El Futuro de la Gestión del Desempeño

¿Qué sucede después de que las empresas abandonen las evaluaciones tradicionales anuales? Le compartimos un interesante informe de Mc Kinsey.

El secreto peor guardado en las empresas ha sido durante mucho tiempo el hecho de que el ritual anual de evaluación (y, a veces, calificación y clasificación) del desempeño de los colaboradores personifica los absurdos de la vida corporativa. Con demasiada frecuencia, los gerentes y el personal consideran que la gestión del rendimiento requiere mucho tiempo, es excesivamente subjetiva, desmotiva y, en última instancia, inútil. En estos casos, hace poco para mejorar el rendimiento de los empleados. Incluso puede socavar su rendimiento a medida que luchan con las calificaciones, preocuparse por la compensación y tratar de dar sentido a los comentarios sobre el rendimiento.

Estos no son problemas nuevos, pero se han vuelto cada vez más evidentes a medida que los empleos en muchas empresas han evolucionado en los últimos 15 años. Cada vez más posiciones requieren de empleados con más experiencia, más juicio independiente y mejores habilidades para resolver problemas. Asumen responsabilidades cada vez mayores en sus interacciones con clientes y socios comerciales y crean valor en formas que los sistemas de administración del desempeño de la era industrial luchan por identificar. Muy pronto, un ritual que la mayoría de los ejecutivos dice que les disgusta será tan desactualizado que se parecerá a tratar de realizar transacciones financieras con palomas mensajeras.

Sin embargo, casi 9 de 10 empresas en todo el mundo continúan no solo generando puntajes de desempeño para los empleados sino también usándolos como base para las decisiones de compensación. El problema que impide que se modifique realmente es la incertidumbre sobre cómo debería ser un sistema renovado de gestión del rendimiento. Si descartamos las evaluaciones de fin de año, ¿entonces qué? ¿Los empleados simplemente se recostarán? ¿Caerá el rendimiento? ¿Y cómo se pagará a las personas?

Las respuestas están emergiendo. Empresas GE y Microsoft, que durante mucho tiempo personificaron el enfoque de «apilar y clasificar», han estado explotando sus sistemas anuales de calificación y evaluación de colaboradores y en su lugar están probando nuevas ideas que les brindan retroalimentación y orientación continua. Netflix ya no mide a su gente en comparación con los objetivos anuales, porque sus objetivos se han vuelto más fluidos y pueden cambiar con bastante rapidez. Google transformó la forma en que compensa a los funcionarios de alto rendimiento en todos los niveles.

Los cambios que estas y otras compañías están haciendo son nuevas, variadas y, en algunos casos, experimentales. Pero los mejores prácticas están comenzando a emerger.

• Algunas compañías están reconsiderando lo que constituye el desempeño del empleado al enfocarse específicamente en individuos que están a un paso del promedio, ya sea en el extremo alto o bajo del rendimiento, en lugar de tratar de diferenciar entre el grueso de los empleados en el medio.
• Muchas compañías también están recopilando datos de rendimiento más objetivos a través de sistemas que automatizan los análisis en tiempo real.
• Los datos de rendimiento se utilizan cada vez menos como un instrumento crudo para establecer la compensación. De hecho, algunas empresas están rompiendo el vínculo entre la evaluación y la compensación, al menos para la mayoría de la fuerza de trabajo.
• Una mejor información respalda un cambio en el énfasis de las evaluaciones retrospectivas al desempeño basado en hechos y las discusiones de desarrollo, que cada vez son más frecuentes y necesarias en lugar de eventos anuales.

La forma en que se desarrollen estos patrones emergentes variará, por supuesto, de una compañía a otra. El ritmo del cambio también será diferente. Algunas empresas pueden usar múltiples enfoques para la gestión del rendimiento, manteniendo los objetivos integrados para los equipos de ventas, por ejemplo, mientras cambian otras funciones o unidades de negocio a nuevos enfoques. Pero ellos deben cambiar.

Repensando el Rendimiento

La mayoría de los sistemas corporativos de gestión del rendimiento no funcionan hoy en día, porque están enraizados en modelos para especializar y optimizar continuamente las tareas de trabajo discretas. Estos modelos datan de hace más de un siglo, para Frederick W. Taylor.

