- Das Performance-Management im Fortune-500-Stil stützt sich auf die gaußsche Annahme, dass sich Mitarbeiterleistung glockenförmig verteilt. Wenn Leistung jedoch eher einer Pareto-Verteilung ähnelt, gerät die Grundlage erzwungener Verteilungsbewertungen ins Wanken.
- Durch die Verknüpfung der Grenzproduktivitäts-Lohntheorie, nach der Löhne mit dem erwarteten Wert eines Mitarbeiters verbunden sind, mit dem Pareto-Charakter der US-Lohnverteilung wird argumentiert, dass auch Leistung innerhalb desselben Gehaltsbands asymmetrisch verteilt sein kann.
- Aus Pareto-Perspektive entsteht nicht jedes Jahr auf natürliche Weise ein unteres 10%, das abgeschnitten werden müsste; etwa 65% der Mitarbeitenden liegen unter dem Erwartungswert des Mittelpunkts ihres Gehaltsbands.
- Mitarbeitende mit niedriger Leistung sollten eher als Ausnahmen wie Fehlbesetzungen bei der Einstellung behandelt werden statt als feste Quote für den Abbau; innerhalb desselben Gehaltsbands sind niedrige Performer dreimal so häufig wie hohe Performer.
- Ein Performance-Management-System muss auch Entlassungs- und Ersatzrekrutierungskosten, Zielerreichung, Bewertungsbias, den Einfluss von Managern und Leistungsänderungen über die Zeit berücksichtigen; für jährliche Entlassungen nach dem Prinzip der Zwangsverteilung fehlt eine statistische Grundlage.
Warum die gaußsche Annahme ins Wanken gerät
- Viele Großunternehmen bewerten jedes Jahr die Leistung ihrer Mitarbeitenden, um über Boni, Beförderungen und die weitere Beschäftigung zu entscheiden.
- Ein typisches Performance-Management-Verfahren umfasst die Einordnung von Mitarbeitenden in eine vitality curve.
- Das in den frühen 1980er-Jahren bei General Electric verwendete Modell mit der Aufteilung 10-70-20 wird häufig zitiert.
- Die oberen 20% erhalten finanzielle Belohnungen, die unteren 10% gelten als Kandidaten für den Abbau.
- Die implizite Annahme dieses Ansatzes ist, dass Mitarbeiterleistung einer gaußschen Glockenkurve folgt.
- Es gibt auch Faktoren, die an die gaußsche Annahme erinnern.
- IQ, Gewissenhaftigkeit aus den Big Five und Körpergröße folgen einer Gauß-Verteilung und können Vorhersagekraft für berufliche Leistung haben.
- Auch die Summe oder Kombination mehrerer gaußverteilter Variablen kann wieder gaußverteilt sein.
- Es ist jedoch schwer vorstellbar, dass Mitarbeitende in Unternehmen bis an das untere Ende der gesamten Leistungskurve reichen, und die Symmetrie, dass es zu jeder stark positiven Wirkung eine gleich große negative Wirkung geben müsste, passt ebenfalls nicht zur Erfahrung.
Mitarbeiterleistung aus Sicht der Pareto-Verteilung
- Betrachtet man den Impact von Mitarbeitenden als Dollar-Wert, lässt sich Mitarbeiterwirkung mit der Grenzproduktivitäts-Lohntheorie und der Lohnverteilung verknüpfen.
- Die Grenzproduktivitäts-Lohntheorie besagt, dass der Betrag, den ein Unternehmen einem Mitarbeitenden zahlen will, im Kern mit dem erwarteten Wert dieser Person verbunden ist.
- Lohnverteilungen werden in der Mikroökonomie teils als Pareto-Verteilung behandelt und haben den Charakter einer Potenzgesetzverteilung.
- Wenn die von US-Arbeitgebern innerhalb desselben Gehaltsbands gezahlten Löhne insgesamt einer Pareto-Verteilung folgen, kann auch die Mitarbeiterleistung in derselben Form verteilt sein.
- Die in Stellenausschreibungen angegebenen Gehalts-Minima und -Maxima liefern Hinweise, um die Größe von Gehaltsbändern abzuschätzen.
Praktische Implikationen erzwungener Verteilungsbewertungen
- Aus Sicht von Pareto-Perzentilen trennt sich kein extrem schwaches unteres 10% natürlich so ab wie in der gaußschen Sicht.
- Die unteren 10% unterscheiden sich nicht stark von den nächsten 10%.
- Es gibt keinen klaren Cut-off, um die „schlechtesten“ Mitarbeitenden zu entfernen.
- Etwa 65% der Mitarbeitenden liegen unter einer Basislinie, die mit dem Erwartungswert des Mittelpunkts ihres Gehaltsbands verknüpft ist.
- Schwache Performer gibt es in Großunternehmen durchaus, aber sie sollten eher als Fehlbesetzungen bei der Einstellung verstanden werden als als unvermeidlicher unterer Anteil der Verteilung.
- Auf Fehlbesetzungen muss reagiert werden, aber sie lassen sich kaum als feste Quote definieren.
