Google研发出决定人员是否晋升的算法

2006年Google成立了一只团队，他们的职责是收集和利用数据来支持公司的管理实践，7年来的实践结论是：数据与算法虽好，但人事的决定最终还是要人来决定。

Google是一个由很多工程师组成的公司，每年都要做出许多人事决策：招谁？提拔谁？涨多少薪水？...这些问题应该如何解决呢？

一、初级阶段

一开始，Google找了4，5个资深工程师组成委员会，由他们来审查一堆提名，经过很多次评审与对话之后做出决定。Google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。

二、优化阶段

为了解决上述难题，Google后来开发出一个算法，来简化人员的晋升决策，这个算法计算出一个晋升可能性的公式。公式里主要考虑了平均绩效、经理推荐、个人推荐三方面的因素，各个因素赋予不同的权值。

通过一次预测试行，最后发现这个公式相当靠谱，预测准确率非常高，大家都很兴奋，以为能解决大部分通用的问题，让自己的精力集中在最艰难的决定决策上。

但是，经理们和申请晋升的人根本不买账，不想用这个模型，他们不希望躲在黑箱背后，有算法计算出一个晋升结果，因此这个算法在Google实际上从未真正实施过。

Google得出的教训是“人事决策必须由人来决定”。算法和数据可以发挥作用，但只能作为信息辅助决策者，而不是替他们做决策。

三、改进办法

上述方法的失效推动了Google人力资源管理办法的改进，在很多方面重塑了Google的招聘机制。例如：

现在Google已经不在强调GPA，不再强调毕业学校，而是更看重一些软技能，例如“谦逊”，“学习能力”等。

此外，Google还在内部寻找志愿者开展长期研究，设立了许多数据点以跟踪在数十年职业生涯中员工的工作表现、信仰、态度、抗压性等各项指标。

Google通过数据分析，总结出Google优秀经理的八大特质：

1）好的教练

2）充分团队授权，少做微观管理

3）关注团队成员的成功与幸福感

4）高效，结果导向

5）懂得沟通，懂得倾听

6）帮助团队成员规划职业生涯发展

7）有清晰的团队愿景

8）懂技术，可以帮助团队提供建议