Durante los siguientes 100 años, los sistemas de gestión del rendimiento evolucionaron pero no cambiaron fundamentalmente. Que van desde medir pines producidos en un solo día a algo más sofisticado como un cuadro de indicadores clave de rendimiento (KPI) que vinculen los objetivos generales de la empresa. Lo que comenzó como un simple principio mecanicista adquirió capas de complejidad a lo largo de las décadas a medida que las empresas intentaban adaptar los sistemas de rendimiento de la era industrial a organizaciones cada vez más grandes y a trabajos más complejos.

Lo que fue medido y ponderado se volvió cada vez más micro. Muchas empresas luchan por monitorear y medir la proliferación de KPI de empleados, lo cual crea en la actualidad dos tipos de desafíos. En primer lugar, recopilar datos precisos para 15 a 20 indicadores individuales puede ser engorroso y, a menudo, genera información inexacta. (De hecho, muchas organizaciones piden a los colaboradores que informen estos datos ellos mismos). Segundo, la proliferación de indicadores, a menudo ponderados por el impacto, produce KPIs inmateriales y diluye el enfoque de los empleados. Nos encontramos regularmente con KPI que representan menos del 5 por ciento de una calificación de desempeño general.

No obstante, los gerentes intentan calificar a sus empleados lo mejor que pueden. Luego, las clasificaciones se calibran entre sí y, si es necesario, se ajustan según las pautas de distribución que normalmente son curvas de campana (curvas de distribución gaussianas). Estas pautas asumen que la gran mayoría de los empleados se agrupan alrededor de la media y cumplen con las expectativas, mientras que los números más pequeños superan y no alcanzan el rendimiento esperado. Este modelo típicamente se manifiesta en escalas de calificación de tres, cinco o siete puntos, que algunas veces están numeradas y otras veces etiquetadas: por ejemplo, «cumple con las expectativas», «excede las expectativas», «supera con creces las expectativas», y así sucesivamente. Esta lógica atrae de manera intuitiva («¿no es la mayoría de las personas promedio por definición?») Y ayuda a las empresas a distribuir su compensación («la mayoría de las personas obtienen un salario promedio, los que tienen un rendimiento superior obtienen un poco más.

Pero las curvas de campana pueden no reflejar con precisión la realidad. La investigación sugiere que los perfiles de desempeño del talento en muchas áreas, como los negocios, los deportes, las artes y la academia, se parecen más a las distribuciones de la ley de poderes. Conocidos a veces como curvas de Pareto, estos patrones se asemejan a un palo de hockey en un gráfico.  Un estudio de 2012 concluyó que el 5 por ciento de los trabajadores en la mayoría de las empresas superan a los promedios en un 400 por ciento. Contra lo que sugiere la curva que entre el 10 y 20 por ciento de los colaboradores, a lo sumo, hacen una contribución descomunal.

Google ha dicho que esta investigación, en parte, está detrás de muchas de sus prácticas de talento y su decisión de pagar recompensas descomunales para retener a los mejores empleados: la compensación para dos personas que realizan el mismo trabajo puede variar hasta en un 500 por ciento. El gigante tecnológico quiere evitar que sus principales empleados se desvíen y considera que la compensación puede ser un «bloqueo»; los funcionarios estrella en los niveles inferiores de la empresa pueden hacer más que los medios en los niveles superiores. Identificar y nutrir personas verdaderamente distintivas es una prioridad clave dado su impacto desproporcionado.

Las empresas que sopesan los riesgos y las recompensas de pagar de manera desigual deben tener en cuenta las noticias más importantes sobre las distribuciones de la ley del poder (osea la gran mayoría de nuestros empleados). Para aquellos que cumplen con las expectativas pero que no son excepcionales, los intentos de determinar quién es mejor o peor arrojan información sin sentido para los gerentes y hacen poco para mejorar el desempeño. Deshacerse de las calificaciones, que desmotivan e irritan a los empleados han quedado demostradas.

