Çalışan performansı gerçekten Gauss dağılımını izler mi?

• Fortune 500 tarzı performans yönetimi, çalışan performansının çan eğrisi biçiminde yayıldığına dair Gauss varsayımına dayanır; ancak performans Pareto dağılımına daha yakınsa, zorunlu dağılıma dayalı değerlendirmenin temeli sarsılır
• Ücretin çalışanın beklenen değeriyle bağlantılı olduğunu söyleyen marjinal verimlilik ücret teorisi ile ABD ücret dağılımının Pareto benzeri niteliğini birleştirerek, aynı maaş bandı içindeki performansın da asimetrik dağılabileceğini savunuyor
• Pareto bakış açısından her yıl kesilip atılması gereken doğal bir alt %10 oluşmaz; maaş bandı medyanı beklentisinin altında performans gösteren çalışanların oranı yaklaşık %65 olarak görünür
• Düşük performanslılar, sabit oranlı bir eleme hedefinden çok işe alım hatası gibi istisnalar olarak ele alınmalıdır; aynı maaş bandında düşük performanslılar yüksek performanslılardan 3 kat daha yaygındır
• Performans yönetimi sistemleri işten çıkarma ve ikame işe alım maliyetlerini, hedeflere ulaşılıp ulaşılmadığını, değerlendirme yanlılığını, yönetici etkisini ve performansın zaman içindeki değişimini birlikte değerlendirmelidir; zorunlu dağılıma dayalı yıllık işten çıkarmalar için istatistiksel dayanak zayıftır

---

Gauss varsayımının neden sarsıldığı

• Birçok büyük şirket her yıl çalışan performansını değerlendirerek bonusları, terfileri ve gelecekteki istihdam durumunu belirler
• Tipik performans yönetimi yaklaşımı, çalışanları bir vitality curve üzerine yerleştirme sürecini içerir
  • General Electric’in 1980’lerin başındaki yaklaşımı sıkça 10-70-20 ayrımıyla anılır
  • Üst %20’nin parasal ödül aldığı, alt %10’un ise elenme adayı olduğu bir yapıdır
• Bu yaklaşımın örtük varsayımı, çalışan performansının Gauss çan eğrisini izlediğidir
• Gauss varsayımını akla getiren unsurlar da vardır
  • IQ, Big Five kişilik özelliklerinden sorumluluk ve boy Gauss dağılımını izler ve işyeri performansıyla ilişkili öngörü gücüne sahip olabilir
  • Birden fazla Gauss değişkeninin toplamı ya da bileşimi de Gauss olabilir
• Ancak şirket maaşı alan çalışanların tüm performans eğrisinin en alt ucunu da kapsadığını düşünmek zordur; ayrıca büyük pozitif etki yaratan çalışan sayısı kadar aynı büyüklükte negatif etki yaratan çalışanın bulunduğunu ima eden simetri de deneyimle uyuşmaz

Çalışan performansına Pareto dağılımıyla bakmak

• Çalışan etkisini dolar değeriyle ele alırsak marjinal verimlilik ücret teorisi ile ücret dağılımını ilişkilendirebiliriz
• Marjinal verimlilik ücret teorisi, şirketin bir çalışana ödemeye razı olduğu tutarın o çalışandan beklediği değerle özünde bağlantılı olduğu fikridir
• Ücret dağılımı mikroekonomide kimi zaman Pareto dağılımı olarak ele alınır ve güç yasası dağılımı niteliği taşır
• Aynı maaş bandı içinde ABD’deki işverenlerin ödediği ücretler topluca Pareto dağılımı oluşturuyorsa, çalışan performansının da aynı biçimde dağılabileceği ileri sürülür
• Şirket iş ilanlarında gösterilen minimum ve maksimum maaş aralıkları, maaş bandı büyüklüğünü tahmin etmek için ipucu sağlar

Zorunlu dağılım değerlendirmesinin pratik sonuçları

• Pareto yüzdelik dilimleri açısından bakıldığında, Gauss bakışındaki gibi aşırı düşük bir alt %10 doğal olarak ayrışmaz
  • Alt %10, sonraki %10’dan çok farklı değildir
  • “En dipteki” çalışanları çıkarmak için net bir kesme noktası görünmez
  • Maaş bandı medyanı beklentisiyle bağlantılı temel çizginin altında performans gösteren çalışanlar yaklaşık %65’tir
• Düşük performanslılar büyük şirketlerde vardır, ancak bunları dağılımın kaçınılmaz alt oranı değil işe alım hataları olarak görmek gerekir
  • İşe alım hatalarına müdahale edilmelidir, ancak bunların belirli bir oranla sabitlenmiş olduğunu varsaymak zordur
  • İyi işe alım yapan yöneticilere de zorla çalışan azaltma uygulatmak sorunlu olabilir
• Ek parasal ödül alacak oran da Pareto grafiğinden net biçimde çıkmaz
  • Maaş medyanı beklentisinin üzerinde performans gösteren üst %35 bir başlangıç noktası olabilir
  • GE’nin orijinal formülünden daha ayrıntılı “good - better - best” bonus ayrımı makul görünür
• Terfi adayları, genel dağılım içindeki doğal bir aralıktan çok aykırı değerler olarak görülebilir
  • Bu kişiler mevcut maaş bandının üst ucunda bile düşük değerlenmiş olabilir
  • Terfi, bu küçük piyasa verimsizliğini gidermenin bir yolu olarak ele alınır

