Verwenden von People Analytics, um eine effiziente lernende Organisation zu werden
Veröffentlicht: 2017-03-10Angesichts der Tatsache, dass sich die Technologie so schnell verändert, wissen alle Unternehmen, wie wichtig es ist, in kontinuierliches Lernen zu investieren, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Nun ist es gut, darüber zu sprechen, wie wichtig es ist, eine lernende Organisation zu sein, aber wie messen Sie eigentlich das Lernen Ihrer Mitarbeiter?
Gerade in den neuen technischen Bereichen wie NLP und Künstlicher Intelligenz kann dies eine große Herausforderung sein. Woher wissen Sie, ob Ihre Programmierer und Computeringenieure über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um wettbewerbsfähig zu sein? Brauchen sie zusätzliches Training? Welches ist die beste Trainingsmethode? Und wen wählen Sie für die Weiterbildung aus? Oder sollten Sie frisches Blut einstellen?
Dies sind äußerst wichtige Fragen, die CEOs, CTOs, Delivery Chiefs und Business Unit Heads nachts auf Trab halten. Überraschenderweise wissen sie nicht, wie sie darauf antworten sollen, weil sie keine gute Möglichkeit haben, die technischen Fähigkeiten ihrer Programmierer objektiv einzuschätzen . Dies ist eine bemerkenswerte Lücke, wenn man bedenkt, dass der Erfolg dieser Unternehmen auf der technischen Kompetenz ihrer Mitarbeiter beruht.
Das Problem mit Lernbewertungen
Sie werden dadurch behindert, dass technische Lernbewertungen heute ungenau und ungenau sind. Sie sind normalerweise sehr subjektiv und basieren darauf, was der Manager dieses bestimmten Programmierers über seine Fähigkeiten denkt. Die technische Kompetenz aller Programmierer in einem Team wird nicht gleich sein , und es ist ziemlich kurzsichtig, so zu tun, als wären sie alle gleich. Mitarbeiterbewertungen sind jedoch leicht zu spielen, und es ist nicht möglich zu wissen, ob eine Person eine hohe technische Kompetenzbewertung erhält, weil sie wirklich ein Programmiergenie ist oder weil sie sich gut an ihren Vorgesetzten heranmacht.
Ein Star-Programmierer kann zehnmal so produktiv sein wie ein gewöhnlicher. Wie identifizieren wir diese Star-Programmierer? Wie helfen wir ihnen, immer besser zu werden? Wie werden wir die leistungsschwachen Programmierer los, die nur Platz einnehmen, weil sie besser darin sind, ihren Chef zu schmieren?
Das Problem mit heutigen technischen Kompetenzfeststellungen ist, dass sie leicht gespielt werden können. Die meisten Engines zur Bewertung technischer Fähigkeiten bieten heute nur einfache Multiple-Choice-Fragen. Diese sind notorisch unzuverlässig, weil ein kluger Programmierer die richtigen Antworten erraten kann, obwohl er vom Inhalt völlig ahnungslos ist. Eine andere häufig verwendete Bewertungsoption testet algorithmische Fähigkeiten, aber dies ist nur für Mitarbeiter sinnvoll, deren Arbeit viel Programmieren beinhaltet. Es ist sinnlos, dies für die zig anderen Rollen (Frontend, Backend) zu testen, wo diese Fähigkeiten nicht mit ihrer täglichen Arbeit zusammenhängen.
Der Goldstandard ist das Testen anhand realer Codierungsprobleme, die der Ingenieur lösen muss, um seine praktischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen . Heutzutage wird dies normalerweise mithilfe eines Whiteboards durchgeführt, an dem ein hochqualifizierter Ingenieur ein Interview führt. Da dies jedoch menschliches Eingreifen erfordert, ist es sehr teuer und zeitaufwändig und es ist nicht möglich, dies für Nachwuchskräfte anzuwenden. Hier beginnt das Problem, denn die Notenblätter und Noten der indischen Hochschulen sind höchst unzuverlässig.
