Đánh giá ngang hàng – Xu thế của tương lai?

Đánh giá ngang hàng là một hình thức kiểm tra, rà soát lại hoặc đánh giá công việc của những người có trình độ tương đương nhau trong cùng một lĩnh vực liên quan đến công việc nào đó. Các nhà quản lý sẽ không mất đi vai trò của mình trong quy trình đánh giá hiệu suất nhân viên mà trở thành người quản lý dữ liệu phản hồi và huấn luyện dựa trên “trí tuệ đám đông”.

1. Ai là người cung cấp phản hồi?

Các thành viên trong cùng một nhóm sẽ là những người hiểu rõ cách làm việc và đưa ra góp ý phù hợp, khả thi nhất. Khi áp dụng mô hình linh hoạt, việc thường xuyên tổ chức cuộc họp cải tiến và phản hồi theo nhóm là điều cần thiết. Mặc dù với các cuộc họp nhóm như vậy, trọng tâm không hướng đến một cá nhân nào cụ thể, tuy nhiên đây là cơ hội để mọi người cùng nhìn nhận, đánh giá hiệu suất, sự tiến bộ của mỗi người.

Một cách khác doanh nghiệp có thể áp dụng là mạng lưới kết nối của cá nhân người đó trong công ty, đặc biệt là những người mà họ thường xuyên cộng tác. Điển hình như ở Google, nhân viên có thể đề xuất danh sách một số người đánh giá và quản lý của họ sẽ phê duyệt danh sách đó dựa trên mức độ thân thiết và kết nối về mặt công việc. Danh sách có thể bao gồm đồng nghiệp, quản lý cấp trên và cả những người cấp dưới để mang lại các góc nhìn đa chiều. Tất cả các ý kiến đều có trọng lượng như nhau.

2. Phản hồi có ẩn danh không?

Không phải tổ chức nào cũng xây dựng được một văn hóa cởi mở, khuyến khích đóng góp ý kiến. Tại một số nơi, nhân viên sợ việc đưa ra phản hồi tiêu cực sẽ tạo ra xung đột hoặc phá hỏng các mối quan hệ. Doanh nghiệp hoạt động với hệ thống như vậy sẽ không hiệu quả và hạn chế mọi người phát triển.

Ở Google, quá trình đánh giá ngang hàng thường không tiết lộ danh tính người đánh giá mà chỉ người quản lý mới nắm rõ đó là ai.

Một trong những yếu tố tạo nên thành công của Netflix là khuyến khích nhân viên đưa ra phản hồi thẳng thắn. Sau khi ngừng đánh giá hiệu suất chính thức hàng năm, Netflix đã chuyển sang đánh giá ngang hàng và cách thức triển khai khá đơn giản. Nhân viên cần xác định điều gì đồng nghiệp nên ngừng làm, bắt đầu làm và điều gì cần tiếp tục. Ban đầu Netflix sử dụng một hệ thống phần mềm ẩn danh, nhưng sau đó chuyển sang hình thức đánh giá 360 trực tiếp, công khai bởi Netflix tin rằng mọi người có thể xử lý bất cứ điều gì miễn là họ được nói sự thật.

Với câu hỏi này, không có “mẫu số chung” nào phù hợp cho tất cả doanh nghiệp. Nếu tổ chức chưa sẵn sàng cho việc trao đổi thoải mái và thẳng thắn giữa các đồng nghiệp, việc sử dụng một hệ thống ẩn danh sẽ khiến mọi người dễ dàng chia sẻ hơn cả.

3. Phản hồi tự phát hay có kế hoạch?

Để chuyển từ hệ thống đánh giá hiệu suất tập trung vào sếp sang đánh giá ngang hàng, doanh nghiệp cần chú ý một số nguyên tắc.

Đầu tiên về tần suất. Những yêu cầu phản hồi cần theo tần suất cố định phù hợp với hoạt động của doanh nghiệp, có thể theo các chu kì của buổi họp đánh giá sản phẩm hoặc diễn ra định kỳ hàng quý.

