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AI+绩效管理

从流程到AI落地

第4章 AI赋能绩效管理与团队协作(上)

今天的学习地图

1 基础 绩效管理核心模式 2 流程 绩效循环4步拆解 + 关键指标 3 赋能 AI的6个切入点 4 实战 3个实战案例 📝 OKR质量评审 ⚠️ 过程预警 💬 绩效面谈脚本
✅ 理解绩效循环与数据流
✅ 掌握核心指标与校准方法
✅ 识别AI落地路径
✅ 了解绩效AI的未来趋势

绩效管理三大模式

📊 KPI驱动模式 核心特点 年度/季度目标,自上而下分解 关键动作 目标设定/过程跟踪/年终评估 周期特点 年度考核,半年/季度回顾 评估侧重 目标达成率/业绩排名 🎯 OKR驱动模式 核心特点 目标与关键结果,自下而上对齐 关键动作 季度OKR设定/周期回顾/评分 周期特点 季度周期,双周/月度同步 评估侧重 目标挑战度/对齐度/完成质量 🔄 持续反馈模式 核心特点 实时反馈,去年度化考核 关键动作 日常1:1/项目复盘/即时认可 周期特点 持续进行,无固定周期 评估侧重 成长曲线/行为改进/团队协作

绩效管理全景流程图

目标设定 [战略对齐] 过程跟踪/辅导 [进度同步/1:1] 绩效评估 [评分/校准] 反馈改进 发展计划 [IDP/薪酬调整] 持续改进 [迭代优化]

数据流闭环:战略/业务目标 → 部门/团队/个人目标 → 项目协作数据 → 绩效平台 → 评估与校准 → 薪酬/晋升/人才盘点 → 学习与发展计划

绩效核心指标看板

📈 OKR质量评分 清晰度/对齐度/挑战度 🎯 On-Track比例 关键结果按时达成状态 💬 反馈触达率 1:1次数/评论覆盖率 ⚖️ 评估公平性 等级分布/校准偏差 📝 面谈完成率 绩效面谈覆盖率/及时性 ⭐ 员工满意度 绩效流程NPS/申诉率 💡 案例: 某科技公司通过"OKR质量评分"分析发现50%的目标缺乏可量化指标,导致评估困难,后通过AI辅助优化质量提升至85分

绩效核心系统架构

战略/业务目标 战略地图 | 部门目标 绩效/OKR平台 目标树/打点/评分卡/校准会议 ← 核心中台 项目协作 任务/工时 360反馈 多角色/匿名 数据中台 指标治理/日志采集/审计 薪酬系统 奖金/晋升 学习平台 IDP/课程 💡 说明:绩效平台是业务中台,其他系统通过接口集成

传统绩效管理的三大痛点

1. 效率

目标设定耗时
人工校准复杂

2. 质量

OKR质量参差
反馈不及时不具体

3. 体验

员工觉得形式化
管理者负担重

AI能解决这些问题吗?