Введение
Сотрудники покидают руководителей, а не организации из-за дискриминации.
Часто бывает так, что оценка работы становится предметом разногласий между руководителями и их подчиненными из-за разногласий по поводу оценок и вытекающего из них повышения заработной платы и размера премий.
Действительно, довольно часто работники заявляют о дискриминации со стороны руководителей, когда получают плохие оценки и плохие отзывы о работе.
Поскольку исследования показывают, что 80% всех увольняющихся сотрудников делают это из-за разногласий с руководителями, организациям необходимо более серьезно относиться к оценке работы сотрудников и обеспечивать прозрачность и подотчетность.
Именно здесь оценка работы, основанная на данных и логическом обосновании, играет такую важную роль в обеспечении успеха организации.
В самом деле, когда оценка эффективности результатов работы основывается на данных, а не на субъективных прихотях и предубеждениях, руководители и менеджеры по персоналу могут с полным основанием утверждать, что был применен справедливый подход, основанный на данных.
Кроме того, когда весь процесс оценки основан на данных, лежащие в его основе метрики гарантируют, что организации смогут противостоять судебным искам, возбуждаемым недовольными и разочарованными сотрудниками, поскольку в этом случае организации могут обоснованно утверждать, что в отношении сотрудников не было предвзятости.
Оценка эффективности деятельности не может быть только на основе данных
Оценка результатов деятельности не может быть полностью и исключительно ориентирована на данные, поскольку обратная связь менеджера с сотрудниками должна быть основана на восприятии результатов работы в той же степени, что и на данных.
Другими словами, есть такие аспекты, как мягкие навыки и другие параметры, где данные не могут быть единственным критерием для оценки.
Кроме того, есть такие аспекты, как командный игрок и другие качества, которые основаны на субъективной обратной связи и где одних данных недостаточно. Действительно, организации рискуют превратиться в бездушные машины, если данные станут единственным критерием.
Помимо этого, тот факт, что метод ранжирования и рейтингов, основанный на относительных показателях, а не на абсолютных цифрах, означает, что как бы организации ни старались, процесс оценки работы не может быть основан только на данных.
Более того, тот факт, что оценка работы является как показателем личной производительности, так и относительной производительности, означает, что должен существовать подход, который сочетает данные и относительную производительность, не будучи слишком субъективным.
Комбинация алгоритма и личного восприятия может помочь
Именно поэтому многие организации экспериментируют с алгоритмизированными оценками работы, в которых комбинация абсолютных показателей, основанных на данных, затем подается в алгоритм или программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом, чтобы обеспечить измерение как относительных, так и абсолютных показателей.
Кроме того, современные организации “выходят за рамки системы колоколообразной кривой” и пробуют альтернативы, такие как данные фактических показателей и параметров, а также субъективные отзывы наряду с программными и технологическими относительными оценками.
Действительно, даже метод “кривой колокола” использует метрики и данные для измерения относительной производительности, и только на “последнем круге” процесса оценки производительности определение рейтинга, основанного на окончательном мнении менеджера, становится фактором, который входит в окончательный рейтинг.
Именно здесь в игру вступают субъективные предубеждения, поскольку определение окончательного рейтинга часто основывается на мнении менеджера, а не на чем-то другом, и именно здесь большинство сотрудников жалуются на дискриминацию.
Действительно, работники заявляют о дискриминации только тогда, когда они обнаруживают, что другие их коллеги получают более высокие оценки по причинам, основанным на личном восприятии.
Разумно используйте данные и создайте прозрачную систему оценки
Следовательно, будет лучше, если весь процесс оценки работы будет максимально объективным, и именно здесь подходы, основанные на данных, имеют свои преимущества. Действительно, когда сотрудник и руководитель фиксируют показатели на протяжении всего
процесса оценки, такие показатели и данные дают полное представление о том, как сотрудники проявили себя как в относительном, так и в абсолютном выражении.
Другими словами, как говорится, данные максимально устраняют субъективный элемент.
При этом следует отметить, что раскрытие данных о результатах аттестации связано с соблюдением конфиденциальности, поэтому организации могут гарантировать, что они публикуют оценки, не раскрывая того, какие аспекты принимаются во внимание.
Таким образом, мы имеем комбинацию того, как данные могут быть использованы для измерения производительности, и как только оценка завершена, то точно так же, как преподаватели выставляют оценки всем студентам, не раскрывая их основания, означает, что подходы, основанные на ИИ и данных, могут работать и в организациях.
Действительно, тот факт, что большинство университетов в настоящее время широко используют подходы, основанные на данных, для выставления оценок, означает, что организации тоже могут перенять такие методы.
Доверие – это клей, который держит организации вместе
Наконец, между сотрудниками и руководителями должен быть элемент доверия, и именно здесь никакой подход, основанный на данных, никогда не сможет заменить человеческий фактор.
В конце концов, мы имеем дело с реальными эмоциями и личными чувствами, и поэтому важно, чтобы социальный договор между работодателями и работниками всегда соблюдался.
В заключение можно сказать, что мы еще не достигли той стадии, когда оценку сотрудников проводят роботы, поэтому для актуализации справедливого и прозрачного процесса оценки работы используется сочетание данных и личного восприятия.
