Оценки производительности

Часто бывает так, что оценки эффективности становятся яблоком раздора между менеджерами и их подчиненными из-за различий в рейтингах, результирующих повышениях заработной платы и количестве бонусов. Действительно, работники довольно часто заявляют о дискриминации со стороны менеджеров, когда они получают плохие оценки и плохие оценки работы. Исследования показывают, что 80% всех уволившихся сотрудников делают это из-за разногласий со своими руководителями. Именно здесь оценки производительности, основанные на данных и причинах логики, играют такую важную роль в обеспечении успеха организации.

Критерии оценки

Действительно, когда оценки производительности основаны на данных, а не на субъективных прихотях и предубеждениях, тогда менеджеры и менеджеры по персоналу могут обоснованно утверждать, что был справедливый подход, основанный на данных. Кроме того, когда весь процесс оценки основан на данных, лежащие в основе метрики гарантируют, что организации смогут противостоять судебным процессам и другим судебным делам, возбужденным недовольными и недовольными сотрудниками с тех пор, организации могут обоснованно утверждать, что не было предвзятости или предубеждений по отношению к сотрудникам. по полу, расе и другим признакам. Оценка производительности не может быть основана исключительно на данных. Это также тот случай, когда вся оценка производительности не может быть полностью и чисто управляемой данными, поскольку обратная связь менеджера с сотрудниками должна основываться на восприятии производительности в той же мере, в какой она основана на данных. Другими словами, есть такие аспекты, как умение работать с людьми и другие параметры, в которых данные не могут быть единственным критерием оценки.

Сочетание алгоритма и личного восприятия

Существуют также такие аспекты, как командный игрок и другие атрибуты, которые основаны на субъективной обратной связи и в которых одних данных недостаточно. Действительно, организации рискуют стать бездушными машинами, если данные станут единственным критерием. Помимо этого, тот факт, что метод ранжирования и рейтингов по кривой основан на относительной эффективности, а не на абсолютных числах, означает, что независимо от того, сколько организаций пытается, процесс оценки производительности не может быть основан исключительно на данных. Более того, тот факт, что рейтинги производительности являются как показателем личной эффективности, так и относительной производительности, означает, что должен быть подход, который объединяет данные и относительную производительность, не будучи слишком субъективным. Именно здесь многие организации экспериментируют с алгоритмическими оценками производительности, в которых сочетание абсолютной производительности, управляемой данными, затем подается в алгоритм или программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом, чтобы обеспечить измерение как относительной, так и абсолютной производительности.