İşten çıkarma ve ikame işe alımın sınırları

• Aynı maaş bandında düşük performanslılar, yüksek performanslılardan 3 kat daha yaygındır
• Alt %10’u işten çıkarınca çok daha iyi birini işe alabileceğinize dair Gaussçu beklenti yanlıştır
• En olası ikame kişi, işten çıkarılan çalışandan belirgin biçimde daha iyi biri olmayabilir
• Her yıl ortadan kaldırılması gereken içkin bir alt %10 yoktur
• Yöneticilerin, ekibi daha iyi hale getirebileceklerini düşündüklerinde işe alım hatalarını saptamalarına izin verilmelidir; ancak hatalı istatistiksel varsayımlara dayanarak hedef oran belirlenmemelidir

Performans yönetimi sistemi tasarımında eksik kalan unsurlar

• İzleme

  • Maliyeti yüksek istatistik tabanlı karar sistemlerinin hedeflere ulaşıp ulaşmadığı ve zaman içinde çalışmaya devam edip etmediği izlenmelidir
  • Kontrol edilmesi gereken sorular şunlardır
    • Şirket insanları hatalı mı sınıflandırıyor
    • Yöneticiler değerli ekip üyelerini korumak için günah keçileri mi işe alıyor
    • İşten çıkarılanlarla elde tutulanlar arasında gerçek performans farkı var mı

• Karar teorisi tarzı maliyet analizi

  • Performans yönetimi sürecinin kendisi çok zaman ve emek gerektirir
  • Şirketin %10’unu işten çıkarmak kıdem tazminatı gibi maliyetler doğurur
  • İkame işe alım da çok maliyetlidir; işe alım sürecinin toplam maliyeti kabaca bir yıllık maaş olarak görülebilir
  • Yeni işe alınan çalışanın istatistiksel olarak şirkette 3~5 yıl kalması beklenebilir
  • Performans artışının tüm sürecin maliyetinden büyük olup olmadığı ve daha düşük yoğunluklu bir performans yönetimi sisteminin daha iyi olup olmayacağı değerlendirilmelidir

• Zaman ekseni perspektifi

  • Performans yönetimi genellikle 1 yıllık bir anlık görüntüdür
  • Bir çalışan 3 yıl boyunca mükemmel performans gösterip bir yıl zayıf kaldıysa, hemen elenip elenmeyeceği ya da uzun vadeli uyuma bakılıp bakılmayacağı konusunda karar gerekir

• Ölçülen şeyin belirsizliği

  • Performans değerlendirmesinin gerçek performansı ölçüp ölçmediği doğrulanmalıdır
  • Başarı oranı düşük olan çalışanın en zor görevleri üstlendiği için böyle görünmesi durumunda, değerlendirme performansı değil proje atama biçimini ölçüyor demektir
  • Dışa dönük bir çalışan aynı performansa rağmen daha iyi değerlendirme alıyorsa, değerlendirme performansı değil kişilik özelliğini ve yönetici yanlılığını ölçüyor olabilir
  • Çalışan performansındaki büyük etken, yetenek veya çabadan çok yöneticinin başarı için gerekli koşulları sağlayıp sağlamadığı olabilir
  • Yeni gelen bir yönetici, ilk performans yönetimi sürecinde astları için avantajlı performans slotları elde etme konusunda daha az optimize olabilir
  • Bu durumda değerlendirme yalnızca çalışan performansını değil, yöneticinin ikna gücünü ve kurum içi siyasi sermayesini de yansıtır

Sonuç: Alt %10’u işten çıkarmadan önce doğrulama ve maliyet hesabı gerekir

• 2024’te birçok büyük şirkette kullanılan performans yönetimi, güncellenmesi gereken eski bir teknolojiye daha yakındır
• Gauss varsayımını bırakıp Pareto dağılımını varsaydığınızda, her yıl alt %10’u işten çıkarmak için istatistiksel dayanak yoktur
• Şirketler işe alım hatalarını aykırı değerler olarak ele almalı ve her yıl iş gücünün %10’unu işten çıkarmaya değip değmeyeceğini hesaplamalıdır
• Performans yönetiminin maliyeti yüksek olduğundan, hedeflere ulaşılıp ulaşılmadığını ölçen izleme ve maliyet analizi gerekir
• Modern performans yönetimi sisteminin doğduğu 1980’lerin başındaki GE koşullarında, büyük bir hata yapılmadıkça kişinin bir şirkette ömür boyu istihdam edileceği varsayımı vardı
• 40 yıl sonra çalışanlar sık iş değiştiriyor; bu yüzden düşük performanslıya küçük ve aşağılayıcı bir bonus vermek bile yeterli bir “sopa” olabilir ve herkes için daha sağlıklı sonuç doğurabilir

Pareto hipotezini destekleyen veriler ve literatür

• 20. yüzyılın başı ve ortasına ait veriler, çalışan performansının Gauss olmadığını destekler
• 1957’de William Shockley, 1950’lerin başında Los Alamos, Brookhaven ve Bell Labs’teki bilimsel yayınları ve patentleri analiz etti
  • Sonuç, performansın Gauss olmadığıydı
  • Kendi birey teorisine dayanarak bunu log-normal dağılım olarak gördü; log-normal, Pareto’ya benzer bir şekil alabilir
• 1970’te Clarence Zener, Shockley’nin verileriyle başka yayın verilerini ve 1907~1916 Chemical Abstracts’ta adı A veya B ile başlayan 6.891 yazar örneklemini birlikte inceledi
  • Tartışma Log-Normal ile Pareto arasındaydı; cevabın Gauss olmadığı ise açık görülüyordu
• Herman Aguinis spor, eğlence, siyaset ve Materials Science dergisi yayın verilerine baktı
  • Verilerin yön olarak uygun olduğunu, ancak belirleyici veri setleri olmadığını düşündü
  • Toplam yaşam boyu çıktıya odaklandığından, yıllık çıktıdan çok kariyer uzunluğunu yansıtıyor olabilir
• Modern literatür Zener ve Shockley makalelerini fiilen unutmuş gibi görünür; “Gauss değildir” diyen yazıların ise sonrasında ne yapılması gerektiğine dair somut önerilerden yoksun olduğu değerlendirilir

