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負責OD和培訓的HR們,你的能力建模為什麼敏捷不起來?

為始。 建模“敏捷”不起來的原因, 往往是因為我們對能力模型產出的期望過於複雜。

第一個導致建模不敏捷的問題是過分追求細緻性。

這類建模致力於將一個人在勝任力上“由低到高”的表現進行清晰地等級區分。 常見的形式如下圖所示, 最簡單的區分了負面行為和正面行為, 最複雜的區分出了從不合格到專家的五個等級行為。 其最吸引人的地方在於, 我們似乎可以對照模型, 非常直觀地評定一個人的勝任力水準, 行為表現屬於哪個等級就作出對應等級的評分, 也很量化。

這樣做, 就真的可以達到精准區分人的效果嗎?

在所有應用模型進行“能力評價”的場景中, 無論是招聘、內部競聘、高潛或後備選拔或是績效考核, 我們應用勝任力模型, 最樸素的期望就是為了提高評價者的評分一致性, 包括“評分維度”和“評分標準”的一致性。

有了勝任力模型,

評分維度統一了——使用模型中的能力。 有了不同等級的關鍵行為, 評高分還是評低分的依據似乎也被統一了。 理論上行得通, 但用過這類模型的人知道, 實踐起來非常困難。 實踐的難點在於, 現實工作情景中的行為表現, 不會剛剛好就是模型中描述的關鍵行為, 它是一個行為故事。

評分過程需要做幾個工作:首先需要提取出行為事例中的關鍵行為;然後進行所屬勝任能力維度的分類;之後才能開始評分。 所以在測評師的訓練中, 有一個所謂“觀察-記錄-分類-評分”四步評分訓練。

在這個過程中, 比較要命的問題是:第一, 你需要從行為事例中抽取關鍵行為;第二, 抽取的關鍵行為, 在勝任力模型手冊中未必有;第三,

你在評分時會發現一些行為好像屬於第二個等級, 一些行為又屬於第三個等級, 如何打分難以取捨。 每個關卡都有技術難點, 我們還沒有討論如何收集到足夠有效的行為事例的問題。 整個運用這類模型實現“直觀量化”的過程, 一點都不好操作。

一個顧問從入門到嫺熟掌握, 通常也需要三年。 大家知道為什麼在評價中心的專案裡會有一個“顧問合議”的環節嗎?並且這個環節還非常重要。 顧問在這個環節就是為了討論“最終給幾分, 評定在哪個水準”, 一方面是由於不同活動的觀察需要被匯總, 更重要的原因是為了統一評分的“手松手緊”問題。 對一些良好受訓的測評師而言, 尚且不能依靠一個等級行為模型搞定問題,

可想而知這個操作難度。

所以, 想要一個“界定清晰了不同等級“的勝任力模型, 其實遠沒有想像難麼美好。 這也是這類模型常常在企業中應用, 被批評很難落地的原因。

企業難以掌握上述的評價技術, 需要一些工具使得勝任力可以直接被評估, 而對接測評工具, 本質是對接勝任力維度和測評指標, 是對於能力要求的內涵對接, 並不需要如此複雜的行為等級描述。 另外, 對於一些在面試、述職和績效評價, 需要業務部門直線經理直接評價的場景, 上述技術難點造成他們不可能按照“關鍵行為”對應等級去評分, 真實情況還是憑個人對勝任力維度和高低水準的理解評分, 這樣一來很容易得到“把事情搞複雜還不好用”的批評,

二來還會因為模型複雜帶來推廣理解的困難, 最終勝任力模型很容易被束之高閣。

第二種導致建模不敏捷的期望在於, 追求“個性化”。

顧問在建模專案中經常會聽到客戶強調:“我們很特殊, 我們行業很特殊, 我們企業很特殊”。 誠然, 每個人都是獨立個體, 每個企業也都有自己的特點。 但是, 勝任力模型就跟商業模式、管理規律一樣, 它是影響個人產出關鍵績效的一類規律總結。 脫開語言習慣、措辭和涉及工作場景內容的外衣, 所有核心規律都已被總結和提取, 就是各家專業公司自己已有的勝任力詞庫。

在所有聲稱個性化建模的項目裡, 固然顧問做了更多的訪談去瞭解企業的“個性”, 熟悉企業的語言, 但撰寫模型的時候, 不過是在自己的勝任力詞庫中抓取內容,做一些拼接和措辭語言的修改。這個過程,真的值得更多的時間、人員捲入和預算投入嗎?顧問通過訪談學習領會到的企業語言,會比企業內部的人在成形的勝任力基礎上修改來得更到位?

