最流行的績效考核體系，就是kpi了。

比如對一個程式設計師來說，每天寫程式碼最少不能低於多少行，差錯率不能高於多少……基本上都是這一類對工作量和差錯率的考核。

這種考核就太僵化了。

kpi不達標，就是業績不達標，員工工作的目的就是為了kpi達標，就會出現一系列的弊病。

對真正的技術高手來說,他是要儘可能用少量的程式碼解決高難度的問題，這才是一家科技公司需要人才，而不是在kpi的體系下製造複雜，造成系統冗餘和高昂的人工成本。

同樣地，用kpi考核，還有產品維護解決投訴率這樣的指標,解決投訴率越高,說明他工作越好。

可投訴率越高，恰恰說明了產品和服務有多爛,每天都在受理和解決投訴。

結果就出現瞭解決投訴的人考核得分很高，但產品卻越來越垃圾的現象。

可以說，每一家公司的kpi體系背後，都隱藏著一個復仇女神。員工的工作之中，都一定會有意或者無意地在kpi的要求下完成對公司的“復仇”。

為了解決這個問題，過去這十年裡矽谷又完善、推出了新的考核體系：okr體系。

簡單來說，就是kpi是“定量”考核，okr是“定性+定量”考核。

先給一件事情定性，然後再定量。

比如開一個程式，定量1萬行程式碼，1oo天的開週期，那麼kpi的要求就是每天寫1oo行程式碼。這就導致厲害的程式設計師明明可以8萬行程式碼就完成工作，卻要按照要求加長到1o萬行。

okr的模式，是先定性,要開出一款程式，耗時1oo天的時間。然後再根據性質來定量,就是每天完成1%。

這樣一來，技術高手就解脫了,每天只需要寫8o行程式碼。工作量少了，開出來的產品也更好了。

現在，矽谷的科技公司基本都是採用的okr考核體系。

紫微星從o6年開始，就開始採用了這種模式，可是國內的其他網際網路公司，基本玩的還都是kpi的那一套。

這跟用人有關。

直到2o14年以後，國內創業公司如雨後春筍地出現，每年新出現的創業公司多達28o萬家，呈現出了一種空前的創業浪潮和投資浪潮。

在這種情況下，大批的國外優秀人才紛紛回國，就把okr體系帶回國了，這才迅地在國內推廣開。

現在的國內網際網路公司，都比較本土和草莽，包括bat在內，都是一群本土高管。紫微星則不一樣，周不器招攬從境外招攬回來了一批人才，比如主管產品的副總裁許亮傑、主管人力資源的副總裁王海洋、席財務官聶才俊、席技術官沈向陽等人，都有著豐富的海外工作經歷。

只要周大老闆一聲令下向矽谷學習,okr體系就可以在紫微星推行下去。

可是,okr一樣有弊端。

定性之後,同樣是定量，定量了1%……對很多優秀員工來說，他一天可能能完成2%的總任務量。

完成了1%之後，就開始摸魚了。

為什麼看起來矽谷的工作環境比國內寬鬆很多？

跟員工的水平也有關係。

解決一個問題，國內的員工加班加點，可能要1o個小時解決，忙忙碌碌還要加班。矽谷的員工可能2個小時就解決了，既不用加班也不用壓力，工作之餘還可以嘻嘻哈哈地聊天、健身、喝咖啡。

很多國內的優秀員工也是，績效評價要考核目標，他們就不敢去設定高目標，也就不會鞭策自己去追求高產出了。

這既是浪費了員工的生命，也是降低了公司的產出。

這就需要在okr的基礎上，再推出一系列更完善的更優秀的考核體系，不是“定性+定量”，而是“定性+產出”來考核。

既包含一些量化資料，比如產品的dau、營收額，也包含一些不太容易量化的產出，比如推動一個重要專案落地的各種付出，這個付出的多少就需要進行全面的評估了，比如自我評價，領導評價、下屬評價、同級的同事的評價等等，蒐集到的資訊越多越好。

總之，就是根據“產出”的多少來考核，產出的越多，拿到的期權、獎勵和公司福利就越多。

一個人的工作產出是另一個人的2倍，那理所當然就應該拿到另一個人2倍的收入。

“多幹多賺，少幹少賺，不幹滾蛋”，其實就是企業人事管理中最普遍的常識，可是想要透過過去文科化的制度和流程上的管理藝術去實現，真是太困難了。

越是主觀就越避不開人性。

還是理科思維上吧，採用工具的數字化管理！

只要這套體系做出來了，技術人員甚至都不需要來公司了，完全可以居家辦公，依靠微書的文件辦公，線上會議，線上協作，線上考核。

很多技術人才的性格都很孤僻，都不愛跟人打交道。

越是天才越是不想跟笨蛋說話。

可現實社會是這種人吃不開，在公司裡不受歡迎，在考核中因為跟同事的關係相處得不好，表達能力不足，也容易遭遇低分。

數字化考核就不必了。

只看工作。

所有的工作成果都有線上記錄，甚至同事之間可以一句話不說，愛誰誰！只要工作，並拿出結果就夠了。

像過去那種實幹的不如會說的，努力的不如溜鬚的，有成績的不如有關係的……這種弊病要堅決杜絕！

其實就是儘量減少“以人為主”的主觀評判，避免心理學中的一個很普遍的認知偏差——多看效應。指的是我們會對熟悉的人與事，產生過多的好感。引用到績效評估當中，一些不成熟的管理者，可能就會把高績效給自己更“熟悉”的員工，而不是基於員工們的業績產出進行判斷。

要給出實實在在的所有資料都清晰可見的綜合資訊來進行數字化評價。

可是，傳統的人事工作人員基本都是文科生，讓他們用理科思維去開一款數字化招聘、考核的工具，這是強人所難。