绩效评估 - HRTechChina.com - 向上的力量！

绩效评估

人力资源数字化转型的“方式”和“原因” Adeptia主管Sunil Hans写道，人力资源数字化转型涉及通过自动化和数据驱动的方法来改变人力资源运营流程的过程。在过去，人力资源被视为具有提供员工服务的支持功能。但是，随着技术的介入和快速的数字革命，人力资源已经发生了转变。人力资源的转变为专业人士提供了机会，以证明他们是整个业务生态系统中主要的战略差异化因素。让我们探索数字化转型并确定“如何数字化转型”和“为什么数字化转型”。人力资源数字化转型人力资源数字化转型可以概括为用自动化的、数据驱动的机制代替人工的，可操作的人力资源流程的过程。德勤的报告说，人力资源团队必须通过改变人力资源运营以及员工队伍和工作方式来迎接数字革命。该报告表明，人力资源转型不仅包括人力资源，还包括整个组织。换句话说，对于人力资源转型，公司必须经历一系列的变态，并且这种变化需要在组织和结构层面上进行。（了解更多： https://hrtechchina.com/）为什么要进行人力资源数字化转型人力资源转型的主要目的是使专业人员能够发展和扩展人员以及企业组织方面的视野。它提供了建立战略计划，通过职业发展培养人才，改善员工敬业度并最终简化业务增长的机会。对于试图对其人力资源团队进行数字化转型的公司而言，交付功能是第一位的。它必须简化基本原理并加强人力资源管理职责，并最终提高了组织的整体效率。更不用说，间接成本得以降低。简而言之，人力资源转型通过提供更好的领导力和培养创新文化，可以推动组织发展。如何进行人力资源数字化转型在了解了HR数字转型是什么之后，有必要知道它是如何完成的。人力资源数字化转型涉及5个基本步骤。他们是：步骤1：增强整个业务生态系统中的HR能力：在这一步骤中，组织沉迷于通过自助式HR工具的支持来增强其员工的能力。他们需要这样做以简化流程并释放人力资源以实现数字化转型目标。步骤2：磨练人力资源决策技能：在增强人力资源能力之后，公司需要使用分析来提高其决策技能。这有助于企业确定人力资源管理中的问题，从而提高生产力和敬业度。此外，公司必须使用诸如集成之类的技术创新来简化数据驱动的见解生成过程。步骤3：与灵活的员工队伍进行协作：在此步骤中，组织需要参与员工队伍规划，还需要创建员工队伍预测结果。结果，提高了公司的透明度。因此，公司可以识别继任计划和特定技能保留所带来的风险。组织需要让其员工了解包括工具、功能和其他重要方面在内的变更。步骤4：促进员工敬业度和协作学习：简化员工敬业度流程对于公司增强人力资源系统至关重要。他们需要对员工敬业度和协作学习进行投资，以支持长期人力资源战略的计划执行。（了解更多： https://hrtechchina.com/）入门方式尽管了解人力资源转型的步骤被证明是有帮助的，但实际的实施方式可能会有所不同。一个良好的开端需要一些主要手段。定义目标：制定计划而不确定最终想要什么不仅冒险，而且代价昂贵。在进行人力资源数字化转型之前，公司必须定义一个明确的目标。为了定义新的目标，需要考虑网络组织框架、数字领导模型和组织网络分析等因素。统一：然后，应将每个员工召集在一起。必须做到这一点，以影响组织的各个方面，并取得成功，使所有人保持同步是必不可少的。正确的技术：公司需要用现代的B2B集成技术替换旧系统，以推动人力资源转型计划。通过更好的连接性和透明度，公司可以轻松满足员工的期望。绩效评估：绩效评估对于公司衡量其增长率并找出差异是必要的。一旦了解了陷阱，便可以找到解决问题的方法。以上由AI翻译，仅供参考！作者：Sunil Hans 来源：hrtechnologist