- Ein System, das selbst Manager mit guten Einstellungen dazu zwingt, Personal abzubauen, kann problematisch sein.
- Auch der Anteil der Mitarbeitenden, die zusätzliche finanzielle Belohnungen erhalten sollten, ergibt sich aus der Pareto-Kurve nicht eindeutig.
- Die oberen 35%, die über dem Erwartungswert des mittleren Gehalts liegen, könnten ein Ausgangspunkt sein.
- Eine stärker abgestufte Bonuslogik nach dem Muster „good - better - best“ erscheint plausibel, stärker als die ursprüngliche GE-Formel.
- Beförderungskandidaten lassen sich eher als Ausreißer denn als natürlicher Abschnitt einer regulären Verteilung betrachten.
- Sie könnten selbst am oberen Ende ihres aktuellen Gehaltsbands noch unterbewertet sein.
- Beförderungen werden damit zu einem Mittel, solche kleinen Marktineffizienzen zu beheben.
Grenzen von Entlassung und Ersatzrekrutierung
- Innerhalb desselben Gehaltsbands sind schwache Performer dreimal so häufig wie starke Performer.
- Die gaußsche Erwartung, dass sich durch die Entlassung der unteren 10% deutlich bessere Leute einstellen lassen, ist ungenau.
- Die wahrscheinlichste Ersatzkraft ist womöglich nicht deutlich besser als die entlassene Person.
- Ein inhärentes unteres 10%, das jedes Jahr entfernt werden müsste, existiert nicht.
- Manager sollten Fehlbesetzungen identifizieren können, wenn sie glauben, ihr Team verbessern zu können, aber es sollten keine Zielquoten auf Basis falscher statistischer Annahmen vorgegeben werden.
Fehlende Elemente beim Design von Performance-Management-Systemen
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Monitoring
- Teure, statistikbasierte Entscheidungssysteme müssen überwacht werden, um zu prüfen, ob sie ihre Ziele erreichen und langfristig weiter funktionieren.
- Zu klärende Fragen sind unter anderem:
- Klassifiziert das Unternehmen Menschen ungenau?
- Stellen Manager Sündenböcke ein, um wertvolle Teammitglieder zu schützen?
- Gibt es zwischen entlassenen und gehaltenen Personen tatsächlich Leistungsunterschiede?
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Kostenanalyse im Sinn der Entscheidungstheorie
- Schon das Performance-Management-Verfahren selbst kostet viel Zeit und Aufwand.
- Wenn ein Unternehmen 10% seiner Belegschaft entlässt, entstehen Kosten wie Abfindungen.
- Auch Ersatzrekrutierung ist teuer; die Gesamtkosten eines Einstellungsprozesses lassen sich grob mit einem Jahresgehalt ansetzen.
- Neu eingestellte Mitarbeitende bleiben statistisch gesehen möglicherweise 3 bis 5 Jahre im Unternehmen.
- Es sollte geprüft werden, ob der Leistungszuwachs die Gesamtkosten des Verfahrens übersteigt und ob ein weniger hartes Performance-Management-System besser wäre.
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Zeitliche Perspektive
- Performance-Management ist meist eine Jahres-Snapshot-Betrachtung.
- Wenn jemand drei Jahre lang hervorragende Leistung gebracht hat und dann ein schwaches Jahr hat, muss entschieden werden, ob ein sofortiger Abbau sinnvoll ist oder die langfristige Eignung stärker zählen sollte.
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Unsicherheit darüber, was gemessen wird
- Es muss geprüft werden, ob Leistungsbewertungen tatsächlich Leistung messen.
- Wenn Mitarbeitende mit niedriger Erfolgsquote schlicht die schwierigsten Aufgaben übernommen haben, misst die Bewertung nicht Leistung, sondern die Art der Projektverteilung.
- Wenn extravertierte Mitarbeitende bei gleicher Leistung bessere Bewertungen bekommen, misst die Bewertung womöglich nicht Leistung, sondern Persönlichkeitsmerkmale und den Bias des Managers.
- Ein großer Teil der Mitarbeiterleistung könnte weniger von Fähigkeit oder Einsatz abhängen als davon, ob ein Manager Bedingungen geschaffen hat, unter denen Erfolg möglich ist.
- Ein neuer Manager ist im ersten Performance-Management-Zyklus möglicherweise weniger gut darin, für seine Mitarbeitenden vorteilhafte Bewertungsslots zu sichern.
- In diesem Fall bildet die Bewertung nicht nur Mitarbeiterleistung ab, sondern auch die Überzeugungskraft des Managers und dessen politisches Kapital in der Organisation.
Fazit: Vor Entlassungen im unteren 10% erst validieren und Kosten berechnen
- Das in vielen Großunternehmen 2024 eingesetzte Performance-Management wirkt eher wie eine veraltete Technologie, die ein Update braucht.
- Wenn man die gaußsche Annahme aufgibt und stattdessen eine Pareto-Verteilung annimmt, gibt es keine statistische Grundlage dafür, jedes Jahr die unteren 10% zu entlassen.
- Unternehmen sollten Fehlbesetzungen als Ausreißer behandeln und prüfen, ob es überhaupt sinnvoll ist, jährlich 10% der Belegschaft abzubauen.
