GN⁺: 직원 성과의 가우시안 분포 여부

직원 성과는 정말로 가우시안 분포를 따르는가?

데이터 과학자의 관점

• 요약: 직원 성과는 가우시안 분포가 아닌 파레토 분포를 따를 가능성이 높음. 이는 대기업의 성과 관리 프로세스의 문제점을 설명하고, 우수한 인재를 채용하기 어려운 이유를 밝힘. 경제학적으로는 임금의 한계 생산성 이론과 지니 계수를 결합하여 주요 통찰을 얻음.

• 성과 관리 시즌: 포춘 500대 기업에서는 매년 4분기에 성과 관리가 이루어짐. 직원들은 지난 12개월 동안의 성과에 따라 평가받고, 보너스와 급여 인상이 결정됨.

• 가우시안 분포의 한계: 많은 기업이 직원 성과를 가우시안 분포로 가정하지만, 이는 현실과 맞지 않음. 실제로는 파레토 분포가 더 적합할 수 있음.

다른 관점: 파레토

• 임금과 성과의 관계: 경제학에서는 임금이 직원의 성과를 반영한다고 봄. 파레토 분포는 임금 분포와 성과 분포를 설명하는 데 유용함.

• 파레토 분포의 장점: 파레토 분포는 성공과 실패의 비율을 더 잘 설명함. 대기업의 성과는 파레토 분포를 따르는 경향이 있음.

시사점

• 성과 관리의 변화 필요성: 파레토 분포를 고려하면 매년 하위 10%를 해고할 필요가 없음을 시사함. 성과 관리 프로세스는 파레토 가정을 기반으로 재설계될 필요가 있음.

• 채용의 어려움: 낮은 성과를 보이는 직원이 높은 성과를 보이는 직원보다 3배 더 흔함. 이는 채용의 어려움을 설명함.

결론 및 전망

• 성과 관리의 재고: 현재의 성과 관리 시스템은 시대에 뒤떨어져 있으며, 파레토 분포를 고려한 새로운 접근이 필요함. 성과 관리의 목표 달성 여부를 모니터링하고, 비용 분석을 통해 시스템의 효율성을 평가해야 함.

• 역사적 배경: 현대의 성과 관리 시스템은 1980년대 GE에서 시작되었으며, 당시에는 평생 고용이 일반적이었음. 그러나 현재는 직원들이 자주 이직하므로, 기존의 당근과 채찍 방식은 재고가 필요함.

추가 콘텐츠

• 파레토 아이디어의 데이터 지원: 20세기 초의 데이터가 파레토 아이디어를 지지함. 직원 성과는 주관적이며, 객관적인 수치를 찾기 어려움.

• "롤링 업" 관행에 대한 고찰: 강제 분포 사용으로 인해 약 5%의 직원이 부당하게 평가받을 수 있음. 이는 성과 관리의 공정성을 저해할 수 있음.

[neo]

Hacker News 의견

• 많은 대기업에서 2024년에 실행되는 성과 관리는 구식 기술이며 업데이트가 필요함. 직원들이 개별적으로 회사에 얼마나 기여했는지에 따라 보상을 받는다는 가정은 잘못된 것임. 고용주는 직원에게 가능한 최소한의 보수를 지급하려고 하며, 이는 정보 비대칭성과 가우시안 분포를 이용함. 공정성은 기대하기 어려움.

• 회사가 효율성을 우선시하고 하위 5%를 줄이는 것이 아니라, 결합된 생산성이 더 중요함. 모든 직원이 눈에 띄는 기능을 개발하는 슈퍼스타일 필요는 없으며, 청소부나 카페 직원도 필요함.

• IQ는 가우시안 분포가 아니며, 이는 제조된 것임. IQ 테스트는 가우시안 분포를 형성하는 질문을 선택하여 만들어짐. 이는 테스트의 정확성을 높이기 위한 방법임.

• 인간의 재능이 파레토 분포를 따른다고 해도, 회사에 고용된 사람들은 그 인구의 선택된 하위 집합이며, 선택 방법과 과제에 따라 다른 분포를 가질 수 있음. 회사와 산업 내에서의 데이터를 통해 주장을 뒷받침해야 함.

• Netflix에서는 모든 직원이 최고 성과자라는 기본 가정이 있었음. 성과와 보상은 완전히 분리되어 있었으며, 성과 평가는 360도 동료 리뷰로 이루어졌음.

• 대기업에서의 직원 성과 평가는 데이터 기반보다는 정치적임. 관리자는 10% 해고 할당량을 무기로 사용하거나, 실제로 존재하지 않는 저성과자를 찾기 위해 강제 기능으로 사용함.

• 직원 성과를 정의하지 않으면 그래프가 무엇을 나타내는지 알 수 없음. 고용 오류는 연속체이며, 고용 과정은 전체 노동 시장의 일부를 얻으려는 것이 아니라 주어진 급여에서 최대 성과를 얻으려는 것임.

• 웰치식 스택 랭킹과 가우시안 분포 가정은 잘못된 것으로 연구됨. 많은 연구자들이 파레토 분포가 더 현실적이라고 동의함.

• 학교 성적은 특히 쉬운 수업에서는 정규 분포를 따르지 않음. 일부 직무는 다른 직무보다 잘 수행하기 쉬움. 행정직은 거의 모든 업무를 성공적으로 수행할 수 있음.

• 데이터 과학을 통해 직원 그룹을 분석할 때, 이미 해고되거나 승진하기로 결정된 사람들은 이상치로 간주되어 샘플에서 제외되어야 함.