绩效评估
2020年02月27日
绩效评估

在绩效评估中减少偏见的4种方法文/ Deborah Holstein 偏见是绩效评估中的一个真正关注点，并且导致许多员工将其视为主观且高度模糊。以下四种方法可以减少评论偏差并提高绩效。最近的一项研究显示，三分之二的组织并不认为他们的绩效管理体系是有效的。这可能是因为（正如斯坦福大学的研究所示），大多数人认为绩效评估是“主观的，高度模糊的”。理想情况下，任何审核流程的目的都应该是提高员工绩效并推动更好的业务成果。然而，这种意图往往被否定，因为许多员工认为他们的评价是不公平的。而这些信念可能比我们大多数人愿意承认的更有效; 即使它可能是无意识的，但在性能讨论中偏见是非常真实的，并采取多种形式，包括但不限于：新近度偏见：主要根据最近的成就或失败判断人们（执行年度审核的企业特别容易受此影响。）光环效应：当某人在工作的某个方面表现优异时，经理可能会忽视对任何其他员工来说都是问题的负面因素。性别偏见：根据最近的研究，女性在绩效评估中获得关键主观反馈的可能性是男性的1.4倍。为了减少评论中的偏见并为您的企业中的每个人提供更好的绩效，您需要一致的结构和明确的目标。以下是四种简单的方法。 1.写下目标和期望麻省理工学院的一项研究表明，表现最佳的团队通常都有明确而雄心勃勃的目标。这不是一个令人兴奋的洞察力，所以真正令人惊讶的是，50％的员工不知道对他们的期望是什么。设定明确的目标是评估绩效和发展需求的明显方法。它还减少了偏见。在完成评估之前参考目标给管理者提供了比开放式问题更客观的观点，例如“这个人如何表现？”。通过更频繁地检查目标绩效，您可以更有效地跟踪进度，同时减少新近度偏差的影响。管理人员更有可能回忆一个人在过去一个月或一个季度的表现，而不是整整12个月。 2.协调个人和业务目标有目的公司的市场表现超过市场42％。任务不仅指导您的业务方向，还通过将日常任务和目标与更广泛的业务成果联系起来，激励员工。然而，一项研究发现，只有不到四分之一的中层管理人员了解公司的战略重点。当业务目标清晰透明时，员工可以直接将目标与特定的公司目标联系起来。看到真实业务影响的能力将减少评论中的偏见。当优先事项发生变化时，个人目标也应该更新，这样你就不会不公平地判断人们是否有过时的目标。调整个人和企业目标也有助于减少性别偏见。与男性相比，女性接受与商业结果特别相关的反馈的可能性较小，这可以解释为什么她们只占据24％的高级职位。越是评估女性更广泛的商业价值，她们的感觉就越多，看起来就像贵公司的未来领导者。 3.避免打开盒子绩效评估中的大部分无意识偏见源于“开箱即用”。许多审核流程缺乏结构，只是为管理者提供一些开放式问题和大量空白空间。由于缺乏指导和如此多的余地，因此某些偏见会进入评估阶段并不奇怪。打开的盒子是一般指导管理人员得分的象征。只有39％的新经理接受了他们的角色培训，而在绩效管理流程中这一点更为明显。在麦肯锡的一项调查中，不到30％的员工表示他们的经理都是优秀的教练。为了帮助管理人员改进，培训他们与团队协作，设定和调整目标，并提供以发展为重点的建设性反馈。鼓励更频繁的对话，以减少新近度偏见，并提供技术，促使他们与团队一起检查以及讨论什么。您提供的指导和结构越多，您就越不可能看到他们的开箱偏差。 4.使用分析来发现潜在的偏见人力资源专业人员经常使用数据来为决策提供信息。但是，当谈到非常人性化的偏见问题时，分析是有用的，特别是如果你没有证据来支持偏见，偏见的指责本身也会被指责为偏见。可以很容易地发现数据中的潜在偏差，例如当员工收到负面评价但您可以看到他们达到所有目标并直接为更广泛的业务目标做出贡献时。或者，如果数据显示经理没有与个人进行定期与绩效相关的签到，请在审核中注意新近度偏差。将这些见解视为识别哪些经理需要额外辅导并确保员工在认为审核过程不公平时知道如何发表意见的机会。客观性=更好的表现人工成本占企业总成本的70％，员工在生产力方面发挥着至关重要的作用。您需要最大限度地利用每个机会来提高绩效。 60％认为公司绩效管理流程公平的人士也认为这是有效的。通过减少评论中的偏见并帮助管理者对团队的发展产生真正的影响，您将提升绩效并推动业务增长。以上为AI翻译，内容仅供参考原文链接：4 Ways to Reduce Bias in Performance Reviews

