新しい仕事の世界では、会社の業績管理がこれまで以上に複雑になっています。 「静かな退職」と従業員監視ツールに関する懸念の高まりは、これをさらに複雑にし、ベンダーと雇用主の両方が職場データの使用について信頼できるかどうかについて疑問を投げかけています.
過去 XNUMX 年間の AI とピープル アナリティクスの主要な進歩のおかげで、企業が以下を可能にする、実証済みの倫理的なデータ駆動型業績管理アプローチが存在します。 定義します, だけど, 改善します 企業の固有のニーズとコンテキストに適合する KPI。
Humanyze 社長兼共同創設者、 ベン・ウェーバー、共著 ハーバード·ビジネス·レビュー 職場のデータと分析を適切に使用することがいかに重要かについて パフォーマンス管理の改善 & 全体的な結果 あらゆる組織で:
"信頼性のある, 正確な, バイアスフリー 従業員の職務遂行能力の測定 とらえどころのないことで有名です。 また、企業は従業員に関するデータで溢れかえっていますが、それらをパフォーマンスの信頼できるマーカーに変換する能力は、せいぜい進行中の作業です。 調査によると、仕事のパフォーマンスに対する自己評価と監督者による評価は重複していることが示されています わずか4%. 組織における真の能力主義は不可能であり、パフォーマンスを完全に測定できるわけではありませんが、組織はより能力に基づいた、より公平な、全体的な成功を収めることができます。 パフォーマンスに関する KPI を特定する 彼らの組織内で 正しいデータを使用する それを測定します。」
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