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  • 前言

    针对不同落地目的的项目,测评的目标、指标等均有差异,应选择或订制与其匹配的测评工具。测评的过程中也可附加新技能的学习、新业务的熟悉等培训发展内容,使被测评者获得更多收获。AI面试的应用可以为需要面试大量基础职位的企业提升效率、节省成本,若要针对高级职位使用,还需要进一步积累和探索。

    该方案将根据不同行业、不同企业需求等量身定制。以下案例供参考:

     

    T企业:

    高科技行业,大型上市集团的科技版块,拥有众多技术领域大牛,发展迅速,技术团队大规模扩张中

     

    聚焦挑战点:

    如何评估技术人员的技术能力,如何从候选人中选出适合带团队的中层管理者

    HR

    技术能力只能依靠各技术通道的评委评估,但各技术通道的评委评价尺度不一,针对同一员工,不同评委会给出不同的评价结果。选出的中层管理者中,有很多技术虽好,但团队管理方面经常出问题。

    评委

    我们也没有具体的评价标准和工具,技术水平只能靠经验主观判断。至于管理人员选拔,做技术的就爱讲技术,带团队的能力体现不明显,只能按技术强弱去选或者少数服从多数……

  • ◦ 开发测评工具,实现技术转移

      结合企业的实际应用场景,设计开发易于使用、便捷高效、测评效度高的测评工具,从而实现快速的技术转移。

    ◦ 优化技术能力与领导力模型

       明确各能力项的定义及不同能力等级对应的具体行为描述,使得各能力项之间无交叉、单一能力项内部等级之间层次分明,确       保能力标准能够切实关联绩效差异并满足行业标杆要求,从而使其能够有效应用于人员评价,并选拔出匹配岗位的人员。

    ◦ 设计实施流程:

      为技术能力测评和领导力测评设计差异化的实施流程,以保障测评实施的标准化。

  • 针对技术能力模型:"技术能力标准应清晰分级,持续优化,紧跟趋势"

    针对领导力模型:"易于观察和评估的领导技能和行为"

    针对测评工具开发:"工具要效度,也要易于转移应用"

    • 此案例中,测评工具的开发需考虑线上、线下操作实施的便捷性,例如:多地的评委需要能够参与同一场测评面试;测评工具需要能够帮助评委们统一意见并给出量化的评价结果;相关题目需要结合实际业务场景,以便于评委们使用及被测评人作答。同时,最重要的是要保障测评工具的效度,即选出的人员能够产生更好的绩效或创造更大的价值。

    此案例中,企业已有领导力模型。我们优化修订的重点主要包括:

    ①让行为描述更加简洁清晰,避免使用难以理解的学术词语或容易产生歧义的词语;

    ②避免能力项之间出现交叉描述,例如某条行为既出现在“沟通影响”能力项的描述中,又出现在“团队协作”能力项的描述中;

    ③避免能力项内部各层级对应的行为描述之间出现逻辑不清晰、难易差异及递进不明显等情况。从而使领导力模型更易于理解和传播,更适用于观察和评估,且更便于开发相应的测评工具。

    通过测评工具的有效运用,技术评价委员们完成了大量技术人员的技术等级评估,新选出的中层管理者们所带领的团队,在客户满意度方面都有了不同程度的提升。

    —— 客户的反馈

    技术能力靠技术牛人判断就行,还需要能力模型吗?

    技术团队规模不大的时候,靠牛人判断的方法是适用的。

    但是当技术团队大规模扩张的时候,依靠部分技术牛人的经验判断,可能影响技术人员数量增长的速度以及行业技术对标的准确度。此案例中,技术能力模型的构建难点是需要基于企业的技术应用现状,结合行业技术能力分级库以及技术发展趋势,与企业内部技术专家共同研讨,形成可在企业中落地的、清晰化的各专业序列技术能力标准。