- Weil Performance-Management hohe Kosten verursacht, sind Monitoring und Kostenanalyse nötig, um zu messen, ob die Ziele erreicht werden.
- Als moderne Performance-Management-Systeme in den frühen 1980er-Jahren bei GE entstanden, galt noch die Annahme, dass Menschen ohne grobe Fehler ihr gesamtes Berufsleben in einem Unternehmen verbringen.
- Vierzig Jahre später wechseln Mitarbeitende häufig den Job, sodass schon ein demütigend kleiner Bonus für schwache Performer eine ausreichende „Peitsche“ sein und für alle Beteiligten gesünder sein könnte.
Daten und Literatur zur Stützung der Pareto-Hypothese
- Daten aus der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts sprechen dafür, dass Mitarbeiterleistung nicht gaußverteilt ist.
- 1957 analysierte William Shockley wissenschaftliche Publikationen und Patente aus den frühen 1950er-Jahren von Los Alamos, Brookhaven und Bell Labs.
- Sein Fazit war, dass Leistung nicht gaußverteilt ist.
- Seiner eigenen Theorie folgend sah er eher eine Lognormalverteilung; diese kann eine ähnliche Form wie Pareto annehmen.
- 1970 untersuchte Clarence Zener gemeinsam Shockleys Daten, weitere Publikationsdaten und eine Stichprobe von 6.891 Autoren, deren Namen in Chemical Abstracts von 1907 bis 1916 mit A oder B begannen.
- Die Debatte drehte sich um Log-Normal vs. Pareto, und dass die Antwort nicht Gauß ist, galt als klar.
- Herman Aguinis betrachtete Daten aus Sport, Unterhaltung, Politik und Publikationen in Materials-Science-Journals.
- Die Daten deuten in die richtige Richtung, gelten aber nicht als endgültiger Datensatz.
- Da sie auf die gesamte Lebensleistung fokussieren, spiegeln sie womöglich eher die Karrieredauer als die jährliche Leistung wider.
- Die moderne Literatur scheint die Arbeiten von Zener und Shockley praktisch vergessen zu haben; Beiträge mit dem Tenor „nicht gaußverteilt“ liefern laut Bewertung zu wenig konkrete Vorschläge dazu, was anschließend zu tun ist.
Rechenannahmen und Nebenwirkungen erzwungener Verteilungen
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Gehaltsbänder und Verteilungsparameter
- Gehaltsbänder in Stellenausschreibungen geben Mindest- und Höchstwerte an.
- Das Minimum eines Gehaltsbands liegt typischerweise bei etwa 0,65 des Maximums.
- Das Beispiel-Gehaltsband 78.1 → 121.2 lässt sich mit einem Mittelpunkt von 100 und min/max = 0.65 darstellen.
- Für Pareto wird ein Alpha von 1.75 verwendet, angepasst an US-Daten zu individuellen Einkommen.
- Dies lässt sich mit dem oft zitierten US-Gini-Koeffizienten für persönliche Einkommen von 0.4 und der Formel
G = 1/(2a-1)gegenprüfen. - Für den Gauß-Vergleich wird angenommen, dass die Ränder des Gehaltsbands 3 Sigma entsprechen.
- Auch mit 2.5 Sigma ergeben sich ähnliche Resultate.
- Im 3-Sigma-Szenario passt 7.06, im 2.5-Sigma-Szenario 8.48 zu dem Gehaltsband 100 ± 21.2.
- Die Plots wurden mit n=25,000 erzeugt.
- Da die Pareto-Verteilung skaleninvariant und selbstähnlich ist, ist der Mittelpunkt 100 willkürlich; entscheidend ist das Verhältnis der Gehaltsbandbreite.
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„rolling up“ und Fehlklassifikation
- Die Praxis, mehrere kleine Bewertungsgruppen zusammenzuführen, damit die erzwungene Verteilung insgesamt fair aufgeht, lässt sich per Simulation überprüfen.
- Es wird eine Simulation unter der Annahme gaußverteilter Mitarbeiterleistung durchgeführt, wobei Manager die Leistung auf wundersame Weise perfekt bewerten.
- Die Leistungsrangfolge wird exakt erzeugt.
- Verwendet werden die Welch-GE-Cut-offs von unteren 10% und oberen 20%.
- Für jede Kohortengröße werden 32 jährliche Leistungsbewertungen simuliert.
- Berechnet wird der Anteil von Mitarbeitenden, die bei objektiven Kriterien in einer höheren Kategorie gelandet wären, durch rank-and-chop aber in einer niedrigeren Kategorie landen.
- Unabhängig von der Kohortengröße werden wahrscheinlich rund 2.5% unfair fehlklassifiziert, und selbst bei Kohorten von mehreren Hundert Personen treten 5% Fehlklassifikationen häufig auf.
- Bezieht man auch Mitarbeitende ein, die zu Unrecht nach oben fehlklassifiziert werden, verdoppelt sich die Fehlklassifikationsrate ungefähr.