Wir brauchen eine bessere Methode für das technische Bewertungstraining – eine Maschine, die von Menschen unabhängig ist und die auch kontinuierliches Lernen fördert. Dies wäre für das Unternehmen sehr nützlich, da es seine Stars schnell verfolgen und sie den besten Projekten zuweisen kann, sodass es mehr Gewinne für das Unternehmen erzielen kann. Sie werden auch in der Lage sein, die leistungsschwachen Mitarbeiter zu identifizieren, um sie weiterzubilden und umzuschulen, um sicherzustellen, dass sie nicht zurückbleiben.
Nur wenn das Unternehmen die fachlichen Stärken und Schwächen seiner Mitarbeiter auf individueller Ebene versteht, kann es dies effizient tun. Diese Personenanalysen können verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter über die neuesten Fähigkeiten verfügen, die das Unternehmen benötigt, um in der sich entwickelnden Welt relevant zu bleiben.
Diese Metriken würden den Business Delivery Heads helfen, ihre Schulungskurse zu planen, weil sie sehen könnten, wo ihre Qualifikationslücken sind und wie schnell sie diese schließen müssen. Dieses objektive Kompetenzkriterium würde auch Unternehmensleitern helfen, ihre Teams intelligenter zu besetzen , damit sie ihre Mitarbeiterauslastungswerte optimieren können. Im Moment beflügeln sie es und bringen die schlauen Jungs dazu, die inkompetenten Programmierer zu kompensieren, aber diese Metriken würden ihnen helfen, bessere Zuweisungsentscheidungen zu treffen.
Was Chief Human Resources Officers tun
Chief Human Resources Officers beginnen bereits damit, Vorhersagemodelle einzusetzen, die ihnen helfen können, die richtigen Mitarbeiter zu identifizieren, einzustellen, zu entwickeln und zu halten, damit sie ihr Humankapital maximieren können. Die Zuordnung von HR-Daten hilft Unternehmen, Schwachstellen zu identifizieren und zukünftige Investitionen zu priorisieren.
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DoSelect hat eine clevere, hochmoderne Online-Lösung entwickelt, um Analysen zur technischen Kompetenz von Mitarbeitern bereitzustellen. Es hat simulierte Bewertungen erstellt, die die Kandidaten nach den Fähigkeiten einstufen, die für ihre täglichen Aufgaben relevant sind – nicht nur nach Algorithmen.
Auch für den Mitarbeiter ist dies sehr hilfreich, da er objektiv nachvollziehen kann, wo seine Defizite liegen, und dann um Hilfe bitten kann, diese auszugleichen. Er kann seine eigene Karriereentwicklung beschleunigen – und dies auch objektiv nachweisen Fähigkeiten verbessern sich zum Zeitpunkt seiner Beurteilungen.
Dies wird einen positiven Tugendkreislauf schaffen, da ambitionierte Programmierer miteinander konkurrieren werden, um die Bewertungen erfolgreich abzuschließen, um Gehaltserhöhungen und Beförderungen zu erhalten. So wie Ärzte eine medizinische Weiterbildung (CME) benötigen, benötigen Computerprogrammierer auch eine technische Weiterbildung . HR versteht die Bedeutung dessen, aber die meisten HR-Mitarbeiter sind nicht qualifiziert genug, um die technischen Fähigkeiten der Programmierer beurteilen zu können.
Meritokratie sollte gewinnen
Ein Dashboard, das die technische Kompetenz eines Programmierers im Laufe seiner Karriere anzeigt, wird es der Organisation ermöglichen, zu einer echten Meritokratie zu werden, in der die guten Ingenieure befördert werden, weil sie technisch besser sind. Dies ist die Art von Unternehmen, die noch mehr gute Ingenieure anziehen wird, weil sie sehen, dass ihre Karriereentwicklung kometenhaft sein kann, wenn sie geschickt sind.
