人才評價靠評不靠算,不存在客觀標準

2019-08-26 04:22:20

優秀的HR都愛關注“行走的帆”


本文來自公眾號:陳果George

和一位顧問討論做組織的人才盤點時,如何確定被評價者的“潛力”水平。我認為就是經理人根據“潛力”的原理定義,給個“高、中、低”的評價即可。

顧問說,能不能做一個“潛力模型”,給每個模型項打分,然後計算出潛質排名?我說,你當然可以做個模型,然後計算結果,但是對於每位經理面臨幾位、頂多十幾位被評價者時,這種模型沒什麼太大的意義,徒增經理人的工作量。

顧問說,如果不是經過計算得出來的,怎麼保證結果的“客觀性”呢?

更常見的情形是,我跟經理者以及HR工作者討論績效管理時,我說員工的績效評估就是經理人對員工在績效評價期表現的相對排名,KPI也好,目標達成百分值也好,都是績效評價的參考,但是和績效結果並沒有“換算關係”。

很多HR工作者會問我,這樣做不就是“主觀判斷”了嗎?沒有計算公式顯得不客觀。

對人員評價的“計算依賴”,很大程度上是因為經理人自身缺乏判斷力或正面應對員工的勇氣,因而求諸“計算公式”並把背鍋責任甩給HR部門。

為了讓員工評價顯得“客觀”、“科學”,常見定量方法,一是業務結果及工作操作上的可量化因子,即業務KPI,二是對能力素質、態度、動機等難以量化的因素,劃細並具體化各要素因子,對要素因子分別打分,即“建個模型”。

我們用量具來測量一個物體來打比方,影響測量精度有三個要素:

1. 計量器具:量具本身計量準確,在進行測量前,還必須按標準尺度進行校準;

2. 計量方法:使用計量器具的人還必須保證計量方法的標準性、一致性,例如物體放置的方法、放尺子的位子、觀察的角度等等;

3. 計量環境:環境的溫度、壓力等也會影響測量結果。

除了應用心理學家們設計的“人才品鑑中心”這類相對複雜的評價流程外,企業的一般管理活動中,例如績效管理、人才盤點等,人才評價的過程很難保證上述的測量精度要素,表現在:

1. 未被校準的尺子:

幾周前,我和幾位專家作為評委參加某單位的一場培訓彙報會,評價每個彙報小組表現,評分表上有八個要素,包括內容深度、演講技巧、團隊協作性等等,每個要素有十級評分,評分規則是:專家各自按評價項打分,加權平均後,四位評委的打分再平均,即為小組得分。

我對組織者說,這樣打分的效果會很差,因為我和其他幾位專家都不熟悉。例如,“內容深度”,我打的七分,和另外一位專家打的七分,大家認識程度都不同,沒有可比性,我建議各位評委自己把參賽的六個小組排名,這八個因素可以作為排名的參考,排第一名六分,第二名五分,以此類推,最後把排名分做個平均即得到最終排名。

這就是尺度“校準”的原理,評價模型設計得再完善,每個評價者個人很難保證評價的一致性,評價前沒有校準,測量結果就缺乏精度了。例如在“測評中心”模式下(下圖所示),不同的測評師交叉使用測評方式測評不同的測評物件,例如測評師A用一二三方法測甲乙丙、B用四五方法測丁戊己,依次輪換。一個測評批次(Batch)結束後,測評師們會碰頭校準會,平衡對各受測人的最終評價。普通的管理活動中,很難做到多個評價者、多個方法、多個Session的交叉校準。

2. 不可測的物件

可量化的業務結果(靜態指標,例如銷售額、利潤、客戶滿意度)或者業務運營狀態(動態指標,例如訂單交貨週期、合格品率)可以應用於某些人群的績效評價,例如銷售人員、操作類員工(工人、呼叫中心話務員)。

在KSAO勝任力體系中,顯性因素,例如知識、技能(可以通過逐項的、明確的操作技能評定或者操作資質證書來確定),可以明確定義並用於對操作類員工的績效評價;而對於研發人員、行政管理人員、業務管理人員、經理人等,與績效緊密相關的是“冰山模型”之下的能力素質(關於績效不等於KPI結果,我另外有多篇專文論述)。

既然“冰山模型”之為冰山,就指明瞭冰山之下素質的不可測性,這也是當前績效管理的潮流從“年度評價”轉變到“實時反饋”的原因之一。

3. 簡單模型代替複雜模型

人們很容易根據現象直覺來設計出一個“支援企業戰略實現”包含若干能力素質項的“模型”,但是沒有經過驗證的模型不具有太大意義,能力水平和績效的關係,只能說是“理論上成立”。

可以採用概率隨機模擬(蒙特卡洛方法)或者統計擬合(線性迴歸),樣本量還要足夠大,方能驗證哪些項和哪些業務結果具有真正的因果關係。人際行為的複雜性,很可能是多因素的複雜模型(因素關係也不僅是算術關係)。

綜上所述,我認為人才評價是對一個個人在特定人群內的相對位置評價,就像我提出評分方式的優化一樣,一般的模型和算術類演算法往往不能保證評價的合理性,反而是把簡單事情搞複雜,業務經理不願用,HR工作者自嗨。更接地氣,既便於操作,又能保證公平性的做法可能是:

  • 宜粗不宜細的評價模型和量表:由於前述的校準假設,評價項少的簡單模型以及粗的量表(三級量表、五級量表還是百分制量表),本身能減少疊加過程中的資料噪音,也能夠減少校準過程的複雜度,想想看達人秀的評價,是不是簡單直接?

  • 良好的校準流程,用資訊科技工具支撐:我感覺不少HR工作者缺少流程化思維,而著迷於形象化思維(建一個完善的描述模型)。在大型企業中,績效校準流程是常見的業務流程實踐。在一個儘量大的層面(例如部門、跨部門),保證同職級(Band Wise)的分佈形態,從而保證全體員工在全體組織的分佈形態合理化(一般是正態分佈),所以一線經理進行績效評價後,會按組織層級、績效得分高低的組合,層級自下而上地由各部門經理人進行按職級的校準。就我的實踐來看,很多企業HR和管理者困惑的績效評價的公平性問題,應該通過校準流程來解決,而不是如何設計更多、更精準的評價指標來計算。而這樣跨組織的流程,沒有資訊系統的支援是做不到的。

  • 基於演算法優化的大資料分析:這個話題短期內可能還比較遙遠,但是我認為在未來,人才評價中靜態定義的模型一定會被智慧的大資料分析取代。

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延伸閱讀:

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1. 一文講透組織績效管理

2. 那些取消績效評級的公司是如何管理績效和分配獎金的

3. IBM新績效評估體系——Checkpoint

4. 員工年終績效怎樣核定才合理?


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關於我,公眾號【行走的帆】及【HR成長部落】創辦人,美國康奈爾大學人力資源碩士,前世界500強公司人力資源總監,傾心著作:《世界500強人力資源總監管理手記》,暢銷譯作《奈飛文化手冊》。現創業中,為廣大HR的職業成長及企業組織發展貢獻一份力量。

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