大家好,我是老梁。
今天和大家聊聊和大部分打工人息息相关的内容——绩效。
不知道大家有没有关注新闻,最近传闻说阿里高层变动之后将有大动作,其中一个大变动就是取消OKR,用回KPI。
(资料图)
那么OKR和KPI究竟是怎样来评估绩效的呢?它们之间又有什么区别呢?
我们先来看看ChatGPT给出的两者的定义以及区别。
例子
KPI 定义
例子
在看ChatGPT答案之前,我先来分享一下我个人的看法。
我之前在阿里待过两年,那时候评定绩效用的还是KPI,目前在的公司则用的是OKR。最直观的区别就是篇幅的区别,之前在阿里的时候,非常不喜欢评绩效。除了要把人分个369等之外,更重要的是书写下个季度的KPI是个非常繁重的活。
按照当时老板的要求,写一个季度的KPI不比写一篇工作汇报来得少,基本上次次两千字打底。
为什么要写这么多内容呢?因为要把能够体现出工作量或者是贡献的地方都罗列出来。大的项目、小的项目、相对边缘的项目,与其他团队合作的项目,以及那些不产生直接业绩但对团队有所帮助的项目,个人成长相关的项目。
对于每一个点,除了要写出下一个Q的具体计划之外,还需要写明评定标准。比如某某项目做成什么样算是符合预期,做到多少算是超出预期。有点像是立军令状,最后绩效评估的时候,就会参考当初制定的内容。
这就导致了一个问题,很多事情的结果往往是不可预料的。尤其是算法工程师,一个模型的效果好坏在上线前是很难预测的。没有人敢打包票,某某想法一定能生效,或者一定能带来多少的提升。我们在写KPI的时候是很难评估准确的,写得太保守了显得没有信心,写得大了又给自己挖坑,最后很难完成。
所以这就需要上级也就是主管来帮忙评估,于是KPI写完之后需要一遍一遍的反复修改,直到各级老板都满意。这是一个相对漫长且痛苦的过程,有些像是毕业答辩。很多老板很喜欢就员工的KPI发表一些建议,那么反复打回重写、修改就是家常便饭了。
而OKR则没有这个问题,通常简短得多。因为OKR只关心关键指标,我们只需要给出关键指标上的目标或者预期即可。
KPI通常在制定的时候就会写明评定标准,即完成多少算是符合预期。而符合预期是KPI评估中一个非常关键的因素,比如臭名昭著的阿里361的评定,KPI基本达成才是一般绩效,想要拿到更好的绩效,必须要超出制定时所写的内容。
这就导致了员工在撰写KPI的时候势必要考虑可行性,因为写得目标太大没有可行性一定是给自己挖坑。
而写得太小则会被老板打回,你的主管肯定不希望你写一个轻轻松松就能实现的KPI。因为他也要写KPI,你的KPI目标低了,剩下的部分就要摊到其他人头上。老板一定希望你尽可能地把KPI定高一些,这样他的团队KPI更容易实现,他也更容易获得好绩效。于是不用我说,你们也知道,这就卷起来了。
OKR则不存在这个问题,因为OKR评估绩效不以目标实现为准绳。OKR鼓励制定有野心的目标,最终评定的时候只关心指标的变化,而不追求目标的达成情况。因此制定OKR没有可行性和高目标的权衡问题。
举个例子,比如甲的OKR是提升%,乙的OKR是提升%。最后甲提升了%,乙提升了%。表面上看甲的OKR达成了,乙没有。但评定的时候并不参考是否达成,而只会参考具体指标的提升数值或者比例。从数字上来看,提升%显然更好,因此乙的绩效还是会比甲更好。
理解了这些信息之后,我们再来看ChatGPT的回答会好理解一些。
最后,分享一下感受。
其实看到这里,相信大家都发现了,OKR和KPI是两套不同的东西。虽然有一些地方是共通的,但底层逻辑是不一样的。也就不存在谁更好谁更差的说法了,因此很多国内公司因为谷歌选择了OKR而一味跟风,其实是不可取的。
我待过的公司里面,这块做得最差的就是虾皮,完全没有管理水平。高层定了一个巨形式主义的OKR模板,说是OKR,其实填的还是KPI。公司里也没有一个统一的标准,最后评估的时候一团浆糊,完全是老板一言堂。
基于我个人的理解,OKR的好处是明确,指标至上,清晰直观。这也是最大的缺点,大家都只盯着指标,很容易陷入短视,凡是能提升指标的就干,不能提升的就不干。会导致一些短期内不能提升指标,但又非常重要的项目因此错过或者无法推进。
KPI的好处是全面完善,能够弥补上OKR短视的问题。缺点是也因此变得非常呆板,对于工作内容变化飞快的团队或个人适配性比较差。在阿里,写的KPI最后和实际工作的内容大相径庭是一件非常平常的事,这也会导致KPI流于形式。
在我个人看来,到底该怎么选应该落实到具体的小团队中。那些规划性比较好的团队,KPI更合适。那些变动比较剧烈,或者是直接和关键指标挂钩的团队,可能OKR会是一个更好的选择。
不管怎么选,这两者都远算不上完美。从来没有一个制度既可以公平地衡量所有人的绩效,又能激励员工的主观能动性,并且还没有任何隐患和代价的方法。所以不论我们是执行者还是被执行者,都要对此保持冷静,所谓谷歌的管理方法,也绝不是解决一切问题的万能灵药。
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