Çalışan performansı gerçekten Gaussian dağılımını mı izliyor?

Çalışan performansı gerçekten Gaussian dağılımını mı izliyor?

Veri bilimcisinin bakış açısından

• Özet: Çalışan performansının Gaussian dağılımından ziyade Pareto dağılımını izlemesi daha olası. Bu, büyük şirketlerdeki performans yönetimi süreçlerinin sorunlarını açıklıyor ve neden üstün yetenekleri işe almanın zor olduğunu ortaya koyuyor. Ekonomi açısından, ücretlerin marjinal üretkenlik teorisi ile Gini katsayısını birleştirerek temel içgörüler elde ediliyor.

• Performans yönetimi sezonu: Fortune 500 şirketlerinde performans yönetimi her yıl dördüncü çeyrekte yapılır. Çalışanlar son 12 aydaki performanslarına göre değerlendirilir ve buna göre primler ile maaş artışları belirlenir.

• Gaussian dağılımının sınırları: Birçok şirket çalışan performansının Gaussian dağılımını izlediğini varsayar, ancak bu gerçekle örtüşmez. Gerçekte Pareto dağılımı daha uygun olabilir.

Farklı bir bakış: Pareto

• Ücret ve performans ilişkisi: Ekonomide ücretlerin çalışanın performansını yansıttığı kabul edilir. Pareto dağılımı, ücret dağılımını ve performans dağılımını açıklamada yararlı olabilir.

• Pareto dağılımının avantajları: Pareto dağılımı başarı ve başarısızlık oranlarını daha iyi açıklar. Büyük şirketlerde performansın Pareto dağılımını izleme eğilimi vardır.

Çıkarımlar

• Performans yönetiminde değişim ihtiyacı: Pareto dağılımı dikkate alındığında her yıl en alt %10'luk dilimin işten çıkarılması gerekmediği anlaşılır. Performans yönetimi sürecinin Pareto varsayımına göre yeniden tasarlanması gerekir.

• İşe alımın zorluğu: Düşük performans gösteren çalışanlar, yüksek performans gösteren çalışanlara kıyasla 3 kat daha yaygındır. Bu da işe alımın neden zor olduğunu açıklar.

Sonuç ve görünüm

• Performans yönetiminin yeniden değerlendirilmesi: Mevcut performans yönetimi sistemi çağın gerisinde kalmıştır ve Pareto dağılımını dikkate alan yeni bir yaklaşıma ihtiyaç vardır. Performans yönetiminin hedeflerine ulaşıp ulaşmadığı izlenmeli ve maliyet analiziyle sistemin verimliliği değerlendirilmelidir.

• Tarihsel arka plan: Modern performans yönetimi sistemi 1980'lerde GE'de başladı ve o dönemde ömür boyu istihdam yaygındı. Ancak bugün çalışanlar sık sık iş değiştirdiği için, mevcut ödül-ceza yaklaşımının yeniden düşünülmesi gerekir.

Ek içerik

• Pareto fikrine verisel destek: 20. yüzyılın başlarındaki veriler Pareto fikrini destekliyor. Çalışan performansı öznel olduğundan nesnel sayılar bulmak zordur.

• "Rolling up" uygulaması üzerine düşünce: Zorunlu dağılım kullanımı nedeniyle çalışanların yaklaşık %5'i haksız şekilde değerlendirilebilir. Bu da performans yönetiminde adaleti zedeleyebilir.

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• Birçok büyük şirkette 2024'te uygulanan performans yönetimi eski bir tekniktir ve güncellenmesi gerekir. Çalışanların şirkete bireysel olarak ne kadar katkı yaptıklarına göre ödüllendirildiği varsayımı yanlıştır. İşverenler çalışanlara mümkün olan en düşük ücreti ödemeye çalışır; bunu da bilgi asimetrisinden ve Gaussian dağılımından yararlanarak yapar. Adalet beklemek zordur.

• Şirketlerin önceliği verimlilik olup alt yüzde 5'i kesmek değil, birleşik üretkenlik daha önemlidir. Tüm çalışanların dikkat çeken özellikler geliştiren süperstarlar olması gerekmez; temizlik görevlilerine ya da kafe çalışanlarına da ihtiyaç vardır.

• IQ Gaussian dağılım göstermez; bu üretilmiş bir şeydir. IQ testleri, Gaussian dağılım oluşturacak sorular seçilerek hazırlanır. Bu, testin doğruluğunu artırmak için kullanılan bir yöntemdir.

• İnsan yetenekleri Pareto dağılımını izliyor olsa bile, şirketlerde işe alınan insanlar o nüfusun seçilmiş bir alt kümesidir ve seçim yöntemi ile görevlere bağlı olarak farklı bir dağılıma sahip olabilir. İddialar, şirket ve sektör içindeki verilerle desteklenmelidir.

• Netflix'te temel varsayım, tüm çalışanların en yüksek performans gösteren kişiler olduğuydu. Performans ve ücret tamamen birbirinden ayrılmıştı ve performans değerlendirmesi 360 derece akran incelemesiyle yapılıyordu.

• Büyük şirketlerde çalışan performansı değerlendirmesi veri odaklı olmaktan çok politiktir. Yöneticiler yüzde 10'luk işten çıkarma kotasını bir silah gibi kullanır ya da aslında var olmayan düşük performanslı çalışanları bulmak için bunu zorlayıcı bir mekanizma haline getirir.

• Çalışan performansı tanımlanmazsa grafiğin neyi gösterdiği bilinemez. İşe alım hataları bir süreklilik oluşturur ve işe alım sürecinin amacı genel iş gücü piyasasının bir parçasını elde etmek değil, verilen maaş düzeyinde en yüksek performansı almaktır.

• Welch tarzı stack ranking ve Gaussian dağılım varsayımının hatalı olduğu araştırmalarla gösterilmiştir. Birçok araştırmacı, Pareto dağılımının daha gerçekçi olduğu konusunda hemfikirdir.

• Okul notları, özellikle kolay derslerde, normal dağılım göstermez. Bazı işler diğerlerine göre iyi yapılması daha kolaydır. İdari pozisyonlarda neredeyse tüm işler başarıyla yapılabilir.

• Veri bilimiyle çalışan grupları analiz ederken, zaten işten çıkarılmış ya da terfi ettirilmesine karar verilmiş kişiler aykırı değer olarak görülmeli ve örneklemden çıkarılmalıdır.