Hesaplama varsayımları ve zorunlu dağılımın yan etkileri

• Maaş bantları ve dağılım parametreleri

  • Şirket iş ilanlarındaki maaş bantları minimum ve maksimum aralıkları sağlar
  • Maaş bandının minimum değeri genellikle maksimum değerin yaklaşık 0,65 katı olma eğilimindedir
  • Örnek maaş bandı 78.1 → 121.2, merkezi 100 kabul edilerek min/max = 0,65 şeklinde görülebilir
  • Pareto alpha için ABD bireysel ücret verilerine uydurulmuş 1,75 kullanılır
  • ABD bireysel gelir Gini katsayısı için sıkça anılan 0,4 ile G = 1/(2a-1) formülü kullanılarak çapraz kontrol yapılabilir
  • Gauss karşılaştırmasında maaş bandının dış kenarları 3 sigma olarak varsayılır
  • 2,5 sigma kullanılsa da benzer sonuçlar çıkar
  • 3 sigma senaryosunda 7,06, 2,5 sigma senaryosunda ise 8,48, 100 ± 21,2 maaş bandına karşılık gelir
  • Grafikler n=25.000 ile oluşturulmuştur
  • Pareto dağılımı ölçekten bağımsız ve özbenzer olduğundan, 100 merkez değeri keyfidir; önemli olan maaş bandı genişliğinin oranıdır

• “rolling up” ve yanlış sınıflandırma

  • Birden fazla küçük değerlendirme kümesini birleştirince toplamda zorunlu dağılımın adil biçimde tutacağı yönündeki pratik, simülasyonla doğrulanabilir bir konudur
  • Çalışan performansının Gauss dağılımına uyduğunu ve yöneticinin mucizevi şekilde performansı kusursuz değerlendirdiğini varsayan bir simülasyon yapıldı
  • Performans sıralaması doğru biçimde üretildi
  • Welch GE eşikleri olan alt %10 ve üst %20 kullanıldı
  • Her kohort büyüklüğü için 32 yıllık performans değerlendirmesi simüle edildi
  • Nesnel ölçüt kullanılsaydı daha yüksek dereceye girecek bir çalışanın rank-and-chop yöntemiyle daha düşük dereceye düşme oranı hesaplandı
  • Kohort büyüklüğünden bağımsız olarak yaklaşık %2,5’in haksız biçimde yanlış sınıflandırılması olasıdır; kohortlar yüzlerce kişi olsa bile %5 yanlış sınıflandırma sıkça görülür
  • Avantajlı biçimde yukarı sınıflandırılan çalışanlar da dahil edilirse yanlış sınıflandırma sayısı kabaca ikiye katlanır

[GN⁺]

Hacker News yorumları

• 2024’te büyük şirket tarzı performans yönetiminin eskimiş bir teknik olduğu ve güncellenmesi gerektiği iddiasında birkaç temel hata var.
  Birincisi, çalışanın şirkete “kişisel olarak” kazandırdığı kadar ödüllendirildiği varsayılıyor; oysa işverenler bilgi asimetrisi ve normal dağılım gibi koşullardan yararlanarak karşılayabilecekleri en düşük ücreti vermeye çalışır. Adalet beklemek zordur; bunu açıkça söylerlerse moral düşeceği için çalışanı habersiz bırakıp Work Number gibi kanallar üzerinden ücret geçmişi toplamaya yönelirler.
  İkincisi, şirketlerin her zaman daha çevik olmak için en alttaki %5’i kesmek istediği varsayılıyor; ama gerçekte bireysel yıldızlardan çok toplam üretkenlik önemlidir. Temizlik görevlisi ya da kafe çalışanı doğrudan ne kadar gelir yaratabilir ki? Mühendislik de böyledir; görünmeyen işleri birilerinin yapması gerekir, aksi halde yalnızca kâğıt üzerinde mükemmel yeteneklere sahip, bozuk bir şirket ortaya çıkar.
  Ayrıca işçilerin toplam üretkenliği ile ortalama gelirin 1970’lere kadar birlikte yükselip sonra ayrıştığını gösteren meşhur bir grafik var. Son 50 yılda hem makro hem mikro ölçekte üretkenlik sürekli arttı, ama gelir çok daha yatay hale geldi.

