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Prasad Setty 是 Google People Analytics 团队的副总裁。7 年前 Google 成立的这支团队的职责是收集和利用数据来支撑公司的管理实践。其使命很简单,即基于数据和分析做出所有的人事决定。在今年 10 月举行的Google re:Work大会上,Setty 介绍了这支团队用科学来进行人力资源管理的一些做法。其结论是,算法虽好,可不能滥用,人事决定终归要有人来决定。
Google 是一个由工程师成立的公司,目前也仍然由工程师统治。这家成千上万的大公司每年都要做出许多的人事决定:应该招谁?提拔谁?最好的人应该给多少薪水?通常 Google 会找 4、5 个资深工程师组成委员会,由每个委员会审查一堆提名,经过很多次的对话后做出决定。Google 的这个人员晋升评审流程相当复杂,要审查的材料和召开的会议太多,以至于连 Google 的会议室都不够用,所以要跑到附近的万豪酒店去开会。
因此,为了帮助减轻审查委员会的工作负担,早期时 People Analytics 团队开发出了一个算法来简化人员晋升的决策流程。这个算法是一个计算晋升可能性的公式,如下图所示,里面考虑了平均绩效、经理推荐以及个人推荐(Google 允许员工自我推荐)三方面的因素(各赋予不同的权重,平均绩效权重最,其次是经理推荐,最后是个人推荐)。
通过与最后的晋升结果比较发现,该算法相当可靠,后台的测试结果很好,经历过多周期后仍表现稳定,其中 30% 的提拔案例决策准确率达到了 90%。团队成员都很兴奋,以为自己因此能够节省委员会 1/3 的工作,让他们腾出时间专注于最困难的决定。
但是结果是那帮人根本不买账,不想用这个模型。因为他们不希望躲在黑箱背后,而是希望自己做出决定。因此这个算法从来都没有用来做过提拔决策。
Setty 得出的教训是人事决策必须由人来决定。不过 People Analytics 仍然可以发挥作用,即用更好的信息辅佐决策者(用模型来检验自己的决策过程),但是不能用算法来替他们做出决策。
而且,这一洞察还帮助推动了 Google 人力资源和管理的办法改进。People Analytics 在很多方面根本性的重塑了 Google 的招聘机制。比方说,现在 Google 已经不再强调 GPA(盖氏人格评估)与毕业学校,而是更看重一些软性的特质,如“谦逊”、“学习能力”等。
People Analytics 还通过数据分析总结出了伟大经理的 8 项特质:
Google想出了一个决定人员晋升的算法,然后就没有然后了......
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