绩效评估
2019年04月10日
绩效评估

改变人力资源的游戏:13种方法让绩效评估的压力降低性能评估是一个经过提炼的过程——一个关键的快照，它反映了哪些目标已经实现，哪些目标还需要克服。尽管在管理者和员工之间的反馈交流中，绩效评估是必不可少的，但双方的人往往都害怕绩效评估。那么，对于相关人员来说，如何才能降低绩效评估的压力，同时保持他们作为成功标志的角色呢?下面，福布斯人力资源委员会的13位成员分享了他们如何改变绩效评估的性质，以使每个人都受益。 1.保持简单通过为每个经理创建工具包来简化流程。提供截止日期日历，样本审核报告和样本审核。如果可能的话，通过发送每周提醒和设置日历提醒来保持组织。另外，自动化！纸张很乏味; 系统更快，更直观。奖励：您还可以设置提醒，查看谁已经完成任务等等。——Michele Gonzalez-Pitek SHRM-SCP, Pitek Consulting 2.建立对话文化人力资源部门可以而且应该通过提升绩效管理流程并确保每个人都清晰，引领潮流。关于绩效管理存在很多争论，但就像工作场所的许多试验一样，沟通至关重要。创建一个对话。——John Sigmon，johnsigmon.com 3.使它有意义如果这是一件苦差事，领导者会觉得这是一件苦差事。所以，不要把它做成一件苦差事。拥有一个系统可以尽可能多地自动完成工作，并且不会限制它。创建一种绩效评估是日常活动的文化。无论是积极的还是批评的，都会立即给予反馈。确保以富有成效的方式提供关键反馈。——Lotus Yon，NCH 4.创建连续性反馈应该是全年持续的，人力资源部门应该鼓励不断循环的记录反馈，然后管理人员可以使用和分享参考。人力资源部门可以通过提供明确的时间表简化流程，促进与管理人员的审核会议，提供有关组织期望的指导，审核流程和程序以及安排可用时间。——Meg Battle, Rabin Martin 5.向前看，不向后看当绩效评估一次性评估一年的员工工作价值时，可能会出现问题。相反，管理者应该专注于为即将到来的一年中的员工设定可衡量的目标，然后定期与他们会面以确保他们在实现每个目标方面取得进展。这将审核从无所不包的年度评估更改为许多目标更新之一。——John Feldmann, Insperity 6.投资技术，不要撇开对话经常登记入住的评论已经成为常态。我们每季度进行一次，并将其称为“连接会话”。使用高效，简化的软件（如人力资本管理工具）来支持流程至关重要。当定期传达反馈时，文档本质上是精益的。重要的是记录要点，但不要浏览对话。——Stacey Browning, Paycor 7.不要等到年度审核时间大多数绩效评估都不受欢迎，因为管理层和团队成员都不会在今年年底之前就性能，奖金，加薪等问题进行沟通。如果一年四季都在进行一致的沟通，比如四分之一，那么很有可能不会有任何意外，年终审查会相当简单。——Evan Lassiter, Cloudreach 8.拥抱科学通过对反馈神经科学的广泛理解，人力资源专业人员可以进行有意义的性能对话，感觉安全，而不是压力。首先要专注于什么工作。然后，确定利用特定现有优势的新行为和实践方法。为了减少对审核的威胁响应，这些对话应该经常进行。——Kelly Lum, Highgate 9.让绩效评估成为一种积极的体验如果经理将评论更多地放在对话中并询问开放式问题，那么员工将有机会提供有价值的反馈。经理应该听。这是员工突出自己的成就，对自己的成就感到满意并分享新想法的机会。它也可以是设定新目标或讨论改进领域的时候。——Debi Bliazis, Champions School of Real Estate 10.与薪酬决定分开最关键的一步是将绩效评估与加薪和晋升分开，以防止游戏化。如果员工知道在审核期间他们正在考虑晋升，他们可能会阻碍可能导致改善和增长的关键反馈。此外，使评论更短，更频繁和更热门，以便它们具有意义和可操作性。——Ben Peterson，BambooHR 11.坐在办公桌的另一边作为一名经理，只需问问你的员工，“你想在明年完成什么，我该如何帮助？”这个问题开始了一个对话而不是一个片面的讲座。它将评估转变为头脑，并讨论增长和发展，而不是判断和评级。除了人力资源部门的需求，员工的成长不是我们真正想要的吗？——Michele Markey，SkillPath 12.改变你的心态对我而言，这完全取决于你如何看待它。如果你认为它们是消极的，那么猜猜是什么，这是一种消极的体验。但是如果你选择专注于积极因素，那么它就会产生积极的影响。我不是说要完全忽视消极方面; 你必须尊重并找到对付它的方法。但对于普通员工而言，您所宣传的是您所获得的。——Adam Mellor, ONE Gas, Inc. 13.提供实时反馈对任何人的反馈最好是温暖的。这包括尽可能地立即关注反馈的影响。稳健的一对一节奏是高增长公司庆祝胜利和快速解决问题的关键。两者都对激励积极的关系，激励行为和纠正问题至关重要。——Stacie Mallen, CampusLogic 以上为AI翻译，内容仅供参考。原文链接：Changing The HR Game: 13 Ways To Make Performance Reviews Less Stressful