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Meinungen auf Hacker News
Die Behauptung, dass Performance Management im Stil großer Unternehmen im Jahr 2024 eine veraltete Technik sei und ein Update brauche, enthält einige grundlegende Fehler.
Erstens wird angenommen, dass Mitarbeiter entsprechend dem vergütet werden, was sie dem Unternehmen „persönlich“ einbringen. Arbeitgeber versuchen jedoch, mithilfe von Bedingungen wie Informationsasymmetrie und Normalverteilung die minimal tragbare Vergütung zu zahlen. Fairness ist schwer zu erwarten; würde man das offen aussprechen, sänke die Moral. Also hält man die Mitarbeiter im Unklaren und sammelt Vergütungshistorien über Wege wie Work Number.
Zweitens wird angenommen, dass Unternehmen immer die unteren 5 % abschneiden wollen, um agil zu bleiben. In Wirklichkeit zählt aber die aggregierte Produktivität mehr als individuelle Stars. Wie viel Umsatz generieren Reinigungskräfte oder Café-Mitarbeiter direkt? In der Engineering-Organisation ist es genauso: Jemand muss die unscheinbare Arbeit erledigen; sonst entsteht ein kaputtes Unternehmen mit Talenten, die nur auf dem Papier herausragend sind.
Ergänzend dazu gibt es die bekannte Grafik, in der die Gesamtproduktivität der Arbeitenden und das Durchschnittseinkommen bis in die 1970er Jahre gemeinsam stiegen und sich danach entkoppelten. In den vergangenen 50 Jahren ist die Produktivität sowohl makro- als auch mikroökonomisch weiter gestiegen, während die Einkommen deutlich flacher verlaufen.
Wenn ich die unteren 5 % der Organisation abbauen würde, in meinem Fall also 2–3 Engineers, bekomme ich sie möglicherweise nicht wieder ersetzt. Um Finance zufriedenzustellen, müsste ich vielleicht eine L5-Stelle auf L4 herabstufen, im Ausland einstellen oder eine Festanstellung in eine Vertragsstelle umwandeln.
Außerdem muss man auf einen Personalabbau (RIF) vorbereitet sein: Wenn es sofort benennbare untere 5 % gibt, ist man im Vorteil, wenn der Vorgesetzte sagt: „Gib mir Namen.“ Deshalb ist der Zeitwert der bereits zugewiesenen Engineers derzeit viel höher als in ein paar Monaten. Aktives Herausmanagen erfreut das Management, daher fällt dieser Wert nicht auf null, aber im Moment gilt eindeutig: Auch Low Performer werden gebraucht.
Wenn es eine magische Methode gäbe, Produktivität exakt zu messen, sähe man wahrscheinlich etwas, das der Price’s Law-Logik aus dem Artikel ähnelt, nach der 20 % der Arbeitenden 80 % der Ergebnisse erzeugen, oder eher einer Pareto-Verteilung. Das heißt aber nicht, dass man die übrigen 80 % nicht braucht; genau das verbindet sich mit dem zweiten Punkt.
Mitarbeiter danach zu bezahlen, was sie dem Unternehmen „einbringen“, passt nicht zu einem Wirtschaftssystem, in dem das Unternehmen Gewinn erzielen will. Auch eine Vergütung danach, was jemand seinem Beitrag entsprechend „verdient“, ist möglicherweise nicht wünschenswert. Innerhalb des Unternehmens würden wohl dieselben Dynamiken der Einkommensungleichheit entstehen.
In großen Unternehmen gibt es einen Mittelungseffekt. Individuelle Beiträge werden gemittelt, aber Verantwortung ebenfalls. Ob das gut oder schlecht ist, hängt von der Person ab; Paul Graham hat das meiner Meinung nach in seinem Text darüber, was ein Job ist und warum manche Menschen Startups bevorzugen, gut erklärt.
[1] https://www.kienbaum.com/blog/prices-law-and-the-trouble-of-...
[2] https://paulgraham.com/wealth.html
Wenn ein Unternehmen für eine bestimmte Jobfamilie erzwungene Bottom-Cuts oder statistisch basierte Entlassungsrichtlinien eingeführt hat – oder das zwar versteckt, faktisch aber so gehandelt hat –, sollte im nächsten Jahr die H1B-Zuteilung für diese Jobfamilie gesperrt werden.
Der Kern ist: Wenn ein Unternehmen entschieden hat, dass es ohne X % seiner Belegschaft auskommen kann, hat es kein Recht, ausländische Arbeitskräfte hereinzuholen. H1B soll dabei helfen, schwer zu besetzende Stellen zu füllen; wenn man entlässt oder massenhaft Leute hinausdrängt, bedeutet das offensichtlich, dass man Menschen finden kann, die diese Jobs übernehmen.
Ein Freund von mir sollte zum Beispiel ein Feature implementieren, das als eigenständige App ein bis zwei Wochen gedauert hätte. Im Browser-Team dauerte es wegen Edge Cases und Abstimmung mit Standardisierungsgremien zwei Jahre. Alle dachten, es sei eine Sache von ein bis zwei Wochen; obwohl die Verzögerungen außerhalb seiner Kontrolle lagen, bekam er eine schlechte Bewertung.