  • Buna ek olarak, günümüz işe alım piyasasının berbat olmasından kaynaklanan çarpık teşvikler de var.
    Organizasyonun en alttaki %5’ini, yani benim durumumda 2-3 mühendisi azaltırsam, onları yeniden doldurma izni alamayabilirim. Finans ekibini memnun etmek için L5’i L4’e düşürmem, yurt dışından işe alım yapmam ya da tam zamanlı pozisyonu sözleşmeliye çevirmem gerekebilir.
    Ayrıca işten çıkarma (RIF) ihtimaline hazırlıklı olmak gerekir; hemen işaret edilebilecek bir alt %5 varsa, üst yönetici “isim ver” dediğinde avantajlı olursunuz. Bu yüzden şu anda atanmış mühendislerin zamanının değeri, birkaç ay sonrasına göre çok daha yüksek. Aktif şekilde çalışan çıkarmak yöneticileri memnun ettiği için bunun değeri sıfır olmaz, ama şu anda kesinlikle düşük performanslılara da ihtiyaç var.
  • Tamamen katılıyorum. Çok iyi mühendisler genelde iyi ücret alır, ama orta seviye performans gösterenlerden yalnızca biraz daha fazla alırlar. Bir 10x mühendis 10 kat ücret almaz; muhtemelen 1,5-2 kata daha yakındır.
    Üretkenliği doğru biçimde izleyen sihirli bir yöntem ortaya çıksaydı, bu yazının söylediği gibi sonuçların %80’ini çalışanların %20’sinin ürettiğini öne süren Price yasasına ya da Pareto dağılımına yakın bir tablo görme olasılığımız yüksek olurdu. Ama bu, kalan %80’e ihtiyaç olmadığı anlamına gelmez; bu da ikinci noktayla bağlantılı.
    Çalışana şirkete “kazandırdığı” kadar ödeme yapmak, şirketin kâr etmeye çalıştığı ekonomik sistemle uyuşmaz. Katkıya göre “hak ettiği kadar” ödüllendirmek de arzu edilir olmayabilir. Şirket içinde de aynı gelir eşitsizliği dinamikleri oluşacak gibi görünüyor.
    Büyük şirketlerde bir ortalama alma etkisi vardır. Bireysel katkılar ortalamaya vurulur, ama sorumluluk da ortalamaya yayılır. Bunun iyi mi kötü mü olduğu kişiye göre değişir; Paul Graham’ın işin ne olduğu ve neden bazı insanların startup’ları tercih ettiği üzerine yazısında bunu iyi açıkladığını düşünüyorum.
    [1] https://www.kienbaum.com/blog/prices-law-and-the-trouble-of-...
    [2] https://paulgraham.com/wealth.html
  • Çalışan performansını ele alan bir veri bilimi blogu yazısında, doğrudan sunduğu ya da tartıştığı simülasyon dışı tek verinin ABD ücret dağılımı olması utanç verici. Yazar x eksenini sadece “Performance” diye etiketlemiş; iyi bir veri bilimcinin ne yaptığını savunurken, kendi dağınık iddiasıyla doğrudan ilgili veri ise ortada yok.
  • Biraz sert bir fikir ama, bir şirket belirli bir iş ailesinde ya da unvanda insanları işten çıkardıysa, ertesi yıl o iş ailesine hiç H1B vizesi tahsis edilmemeli.
    Belirli bir iş ailesi için zorunlu alt kesim azaltması ya da istatistik temelli işten çıkarma politikası uyguladıysa, ya da bunu saklasa bile fiilen yaptıysa, ertesi yıl ilgili iş ailesi için H1B tahsisi engellenmeli.
    Temel nokta şu: Şirket iş gücünün X%’i olmadan da yaşayabileceğine karar verdiyse, yabancı işçi getirme hakkı yoktur. H1B doldurulması zor pozisyonlara yardımcı olmak için var; işten çıkarma ya da toplu tasfiye yapıyorsanız, o işleri dolduracak insanları açıkça bulabiliyorsunuz demektir.
  • “Adaleti” değerlendirmenin pratikte bir yolu olmadığını düşünüyorum. Çalışan A’ya LLM işi verilebilir, çalışan B’ye Android 9/Mac OS 12 güvenlik yamaları düşebilir.
    Örneğin bir arkadaşım bir özelliği hayata geçirecekti; bağımsız bir uygulama olsaydı 1-2 hafta sürecek iş, tarayıcı ekibinde uç durumlar ve standart komitesiyle koordinasyon yüzünden 2 yıl sürdü. Herkes bunun 1-2 haftada bitecek bir iş olduğunu düşündüğü için, kendi kontrolü dışındaki şeylere rağmen kötü değerlendirme aldı.
    Bir denge gerektiğini hissediyorum. Süperstarlar vardır ve meslektaş değerlendirmelerinde de kolayca işaret edilebilirler. Ama biz bir ekibiz, yapılacak iş çok ve herkes göze çarpan, “etkisi” yüksek işleri üstlenemez.

• “IQ normal dağılım gösterir” sözü, bir yerde okuyana kadar benim için netleşmemişti; aslında IQ’nun normal dağılımlı olması değil, dağılımın o şekilde oluşturulması söz konusu
  1000 IQ sorusu varsa, bunlar çok sayıda kişiye çözdürülüp ardından normal dağılım oluşturan 100 soru seçilerek IQ testi hazırlanıyor
  Bu tamamen saçma değil. Çok kolay 100 soru seçerseniz herkes “epey çok biliyor” kategorisine girer ve bilgi miktarı düşük olur. Tekdüze dağılım da oluşturabilirsiniz ve yine işe yarar derecede hassas bir test olabilir. Ama test doğruluğundan kaygı duyuyorsanız normal dağılım kullanışlıdır. 50. yüzdelik dilim ile 55. yüzdelik dilim çok farklı değildir; insanlar genelde 90. yüzdelik dilim ile 95. yüzdelik dilim arasındaki %5 farkla daha çok ilgilenir
  Öte yandan 10. yüzdelik dilim ile 5. yüzdelik dilim arasındaki fark pek önemsenmiyor gibi; bu aslında Pareto dağılımına işaret ediyor olabilir, ama bence muhtemelen toplumsal ilgi meselesini daha çok yansıtıyor. Her hâlükârda bu bir yan konu, ama yazının söylediği şeyle de benzer