绩效评估
2018年10月31日
绩效评估

为什么预测分析（Predictive Analytics）是人力资本管理改变的关键？文/ Chiradeep BasuMallick 这是一个由数据推动的时代。对于人力资源专业人士来说，数据驱动的人力资源分析有助于简化战略规划，改善决策，使员工能够从公司更智能、更有吸引力、更高效的生命周期中获益。在这种情况下，预测分析可以改变核心人力资本管理(HCM)过程，如员工流失管理、员工情绪监控、人才获取和能力规划。通过预测人力资源分析能力，HCM解决方案将真正改变上述所有情况。让我们来看看几个关键的影响领域: 对员工进行剖析，并进行准确的分类有了大量关于技能、教育和背景经验的员工数据，预测分析可以帮助评估每个员工的准备程度。这确保了最适合的申请者被雇佣，新员工被分配到最合适的岗位。企业还可以了解哪些员工最值得拥有，并根据未来的结果预测，制定员工福利计划。管理员工流失率，衡量员工忠诚度通过预测性人力资源分析，人们可以建立复杂的模型，根据有关员工潜在流失的数据生成触发器。HCM解决方案通过将员工流失风险因素与绩效数据相结合，可以准确判断员工的工作效率，检查员工流失率，并专注于提高员工忠诚度和员工福利计划。预测能力和招聘要求人力资源分析可以通过对最佳资源可用性、需求可能下降或上升以及其他有用的细节进行正确的检查和平衡，从而确保人员配备。这也将有助于招聘团队掌握工作量，确切知道需求何时会激增，以及如何填补缺口。与此同时，由于准确的产能预测，您的员工也可以减轻工作负担。员工情绪分析到目前为止，这是人力资源分析最重要的益处。除了年度调查或反馈机制外，预测分析还能帮助评估员工对自己在公司的角色的看法。通过跟踪员工对不同话题的看法，跟踪他或她在社交媒体上的数据，绘制他们的绩效图，我们可以分析员工的动机商数，留在公司的愿望以及与企业目标一致性程度。然后，这将继续促进成果、精简增长、有利于重新调整员工福利计划，精简对核心业务目标的关注。结论——未知的领域和灿烂的前方道路对于人力资源团队来说，对预测分析如何帮助日常任务分配感到有点不确定是很正常的。然而，今天，全面的HCM解决方案必须包含这些关键的预测分析组件，帮助揭开高度复杂和竞争激烈的市场的神秘面纱。最后，预测性人力资源分析将创造有意义和令人满意的员工体验，带来真正的长期利益和关系建设。以上为AI翻译，观点仅供参考。原文链接：Why Predictive Analytics is a Game Changer for Human Capital Management