Ich habe das Gefühl, dass Balance nötig ist. Es gibt Superstars, und auch in Peer Reviews lassen sie sich leicht benennen. Aber wir sind ein Team, es gibt viel zu tun, und nicht jeder kann nur die gut sichtbaren Arbeiten mit „Impact“ übernehmen.
Die Aussage „IQ ist normalverteilt“ wurde mir erst klar, nachdem ich sie irgendwo gelesen hatte; tatsächlich ist nicht der IQ normalverteilt, sondern die Verteilung wird so konstruiert
Wenn es 1000 IQ-Aufgaben gibt, lässt man viele Menschen sie lösen und wählt dann 100 Aufgaben aus, die eine Normalverteilung erzeugen; so wird ein IQ-Test gebaut
Das ist nicht völlig abwegig. Wählt man 100 zu einfache Fragen aus, fallen alle in die Kategorie „weiß ziemlich viel“, und der Informationsgehalt ist gering. Man könnte auch eine Gleichverteilung erzeugen, und der Test könnte trotzdem nützlich sensitiv sein. Wenn man sich aber um die Genauigkeit des Tests sorgt, ist eine Normalverteilung praktisch. Das 50. und das 55. Perzentil unterscheiden sich nicht stark, und die Leute interessieren sich meist eher für den 5-%-Unterschied zwischen dem 90. und dem 95. Perzentil
Allerdings scheint sich kaum jemand für den Unterschied zwischen dem 10. und dem 5. Perzentil zu interessieren; das könnte tatsächlich auf eine Pareto-Verteilung hindeuten, spiegelt aber vermutlich eher eine Frage gesellschaftlichen Interesses wider. Wie auch immer, das ist ein Nebenaspekt, passt aber auch zu dem, was der Artikel selbst sagt
Wenn der Zuwachs an Gehirnleistung, der nötig ist, um von IQ 100 auf 130 zu kommen, x beträgt, dann könnten von 130 auf 170 3x nötig sein, und von 170 auf 171, bezogen auf 100, vielleicht 9x
Weil es kein absolutes Maß für Intelligenz gibt, bleibt nur eine relative Skala, und man muss in den Scores eine Normalverteilung konstruieren
Wenn die Informatik eines Tages so weit ist, dass sie mathematisch bestimmen kann, welche minimale absolute Intelligenz nötig ist, um ein bestimmtes Problem zu lösen, wäre das eine enorme Leistung
Selbst wenn man Faktoren wie den sozioökonomischen Hintergrund kontrolliert, sagen sie diese Dinge ziemlich genau voraus
Wie der Test konstruiert ist, ist weitgehend eine andere Frage als die, ob seine Ergebnisse die Dinge, die uns interessieren, präzise vorhersagen. IQ wird verwendet, weil er als Messinstrument funktioniert
Wenn man glaubt, ein besseres Messinstrument zu haben, kann man es ja vorschlagen und dafür zahlreiche Preise und Anerkennung bekommen. Viele kluge Menschen haben es über Jahrzehnte versucht, aber bisher keines gefunden
Könnte es dann einen kleinen Teil der Bevölkerung geben, der bei allen 1000 Fragen zur Spitzengruppe gehört, im endgültigen IQ-Test aber wegen der ausgewählten Fragen nur durchschnittlich abschneidet? Falls ja, werde ich das beim nächsten IQ-Test als Ausrede benutzen: Ich hatte einfach Pech mit der Verteilung
Ich fände diese Behauptung überzeugender, wenn sie eher aus empirischen Daten als aus bloßer Rhetorik entstanden wäre. Sie scheint durchaus überprüfbar zu sein, und es dürfte bereits viele Produktivitätsdaten nach Branchen geben
Selbst wenn menschliches Talent einer Pareto-Verteilung folgt, ist das nicht eindeutig: Beschäftigte in Unternehmen sind eine ausgewählte Teilmenge der Gesamtbevölkerung und können je nach Auswahlverfahren und Aufgaben andere Verteilungen aufweisen
Solche vereinfachten Verteilungen lassen sich wohl nicht auf Unternehmen und ganze Branchen verallgemeinern. Zum Beispiel wird die Produktivitätsverteilung von Beschäftigten bei AWS oder Google kaum dieselbe sein wie bei McDonalds oder Wal*Mart, weil sich Einstellungsverfahren und Art der Arbeit unterscheiden
Erst nachdem man echte Daten aus Unternehmen und Branchen herangezogen hat, kann man diese Behauptung aufstellen. Andernfalls ist sie eher ein Sandcastle ohne solides Fundament
Zumindest liefert der Autor dieses Artikels, wenn man die Fußnoten liest, mehrere statistische Belege für seine Überzeugung
IQ ist bekanntermaßen normalverteilt, aber nicht, weil menschliche „Intelligenz“ normalverteilt wäre, sondern weil er so definiert wird. Schon Intelligenz zu definieren ist schwierig
