你以為錄取了王牌，卻嚇跑了整支團隊！如何在面試中揪出「高績效混蛋」？
想像一位候選人坐在你面前：履歷無可挑惕，面試時對答如流、充滿自信。上工後，他展現出打破常規的思維，甚至能為公司帶來驚人的業績與創新。在充滿不確定性的時期，這簡直是所有企業夢寐以求的優秀人才。
「早年我也會被面試中那些聰明、口條清晰且充滿自信的應徵者給打動，以為頂尖的人才，自然就會是頂尖的團隊夥伴。」前 Netflix 人資長潔西卡．尼爾（Jessica Neal）坦言。
在科技與商業圈，企業很容易迷信「天才」。只要員工能交出亮眼的數字、具備跳脫框架的創新能力，企業往往願意為了才華而犧牲團隊文化；但隨著時間推移，那些「才華洋溢卻難以相處」的人，往往在入職後引發最大的災難，他們四處施壓，讓職場空氣充滿窒息感。
這正是為什麼，Netflix 會在官方文化指南裡白紙黑字寫下 「拒收高績效混蛋」（No Brilliant Jerks） 。可是要如何在面試中，揪出這些擅長包裝自己的高績效混蛋？
如何對待櫃台人員，才是應徵者在職場中的真實樣貌
在面試會議室裡，每個人都準備充分，懂得背誦完美的標準答案，但尼爾深知，要知道一個人的真面目，必須看他卸下防備時的樣子。他交給公司接待人員一項特殊任務：「告訴我，誰用討厭鬼的態度對待你？」每次面試結束，尼爾都會詢問接待人員應徵者的態度。
他發現，有些明明很優秀的候選人，會因為訪客證印太慢而發脾氣，或是為了停車不便大聲嘆氣，這些人在錄取之後都成為公司的災難；反倒是那些會關心接待人員今天過得如何、離開前道謝的應徵者，日後在職場上往往展現出同理心與自我覺察。
尼爾表示，這個測試一開始只是為了抓出沒禮貌的人，卻讓他發現真正要看的是求職者的「自覺」。沒通過測試的人不一定是壞人，而是根本沒意識到自己的言行會影響別人，也看不見自己造成的問題。這種缺乏自覺的表現不會只留在接待櫃檯前，而是會一路跟進會議室，進一步侵蝕團隊的信任與文化。
尼爾認為，一個人如何對待他覺得「不重要」的人，才是他卸下光環後，真實在職場上對待所有人的模樣。
幾個問題，就能測出求職者是否值得錄用
AI 新創公司 Dex 創辦人執行長帕迪·蘭布羅斯（Paddy Lambros）將「難搞但優秀」的人才分成 2 種，一種難相處但仍有價值，只要給對管理方式，還是能發揮實力；另一種則是靠犧牲別人來成就自己，走到哪裡都留下破壞，兩者差別在於 同理心 。
他提到，可以請應徵者回顧過去專案，追問他們當時對同事和團隊造成了什麼影響，藉此測出對方是否具備同理心，因為「如果沒有同理心，他們永遠不值得錄用」。
經營顧問加藤芳久建議，想知道求職者是否具備同理心，面試時應暫時放下對業績數字的探討，改問：
「最近工作上有什麼讓你感動的事？」
「這個成果的背後，你最想感謝誰？」
「跟團隊一起工作，有什麼讓你開心的事？」
「當時周圍的人有什麼反應？」
這些問題沒有標準答案，但能精準測出同理心。自我中心的人面對這類問題往往會語塞，或是回答的內容全圍繞在「我」有多厲害，對周遭同事的支援毫無感謝與關心。
小心劣幣逐良幣！別為了業績向「高績效混蛋」妥協
加藤芳久分享自身經驗，他曾在組織變革專案中遇到態度傲慢的員工 A，任何提醒都只換來一句「我自己做得到」，眼神也不對視。連 A 的主管都坦言拿他沒辦法：「他業績太好，我不知道怎麼管。」這正是典型的「高績效混蛋」——業績好，反而讓主管不敢出手。
加藤芳久觀察到，團隊中咂嘴、嘆氣、態度高壓的成員，會破壞同事的心理安全感，讓大家把心力耗在「如何說話才不惹他不高興」，而非真正的業務討論。
更糟的是，若企業以「業績好」縱容惡劣行為，等於告訴員工：數字比理念重要。最終，最誠實負責的優秀人才會率先離開，留下的只剩有毒員工，以及被嚇得不敢思考的人。
曾任職 Zillow 與 Coinbase 工程主管、現為科技主管教練顧問的布萊恩．普利亞姆（Brian Pulliam）也提出警告：明知對方難搞仍錄用，等同告訴團隊公司不尊重他們的努力，結果不僅頂尖員工出走，還可能帶走關鍵內部知識，主管的領導信譽也將受損。
高績效混蛋未必能交出你預期的成果
長期來看，這些高績效混蛋往往交不出在面試時，公司預期的成果，因為他們若不是被指出問題就心生不耐，就是態度惡劣到再也沒有同事願意配合他們工作。當有害的行為模式一旦養成，再好的理念教育或領導力培訓都很難扭轉。
因此，在招募階段就開始把關品格非常重要。加藤芳久認為，比起能力，「魅力」才是打造最強團隊的關鍵。最強的團隊從來不是把能力最強的人湊在一起，而是建立在成員彼此信任、傾聽和尊重的關係上。技能可以靠後天訓練累積，但讓人安心、願意靠近的魅力，很難速成。
正如普利亞姆所言：「市場上還有成千上萬個合格且『不是混蛋』的候選人。」企業沒有必要為了一時的短期績效，而賠上長期的團隊信任與健康文化。
資料來源：CNBC、Forbes、Fast Company；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
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