+38 (056) 736 29 84 | +38 (098) 646 04 26 | +38 (066) 853 30 53 udod.y@ucg.in.ua

Переосмысление производительности

C


Большинство корпоративных систем управления производительностью сотрудников сегодня не работают, потому что они коренятся в моделях для специализации и постоянной оптимизации дискретных задач. Возникновение этих моделей датируется более чем вековой давностью (Фредерик У. Тейлор).

В течение следующих 100 лет, производительность системы управления развивались, но не изменилась коренным образом. Такая мера, как количество контактов, произведенных в течение одного дня, со временем стала более изощренной и превратилась в сбалансированную систему ключевых показателей эффективности (KPI), которые ссылаются к всеобъемлющим целям компании. То, что начиналось как простой механистической принцип, приобрело уровни сложности в течение десятилетий, поскольку компании пытались приспособить системы управления производительностью промышленной эпохи к все более крупным организациям и более сложной работе.

Многие компании, борясь за всеохватные KPIs, мониторинг и измерение сотрудника, столкнулись с двумя видами проблем. Во-первых, сбор точных данных для 15 — 20 отдельных показателей может быть громоздким и часто генерирует неточную информацию. (На самом деле, многие организации просят сотрудников сообщать сами эти данные). Во-вторых, увеличение числа показателей, (а само измерение часто сопровождается воздействием на работника), производит незначимые KPI и «размывает» фокус сотрудников. Мы регулярно сталкиваемся с системами ключевых показателей, которые охватывают менее 5 процентов от общего рейтинга производительности.

Тем не менее, менеджеры пытаются оценивать своих сотрудников как можно лучше. Рейтинги затем взаимно калибруются и, при необходимости, уточняются в соответствии с законами распределения (в частности, с нормальным законом распределения Гаусса). Эти принципы предполагают, что подавляющее большинство сотрудников группируются вокруг среднего и соответствуют ожиданиям, в то время как меньшее количество имеют показатели выше и ниже среднего. Эта модель, как правило, проявляется в трех-, пяти-, или семи- балльных шкалах, которые иногда пронумерованы, а иногда промаркированы: например, «соответствует ожиданиям», «превосходит ожидания», «намного превосходит ожидания», и так далее.

Эта логика интуитивно понятна («ведь правда, что большинство людей имеют средние показатели по определению?»), и она помогает компаниям распределять их компенсации («большинство людей получают среднюю зарплату, выдающиеся получают немного больше, отстающие — немного меньше»).

Но колоколообразная кривая нормального распределения не может точно отражать реальность. Исследования показывают, что профили зависимости в соотношениях «талант-эффективность» во многих областях, такие как бизнес, спорт, искусство, и научные круги, больше похожи на степенные распределения. Иногда их называют паретовскими кривыми, эти линии на графике напоминают хоккейную клюшку. (Они получили свое название от работы Вильфредо Парето, который более ста лет назад отметил, среди прочего, что 20 процентов стручков в его саду содержат 80 процентов гороха.) По результатам одного из исследований (2012 г.) был сделан вывод о том, что

«Верхние» 5 процентов работников в большинстве компаний превосходят «середнячков» на 400 процентов.

Но нужно помнить, что отрасли, которые характеризуются высоким процентом ручного труда и низким уровнем использования технологий, являются исключениями из данного правила.

Google сказал, что это исследование, в частности, лежит в основе многих его практических мер по управлению талантами и его решений по выплате выдающихся вознаграждений с целью сохранить лучших исполнителей:

Компенсация двух людей, которые делают аналогичную работу, может варьироваться в пределах 500 процентов.

Google хочет удержать своих «верхних» сотрудников от побега и считает, что компенсация может быть «синхронной»; звездные исполнители на младших уровнях компании могут иметь удельный вес больший, нежели средний показатель на высших уровнях. Выявление и развитие действительно выдающихся людей является ключевым приоритетом, учитывая их несоразмерное воздействие.

Отделы по подбору персонала в таких компаниях также включены в эти процессы.

Компании, взвешивающей риски и выгоды от неравномерных вознаграждений, таким образом, следует иметь в виду новые подробности о степенных распределениях: что они значат для большинства сотрудников.

Попытка определить, «кто лучше или хуже» для тех, кто отвечает ожиданиям, но не являются исключительным, дает на выходе бессмысленную информацию для менеджеров и мало что дает для повышения производительности.

Избавление от оценок, которые демотивируют и раздражают сотрудников, как показали исследователи Боб Саттон и Джефф Пфайффер, имеет смысл.

Работа по командообразованию также должна быть согласована с выполнением этих рекомендаций.

Многие компании, такие как GE, the Gap, и Adobe Systems сделали именно это, в попытке повысить производительность. Они выбросили рейтинги, ранжирования и ежегодные обзоры, (которые в GE, например, превратились в предыдущие десятилетия в некий вид изобразительного искусства). То, что эти компании хотят строить – так это цели, которые более текучи и изменчивы (а не раз в год назначаемые цели), более частые дискуссии с обратной связью (а не годовые или полугодовые собрания), перспективный коучинг для развития (а не ретроспективный рейтинг и ранжирование), больший акцент на команды (а не на индивидуумов). Это новое выглядит как полная противоположность тому, от чего они хотят отойти.

Дело в том, что такие компании теперь думают, что

Попытки идентифицировать и попытаться количественно представить полутона дифференциальной производительности среди большинства сотрудников, которые делают хорошую работу, но не относятся к числу немногих звезд — бесплодная затея.

Определение четких «передовиков» и «отстающих» имеет важное значение, но проведение ежегодных ритуалов оценки на основе колоколообразной кривой не будет развивать производственный коллектив в целом. Вместо этого, за счет избавления от «годовых обзоров» и связанных с ними бюрократических процессов, компании могут сосредоточиться на гораздо более высоком уровне усилий по повышению производительности своих сотрудников.

По материалам: www.mckinsey.com


Мы считаем, что в оценке нуждается не производительность, а в первую очередь, мотивация сотрудников. И для такой оценки проводим тестирование персонала с использованием специальных психодиагностических методик. Подробнее об этом можете прочитать по ссылке — ТЕСТИРОВАНИЕ ПЕРСОНАЛА.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *