解雇はランダムに行われますか? Googleの上級エンジニアが従業員が抗議活動を準備していることを明らかに

解雇はランダムに行われますか? Googleの上級エンジニアが従業員が抗議活動を準備していることを明らかに

「グーグルには現在、先見の明のあるリーダーはいない。経営陣から上級副社長、副社長に至るまで、彼らは皆、なんとかやり過ごしているだけで、ビジョンも鈍い。」

最近、Googleのシニアソフトウェアエンジニアであるダイアン・ハーシュ・テリオー氏による長い投稿がソーシャルネットワーク上で騒動を巻き起こしている。

昨年末、テリオー氏のチームの4分の3が解雇された。テリオー氏はLinkedInのツイートで、Googleの現在の経営スタイルと開発の方向性について深い懸念を表明し、また多数の従業員が「無作為に」解雇されていることに対して怒りを表明した。彼女の記事は多くの Google の同僚の共感を呼びました。

最近、グーグルでの新たな一連のレイオフが論争を巻き起こし、従業員の不満が高まっている。昨年の1万2000人の解雇に続き、今回影響を受ける従業員の総数はなんと1万5000人に達したと報じられている。しかし、このニュースは確認されていません。

テリオーが何と言うか見てみましょう。

私の現在の見解は、現在 Google には先見の明のあるリーダーがいないということです。経営陣、上級副社長から副社長まで、彼らは皆、なんとかやっていこうとしており、ビジョンは鈍いです。

Google はここ何年も、経営陣主導の成功した製品をひとつも発売していない。時には、VP が「新しいチャット アプリや AI ファーストの I/O デモが必要です!」と指示しようとすることがあります。これは無意味かつ困難なプロセスです。結局、その件は忘れ去られ、笑いものにされるだろう。もし(新製品が)6か月以内に1億人のユーザーを獲得できなかったら、彼らは諦めてそれを停止するでしょう。

これは、私が大学で学んだ、非常に非効率的なソート アルゴリズムである BogoSort に似ています。BogoSort は、アルゴリズムの各反復ですべてをランダムに並べ替え、要素がたまたま順序どおりであれば、作業が完了します。

Google の最高幹部の中には有能な裁判官もいる。それがどれだったかは言えませんが、Google での 8 年以上の経験で、このようなことが起こるのを見てきたような気がします。つまり、会社が 1 つの方向を指し示し、社員がその空間に集まり、さまざまなことに挑戦し、時には新しい方向性が爆発的に生まれて、それがクールだということです。

Diane Hirsh Theriault の Google での職務経験。

現在、混乱した、生気のない経営者たちは全員、実際のキャッシュフローを殺しながら、漠然とした方向性(つまり人工知能)を示そうとしている。彼らは自分自身のビジョンを持っていないので、部下が創造的なアイデアを考え出すことを本当に必要としています。同時に、過去 6 ~ 12 か月間に、エンジニアリング、営業、サポート、UX、製品、データ サイエンス、SRE などの分野で会社全体で順次レイオフが行われてきました。

彼らはただ無差別に人を解雇し、組織の知識を破壊し、完璧に機能しているチームを破壊しているだけです。

たぶんそれはランダムではないでしょう。しかし、彼らは「最優先事項にリソースを集中できることを嬉しく思います」という以外の理由を説明することを拒否したので、これはランダムなものであると考えるのが適切であり、彼らは優先事項が何であるかを知らないと思います。なぜなら、彼らは手を振った方向を見て、部下が具体的な提案をしてくれるのを待っていたからです。一方、中間管理職のリーダーたちは全員、自分のチーム(そして自分自身)を守るために、副社長が何に魅力を感じるかを推測しようと競い合っています。あなたがリーダーで間違った答えを出した場合には、あなたとあなたのチームは脱落してしまいます。

「まあ、クビになるまでこの仕事を続けるしかないな」というニヒリスティックな雰囲気が全体に漂っていました。給料を諦めたくないという理由でただ横になっている人がたくさんいましたが、もう誰も遅くまで働いていませんでした。午後4時半までに、オフィスビルは半分空になった。デモを完成させるため、または単に楽しみのために、夜や週末に追加の仕事を喜んで行う人を、私を含めてたくさん知っています。その環境は消えてしまいました。

つい最近まで、Google はまさに魔法のような場所だったと言わざるを得ません。どういうわけか、最高幹部たちが、降伏する最高のチャンスがあったまさにその瞬間に、真っ先に降伏したように私には思えた。この恐怖の環境の中で、誰が率先して新しい時代を創り出せるのでしょうか?これは本当に悲しい話です。

もし私のチーム全員が解雇されたら、私は暗黙の VP 戦略に同調することができず、自分自身を救うためにできることは何もありませんでした。だから、Google が私を必要としなくなるまで、私は毎日続けるつもりです。

Google が従業員を解雇する中、CEO のピチャイ氏は次のように述べた。

解雇される人も増えるだろう

どうやら、Google を非難したかったのは上級エンジニアだけではなかったようだ。 2024年の初めから、Googleの複数の部門の従業員がレイオフの影に隠れている。

