过去很多企业理解绩效管理,通常是这样的:

年初定目标,年底做评价。

员工写总结,管理者打分。

HR汇总结果,再根据绩效等级做奖金、晋升、调薪等决策。

看起来流程完整,绩效管理似乎也就完成了。

但越来越多企业开始发现:

绩效考核做了很多,真正的绩效管理却并没有发生。

员工依然不知道自己的目标为什么变化,管理者依然不知道应该什么时候给员工反馈,HR依然要在考核周期结束前反复催促,企业也很难通过绩效真正发现业务和人才问题。

于是,一个越来越明显的变化正在发生:

企业正在重新思考,绩效管理到底应该是什么。


一、绩效管理,为什么越来越不像“打分”这么简单?

过去,企业的绩效管理往往围绕一个核心问题:

“这个员工最后应该得多少分?”

所以企业会重点关注:

  • KPI完成率是多少?
  • OKR完成了多少?
  • 绩效等级是A、B还是C?
  • 部门绩效分布怎么样?
  • 奖金应该怎么发?

这些当然重要。

但如果把绩效管理只理解为“最后打一个分”,就会忽略一个更重要的问题:

员工为什么会得到这个结果?

例如:

一个员工最终绩效是C。

但C到底意味着什么?

是目标没有完成?

是执行能力不足?

是目标本身不合理?

是项目资源不足?

是上下游协作出了问题?

还是管理者在整个执行周期中根本没有及时发现问题?

如果只看最后一个绩效分数,我们只能知道“结果不好”。

却不知道:

问题究竟发生在哪里。

这也是传统绩效管理越来越难满足企业需求的原因。


二、真正的问题,不是“怎么打分”,而是“怎么持续管理”

如果把一个绩效周期拆开来看,会发现:

绩效评价其实只是最后一个节点。

在真正的业务过程中,还有大量管理动作:

目标制定之后,员工是否理解目标?

执行过程中,目标有没有发生变化?

项目推进是否出现延期?

员工有没有遇到困难?

管理者有没有及时反馈?

员工有没有根据反馈调整行动?

这些问题如果都等到绩效评价时才发现,往往已经晚了。

所以,一个真正有效的绩效管理闭环应该是:

目标制定 → 目标确认 → 执行 → 过程跟进 → 工作总结 → 绩效评价 → 绩效校准 → 绩效反馈 → 持续改进

绩效评价只是其中一个环节。

而不是全部。


三、从“结果管理”走向“过程管理”

这是企业绩效管理正在发生的一个重要变化。

过去:

“年底看看你完成了多少。”

现在:

“执行过程中,我们能不能及时发现问题?”

过去:

“为什么这个目标没有完成?”

现在:

“这个目标什么时候开始出现风险?”

过去:

“你的绩效为什么是C?”

现在:

“哪些事情影响了你的绩效?下一阶段应该怎么改进?”

这意味着绩效管理正在从结果评价走向持续管理

企业真正需要的,不只是一个能够计算绩效等级的系统。

而是一个能够让管理者持续看到:

目标发生了什么、员工发生了什么、业务发生了什么。


四、绩效管理的另一个变化:从“单一数据”走向“多维证据”

评价一个人的绩效,真的只需要看KPI或者OKR吗?

显然不是。

一个员工的真实工作表现,可能同时存在于:

目标数据

OKR、KPI、PBC等目标完成情况。

业务数据

项目、任务、客户、销售等实际业务结果。

过程数据

工作推进、关键节点、延期、异常等过程信息。

他人评价

上级评价、同事评价、360评估、项目协作评价。

员工自我认知

员工对工作结果和问题的总结。

管理沟通

绩效面谈中员工对结果的解释,以及管理者给出的反馈。

这些信息组合起来,才更接近一个人的真实绩效。

所以未来的绩效管理,不应该只是:

“一个分数”。

而应该是:

“分数背后的完整证据链”。


五、绩效管理正在从“HR的工作”变成“组织的管理机制”

过去很多企业做绩效,HR承担了大量工作:

催目标、催评价、催总结、催面谈、催校准。

于是很多时候,绩效变成了:

HR推动的一项周期性任务。

但真正的绩效管理,本质上应该属于管理者。

HR负责搭建机制、提供工具和保障流程运行。

管理者真正负责的是:

  • 和员工明确目标
  • 关注目标执行
  • 及时发现问题
  • 持续给予反馈
  • 开展绩效面谈
  • 帮助员工改进
  • 做出合理评价

最终形成:

HR搭机制,管理者做管理,员工持续改进。

当绩效真正进入管理者的日常工作,绩效才不会变成每年一次的“填表运动”。


六、AI正在让绩效管理发生新的变化

而现在,AI又给绩效管理带来了一个新的机会。

过去,一个管理者想了解员工的绩效情况,需要自己去翻:

OKR、KPI、项目、任务、工作总结、历史绩效、评价记录……

数据很多,但真正能够帮助管理者判断问题的信息,往往隐藏在这些数据之间。

AI可以做的事情,恰恰不是简单地“帮你算分”。

而是:

把分散的数据连接起来。

例如:

一个员工最近目标完成率下降;

同时某个关键项目出现延期;

最近的协作评价有所下降;

工作总结中多次提到资源不足;

历史绩效表现却一直很好。

单独看任何一条数据,都不足以说明问题。

但把这些信息放在一起,AI就可能帮助管理者发现:

这个员工可能并不是能力下降,而是正在遇到某个具体的业务或协作问题。

这时候,管理者真正应该做的,不是立即给员工贴上“低绩效”的标签。

而是:

找员工聊一聊。


七、所以,未来的绩效系统应该回答什么问题?

一个真正面向未来的绩效管理系统,至少应该帮助企业回答这几个问题:

1. 我们要做什么?

目标是否清晰?

目标和组织战略是否一致?

2. 现在做得怎么样?

目标完成情况如何?

执行过程中有没有异常?

3. 哪里出现了问题?

哪些目标正在延期?

哪些员工出现了明显变化?

哪些团队存在绩效风险?

4. 为什么会出现问题?

是目标问题?

业务问题?

资源问题?

协作问题?

还是员工能力问题?

5. 管理者应该做什么?

应该找谁沟通?

应该沟通什么?

应该如何给反馈?

6. 沟通之后发生了什么?

员工是否改善?

目标是否调整?

问题是否解决?

下一周期应该采取什么行动?

当绩效系统开始回答这些问题时,它就不再只是一个“考核系统”。

而开始成为:

企业持续经营员工绩效的一套管理基础设施。


八、Tita正在做的,也不只是“把绩效搬到线上”

这也是Tita新绩效一体化希望解决的问题。

我们认为:

绩效不应该只是企业每个季度或者每年做一次的考核动作。

它应该贯穿员工工作的全过程。

从目标开始,到执行过程;

从业务结果,到员工评价;

从绩效结果,到管理沟通;

从发现问题,到持续改进;

最终再回到下一周期的目标。

因此,Tita新绩效一体化正在尝试把:

目标、项目、任务、绩效、评价、面谈、数据分析与AI能力连接起来。

让企业看到的,不只是:

“这个人的绩效是多少?”

更重要的是:

“这个人的绩效为什么是这样?现在发生了什么?管理者下一步应该做什么?”


结语:绩效的终点,不应该是一个分数

如果绩效管理的最终结果,只是得到一个:

A、B、C、D

那么绩效管理其实只完成了一半。

真正有价值的绩效管理,应该在评价结束之后继续发生:

发现问题 → 沟通问题 → 解决问题 → 持续改进 → 下一周期做得更好。

所以,企业真正需要重新思考的,也许不是:

“我们应该采用KPI还是OKR?”

而是:

“我们能不能让绩效真正进入日常管理?”

从一次考核,到持续管理。

从结果评价,到过程经营。

从一个分数,到完整的绩效证据。

从HR推动,到每一位管理者真正参与。

这或许才是下一阶段企业绩效管理真正值得关注的变化。

绩效,不应该只是年底发生的一次评价。

它应该成为企业持续经营目标、团队和人才的一种方式。

为什么越来越多企业,正在重新思考“绩效管理”?


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