Schaut man auf Elo-Ratings in Brettspielen, folgen sie — ganz abgesehen davon, dass sie ein schlechter Proxy für Intelligenz sind — keiner Normalverteilung. Elo nimmt für Spielergebnisse eine Normalverteilung an, nicht aber für die Bevölkerungsverteilung
Das ist ein gutes Indiz dafür, dass Begabung oder Fähigkeiten in intellektuellen Bereichen nicht normalverteilt sind. Soweit ich mich erinnere, waren sie allerdings auch nicht pareto-verteilt
Ich denke, man sollte immer sein Bestes geben, und wie Tyler Cowen sagt, ist der Durchschnitt vorbei; aber gerade diese Behauptung wäre deutlich besser, wenn sie durch empirische Daten gestützt würde
Einer der guten Aspekte an der Arbeit bei Netflix war, dass die Grundannahme lautete: Alle sind Top-Performer. Wer kein Top-Performer war, ging mit Abfindung
Die Analogie war ein Sportteam. In einem Profisportteam gibt es sehr gute Spieler und großartige Spieler. Es gibt auch Superstars, aber wer nicht mindestens wirklich sehr gut ist, kann nicht im Team bleiben
Leistung und Vergütung waren vollständig getrennt, und auch das war gut. Die Leistungsbewertung war ein 360-Grad-Peer-Review, während die Vergütung hauptsächlich von HR anhand der Kosten für Neueinstellungen festgelegt wurde und dann alle auf dieses Niveau angehoben wurden
Zumindest bei Netflix vor 10 Jahren war es schwer, Leistung als verteilt zu betrachten; alle gehörten zu den obersten 10 % der Branche
Außerdem habe ich nie eine gute Methode gesehen, um zu messen, wer ein Top-Performer ist und wer nicht. Selbst innerhalb derselben Rolle sind Menschen in unterschiedlichen Dingen gut; bei einer Aufgabe kann Joe der Beste sein, bei einer anderen Mary. In Wissensarbeit lässt sich das meiner Ansicht nach kaum stabil und objektiv messen
Um Netflix auch noch leicht anzugreifen: Aus Kundensicht sind sie miserabel in den grundlegendsten Dingen ihres Geschäfts, nämlich gute Inhalte zu produzieren und insbesondere gute Inhalte nicht abzusetzen. Ich wollte eigentlich nicht erwähnen, wie schrecklich das jüngste große Live-Streaming war, aber nun habe ich es doch getan
Machen wir ein Gedankenexperiment: Nehmen wir an, Netflix lügt und die Mitarbeiter gehören tatsächlich nicht zu den obersten 10 % der Branche. In Wirklichkeit zahlt Netflix etwas mehr als der Branchendurchschnitt und zieht deshalb etwas überdurchschnittliche Talente an
Wenn man diese Mitarbeiter aber glauben lässt, sie seien nicht nur überdurchschnittlich, sondern Elite-NFL-Spieler, dann fühlen sie sich verpflichtet, wie Elite-Spieler zu arbeiten. Netflix manipuliert das Selbstbild, damit Mitarbeiter länger und härter arbeiten als in der Branche üblich
Die Botschaft „Nur geniale Profisportler-Kaliber dürfen hier arbeiten“ motiviert weit stärker als „Du wirst entlassen, wenn du dich nicht mit Überstunden zu Tode schuftest, um die Quote zu erfüllen“. Denn sie manipuliert den Stolz
Ich glaube, dieses Gedankenexperiment liegt näher an der Realität, als Netflix oder die von seiner Kultur berauschten Mitarbeiter zugeben. Netflix’ „Profisportler“-Kultur ist für Arbeitnehmer schädliche psychologische Manipulation
Meiner Erfahrung nach hängen solche Etiketten in Unternehmensumfeldern häufiger mit sozialer Dynamik und politischem Gespür zusammen als mit dem tatsächlichen Output. Wer intern schlecht vernetzt ist oder sich nicht an Büropolitik beteiligt, kann unabhängig vom tatsächlichen Beitrag als Low-Performer abgestempelt werden; wer gut im beruflichen Networking ist, kann als Top-Performer gelten
Auch Interviews in solchen Unternehmen geraten oft in problematische Muster. Interviewer stellen obskure Fragen, die sie kürzlich recherchiert haben, oder Fragen, die auf eng spezialisiertes Wissen ausgerichtet sind, weil sie seit Jahren dieselbe Rolle ausüben. Technische Interviews werden zu einem Spiel des Abgleichs spezifischen Wissens, statt Problemlösungskompetenz, breite Engineering-Fähigkeiten oder ein Verständnis von Leistung zu bewerten
Mal ehrlich: Wie viele Menschen können persönliche Gefühle wirklich von Leistungsbewertungen trennen? Selbst mit strukturierten Bewertungsverfahren – wird ein Bewerter jemandem, den er persönlich nicht mag, eine hohe Punktzahl geben, wenn diese Person kontinuierlich hervorragende Arbeit geleistet hat?
