,限制聯邦政府的採購合約採用華為與中興通訊的設備,更以中興通訊違反伊朗制裁和解內容為由,禁止美國企業販售技術給中興通訊,實質切斷中興通訊的美國供應,從而限制中國的5G技術發展。

美國更深層的焦慮,或許是在中國於AI領域的快速進展。美國中央情報局(Central Intelligence Agency, CIA)支持的矽谷AI新創公司Prime創辦人高爾利(Sean Gourley)指出,主宰AI技術將在現代戰爭取得優勢,現在許多軍事行動都是由機器代勞。雖然美國在AI領域仍擁有明顯的領先優勢,包括手握最先進的電腦演算法、最專業的運算硬體及供應充分的數據,而數據是機器學習系統最仰賴的原料,但中國正迅速縮減差距。

中國的「舉國任務」

中國的研究產出正大幅增加,也在扶植自有晶片產業作為硬體後盾。多數專家更認為,中國最大的優勢在於原始數據的可得性遠高於美國。作為威權國家,中國透過監控人民取得大量原始數據,其數據隱私保護也比較寬鬆,中國企業得以坐擁龐大的商機寶藏。中國也大舉推廣智慧城市計畫,由產官大規模合作交通管理、人群控制、尋找走失孩童與老人、減少醫院等候時間等計畫,騰訊與阿里巴巴等科技巨擘都與政府合設實驗室,背後的驅力則是中國將此視為「舉國任務」的凝聚力。不論是產官大規模合作、還是舉國凝聚力,都是美國目前所缺乏的。

美、中的下一個戰場,可能是仍處於開發階段的「量子運算」。量子計算使用亞原子粒子(Subatomic Particle)的活動,處理現代電腦無法處理的數據量,但如今多只存在於理論,預料將能執行極為複雜的計算程序,讓當前的電腦看起來就像是算盤。IBM和微軟等美國科技公司、以及中國的大學都正競相開發量子電腦。雖然中國整體支出仍不得而知,但當地政府正斥資100億美元,在安徽省合肥市建設打造量子資訊科學國家實驗室,預定2020年啟用。相較下,根據2016年7月的政府報告,美國每年資助量子研究的經費約2億美元,一些研究人員和公司認為這遠遠不夠。

美國商務部與彭博資訊分別進行的研究也顯示,中國以教育、政府研究及專利技術等項目評比的創新分數不斷攀升,而量子物理學正是中國政府企圖贏得科技霸主地位的領域之一。

簡而言之,只要美國與中國的科技競賽未平息,雙方貿易戰的陰影都將揮之不去,差別在於雙方能否在不同時間點彼此讓步,協商出一個不致重創全球經濟的折衷解決方案。

【本文出自《能力雜誌》2018年6月號;訂能力電子雜誌;非經同意不得轉載、刊登】

 
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