最流行的绩效考核体系，就是kpi了。

比如对一个程序员来说，每天写代码最少不能低于多少行，差错率不能高于多少……基本上都是这一类对工作量和差错率的考核。

这种考核就太僵化了。

kpi不达标，就是业绩不达标，员工工作的目的就是为了kpi达标，就会出现一系列的弊病。

对真正的技术高手来说, 他是要尽可能用少量的代码解决高难度的问题，这才是一家科技公司需要人才，而不是在kpi的体系下制造复杂，造成系统冗余和高昂的人工成本。

同样地，用kpi考核，还有产品维护解决投诉率这样的指标, 解决投诉率越高, 说明他工作越好。

可投诉率越高，恰恰说明了产品和服务有多烂, 每天都在受理和解决投诉。

结果就出现了解决投诉的人考核得分很高，但产品却越来越垃圾的现象。

可以说，每一家公司的kpi体系背后，都隐藏着一个复仇女神。员工的工作之中，都一定会有意或者无意地在kpi的要求下完成对公司的“复仇”。

为了解决这个问题，过去这十年里硅谷又完善、推出了新的考核体系：okr体系。

简单来说，就是kpi是“定量”考核，okr是“定性+定量”考核。

先给一件事情定性，然后再定量。

比如开发一个程序，定量1万行代码，100天的开发周期，那么kpi的要求就是每天写100行代码。这就导致厉害的程序员明明可以8万行代码就完成工作，却要按照要求加长到10万行。

okr的模式，是先定性, 要开发出一款程序，耗时100天的时间。然后再根据性质来定量, 就是每天完成1%。

这样一来，技术高手就解脱了, 每天只需要写80行代码。工作量少了，开发出来的产品也更好了。

现在，硅谷的科技公司基本都是采用的okr考核体系。

紫微星从06年开始，就开始采用了这种模式，可是国内的其他互联网公司，基本玩的还都是kpi的那一套。

这跟用人有关。

直到2014年以后，国内创业公司如雨后春笋地出现，每年新出现的创业公司多达280万家，呈现出了一种空前的创业浪潮和投资浪潮。

在这种情况下，大批的国外优秀人才纷纷回国，就把okr体系带回国了，这才迅速地在国内推广开。

现在的国内互联网公司，都比较本土和草莽，包括bat在内，都是一群本土高管。紫微星则不一样，周不器招揽从境外招揽回来了一批人才，比如主管产品的副总裁许亮杰、主管人力资源的副总裁王海洋、首席财务官聂才俊、首席技术官沈向阳等人，都有着丰富的海外工作经历。

只要周大老板一声令下向硅谷学习, okr体系就可以在紫微星推行下去。

可是, okr一样有弊端。

定性之后, 同样是定量，定量了1%……对很多优秀员工来说，他一天可能能完成2%的总任务量。

完成了1%之后，就开始摸鱼了。

为什么看起来硅谷的工作环境比国内宽松很多？

跟员工的水平也有关系。

解决一个问题，国内的员工加班加点，可能要10個小时解决，忙忙碌碌还要加班。硅谷的员工可能2个小时就解决了，既不用加班也不用压力，工作之余还可以嘻嘻哈哈地聊天、健身、喝咖啡。

很多国内的优秀员工也是，绩效评价要考核目标，他们就不敢去设置高目标，也就不会鞭策自己去追求高产出了。

这既是浪费了员工的生命，也是降低了公司的产出。

这就需要在okr的基础上，再推出一系列更完善的更优秀的考核体系，不是“定性+定量”，而是“定性+产出”来考核。

既包含一些量化数据，比如产品的dau、营收额，也包含一些不太容易量化的产出，比如推动一个重要项目落地的各种付出，这个付出的多少就需要进行全面的评估了，比如自我评价，领导评价、下属评价、同级的同事的评价等等，搜集到的信息越多越好。

总之，就是根据“产出”的多少来考核，产出的越多，拿到的期权、奖励和公司福利就越多。

一个人的工作产出是另一个人的2倍，那理所当然就应该拿到另一个人2倍的收入。

“多干多赚，少干少赚，不干滚蛋”，其实就是企业人事管理中最普遍的常识，可是想要通过过去文科化的制度和流程上的管理艺术去实现，真是太困难了。

越是主观就越避不开人性。

还是理科思维上吧，采用工具的数字化管理！

只要这套体系做出来了，技术人员甚至都不需要来公司了，完全可以居家办公，依靠微书的文档办公，在线会议，在线协作，在线考核。

很多技术人才的性格都很孤僻，都不爱跟人打交道。

越是天才越是不想跟笨蛋说话。

可现实社会是这种人吃不开，在公司里不受欢迎，在考核中因为跟同事的关系相处得不好，表达能力不足，也容易遭遇低分。

数字化考核就不必了。

只看工作。

所有的工作成果都有在线记录，甚至同事之间可以一句话不说，爱谁谁！只要工作，并拿出结果就够了。

像过去那种实干的不如会说的，努力的不如溜须的，有成绩的不如有关系的……这种弊病要坚决杜绝！

其实就是尽量减少“以人为主”的主观评判，避免心理学中的一个很普遍的认知偏差——多看效应。指的是我们会对熟悉的人与事，产生过多的好感。引用到绩效评估当中，一些不成熟的管理者，可能就会把高绩效给自己更“熟悉”的员工，而不是基于员工们的业绩产出进行判断。

要给出实实在在的所有数据都清晰可见的综合信息来进行数字化评价。