使用人員分析成為高效的學習組織
已發表: 2017-03-10鑑於技術變化如此之快，所有組織都了解投資於持續學習的重要性，這樣他們才能保持領先地位。 現在談論成為學習型組織的重要性已經很好了，但是您如何實際衡量員工的學習情況？
這可能是一個重大挑戰，尤其是在 NLP 和人工智能等新技術領域。 您如何知道您的程序員和計算機工程師是否具備競爭所需的技能？ 他們需要額外的培訓嗎？ 哪種訓練方法最好？ 您選擇誰進行高級培訓？ 還是應該僱傭新鮮血液？
這些是讓 CEO、CTO、交付主管和業務部門夜不能寐的極其重要的問題。 令人驚訝的是，他們不知道如何回答這些問題，因為他們沒有一個好的方法來客觀地評估他們的程序員的技術技能。 這是一個顯著的空白，因為這些公司的成功取決於其員工的技術能力。
學習評估的問題
今天的技術學習評估不精確和不准確這一事實阻礙了他們。 它們通常是非常主觀的，並且基於特定程序員的經理對其技能的感受。 一個團隊中所有程序員的技術能力是不一樣的，假裝他們都是平等的，這是相當短視的。 然而，員工評級很容易被人玩弄，並且無法知道一個人是否因為他真的是一個編程天才，或者因為他擅長討好他的經理而獲得了高技術能力評級。
明星程序員的工作效率是普通程序員的 10 倍。 我們如何識別這些明星程序員？ 我們如何幫助他們變得越來越好？ 我們如何擺脫那些因為更擅長討好老闆而佔據空間的表現不佳的程序員？
今天技術能力評估的問題是它們很容易被人玩弄。 如今，大多數技術技能評估引擎只提供簡單的多項選擇題。 這些是出了名的不可靠，因為聰明的程序員可以猜出正確的答案，即使他對內容完全一無所知。 另一個常用的評估選項測試算法技能，但這僅對工作涉及大量編碼的員工有用。 對於這些技能與他們的日常工作無關的無數其他角色（前端、後端）進行測試是毫無意義的。
黃金標準是使用工程師必須解決的現實生活中的編碼問題進行測試，以便證明他的實際能力。 現在，這通常是使用白板與高技能工程師進行面試來完成的。 但是，由於這需要人工干預，因此非常昂貴且耗時，並且不可能將其應用於初級員工。 這就是問題所在，因為印度大學的評分錶和成績非常不可靠。
我們需要一種更好的技術評估培訓方法——一個獨立於人的引擎，同時也鼓勵持續學習。 這對公司來說非常有用，因為他們可以快速跟踪他們的明星並將他們分配給最好的項目，這樣他們就能夠為公司創造更多的勝利。 他們還將能夠識別出表現不佳的人，因此他們可以提高他們的技能並重新培訓他們，以確保他們不會落伍。
只有當公司在個人層面了解員工的技術優勢和劣勢時，它才能有效地做到這一點。 這些人員分析可用於確保員工擁有公司所需的尖端技能，以隨著世界的發展保持相關性。
這些指標將幫助業務交付負責人計劃他們的培訓課程，因為他們可以看到他們的技能差距是什麼，以及他們需要多快來填補這些差距。 這種客觀的能力標準也將幫助業務經理更智能地為他們的團隊配備人員，從而優化他們的員工利用率分數。 現在，他們會動起來，讓聰明的人來補償不稱職的編碼人員，但這些指標將幫助他們做出更好的分配決策。
首席人力資源官在做什麼
首席人力資源官已經開始部署預測模型，幫助他們識別、招聘、培養和留住合適的人，從而最大限度地利用人力資本。 映射人力資源數據有助於組織識別痛點並確定未來投資的優先級。
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DoSelect 提出了一個聰明的、尖端的在線解決方案，用於對員工的技術能力進行分析。 它創建了模擬評估，根據與日常任務相關的技能對候選人進行排名，而不僅僅是算法。
這對員工也很有幫助，因為他可以客觀地了解自己的不足之處，然後尋求幫助來彌補這些不足。他將能夠加速自己的職業發展——並且能夠客觀地證明自己的不足之處。他的技能在評估時正在提高。
這將創造一個積極的美德循環，因為雄心勃勃的程序員將相互競爭以成功完成評估，以獲得加薪和晉升。 就像醫生需要繼續醫學教育 (CME) 一樣，計算機程序員也需要繼續技術教育。 HR 明白這一點的重要性，但大多數 HR 人員都沒有足夠的資格來判斷編碼人員的技術技能。
精英應該獲勝
顯示程序員在其職業生涯中的技術能力的儀表板將使組織成為真正的精英，優秀的工程師因為技術更好而得到提拔。 這種公司會吸引更多優秀的工程師，因為他們可以看到，如果他們技術嫻熟，他們的職業發展可能會飛速發展。
一家能夠正確衡量技術技能並給予良好獎勵的公司，在市場上具有不公平的競爭優勢，因為它很快就會成為首選雇主！
更好的是，這個儀表板可以用來證明人力資源部門負責提供的培訓的價值。 所有 IT 組織都在培訓上花費大量資金，許多組織甚至建立了自己的大學。
可悲的是，他們不知道培訓是否有效。 為什麼有效； 什麼時候起作用； 哪種培訓效果更好，對誰有效，因為有太多變量無法解析，因為他們沒有數據分析來分析（這有點諷刺，因為這些 IT 組織通過以下方式賺錢）為他們的客戶提供數據分析！）
這些公司仍然無法回答有關他們提供的培訓的基本問題。 在線培訓更好嗎？ 點對點更好嗎？ 課堂培訓更好嗎？ 是否應該以非正式的方式進行，一對一？ 有很多選擇，但這只會產生很多混亂，因為反饋循環永遠不會關閉。
問題是今天的公司在技術培訓上花費了數百萬美元，但他們卻步履維艱，因為他們沒有足夠的衡量工具來評估培訓課程的結果。 今天，他們所依賴的只是參與和完成數據以及員工反饋審查，但他們確實沒有辦法以可量化的方式衡量技術績效的改進。 這是聖杯，這也是 DoSelect（我是天使投資人的公司）儀表板承諾提供的。
DoSelect 做什麼
今天的一個主要痛點是為正確的項目分配具有正確技能的工程師。 這是一個關鍵決定，因為他們需要確保工程師的能力與項目的複雜性相匹配。 今天，團隊領導和項目經理與人力資源團隊密切合作，以確定有效的個人資料。
他們查詢HRMS/HRIS 系統以識別具有相關技能的人員，然後使用這些入圍的個人資料，然後由內部技術團隊和客戶進行面試。 問題是人才庫變得如此淺薄，以至於大多數配置文件都不足。 然後，公司要么需要在戰爭的基礎上僱用新員工，要么重新培訓他們的員工——這兩者都是複雜而昂貴的工作。
他們之所以能夠擺脫這些低效率，是因為他們的利潤率非常高。 然而，隨著這些被削弱，他們將不得不使用更好的工具來更準確地衡量工程師的技術敏銳度。
評估不是目的，而是達到目的的手段——目的是人事管理中的數據驅動決策。 我們需要將人視為人，而不是小部件。
[Aniruddha Malpani 博士的這篇文章首次出現在 LinkedIn 上，經許可轉載。]