绩效评估
2018年09月28日
绩效评估

人工智能正在改变人力资源工作方式新技术和人工智能可用于提高绩效评估，开放招生和员工发展。 New technologies and artificial intelligence can be used to improve performance appraisals, open enrollment and employee development. 作者：Alexander Alonso，SHRM-SCP 像“终结者”电影中看到的那些机器的兴起可能会给我们灌输对人工智能（AI）和自动化的健康恐惧，但明智的人力资源专业人员会关注当今的发展如何能够产生积极的变化 - 即更高的效率在日常运营中和更好的员工体验。现代技术（从简化流程的应用程序到改善通讯的机器人）正在改变我们的工作方式，这并不奇怪。然而，令人震惊的是，他们扩散到工作场所的速度很快。以下是三个已被企业完全接受的AI示例，它们正在改变我们实践HR的方式：众包和性能数据。为了更好地评估，商业思想领导者鼓励使用来自各种来源的及时数据。例如GloboForce这样一家员工识别软件供应商，声称众包信息比传统的评估方法能够以更定期的间隔提供更全面的性能图片。乍一看，这可能看起来很直观。但是许多人力资源专业人士对这种软件在考虑到大量信息的性能数据流方面的准确性持怀疑态度。例如，会议结束后，Karma Notes向与会者询问个人作为团队成员的有效性。令人生畏的是，应用程序在每次会议后提出了这个问题。更重要的是，这个过程引发了人们提供反馈动机的问题。有些可能是由隐藏的议程驱动的。这项技术正在得到进一步完善，以收集与截止日期和预算有关的信息。近100家财富1000强公司正在试用这种众包的表演系统。这比以往任何时候都更加重视人力资源专业人员，以更好地理解数据管理和分析，机器人和福利问题。如果你像大多数人力资源从业人员一样，只需要在开放的招生季节中生存下去，你很高兴。但那些幸运地通过人力资源信息系统（HRIS）来利用人工智能的人通常并没有那么糟糕。例如，今天的一些基于HRIS的聊天机器人可以自动回复员工的福利问题，并为您的员工量身定制解决方案。这意味着您花费更少的时间进行查询。虽然这些工具从来都不是完美的，但大多数使用的是一种AI，它使得信息交付非常可定制。要充分利用这一点，您必须建立真正动态的面向消费者的问答数据库，以反映您的员工和他们的偏好。算法和学习偏好。近年来，我们看到了无数支持学习和发展活动的技术的兴起。其中最有趣的是使用AI来创建交互式测试和评估以匹配考生的个人学习风格和参与度的应用程序。与Lumosity的互动式大脑游戏类似，这些工具可在用户学习时产生无数的数据点，包括他们的步伐和学习风格。对于人力资源部门来说，这些创新突出了对员工发展的定制学习路径和数据驱动方法的需求。很明显，人工智能在人力资源中的作用越来越大，这代表了您通过数据实现价值的机会。有些人会哭，“机器正在接管！”事实是，机器已经在这里。我们需要确定如何最好地使用它们。 SHRM-SCP的Alexander Alonso是SHRM知识发展高级副总裁。以上由AI翻译完成，仅供你参考。HRTechChina倾情奉献，转载请注明HRTechChina 以下为英文原文： The rise of machines like those seen in the “Terminator” movies may instill in us a healthy fear of artificial intelligence (AI) and automation, but wise HR professionals will focus on how today’s developments can give rise to positive changes—namely, greater efficiency in day-to-day operations and a better employee experience. It’s no surprise that modern technologies—from process-streamlining apps to communication-improving bots—are altering the way we work. What is shocking, however, is the fast pace of their diffusion into the workplace. Here are three examples of AI that have been fully accepted in businesses today and are changing the way we practice HR: Crowdsourcing and performance data. For better appraisals, business thought leaders encourage the use of timely data from a wide array of sources. Companies such as GloboForce, an employee recognition software provider, claim that crowdsourced information provides more-holistic pictures of performance at more-regular intervals than traditional appraisal methods. At first glance, that may seem intuitive. But many HR professionals are skeptical about the accuracy of such software with regard to performance data flow, which takes into account large volumes of information. For instance, after a meeting, Karma Notes asks fellow attendees about an individual’s effectiveness as a team player. What’s daunting is that the app poses this question after every meeting. What’s more, the process raises questions about people’s motivations for providing feedback. Some may be driven by a hidden agenda. The technology is being further refined to gather information related to deadlines and budgets, too. Almost 100 Fortune 1000 companies are piloting this type of crowdsourced performance system. More than ever, that puts the onus on HR professionals to better understand data management and analytics, and to account for relationship dynamics when interpreting such records. Bots and benefits questions. If you’re like most HR practitioners, you’re happy just to survive open enrollment season. But those fortunate enough to leverage AI via their HR information systems (HRIS) usually don’t have it so bad. Some of today’s HRIS-based chatbots, for example, can automatically reply to employees’ benefits questions with answers tailored to your workforce. That means you spend less time fielding inquiries. While these tools are never perfect, most use a form of AI that makes information delivery extremely customizable. To take full advantage of that, you must build truly dynamic, consumer-oriented Q&A databases that reflect your workers and their preferences. Algorithms and learning preferences. In recent years, we’ve seen the rise of countless technologies that support learning and development activities. Among the most interesting are apps that use AI to create interactive tests and assessments to match test takers’ personal learning styles and engagement levels. Similar to Lumosity’s interactive brain games, these tools generate countless data points about users as they learn, including their pace and learning style. For HR, such innovations highlight the need for customized learning paths and data-driven approaches to employee development. It’s clear that AI’s increasing role in HR represents an opportunity for you to drive value through data. Some would cry, “The machines are taking over!” The truth is that the machines are already here. It’s up to us to define how best to use them. Alexander Alonso, SHRM-SCP, is senior vice president for knowledge development at SHRM.

绩效评估
2018年03月01日

《 12