  • Zekâ ölçümünde pek çok kişinin düşünmediği ince bir nokta bu
    IQ 100’den 130’a çıkmak için gereken beyin gücü artışı x ise, 130’dan 170’e çıkmak 3x gerektirebilir; 170’ten 171’e çıkmak ise 100’e göre 9x gerektirebilir
    Zekânın mutlak bir ölçümü olmadığı için göreli bir ölçek kullanmak ve puanlarda normal dağılımı kurgulamak zorunda kalıyoruz
    Bilgisayar bilimi bir gün belirli bir problemi çözmek için gereken asgari mutlak zekâyı matematiksel olarak belirleyebilecek düzeye gelirse bu muazzam bir başarı olur
  • IQ puanlarının eğitim başarısı, mesleki başarı, kariyer ilerlemesi, yaşam boyu gelir, beyin hacmi, korteks kalınlığı, sağlık, ömür gibi şeylerle yüksek korelasyon gösterdiği görüldü
    Sosyoekonomik arka plan gibi etkenler kontrol edildiğinde bile bunları oldukça doğru tahmin ediyor
    Testin nasıl yapılandırıldığı, sonuçların ilgilendiğimiz şeyleri doğru tahmin edip etmediğinden büyük ölçüde ayrı bir mesele. IQ, bir ölçüm aracı olarak çalıştığı için kullanılıyor
    Daha iyi bir ölçüm aracı olduğunu düşünüyorsanız önerip çeşitli ödüller ve övgüler alabilirsiniz. Onlarca yıl boyunca birçok zeki insan denedi ama henüz bulamadı
  • Doğru. IQ, yaygın söylendiği gibi zekânın etkili bir ölçüsü değil. En iyi ihtimalle öğrenme güçlüğünü ölçen bir araca daha yakın bence
  • IQ testlerinin bu şekilde hazırlandığını bilmiyordum
    O zaman 1000 sorunun tamamında üst sıralarda olup, seçilen sorular yüzünden nihai IQ testinde ortalama çıkan küçük bir nüfus parçası da olabilir mi? Öyleyse bir dahaki IQ testine girmem gerektiğinde bunu bahanem olarak kullanacağım. Sadece dağılımıma yanlış denk gelmişim diyeceğim
  • Benzer şekilde dağılmış N adet bağımsız değişkenin, yani soruların toplamı merkezi limit teoremi uyarınca normal dağılıma yakınsar. Bunu özellikle yapay olarak oluşturmak gerekmez

• Bu iddia basit bir retorikten ziyade ampirik verilerden çıkmış olsaydı daha ikna edici olurdu. Oldukça test edilebilir görünüyor ve sektörlere göre üretkenlik verileri de zaten bolca olmalı
  İnsan yeteneği Pareto dağılımını izlese bile bu net değil; şirketlerde istihdam edilen insanlar toplam nüfusun seçilmiş bir alt kümesi olduğundan, seçme yöntemine ve görevlere bağlı olarak farklı bir dağılıma sahip olma olasılıkları yüksek
  Bu tür basitleştirilmiş bir dağılım şirketler ve sektörler geneline genellenemez gibi. Örneğin AWS ya da Google çalışanlarının üretkenlik dağılımının McDonalds ya da Wal*Mart çalışanlarıyla aynı olması beklenemez. Çünkü işe alım süreçleri ve işin niteliği farklı
  Ancak şirketlerin ve sektörlerin içinden gerçek veriler getirildikten sonra iddia ortaya konabilir. Aksi hâlde sağlam bir temeli olmayan kumdan kaleye yakın

  • Bunu şöyle okuyorum: Sistemimiz makul ama doğrulanmamış bir varsayım, yani performans normal dağılım gösterir öncülü üzerine kurulmuş; bunu aynı derecede makul bir varsayım olan performans Pareto dağılımı gösterir ile değiştirince sistem birden aptalca görünmeye başlıyor. Bir çözümden çok yeni bir bakış açısı sunan bir yazı
  • Bonus Content #1 ve yazının altındaki kaynakça oldukça ikna edici görünüyordu. Büyük şirketlerin böyle ayrıntılı verileri yayımlaması iyi olurdu ama olasılığı düşük
  • “Ampirik veriden değil retorikten çıkmış gibi, bu yüzden yazık” sözü, normal dağılıma dayalı performans derecelendirme uygulaması için de aynen geçerli. Bu tamamen şirket içi siyasettir ve düzgün istatistiğe dayanmaz
    En azından bu yazının yazarı, dipnotları okursanız, kendi inancına dair çeşitli istatistiksel dayanaklar sunuyor
  • Entelektüel üretkenlik çoğunlukla doğrudan ölçülemediğinden, sonunda normal dağılım varsayan dolaylı ölçümlere gidiliyor
    IQ’nun normal dağılıma sahip olduğu bilinir; ama bunun nedeni insan “zekâsının” normal dağılımlı olması değil, bu şekilde tanımlanmasıdır. Zekâyı tanımlamak bile zaten zor
    Masa oyunlarındaki Elo puanlarına bakarsanız, zekânın kötü bir vekil göstergesi olduğu gerçeğini bir yana bıraksak bile normal dağılım izlemez. Elo, maç sonuçları için normal dağılım varsayar; nüfus dağılımı için değil
    Bu, entelektüel alanlardaki yatkınlık ya da becerinin normal dağılım göstermediğine dair iyi bir kanıt. Ama hatırladığım kadarıyla Pareto da değildi
  • Katılıyorum. Yine de retorik olarak yazarın dediği “düşük performanslılar yüksek performanslılardan 3 kat daha yaygındır” türü durumları çok gördüm
    Her zaman elinden gelenin en iyisini yapmayı düşünürüm ve Tyler Cowen’ın dediği gibi ortalamanın bittiğine inanırım; ama özellikle bu iddia ampirik verilerle desteklense çok daha iyi olurdu

• Netflix’te çalışmanın iyi yanlarından biri, temel varsayımın herkesin en yüksek performanslı çalışan olduğu yönünde olmasıydı. En yüksek performanslı biri değilseniz kıdem tazminatınızı alıp ayrılıyordunuz.
  Benzetme bir spor takımıydı. Profesyonel bir spor takımında çok iyi oyuncular ve müthiş oyuncular vardır. Süperstarlar da vardır ama en azından gerçekten çok iyi değilseniz takımda kalamazsınız.
  Performans ile ücretlendirme tamamen ayrılmıştı; bu da iyiydi. Performans değerlendirmesi 360 derece akran değerlendirmesiydi; ücretlendirme ise çoğunlukla İK’nın yeni işe alım maliyetini temel alarak belirlediği ve sonra herkesi o seviyeye yükselttiği bir yöntemdi.
  En azından 10 yıl önce Netflix’te performansın bir dağılım gösterdiğini söylemek zordu; herkes sektörün ilk %10’undaydı.