La identificación clara de los superdesarrolladores y los de bajo rendimiento es importante, pero llevar a cabo rituales anuales de calificación basados ​​en la curva de campana no desarrollará la fuerza de trabajo en general. En cambio, al deshacerse de los procesos burocráticos de revisión anual y el comportamiento relacionado con ellos, las empresas pueden enfocarse en obtener niveles mucho más altos de rendimiento de muchos más de sus empleados.

Obteniendo Datos que Importan

Los buenos datos son cruciales para los nuevos procesos, sobre todo porque muchos colaboradores piensan que los procesos de evaluación actuales están llenos de subjetividad. En lugar de confiar en un análisis inexacto de individuos una vez al año, las empresas pueden obtener mejor información mediante el uso de sistemas que agrupan y recopilan datos sobre el rendimiento de personas y equipos. La recopilación continua durante todo el año proporciona aún mejores perspectivas.

Por ejemplo, Zalando, un minorista electrónico líder en Europa, está implementando actualmente una herramienta en tiempo real que reúne recursos tanto de comentarios estructurados como no estructurados sobre el rendimiento de reuniones, sesiones de resolución de problemas, proyectos finalizados, lanzamientos y campañas. Los empleados pueden solicitar comentarios de los supervisores, colegas y «clientes» internos a través de una aplicación en línea en tiempo real que permite a las personas hacer comentarios positivos y más críticos sobre el otro de una manera lúdica y atractiva. El sistema luego pondera las respuestas en función de la exposición del proveedor al solicitante. Para cada tipo de comportamiento que los empleados buscan u ofrecen comentarios, el sistema -una herramienta estructurada y fácil de usar- genera una lista de preguntas que pueden responderse intuitivamente moviendo un control deslizante en la pantalla táctil de un dispositivo móvil. Debido a que los datos se recopilan en tiempo real,

Los empleados de GE ahora usan una herramienta similar, llamada PD @ GE, que les ayuda a ellos y a sus gerentes a realizar un seguimiento de los objetivos de rendimiento de la empresa incluso a medida que cambian durante el año. La herramienta facilita las solicitudes de comentarios y mantiene un registro de cuándo se recibe. (GE también está cambiando el lenguaje de la retroalimentación para enfatizar el coaching y el desarrollo en lugar de la crítica). Los empleados de GE obtienen información cuantitativa y cualitativa sobre su desempeño, para que puedan reajustarse rápidamente durante el año. Fundamentalmente, la tecnología no reemplaza las conversaciones de rendimiento entre gerentes y empleados. En cambio, estas conversaciones se centran en las observaciones de los compañeros, los gerentes y los propios empleados acerca de lo que ayudó y no ayudó a generar resultados. GE espera mover a la mayoría de sus empleados a este nuevo sistema para fines de 2018.

En otras palabras, las herramientas pueden automatizar actividades no solo para liberar tiempo que los gerentes y empleados que ahora gastan de forma ineficiente al recopilar información sobre el rendimiento, sino que también transforman los comentarios que se pretende lograr. La calidad de los datos también mejora. Debido a que se recopilan en tiempo real a partir de nuevos eventos de desempeño, los empleados encuentran la información más creíble, mientras que los gerentes pueden aprovechar la evidencia del mundo real para diálogos de coaching más significativos. A medida que las empresas automatizan las actividades y agregan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a la combinación, la calidad de los datos mejorará exponencialmente y se recogerán de manera mucho más eficiente.

Finalmente, las herramientas de desarrollo del rendimiento también pueden identificar a los mejores empleados con mayor precisión, aunque todos ya saben subjetivamente quiénes son. Al final del año, la herramienta de Zalando automáticamente propondrá el 10 por ciento más alto mediante el análisis de los datos de retroalimentación agregados. Los gerentes podrían ajustar el tamaño del grupo de mejores empleados para capturar, por ejemplo, el mejor 8 o 12 por ciento de los empleados. La herramienta calculará el «acantilado» donde el rendimiento está a una función de paso del resto de la población. Los gerentes, por lo tanto, tendrán una forma objetiva y basada en hechos de identificar empleados realmente distinguidos. Las empresas también pueden usar dichos sistemas para identificar a aquellos que realmente se han rezagado.