第三種導致模型不敏捷的期望在於,我們期望“一步到位”。

在不斷地訪談、研討、意見收集、反復修改中迴圈,希望一個精准切實地詮釋了業務要求的勝任力模型。但是,所有的訪談、調研都建立在SME(subject matter expert)“主題相關專家”的理解基礎上,來源於企業高管、業務部門直線經理、績優人員對企業戰略和業務要求、核心優勢、業務挑戰、成功經驗的理解。第一,這些資訊只是更有參考性,但不代表一定對;第二,VUCA時代,會有很多對於將要面臨的業務挑戰、戰略不清晰的狀況,工作內容、要求和成功要素也將不再是過去經驗以為的那樣。

“一步到位”的工作思路,本來就不適應這個需要“快速出結果,不斷在實踐中回饋調整,快速反覆運算”的時代。

綜上,如果我們其實不需要那麼複雜的模型,如果我們不需要追求本來也不存在的100%完美模型,首先有敏捷反覆運算的思路去考慮和規劃建模工作,我們才可能做到真正敏捷。敏捷建模並不是方法和手段上的簡化,而是需要:

先訂立一個階段性的目標,學會“拿來主義”,對常見和典型崗位直接沿用現成的模型,或運用現有的勝任力詞庫用卡片建模等方式迅速生成模型。

迅速投入應用,使得勝任力要求能夠評估起來,獲得評估資料和應用中的回饋。

通過資料回溯來分析和發現問題,找到真正有鑒別力(區分績優和一般)的關鍵維度。

基於資料分析結果和實踐中的回饋調整模型。

持續應用,持續分析,持續調整。

想要瞭解北森敏捷建模,歡迎撥打諮詢電話 400 650 6878。

本文由北森(ID:Beisen2002)原創。

不過是在自己的勝任力詞庫中抓取內容,做一些拼接和措辭語言的修改。這個過程,真的值得更多的時間、人員捲入和預算投入嗎?顧問通過訪談學習領會到的企業語言,會比企業內部的人在成形的勝任力基礎上修改來得更到位?

第三種導致模型不敏捷的期望在於,我們期望“一步到位”。

在不斷地訪談、研討、意見收集、反復修改中迴圈,希望一個精准切實地詮釋了業務要求的勝任力模型。但是,所有的訪談、調研都建立在SME(subject matter expert)“主題相關專家”的理解基礎上,來源於企業高管、業務部門直線經理、績優人員對企業戰略和業務要求、核心優勢、業務挑戰、成功經驗的理解。第一,這些資訊只是更有參考性,但不代表一定對;第二,VUCA時代,會有很多對於將要面臨的業務挑戰、戰略不清晰的狀況,工作內容、要求和成功要素也將不再是過去經驗以為的那樣。

“一步到位”的工作思路,本來就不適應這個需要“快速出結果,不斷在實踐中回饋調整,快速反覆運算”的時代。

綜上,如果我們其實不需要那麼複雜的模型,如果我們不需要追求本來也不存在的100%完美模型,首先有敏捷反覆運算的思路去考慮和規劃建模工作,我們才可能做到真正敏捷。敏捷建模並不是方法和手段上的簡化,而是需要:

先訂立一個階段性的目標,學會“拿來主義”,對常見和典型崗位直接沿用現成的模型,或運用現有的勝任力詞庫用卡片建模等方式迅速生成模型。

迅速投入應用,使得勝任力要求能夠評估起來,獲得評估資料和應用中的回饋。

通過資料回溯來分析和發現問題,找到真正有鑒別力(區分績優和一般)的關鍵維度。

基於資料分析結果和實踐中的回饋調整模型。

持續應用,持續分析,持續調整。

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本文由北森(ID:Beisen2002)原創。

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