  • Gerçekten yalnızca ilk %10’luk performans sahiplerini topladıklarına inanmak zor. Oradaki acımasız işe alım kültürünü bilince, ücret iyi olsa bile gerçekten orada çalışmayı denemek isteyecek geliştirici sayısı az olur gibi geliyor.
    Ayrıca kimin en yüksek performanslı olup olmadığını ölçmenin iyi bir yolunu hiç görmedim. Aynı rol içinde bile herkesin iyi olduğu şeyler farklıdır; bir görevde Joe en iyiyken başka bir görevde Mary en iyi olabilir. Bilgi işinde bunu istikrarlı ve nesnel biçimde ölçmenin neredeyse imkânsız olduğunu düşünüyorum.
    Netflix’e hafifçe taş da atacak olursam, müşteri açısından işin en temelinde, iyi içerik üretmekte ve özellikle iyi içerikleri iptal etmemekte berbatlar. Son dönemdeki büyük canlı yayının ne kadar korkunç olduğundan söz etmeyecektim ama etmiş oldum.
  • Özetle Netflix, tüm çalışanlarına dünyanın ilk %10’unda olduklarını ve NFL oyuncuları gibi insanlar olduklarını söylemiş oluyordu. En üst düzeyde performans gösteremezseniz kapının dışına konuyordunuz.
    Bir düşünce deneyi yapalım: Netflix’in yalan söylediğini ve çalışanların aslında sektörün ilk %10’unda olmadığını varsayalım. Gerçekte Netflix’in sektör ortalamasından biraz daha fazla ödediği için ortalamanın biraz üzerinde yetenekleri topladığını düşünelim.
    Ama bu çalışanlara yalnızca ortalamanın üzerinde değil, elit NFL oyuncuları olduklarına inandırırsanız, elit oyuncular gibi çalışmaları gerektiğini hissederler. Netflix, çalışanların benlik algısını manipüle ederek onları sektöre göre daha uzun ve daha sıkı çalıştırır.
    “Burada yalnızca dâhi profesyonel sporcu seviyesindekiler çalışabilir” mesajı, “kotayı tutturmak için fazla mesaiyle kendini paralamazsan kovulursun”dan çok daha motive edicidir. Çünkü bu, gurur manipülasyonudur.
    Bu düşünce deneyinin, Netflix’in ya da onun kültüründen etkilenmiş çalışanların kabul ettiğinden gerçeğe daha yakın olduğunu düşünüyorum. Netflix’in “profesyonel sporcu” kültürü, çalışanlara zarar veren psikolojik manipülasyondur.
  • Burada en yüksek performanslı çalışan ve düşük performanslı çalışan nasıl tanımlanıyor?
    Benim deneyimime göre kurumsal ortamlarda bu tür etiketler, gerçek çıktılardan çok sosyal dinamikler ve politik sezgiyle bağlantılı oluyor. Şirket içi bağlantıları zayıf olan ya da iç siyasete katılmayan biri, gerçek katkısından bağımsız olarak düşük performanslı damgası yiyebilir; iş yerinde networking konusunda iyi olan biri ise en yüksek performanslı görülebilir.
    Bu tür şirketlerin mülakatları da sorunlu kalıplara düşebiliyor. Mülakat yapan kişi, yakın zamanda araştırdığı zor bir soruyu ya da yıllarca aynı rolde çalışıp dar biçimde uzmanlaştığı bilgiye göre hazırlanmış soruları soruyor. Teknik mülakat, problem çözme becerisini, geniş mühendislik yetkinliğini ve performans kavramını değerlendirmek yerine belirli bilgiyi tutturma oyununa dönüşüyor.
    Açıkçası kişisel duygular ile performans değerlendirmesini gerçekten ayırabilen kaç kişi var? Yapılandırılmış değerlendirme süreçleri olsa bile, değerlendirici kişisel olarak sevmediği biri sürekli harika işler çıkardığında ona yüksek puan verir mi?
  • Mantıken diğer şirketler bu yöntemi takip etmeyecektir. Tüm şirketler en üst düzey yetenekler için rekabet ederse ücretler yükselir ve tüm kârı yer.
    Emek ve sermayenin muhtemelen bu şekilde rekabet etmesi gerektiğini düşünüyorum. Bunun mümkün olması için vergi muamelesini eşitlemek gerekebilir.

• Veriler ve fikirler ilginç ve BigCo’da meslektaşlarla yaşadığım anekdotsal deneyimlerle de örtüşüyor.
  Ancak benim deneyimime göre çalışan performans değerlendirmesi veriden çok politikaya yakın.
  Sonuçta günümüzde BigCo’daki birçok yönetici, %10 işten çıkarma kotasını bir silah ya da yumuşak bir küçülme aracı olarak istiyor; “veri” ise bunu mümkün kılan incir yaprağı işlevi görüyor. İyi tarafından bakarsak, organizasyonda düşük performanslı kimse olmasa bile yöneticiyi zorla birilerini bulmaya iten bir mekanizma sayılıyor. Her iki durumda da sonunda öz doğrulama yanlılığından başka bir temeli yok.
  Performans değerlendirmesinin sertliği, şirketin gidişatı ve iş gücü piyasasının durumuyla neredeyse tamamen bağlantılı. 2021 civarındaki iyi dönemlerde, performans beklentileri sıkı olan şirketler bile şartları gevşetmişti.

