圖片來源:perzon seo,CC Licensed
有一段時間,「德國製造」或「日本製造」代表了的是工藝精湛、品質保證。但是德國知名車廠在廢氣排放的數據上造假,引起軒然大波;日本就更不用提了,這幾年上過新聞頭條的醜聞就包括在財報上灌水的、汽車油耗測試造假的、竄改品管數據或食物製造/保存日期的... 很多人討論起這些公司究竟怎麼了,談到後來,「盲目追求KPI達成」成了很多人都提及的原因之一。
但我相信,沒有人會一開始就決定要在這些事情上造假。
最近部門裡出現了一段和績效管理有關的討論。我們部門負責公司的人才招募任務,所以多快可以找到人才遞補一個職缺,就變成了我們負責招募的同仁的KPI ( Key Performance Indicator,關鍵績效指標 ) 。這個被我們拿來討論的案例是這樣的:我們公司有一個職缺,假設是會計主任好了,我們會監控這個職缺從開始找人,到我們最後找到合適的人選,需要花多久的時間。用人單位主管從眾多履歷表中篩選出條件合適的人選,請我們約這幾位應徵者前來面試,經過兩輪的面試,選定某一位應徵者,然後我們跑完任用流程,發出正式的錄取通知書,原以為接下來就是等應徵者報到,結果又過了一周,他打電話來說,他找到了另外一份薪資更高的工作,所以不會來我們這裡報到了。於是我們只好一切重來。
這時候,這個職缺的招募天數應該要歸零重新計算,或者是繼續下去?
對負責招募的同仁而言,他確實替公司找到合適的人才,這是用人單位主管也承認的。至於應徵者找到了更高薪資的工作,實在不是人力資源單位的問題。所以前面一次應該要視為「順利找到人才」,計算招募天數,並且把後面一次當作是一個全新的職缺,重新計算招募天數。但從客戶 ( 在這個案例中,用人單位主管就是人力資源單位的客戶 ) 的角度,這個職缺事實上就是繼續懸缺在那裡,從來沒有被補齊。試想你訂了一個「60分鐘保證送達」的外送披薩來當晚餐,結果過了45分鐘後你接到電話,對方告訴你說「外送員在你家樓下不小心將披薩掉到地上了」,他們現在必須重新製作,但時間要重新開始計算60分鐘,我猜你不會接受。如果從這個觀點出發,這個職缺的招募天數似乎應該要繼續下去。
我們那天的討論只到這裡結束。但繼續往下思考,如果職缺招募天數是人力資源單位的KPI之一,而且還會影響到負責招募工作的同仁的考績分數、獎金、調薪和升遷。這時,負責這項工作的人如果想要試著將績效目標訂得寬鬆一點,也不會是太讓人訝異的事情。也就是說,如果再把員工的績效分數和員工的個人利益 ( 獎金、調薪、任免... ) 高度掛勾,這時就難保絕對沒有人會變成和魔鬼交易的浮士德。
當然不是所有的職務都會發生類似的問題。比方說銷售業績或是每日產量這種很客觀且直接的目標,就不太容易因為人為操作而改變,但是其他指標就可能不是這麼一回事。我常開玩笑說自己在公司裡就是人力資源這個領域最專業的人,我如果認為合理的招募週期是40天、合理的員工每人每年參加教育訓練時數是25小時,公司裡大概也沒有第二個人對人力資源領域具備同等的專業能力來反駁我的意見。同樣的狀況也存在於很多其他單位中:公司網路發生非預期中斷時應該要多久才能修復、產品在臉書粉絲專頁上的觸及數和互動率應該有多高、客戶滿意度應該多高... 再加上,現代企業的分工非常精細,不同職務隔行如隔山,很多工作或任務的績效目標,即使是更高階的主管,恐怕也沒有能力確認其合理性,數字更容易被操作。
結論是,如果一個企業只關心KPI沒有被達成,卻從來沒有深究這當中的意義是甚麼、該如何達成、怎麼樣才合理,那麼,企業出問題恐怕只是遲早的事情。
※本文內容授權自《萬惡的人力資源主管》,未經授權不得轉載。
剛到新公司力求表現,成效也很好,但有加薪升遷機會時,主管提報的竟然是表現一般的老鳥!難道新人就該被欺負嗎?
在大數據(Big Data)時代流行的現在,人們擅長將所有現象和事情做量化,在公司管理上也是如此。但數字真的可以用來描述一個人的工作表現嗎?
一個主管是否稱職、合格?該評估的不只是他「個人」的表現,而該看他「為他的部屬」做了什麼、「為公司的同仁」做了些什麼。
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