核心观点 - 人工智能和技能整合正在提升绩效管理流程的效率与质量 近半数公司认为优化绩效管理可显著提升生产力 但多数现有项目缺乏清晰度和有效性 [1] 绩效管理现状与挑战 - 近半数公司表示 若绩效管理流程得到优化 生产力将至少提升10% [2] - 然而 仅39%的公司认为其绩效管理流程能有效满足员工对清晰目标、定期反馈、公平评级及与薪酬强关联的期望 [2] - 经理反馈是评估流程中最常用的数据来源 但仅20%的公司认为经理在提供指导和反馈方面是有效的 [3] - 多数公司使用目标分解来设定目标 但在经理设定目标的能力、目标对齐与沟通以及保持目标全年相关性方面仍面临挑战 [3] - 经理通常缺乏进行困难对话和提供诚实反馈所需的培训与工具 这限制了绩效管理的有效性 [4] 人工智能的应用 - 超过三分之一（37%）的公司目前将人工智能用于绩效管理流程 另有相似比例的公司正在考虑这样做 [4] - 人工智能最常见的应用场景包括目标设定（44%）、制定发展计划（40%）、绩效评估（37%）以及持续反馈与指导（35%） [4] - 公司开始利用人工智能提高效率 改善结果质量 并提升员工和经理的体验 [4] 技能的整合 - 超过半数公司（54%）已将技能整合进其绩效管理流程 [5] - 技能整合最常见的应用领域包括学习、发展与职业成长（78%）、目标设定（40%）以及晋升决策（29%） [5] - 仅18%的公司将技能用于薪酬决策 [5] 绩效评级体系 - 目前约半数公司（45%）使用五点评级量表 其余大多数公司使用三点或四点量表 [6] - 超过半数公司（54%）已经或正在考虑改变其评级量表 以寻求更高的简化度、公平性和区分度 [6] 绩效与薪酬关联 - 与普通绩效员工相比 在三分之一公司中 获得最高绩效评级的员工其绩效加薪幅度是前者的两倍以上 在近半数公司中其奖金支出高出50% [8] - 公司采用绩效薪酬最常见的原因包括奖励高绩效者（68%）、激励和吸引员工（53%）、驱动业务成果（50%）以及保留高潜力人才（48%） [8] - 超过半数公司表示能有效区分并奖励高绩效 同样多的公司对使用绩效评级作为薪酬差异化的客观依据有信心 [8] - 为确保绩效薪酬的公平性与一致性 公司应用绩效评级校准、清晰指南与薪酬范围、人力资源审查与数据分析、培训与沟通支持以及系统化流程与工具 [8][9] 绩效管理优化价值 - 优化绩效管理流程不仅是系统升级 通过拥抱人工智能、整合技能、简化评级和确保公平的薪酬实践 公司可以在生产力和员工敬业度方面获得显著回报 [7]