Relativamente fácil y económico de construir (o comprar y personalizar), tales aplicaciones de desarrollo de desempeño son prometedoras, pero desafiantes. Los empleados podrían intentar los sistemas de juego para conseguir un lugar entre el 10 por ciento superior o para asegurarse de que un rival no lo haga. (La inteligencia artificial y el análisis semántico podrían distinguir la retroalimentación genuina de la realizada, y los evaluadores podrían ser comparados con otros para detectar trampas.) Algunos empleados también pueden sentir que Big Brother está observando (y evaluando) cada uno de sus movimientos. Estos y otros desafíos de la vida real deben abordarse a medida que más y más empresas adoptan tales herramientas.

Elimine la Ansiedad de la Compensación

El próximo paso que pueden dar las empresas para avanzar en la gestión del rendimiento desde la era industrial hasta la digital es eliminar la ansiedad de la compensación. Pero este movimiento requiere que los gerentes tomen algunas decisiones intuitivas.

La sabiduría convencional vincula evaluaciones de desempeño, calificaciones y compensación. Esto parece completamente apropiado: la mayoría de las personas piensa que un desempeño más fuerte merece más paga, un rendimiento más débil menos. Para cumplir con estas expectativas, los niveles medios de desempeño se vincularían al promedio del mercado. El exceso de rendimiento superaría la tasa del mercado, para atraer y retener a los mejores talentos. Y los puntajes bajos llevarían a los empleados por debajo del promedio del mercado, para desincentivar el bajo rendimiento. Esta lógica es atractiva y coherente con la visión de la curva de Gauss. De hecho, la guía de distribución, con sus porcentajes objetivo en diferentes clasificaciones, les da a las compañías una plantilla simple para calcular el pago diferenciado mientras les ayuda a mantenerse dentro de un presupuesto de compensación general.

Este enfoque, sin embargo, tiene una serie de problemas. En primer lugar, el carro a veces va antes que el caballo: los gerentes usan las distribuciones de compensación deseadas para clasificar las calificaciones de ingeniería inversa. Para pagarles a Juan x y María y , el evaluador debe descubrir que Juan excede las expectativas que María simplemente cumple. Ese tipo de ingeniería inversa de calificaciones a partir de decisiones de pago a priori amenudo se desarrolla en varios ciclos de rendimiento y puede llevar a resultados cínicos: «el año pasado, lo busqué; este año, María, tendrás que dar un golpe al equipo «. Estas prácticas, más que fallas en el concepto gaussiano en sí, desacreditan el sistema de rendimiento y a menudo ahogan comentarios valiosos. Crían cinismo, desmotivan a los empleados y pueden hacerlos combativos, no colaborativos.

En segundo lugar, vincular las calificaciones de desempeño y la compensación de esta manera ignora los hallazgos recientes en las ciencias cognitivas y la economía del comportamiento. La investigación del premio Nobel Daniel Kahneman y otros sugiere que los empleados pueden preocuparse excesivamente por las implicaciones salariales de incluso pequeñas diferencias en las calificaciones, de modo que el temor a posibles pérdidas, por pequeñas que sean, debería influir en el comportamiento el doble que las ganancias potenciales. Aunque esta idea es contra intuitiva, vincular el rendimiento con el pago puede desmotivar a los empleados incluso si el enlace produce solo pequeñas variaciones netas en la compensación.

Dado que solo unos pocos empleados sobresalen, tiene poco sentido arriesgarse a desmotivar a la gran mayoría vinculando el pago y el rendimiento. Cada vez más empresas de tecnología, por ejemplo, han eliminado las bonificaciones relacionadas con el rendimiento. En cambio, ofrecen un salario base competitivo y bonos de vinculación (a veces pagados en acciones u opciones de acciones) para el desempeño general de la compañía. Los empleados son libres de concentrarse en hacer un gran trabajo, desarrollarse e incluso cometer errores, sin tener que preocuparse por las implicaciones de las diferencias de calificación marginales en su compensación. Sin embargo, la mayoría de estas compañías pagan recompensas especiales, incluido el pago discrecional, a los intérpretes verdaderamente sobresalientes: «10x codificadores obtienen 10 veces el pago» es la forma común en que se enmarca este principio. Aún así, las empresas pueden eliminar un gran motivo de ansiedad para la gran mayoría de los empleados.