Ein Unternehmen, das in der Lage ist, technische Fähigkeiten richtig zu messen und gut zu entlohnen , hat einen unfairen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt, weil es schnell zum bevorzugten Arbeitgeber wird!
Noch besser, dieses Dashboard kann verwendet werden, um den Wert der Schulungen zu beweisen, mit deren Bereitstellung die Personalabteilung beauftragt ist. Alle IT-Organisationen geben viel Geld für Schulungen aus und viele haben sogar ihre eigenen Universitäten gegründet.
Leider haben sie keine Ahnung, ob das Training funktioniert; warum es funktioniert; wenn es funktioniert; welches Training besser funktioniert und für wen es funktioniert, weil es so viele Variablen gibt, die sie nicht analysieren können, weil sie nicht über die Datenanalyse dafür verfügen (was angesichts der Tatsache, dass diese IT-Organisationen damit Geld verdienen, eine kleine Ironie ist Bereitstellung von Datenanalysen für ihre Kunden!)
Diese Unternehmen können immer noch keine grundlegenden Fragen zu ihrem Ausbildungsangebot beantworten . Ist es besser, das Training online zu machen? Ist Peer-to-Peer besser? Ist Präsenzunterricht besser? Sollte es informell erfolgen, eins zu eins? Es gibt viele Optionen, aber das erzeugt nur viel Verwirrung, weil die Rückkopplungsschleife nie geschlossen wird.
Das Problem ist, dass Unternehmen heute Millionen für technische Schulungen ausgeben, aber sie sind gelähmt, weil sie über unzureichende Messinstrumente verfügen, um die Ergebnisse ihrer Schulungen zu bewerten. Heutzutage müssen sie sich nur auf Teilnahme- und Abschlussdaten und Mitarbeiter-Feedback-Bewertungen verlassen, aber sie haben wirklich keine Möglichkeit, die Verbesserung der technischen Leistung auf quantifizierbare Weise zu messen. Das ist der heilige Gral, und das verspricht das Dashboard von DoSelect (ein Unternehmen, in dem ich ein Angel Investor bin).
Was DoSelect tut
Heutzutage ist es ein großer Schmerzpunkt, Ingenieure mit den richtigen Fähigkeiten dem richtigen Projekt zuzuweisen. Dies ist eine wichtige Entscheidung, da sie sicherstellen müssen, dass sie die Kompetenz des Ingenieurs mit der Komplexität des Projekts in Einklang bringen. Heute arbeiten die Teamleiter und Projektmanager eng mit den HR-Teams zusammen, um gültige Profile zu identifizieren.
Sie fragen die HRMS/HRIS-Systeme ab, um Personen mit relevanten Fähigkeiten zu identifizieren , und verwenden dann diese in die engere Wahl gezogenen Profile, die dann vom internen Technologieteam und dann vom Kunden befragt werden. Das Problem ist, dass der Talentpool so flach geworden ist, dass die meisten Profile unzureichend sind. Das Unternehmen muss dann entweder neue Mitarbeiter auf Kriegsbasis einstellen oder seine Mitarbeiter umschulen – beides komplexe und teure Unternehmungen.
Sie konnten mit diesen Ineffizienzen davonkommen, weil sie sehr hohe Gewinnspannen hatten. Da diese jedoch immer kleiner werden, müssen sie bessere Werkzeuge verwenden, um den technischen Scharfsinn ihrer Ingenieure genauer zu messen.
Assessments sind nicht das Ende, sondern das Mittel zum Zweck – das Ziel sind datengetriebene Entscheidungen im Personalmanagement. Wir müssen Menschen als Menschen behandeln – nicht als Spielereien.
[Dieser Beitrag von Dr. Aniruddha Malpani erschien zuerst auf LinkedIn und wurde mit Genehmigung reproduziert.]