• Asıl ilgi konusu olan çalışan performansını üstünkörü geçtiği için iyi kurgulanmış boş bir iddia gibi görünüyor. Onu tanımlamazsanız grafiğin neyi gösterdiğini bilemezsiniz.

  • Bu tür analizlerde pek önemli değil. Bir metrik seçip tüm iş gücü üzerinde ölçmeniz yeterli. İlgilendiğiniz anlamlı metriklerin çoğunda çalışanların tamamı normal dağılım göstermeyecektir.
    Önceki işimde bunu modellemiştim; ölçüm hatası ve yıldan yıla iş gücü seçilim etkileri nedeniyle Welch tarzı rank-and-yank uygulamasının fiilen rastgele işten çıkarmalara yol açtığı sonucuna varmıştım.
  • Yanıt oldukça açık ama sinir bozucu biçimde döngüsel.
    Performans, “performans değerlendirme sürecinde şirketin ödüllendirdiği işleri görünür kılmak”tır.
    Teoride şirketteki her rol için beklenen başarıların listesi net olmalıdır. Ne yazık ki çoğu zaman böyle değil.
    Yine de doğru bir nokta: performansın öznelliği ve net sayısal ölçeklerin yokluğu, tüm sürecin zorluğunu oluşturuyor.
  • “Çalışan performansı”nı “şirket için değer” ile değiştirseniz de aynı iddia geçerliliğini korur. Performansı ölçmek zordur, ama biri rakip teklif alıp yöneticisini pazarlık masasına çektiğinde şirket için değerini oldukça iyi tahmin etmiş olursunuz.
    Yöneticinin karşılamaya razı olduğu tutar, şirketin algıladığı değerdir. Şirketin gerçekte nasıl davrandığını, yani teklifi karşılayıp karşılamadığını kesin olarak bilebilirsiniz; bu davranış, performans değerlendirme döneminde kim ne derse desin şirket için değere işaret eder.
  • Yazı, ölçüm zorluğu konusunda kısa bir uyarı yapıyor. Ama ana sonuç stack ranking ve işten çıkarmalara karşı çıkmaksa, “performans nedir” sorusu zaten alt %10’u işten çıkarmak isteyen yöneticinin kullanacağı metriğe devrediliyor.
  • Yazarın tam olarak bu iddiayı ileri sürüp sürmediğini bilmiyorum, ama şirketin gerçekten önemsediği makul bir çalışan performansı ölçütü varsa, argümanın geri kalanının büyük ölçüde doğru olduğu söylenebilir.

• Bu nokta, birkaç kişi bile duysun diye sürekli vurgulanmaya değer; ancak çalışan performansında başka önemli bir mesele daha var. Bonus dağıtacaksanız, doğru ölçülebilir olduğu varsayımıyla bir yıllık performans makul bir ölçüt olabilir.
  Ama elde tutma ve terfi, gelecekteki performansı tahmin etme işidir; muhtemelen farklı görevlerdeki performansı da tahmin etmeyi gerektirir. Bu çok daha zordur ve son 1 yılın sonuçlarına iyi yansımaz.
  Sporda da bu sık görülür. Bir oyuncu bir yıl iyi oynayıp büyük tutarlı uzun vadeli sözleşme alır, sonra çöker. Tersine, son 10 yılın daha iyi hanedanlarından biri olan NBA Golden State Warriors, tarihin en büyük oyuncularından birini, kariyerinin başındaki birden fazla ayak bileği sakatlığı yüzünden diğer takımlar korktuğu için düşük ücretle elde tutabildi.
  Tek yıllık performans, o kişinin gerçek ortalama yeteneğini mutlaka yansıtmaz; terfi ve sorumluluk seviyesi değiştiğinde Pareto dağılımındaki konumu da aynı olmayacaktır.
  Şirket açısından, uzun vadeli beklentiler için işe yarar veri elde etmek istiyorsa herkesi en az 5 yıl tutması ve bu süre içinde onlara çeşitli görevler vermesi gerekme olasılığı yüksek.

  • Gerçekten de kelimesi kelimesine böyle. Kariyerim boyunca bunu anlattım ama şirket liderleri genelde en alttakilerin sözünü dinlemez.
    Özellikle teknoloji şirketleri, terfi ve maaş artışlarını yıllara yayılan, farklı işler ve bağlamlarda tekrarlanan başarı kalıpları yerine son yarım yıldaki işe göre değerlendirme eğiliminde. Üstelik terfi etmek için doğru ekipte, doğru işte, doğru zamanda, doğru liderin altında olmak gerekiyor.
    Bu yüzden çok iyi performans gösterenler başka yerlere gidiyor. Kuruluşun temizlikçileri, bakımcıları, yangın söndürücüleri şirketin verimli işlemesini sağlar; ancak liderler tarafından doğru dürüst ödüllendirilmez, saygı görmez ya da takdir edilmez. Liderler onları “kötü performans gösterenler” diye yaftalar ve parlak görünmeyen projelerde üstün yeteneklerin çalışmasının önemini anlamaz.
    Performans değerlendirmesinden kazançlı çıkanlar yalnızca işten çıkarmalarda hisseleri yükselen hissedarlar ve sistemi kendi politik amaçları için oyunlaştıran kişilerdir. En üst düzey yetenekler ise gerçekten anlamlı ve önemli işler yaptıkları için bu tür sistemlerde pek gelişemez.
  • Bu konuda daha fazla okumak isterseniz:
    https://www.essentiallysports.com/nba-active-basketball-news...
  • İlginç biçimde spor maaşları Pareto dağılımını izler ve piyasanın her oyuncunun değeri hakkında yaptığı değerlendirmeye dair bir şeyler söyler.
    https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2024/08/go...

