Procjene su ključni alat za optimizaciju upravljanja organizacijom, zaposlenicima i podršku strateškim odlukama. Kvalitetne procjene najvažnija su podloga pri zapošljavanju novih kandidata, evaluaciji poslovnih rezultata zaposlenika i timova, internoj identifikaciji talenata, u sustavima nagrađivanja prema učinku i u ostvarivanju drugih važnih organizacijskih ciljeva.
Za povećanje organizacijske uspješnosti, efikasnosti i agilnosti u dinamičnom okruženju, valjane procjene postaju ključna infrastruktura. Bez njih nemoguće je u organizacijama uspostaviti sustav upravljanja utemeljen na podacima (evidence based management).
Klasične metode procjena
Prema meta-analizama objavljenima u Journal of Applied Psychology, kvalitetni sustavi procjena povezani su s povećanjem motivacije (20 – 30%), angažiranosti i produktivnosti. U praksi, procjene omogućuju postavljanje SMART ciljeva i praćenje ostvarenja, što olakšava optimiziranje resursa i prepoznavanje područja za razvoj.
Procjena učinka i poslovnih rezultata (performance management), uključuje periodičnu evaluaciju nadređenih, baziranu na KPI-jevima za svakog zaposlenika. Korištenje numeričkih skala, kvalitativnih podataka i definiranih procedura ocjenjivanja smanjuje pristranosti u procjenama. Istraživanja SHRM-a pokazuju da strukturirani pristupi povećavaju pouzdanost procjena za 40 posto, što pridonosi boljim odlukama o nagrađivanju i napredovanju zaposlenika.
Intervjui su (i dalje) najraširenija metoda procjena u organizacijama. Intervju ima najveću vrijednost na kraju selekcijskog procesa. Tijekom intervjuiranja poželjno je što više koristiti standardizirana pitanja i upute za ocjenjivanje, što povećava valjanost procjene. Standardizirani intervju s pitanjima koja su usmjerena na prijašnja iskustva i poslovna ponašanja kandidata (poput STAR metode), uz istodobno sudjelovanje više intervjuera (panel intervju) povećavaju objektivnost i smanjuju pristranost procjena.
Suvremene metode procjena
Kada se koristi metoda 360 stupnjeva, ocjene se prikupljaju od više drugih osoba. To omogućuje holistički uvid u nečije kompetencije. Anonimnost procjenjivača, kao i vještine davanja povratnih informacija značajno smanjuju pristranost. Korištenje takvih pristupa dovodi do povećanja angažiranosti zaposlenika za oko 25 posto (prema CIPD istraživanjima). Usporedbe samoprocjena i procjena drugih mogu pozitivno djelovati na razvoj samosvijesti i timskih vještina. Kada se u timskim projektima ocjenjuje suradnja, navedeni pristupi olakšavaju evaluaciju i individualnih i timskih rezultata.
Kontinuirani “feedback” sve više zamjenjuje klasične periodične procjene (kvartalne, polugodišnje ili godišnje). Ako je baziran na agilnim modelima, gdje se ciljevi prilagođavaju u realnom vremenu (u hodu), korištenje digitalnih platformi automatizira praćenje. Kada se dinamika praćenja realizira tjedno, produktivnost se može povećati za više od 12 posto (prema Gallupu). People Analytics primjer je primjene podatkovne znanosti u rukovođenju i u HR-u, u okviru “evidence based management” pristupa. Pristup uključuje prediktivne modele za predviđanja napuštanja organizacije (turnover) ili za identifikaciju talenata. Analiza podataka iz HRIS sustava osigurava objektivnost procjena s točnošću predviđanja do 80 posto, uz poštivanje GDPR-a i etičkih standarda. Psihometrijske procjene odnose se na korištenje standardiziranih testova i upitnika (testova intelektualnih potencijala i upitnika ličnosti). Za takve metode zna se da garantiraju visoku točnost (valjanost) i visoku pouzdanost prognoza.
Uspješnost metoda procjene ovisi o usklađenosti sustava procjena s organizacijskim ciljevima, unutar kojih su jasno definirani individualni ciljevi. Edukacija procjenjivača (najčešće su to menadžeri) o pristranostima, transparentnost kriterija i mogućnosti preispitivanja i provjere procjena mogu osigurati pravednost koja je jedan od najvažnijih aspekata motivacije u poslu. Kontinuirano ispitivanje zadovoljstva zaposlenika može rezultirati njihovom povećanom lojalnošću i povećanjem povjerenja u organizaciju (cilja se na eNPS iznad 50).
Umjetna inteligencija (UI) poboljšava procjene jer može automatizirati analize CV-a, analizu sentimenta za “feedback” i na temelju prediktivnog modeliranja može pomoći u optimiziranju individualnih karijera. LLM-ovi mogu smanjiti subjektivnost za 50 posto (prema Deloitteu), omogućujući bržu identifikaciju talenata i optimiziranje razvojnih planova za zaposlenike. UI može integrirati podatke iz više izvora, otkrivajući nevidljive obrasce u poslovnim rezultatima koji bi mogli ostati neprimijećeni (npr. predviđanje rizika od odlaska s točnošću iznad 80 posto). Pri tome važno je osigurati redovite audite algoritama za sprječavanje pristranosti. U budućnosti, UI će omogućiti adaptivne procjene u stvarnom vremenu, integrirajući IoT podatke iz radnog okruženja u svrhu holističke procjene produktivnosti i učinka, što će dodatno povećati organizacijsku agilnost i konkurentnost.
UI u procjenjivanju
Google koristi OKR sustav s javnim ciljevima i mjesečnim ocjenama koje integrira UI (Project Oxygen). Temelj su procjene o deset tisuća menadžera kod kojih su identificirane ključne kompetencije. UI algoritmi kontinuirano optimiziraju procjene, što rezultira većim angažmanom pojedinaca i timova te značajnim porastom inovativnosti zbog preciznijeg mapiranja talenata. Microsoft koristi “Connects” i “Perspectives” alate, gdje UI analizira potencijal za razvojni mindset. UI modeli za predviđanje razvojnih potreba rezultiraju s 20 posto povećanja inovativnosti i smanjenjem odljeva talenata, pri čemu se ostvaruje pozitivni utjecaj na transformaciju organizacijske kulture i poboljšanje suradnje.
IBM Watson Talent koristi UI za predikciju uspješnosti kandidata (s točnošću od 84%), za analizu poslovnih rezultata i učinka te za planiranje nasljednika za ključne pozicije. UI smanjuje vrijeme regrutacije za 60 posto i povećava efikasnost za 30 posto te ostvaruje utjecaj na optimizaciju HR procesa i identifikaciju talenata. Integracija klasičnih i “novih” metoda procjena, obogaćena UI analitičkim alatima, ključna je za vođenje kompanija (menadžment) kao i za uspješan HR. Prilagodba metoda procjena konkretnoj organizacijskoj kulturi, uz transparentnost i edukaciju, osigurava objektivnost, povećanje motivacije, angažiranosti i retencije zaposlenika. U ovom trenutku za svaku je kompaniju najvažnije sustavno digitalizirati sve relevantne podatke, informacije i rezultate procjena jer bez toga nije moguća primjena UI-ja u optimiziranju svojeg poslovanja i upravljanja ljudskim potencijalima i resursima.
* Autor članka je stručnjak je za organizacijsku psihologiju, organizacijsko ponašanje i upravljanje ljudskim potencijalima