Sau đó, doanh nghiệp cần xem xét lượng dữ liệu nhận về. Chuyển sang hệ thống phản hồi dựa trên số đông đòi hỏi phải quản lý một lượng lớn thông tin góp ý về mỗi người. Những nhận xét đưa ra cần phải đến từ các thành viên ở các bộ phận, vị trí khác nhau không chỉ tập trung theo nhóm làm việc hiện tại. Xây dựng một hệ thống đánh giá có kế hoạch sẽ đảm bảo các nhà quản lý nhận được lượng phản hồi lớn và đồng đều cho từng người.

Praxis Precision Medicines, một công ty công nghệ sinh học có trụ sở tại Boston, đưa ra yêu cầu phản hồi vào mỗi cuối tháng với mục tiêu khoảng 100 phản hồi cho một người trong một năm. Công ty sử dụng Microsoft Office Analytics để xác định 10 người mà nhân viên đã tương tác nhiều nhất và hệ thống gửi yêu cầu phản hồi tự động đến 10 người đó.

4. Các ý kiến có trọng lượng tương đương nhau không?

Với các tổ chức hoạt động theo mô hình phẳng, mọi ý kiến đều được đưa ra bình đẳng, cho dù từ người quản lý trực tiếp, các thành viên trong nhóm hay ngay cả giám đốc điều hành của công ty.

Các dữ liệu đầu vào độc lập đó sẽ tạo thành một bức tranh tổng hợp mô tả chính xác hiện trạng. Chẳng hạn, nếu hơn 70% người đưa ra phản hồi tiêu cực về cùng một vấn đề thì khả năng cao tình trạng đó diễn ra ở toàn công ty. “Trí tuệ đám đông” sẽ chính xác hơn phán đoán của một người.

ENEL, một tập đoàn năng lượng toàn cầu, đã áp dụng hệ thống đánh giá ngang hàng thông qua nền tảng nội bộ. Nhân viên có thể yêu cầu phản hồi từ bất kỳ ai mà họ đã từng cộng tác và người đồng nghiệp có quyền lựa chọn góp ý hay không. Tất cả các bình luận họ nhận được đều có ý nghĩa như nhau và được tổng hợp trong các báo cáo hàng tháng, hàng quý và hàng năm, cho phép nhân viên và người quản lý theo dõi ở bất kỳ thời điểm nào.

5. Phản hồi về những danh mục nào?

Các danh mục khi đánh giá ngang hàng không khác biệt so với các mô hình truyền thống. Thông thường, một số có thể tập trung đánh giá hiệu suất công việc, cũng có những người hướng đến đánh giá các hành vi theo giá trị cốt lõi của công ty.

Công ty dược phẩm sinh học Praxis Precision Medicine đánh giá mức độ hoàn thành công việc qua 3 tiêu chí và đánh giá mức độ phù hợp văn hóa qua bốn tiêu chí. Người đưa ra phản hồi không nhất thiết phải đánh giá tất cả các mục đó mà có thể chọn những tiêu chí thể hiện rõ ràng nhất mà họ quan sát được.

6. Có thể đơn giản hóa quy trình không?

Việc đánh giá dựa trên ý kiến, quan sát của đồng nghiệp sẽ dẫn đến trường hợp doanh nghiệp phải xử lý một lượng lớn thông tin phản hồi. Do đó quy trình phản hồi cần phải thiết kế đơn giản, tiện lợi cho người đánh giá.

Một buổi đánh giá hiệu suất chính thức thông thường có thể mất vài giờ đồng hồ. Nhưng để đảm bảo vừa thu thập các ý kiến khả thi, vừa dễ dàng tổng hợp kết quả cần biến quy trình xem xét ngang hàng đơn giản như việc sử dụng các trang mạng xã hội chỉ có nút thích và không thích.

ENEL đã áp dụng cách tiếp cận này vào hệ thống của họ. Người đánh giá sẽ lựa chọn vào tiêu chí và chọn một trong hai phương án án: đánh giá cao hoặc cần cải thiện. Cách thức này không mất quá 5 phút.