• Bu yazı pek ikna edici değil. Yazar da nedenlerden birini zaten kabul ediyor.
  Büyük şirketlerde düşük performanslılar vardır, herkes onları görmüştür; yazar da onları işe alım hatası olarak gördüğünü söylüyor. Ancak belirli bir oranın işe alım hatası olduğuna dair açık bir kanıt olmadığını söylüyor.
  Oysa belli bir oranda işe alım hatası bekleyebiliriz. Üstelik bu ikili bir durum değil, bir sürekliliktir. İşe alındığında harika olup sonradan ilgisini kaybeden ve idareten çalışan ya da tükenen kişiler, terfi veya transferin uymaması nedeniyle yeni seviyesinde ya da rolünde başarılı olamayan kişiler gibi pek çok başka unsur da var.
  Burada Pareto dağılımı pek ilgili değil. İşe alım süreci, tüm işgücü piyasasından net bir eşikle ayrılmış bir parçayı almaya çalışmak değildir. Her pozisyon için, belirli bir maaşta elde edilebilecek performansı en üst düzeye çıkarmaya çalışmaktır; performansı olduğundan düşük ya da yüksek tahmin etme hatalarının görece simetrik olmaması için bir neden yoktur.
  Birçok etkenin iç içe geçtiği düşünüldüğünde, Pareto dağılımının bir bölümünü kesip aldığımız varsayımına kıyasla normal dağılım çok daha makul bir varsayımdır.

  • Kişisel olarak, yönetici ile doğrudan bağlı çalışan arasındaki uyumsuzluğun işe alım hatasından çok daha büyük olduğunu düşünüyorum.
    A’nın B’den hoşlanmaması, A’nın ya da B’nin şirkette çalışmaya uygun olmadığı anlamına gelmez; ama genellikle astın düşük performanslı gibi paketlenmesine ya da performans göstermek için gereken kaynakları alamamasına yol açar.
  • “Normal dağılım çok daha makul bir varsayımdır” ifadesi bir varsayım değil. Dipnotta alıntılanan kanıtlara bakın.

• Bu yazı özünde “Çalışan performansını ölçtüğümüzde normal dağılımdan çok Pareto dağılımına daha iyi uyduğunu görsek güzel olmaz mıydı?” diyor.
  Bu güzel mi? Olması pek muhtemel olmayan her türlü şeyin sonuçlarını varsayabilirsiniz. Ama şahsen P = NP olsaydı çok daha güzel olurdu diye düşünüyorum.
  Ayrı bir konu olarak, işten çıkarılmak acı vericidir; yüksek performanslı olduğunuz halde kenara itilmek daha da acı vericidir. Gerçek şu ki “veri bilimi”, Dostoyevski okumak gibi kederle başa çıkmanıza yardım etmez. Bu yüzden yazılım geliştirici olarak çalışsanız bile genel kültür/liberal arts eğitiminden A almak değerli olabilir.

• Bir çalışan olarak performans yönetiminden beklentilerimiz okul notlandırma sisteminden geliyor.
  İlginçtir ki okul notları, özellikle kolay derslerde, çoğu zaman normal dağılım izlemez. Beden eğitimi dersimde %95’ten fazlası A alabilirdi diye düşünüyorum; organik kimya dersinde ise yalnızca %5–10’u A alabilirdi.
  Benzer şekilde, bazı işlerde iyi olmak çok daha kolaydır.
  Bu yüzden, aslında tüm idari pozisyonların “olağanüstü” performans göstermesini beklemeliyiz. Yani kendilerinden istenen her işi başarıyla yapmaları anlamında. Buna karşılık sorumluluk kapsamı daha kritik olan kişiler için ortalamanın biraz üzerindeki bir performans bile şirket açısından 10 kat daha anlamlı olabilir.

  • Bu benzetmenin artık işlemediği bir nokta var. Şirketlerde, okula kıyasla çok daha fazla, benim performansım başkalarının işleri ne kadar iyi ve zamanında yaptığına büyük ölçüde bağlı olabilir. Yöneticinin metrikleri bunu yakalayabilir de yakalayamayabilir de.
    Örneğin X departmanıyla yoğun iş birliği gerektiren bir projeye atanmışsam ve X departmanı zaten aşırı yük altındaysa, onların işi zamanında bitmediği için benim performansım kötü görünür. Her gidiş geliş iletişim yarım hafta sürer ve ben kendi hatam olmadan zamanımın yarısını verimsiz geçiririm. Öte yandan onlar %110 üretken olabilir ama tüm organizasyonu yangın yerine çeviriyor olabilirler. Sadece o metriğe bakılırsa beni işten çıkarıp X departmanındaki kişi sayısını artırmak gerekir; oysa gerçekte belki sadece oraya daha fazla kişi almak ya da departmanı yeniden düzenlemek gerekir.
    Ayrıca okulda öğrencilerin genellikle aynı ya da karşılaştırılabilir ödevler alması da farklı bir nokta. Mevcut işimde zor problemlerin sorumlusu olarak, benim işimi sıradan problemleri ele alan bir meslektaşımla karşılaştırmanın kesinlikle imkânsız olduğuna inanıyorum. Aynı spor dalı bile değil. Problem alanını hiç anlamıyorsanız, üretkenlik karşılaştırmasına nereden başlayabilirsiniz?
  • Ortalamanın kaymış olması, bunun normal dağılım olmadığı anlamına gelmez. Mutlaka normal dağılımdır demiyorum ama verilen anekdot tek başına pek ikna edici değil.
  • “İstenen her şeyi yaptım” gerçekten “olağanüstülük” mü? Bunda neyin olağanüstü olduğunu bilmiyorum. En fazla “beklentileri karşılama” olarak görürüm.