Arbeit und Kapital sollten vermutlich auf diese Weise konkurrieren. Damit das möglich wird, müsste man wohl die steuerliche Behandlung angleichen
Die Daten und Ideen sind interessant und passen auch zu meinen anekdotischen Erfahrungen mit Kollegen bei BigCo
Nach meiner Erfahrung sind Leistungsbewertungen von Mitarbeitern allerdings näher an Politik als an Daten
Letztlich wollen viele Führungskräfte bei BigCo heutzutage eine 10-%-Entlassungsquote als Waffe oder als sanftes Mittel zum Personalabbau, und „Daten“ dienen als Feigenblatt, das dies ermöglicht. Wohlwollend betrachtet ist es ein Mechanismus, der Manager dazu bringt, Low-Performer zwanghaft ausfindig zu machen, selbst wenn es in der Organisation keine gibt. So oder so basiert es am Ende auf nichts außer Bestätigungsfehlern
Die Strenge von Leistungsbewertungen ist eng an die Entwicklung des Unternehmens und die Lage am Arbeitsmarkt gekoppelt. In den guten Zeiten um 2021 haben selbst Unternehmen mit strengen Leistungserwartungen ihre Anforderungen gelockert
Es wirkt wie eine gut aufgebaute, aber leere Behauptung, weil der Kernpunkt, Mitarbeiterleistung, nur oberflächlich behandelt wird. Ohne diese Definition weiß man nicht, was die Diagramme darstellen
In einem früheren Job habe ich das modelliert und kam zu dem Schluss, dass Welch-artiges Rank-and-Yank aufgrund von Messfehlern und jährlichen Selektionseffekten in der Belegschaft praktisch zu zufälligen Entlassungen führt
Leistung ist „sichtbar machen, was das Unternehmen im Leistungsbewertungsprozess belohnt“
Theoretisch sollte es für jede Rolle im Unternehmen eine klare Liste erwarteter Leistungen geben. Leider ist das oft nicht der Fall
Allerdings stimmt es: Die Subjektivität von Leistung und das Fehlen klarer numerischer Skalen machen den gesamten Prozess schwierig
Der Betrag, den der Manager zu matchen bereit ist, ist der vom Unternehmen wahrgenommene Wert. Ob das Unternehmen tatsächlich mitzieht oder nicht, lässt sich eindeutig feststellen; dieses Verhalten deutet auf den Wert für das Unternehmen hin, ganz gleich, was in der Leistungsbewertungssaison gesagt wird
Diesen Punkt sollte man immer wieder betonen, in der Hoffnung, dass ihn wenigstens ein paar Leute hören, aber bei der Mitarbeiterleistung gibt es noch ein weiteres wichtiges Problem. Wenn man Boni verteilt, kann die Jahresleistung eine brauchbare Grundlage sein – unter der Annahme, dass sie sich exakt messen lässt.
Bei Bindung und Beförderung geht es jedoch darum, künftige Leistung vorherzusagen, vermutlich sogar Leistung in unterschiedlichen Rollen. Das ist viel schwieriger und spiegelt sich in den Ergebnissen der vergangenen zwölf Monate kaum wider.
Im Sport passiert so etwas häufig. Ein Spieler hat ein starkes Jahr, bekommt einen langfristigen Vertrag über viel Geld und bricht danach ein. Umgekehrt konnten die NBA Golden State Warriors, eine der besseren Dynastien der vergangenen zehn Jahre, einen der größten Spieler der Geschichte zu relativ niedriger Vergütung halten, weil er früh in seiner Karriere mehrere Knöchelverletzungen hatte und andere Teams deshalb abgeschreckt waren.
Einjahresleistung spiegelt nicht zwangsläufig die tatsächliche durchschnittliche Fähigkeit einer Person wider, und wenn sich Beförderung und Verantwortungsniveau ändern, bleibt auch die Position in der Pareto-Verteilung nicht unbedingt gleich.
Aus Unternehmenssicht müsste man wahrscheinlich alle mindestens fünf Jahre halten und ihnen in dieser Zeit unterschiedliche Aufgaben geben, um brauchbare Daten für die langfristige Prognose zu erhalten.
Vor allem Tech-Unternehmen neigen dazu, Beförderungen und Gehaltserhöhungen anhand der Arbeit des letzten halben Jahres zu bewerten, statt anhand wiederholter Erfolgsmuster über mehrere Jahre hinweg in unterschiedlichen Aufgaben und Kontexten. Und selbst dann wird man nur befördert, wenn man im richtigen Team, an der richtigen Aufgabe, zum richtigen Zeitpunkt und unter der richtigen Führungskraft ist.
Deshalb gehen hervorragende Leistungsträger anderswohin. Die Putzkräfte, Instandhalter und Feuerwehrleute der Organisation sorgen dafür, dass das Unternehmen effizient läuft, werden von Führungskräften aber nicht angemessen belohnt, respektiert oder anerkannt. Führungskräfte stempeln sie als „Low Performer“ ab und verstehen nicht, wie wichtig es ist, dass herausragende Talente an Projekten arbeiten, die nicht glänzen.
Von Leistungsbeurteilungen profitieren nur Aktionäre, deren Aktienkurs bei Entlassungen steigt, und Menschen, die das System für ihre eigenen politischen Ziele ausnutzen. Spitzenkräfte gedeihen in solchen Systemen tatsächlich nicht besonders gut, weil sie mit sinnvoller und wichtiger Arbeit beschäftigt sind.
https://www.essentiallysports.com/nba-active-basketball-news...
https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2024/08/go...