Finalmente, investigadores como Dan Pink dicen que las cosas que realmente motivan a las personas a desempeñarse bien son sentimientos como la autonomía, el dominio y el propósito. En nuestra experiencia, estos aumentan a medida que los trabajadores obtienen acceso a activos, proyectos prioritarios y clientes, y reciben muestras de lealtad y reconocimiento. Ajustar el vínculo entre rendimiento y compensación permite a las empresas preocuparse menos por el seguimiento, la calificación y sus consecuencias, y más por desarrollar capacidades e inspirar a los empleados para que amplíen sus habilidades y aptitudes.

Una gran empresa de tecnología de Oriente Medio llevó a cabo recientemente un estudio exhaustivo de lo que motiva a sus empleados, observando combinaciones de más de 100 variables para comprender qué encendió a las mejores personas. Las variables estudiadas incluyeron múltiples tipos de compensación, donde los empleados trabajaron, el tamaño de los equipos, la tenencia y las calificaciones de desempeño de colegas y gerentes. La empresa descubrió que el significado -ver el propósito y el valor en el trabajo- era el factor individual más importante, representando el 50 por ciento de todo el movimiento en el puntaje de motivación. No fue una compensación. En algunos casos, el personal mejor pagado estaba marcadamente menos motivado que otros. La compañía detuvo un plan para aumentar la compensación en $ 100 millones para que coincida con sus competidores.

Los líderes no deben, sin embargo, engañarse a sí mismos y pensar que reducir los costos es otra razón para desacoplar la compensación de las evaluaciones de desempeño. Muchas de las compañías que se han movido en esta dirección utilizan generosas recompensas de acciones que hacen que los empleados de la línea se sientan no solo bien remunerados sino también como propietarios. A las empresas que carecen de acciones como moneda les puede resultar más difícil hacer que las cifras funcionen a menos que puedan aumentar sustancialmente el rendimiento corporativo.

Re Inventando el Coaching 

La creciente necesidad de las empresas de inspirar y motivar el desempeño hace que sea fundamental innovar en coaching, y hacerlo a escala. Sin un entrenamiento excelente y frecuente, es difícil establecer metas con flexibilidad y, a menudo, para ayudar a los empleados a ampliar sus puestos de trabajo, o para otorgarles a las personas mayor responsabilidad y autonomía a la vez que les exige más experiencia y criterio.

Muchas compañías y expertos están explorando cómo mejorar el coaching, un tema del momento. Los expertos dicen que tres prácticas que parecen brindar resultados son cambiar el lenguaje de la retroalimentación (como lo hace GE); para proporcionar viñetas constantes y de crowdsourcing de lo que funcionó y lo que no (como GE y Zalando son); y centrar las discusiones de rendimiento más en lo que se necesita para el futuro que lo que sucedió en el pasado. Las viñetas concretas, puestas a disposición justo a tiempo con herramientas prácticas y un vocabulario compartido para la retroalimentación, proporcionan un útil andamiaje. Sin embargo, los gerentes se enfrentan a una larga curva de aprendizaje para el coaching efectivo a medida que el trabajo continúa cambiando y la automatización y la reingeniería configuran las posiciones de trabajo y los flujos de trabajo de nuevas maneras.

Conclusiones

Las empresas de sectores de alto rendimiento, como la tecnología, las finanzas y los medios, se adelantan a la curva de adaptación al futuro del trabajo digital. Por lo tanto, no sorprende que las organizaciones de estos sectores sean pioneros en la transformación de la gestión del rendimiento. Más compañías necesitarán seguir rápidamente. Deberían arrojar viejos modelos de calificaciones calibradas de empleados basadas en distribuciones normales y liberar gran parte de la fuerza de trabajo para enfocarse en conductores de motivación más fuertes que los cambios incrementales en el salario. Mientras tanto, las empresas aún deben estar atentos a los empleados que son realmente sobresalientes y a los que luchan.

Es hora de explorar herramientas para convertir en una gran base de hechos de observaciones de rendimiento. Irónicamente, las empresas como GE están utilizando la tecnología para democratizar y rehumanizar procesos que se han vuelto mecanicistas y burocráticos. Otros deben seguir.