複数の海外メディアの報道によると、1月11日、Googleはコスト削減のため、ハードウェア、音声アシスタント、コアエンジニアリングチームの従業員約1,000人を解雇し、今回の一連のレイオフを開始した。 Google はまた、これらの各チームが数百人の従業員を解雇したことを確認した。

その後、Google が広告およびマーケティング チームを削減し、世界中で関連する従業員数百人を解雇したことが明らかになりました。この人員削減は主に、大企業への広告販売を担当する Google の主要顧客販売 (LCS) 部門に影響を及ぼします。

これで終わりではない。ほんの数日前、GoogleのCEOピチャイ氏は社内メモで全社員に「当社は野心的な目標を掲げており、今年はいくつかの優先事項に投資する予定です。これらの投資がスムーズに進むようにするためには、難しい選択をしなければなりません」と伝えた。

これまでのところ、こうした厳しい選択は、Google のハードウェア、広告販売、検索、ショッピング、マップ、ポリシー、コアエンジニアリング、YouTube チームに降りかかり、人員削減や組織再編が必要となっている。

Google CEO ピチャイ、出典: キャス・バージニア/The Verge

しかし、ピチャイ氏は、今回の人員削減は昨年ほど大規模ではなく、すべてのチームに影響を与えるわけではないと述べた。これが本当に事実であるかどうかは分かりません。昨年1月、グーグルの親会社アルファベットは、全世界の従業員の6%以上にあたる1万2000人の従業員の解雇を発表し、これはグーグル史上最大規模の解雇となった。

さらに、ピチャイ氏によると、2024年初頭からの人員削減は「階層を下げて実行プロセスを合理化し、特定の分野で効率性を向上させる」ことを目的としているという。彼はまた、多くのグーグル従業員が恐れていること、つまりさらなる人員削減が行われるだろうということも認めた。どの部門が影響を受けるのか、またいつ人員削減が行われるのかについては明確な発表はない。

おそらく、ネットユーザーがコメントしているように、Google が自ら Nadella のような人物を見つける時期が来ているのかもしれない。

グーグルの解雇方針に対する不満が組織的な抗議活動にまで広がったと報じられており、アルファベットの労働組合は米国内のグーグルの5つのキャンパスでデモを行う予定だ。

アルファベット・ワークショップの広報委員長でグーグルの上級ソフトウェアエンジニアでもあるスティーブン・マクマートリー氏は、レイオフによって職場の混乱が生じ、仕事量の増加と従業員の不安が広がっていると語った。

「グーグルが責任ある企業の持続可能性やかけがえのない人材よりも『効率』を優先しているのを見て、我々の同僚は当然ながら怒りと不満を抱いている」とマクマートリー氏は発表の中で述べた。

<<: 

>>: 

ブログ    
ブログ    

推薦する

データが増えるほど、AI は賢くなるのでしょうか?私たちはそれを常に当然のこととして受け止めてきました。

人工知能技術の台頭に伴い、AIの問題点が徐々に明らかになってきました。 AI による決定は、依然とし...

優れたオープンソース画像背景除去プログラム8選

画像背景除去プログラムは、画像内の被写体と背景を自動的に分割し、背景を除去することによって機能します...

ImageNetに匹敵するこのデータセットは、MITによって腹立たしい理由で緊急に削除されました。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

オタクなおじさんが独学でAIを学んでマスターレベルを作成し、Twitterで人気になった

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

MIT の中国人博士共同執筆者: 確率プログラムモデリングを使用して世界モデルを解明!

言語は思考にどのように影響しますか?人間は言語からどのように意味を引き出すのでしょうか?これら 2 ...

機械学習アルゴリズムの長所と短所の比較と選択(要約)

この記事の目的は、現在の機械学習アルゴリズムの実用的かつ簡潔な一覧を提供することです。この記事の内容...

脳の治癒、人間と機械の共生、マスク氏は「脳コンピューターインターフェース」を擁護

[[316164]]天才イーロン・マスクについて語るとき、多くの人はまずテスラを思い浮かべるでしょう...

BI と AI が出会うとき、「最強の脳」がどのように意思決定を支援するのかを見てみましょう。

ビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームは常に進化しています。企業は、人工知能と機械学...

歴史上最も知られていないアルゴリズムとして知られる Paxos は、どのようにして理解しやすくなったのでしょうか?

背景分散コンセンサスアルゴリズム(Consensus Algorithm)は、分散コンピューティング...

人工知能技術の発展に関する合理的な見方

[[421597]]社会の生産性が急速に発展するにつれ、文学作品に描かれた未来の技術やより良い生活が...

グラフニューラルネットワークが深くなるほど、パフォーマンスは向上しますか?

数十または数百の層を持つニューラル ネットワークの応用は、ディープラーニングの重要な機能の 1 つで...

100日学習プラン | データサイエンスの詳細ガイド

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

WAVE SUMMITが今年もやって来ました! AI 開発者の饗宴がこの寒い冬を盛り上げます!

WAVE SUMMIT+ ディープラーニング開発者カンファレンス 2023 が 12 月 28 日...

顔認識はどのように機能しますか?

顔認識は、テクノロジーを通じて人の顔を識別する方法です。顔認識システムは生体認証技術を使用して、写真...

Keras よりも優れた機械学習「モデル パッケージ」: コード 0 個でモデルの作成を開始

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...