Dieser Artikel ist nicht besonders überzeugend. Einen Grund räumt der Autor selbst bereits ein.
In großen Unternehmen gibt es Low Performer, jeder hat sie gesehen, und der Autor sagt, er betrachte sie als Einstellungsfehler. Zugleich sagt er aber, es gebe keine offensichtliche Grundlage dafür, dass ein bestimmter Anteil Einstellungsfehler sei.
Dabei können wir durchaus einen gewissen Anteil an Einstellungsfehlern erwarten. Und das ist kein binäres Phänomen, sondern ein Kontinuum. Es gibt viele weitere Faktoren: Menschen, die zum Zeitpunkt der Einstellung großartig waren, dann aber das Interesse verlieren und nur noch irgendwie durchhalten oder ausbrennen; Menschen, bei denen eine Beförderung oder Versetzung nicht passt und die auf dem neuen Level oder in der neuen Rolle nicht zurechtkommen usw.
Die Pareto-Verteilung ist hier nicht besonders relevant. Der Einstellungsprozess versucht nicht, ein Stück des gesamten Arbeitsmarkts mit einer klaren Cutoff-Grenze herauszunehmen. Für jede Rolle geht es darum, die Leistung zu maximieren, die man zu einem bestimmten Gehalt bekommen kann, und es gibt keinen Grund, warum Fehler bei der Unter- oder Überschätzung von Leistung nicht relativ symmetrisch sein sollten.
Angesichts der vielen miteinander verflochtenen Faktoren ist eine Normalverteilung eine deutlich plausiblere Annahme als die Annahme, man habe einen Teil einer Pareto-Verteilung herausgeschnitten.
Nur weil A B nicht mag, bedeutet das nicht, dass A oder B ungeeignet ist, im Unternehmen zu arbeiten; meist führt es aber dazu, dass der Mitarbeiter als Low Performer dargestellt wird oder nicht die Ressourcen bekommt, um Leistung zu erbringen.
Dieser Artikel sagt im Grunde: „Wäre es nicht cool, wenn wir Mitarbeiterleistung messen und feststellen würden, dass sie besser zu einer Pareto-Verteilung passt als zu einer Normalverteilung?“
Ist das cool? Man kann die Implikationen aller möglichen unwahrscheinlichen Dinge annehmen. Persönlich fände ich es aber viel cooler, wenn P = NP wäre.
Unabhängig davon sind Entlassungen schmerzhaft, und es ist noch schmerzhafter, als High Performer trotzdem verdrängt zu werden. Die Wahrheit ist, dass „Data Science“ einem nicht dabei hilft, Trauer zu verarbeiten, wie es das Lesen von Dostoevsky tut. Deshalb kann es sich lohnen, in der Allgemeinbildung eine Eins zu bekommen, selbst wenn man als Softwareentwickler arbeitet.
Die Art, wie wir als Beschäftigte Performance Management erwarten, stammt aus dem Notensystem der Schule.
Interessanterweise folgen Schulnoten gerade in einfachen Kursen oft keiner Normalverteilung. In meinem Sportunterricht hätten vermutlich über 95 % eine Eins bekommen können, während in organischer Chemie wohl nur 5–10 % eine Eins bekommen hätten.
Genauso sind manche Rollen deutlich leichter gut zu machen.
Deshalb sollte man erwarten, dass praktisch alle Verwaltungsstellen „herausragende“ Leistung zeigen können – das heißt, sie erledigen erfolgreich alles, worum sie gebeten werden. Menschen mit deutlich größerem Verantwortungsbereich können dagegen schon mit nur leicht überdurchschnittlicher Leistung für das Unternehmen zehnmal wertvoller sein.
Wenn ich zum Beispiel ein Projekt übernehme, bei dem ich viel mit Abteilung X zusammenarbeiten muss, Abteilung X aber bereits überlastet ist, dann wird deren Arbeit nicht rechtzeitig fertig und meine Leistung sieht schlecht aus. Jede Hin-und-her-Kommunikation kostet eine halbe Woche, und ich verbringe ohne eigenes Verschulden die Hälfte meiner Zeit unproduktiv. Umgekehrt kann die andere Seite zu 110 % produktiv sein und zugleich die gesamte Organisation in Brand setzen. Betrachtet man nur diese Kennzahlen, müsste man mich entlassen und Abteilung X aufstocken; tatsächlich müsste man vielleicht einfach dort mehr Leute einstellen oder die Abteilung neu strukturieren.
Ein weiterer Unterschied ist, dass Schüler in der Schule normalerweise gleiche oder vergleichbare Aufgaben bekommen. In meiner aktuellen Rolle als Zuständiger für schwierige Probleme bin ich überzeugt, dass es absolut unmöglich ist, meine Arbeit mit der eines Kollegen zu vergleichen, der gewöhnliche Probleme bearbeitet. Das ist nicht einmal derselbe Sport. Wenn man den Problembereich überhaupt nicht versteht, wo sollte man dann mit einem Produktivitätsvergleich anfangen?