← up2date főoldal up2date by Y2Y · Globális HR hírek magyarul
Hagyd abba a klónozást – a sztárteljesítő másolása visszafele sülhet el
Leadership Harvard Business Review 🌍 Globális

Hagyd abba a klónozást – a sztárteljesítő másolása visszafele sülhet el

Szinte minden szervezetben van egy „arany standard" – az a személy, akiről mindenki tudja, hogy ő a mérce. A toborzásnál, az előléptetésnél és a teljesítményértékelésnél ez az egy ember lesz a referenciapoint. Első ránézésre logikusnak tűnik: ha valaki kivételesen teljesít, miért ne akarnánk többet belőle? A probléma ott kezdődik, amikor ez a gondolkodásmód tudattalanul homogén csapatokat termel ki.

A HBR kutatása szerint azok a szervezetek, amelyek egyetlen sztárteljesítőt másolnak, rendszerszerűen kizárják azokat, akik másképp érnek el eredményt – más stílussal, más háttérrel, más munkafolyamatokkal. Ráadásul a legjobb teljesítők sikerét gyakran olyan kontextuális tényezők is magyarázzák, amelyek nem másolhatók: kapcsolati hálók, időzítés, belső erőforrásokhoz való hozzáférés.

A HR számára ebből egyértelmű feladat következik: a teljesítménymodellek diverzifikálása nem csupán DEI-kérdés, hanem üzleti versenyképességi kérdés. Ha a szervezeti kultúra csak egyféle sikermintát ismer el, az hosszú távon gyengíti az innovációs képességet és növeli a lemorzsolódást. A tehetségmenedzsmentnek több arcot kell mutatnia – és ezt explicit módon kell kommunikálni a szervezet felé.

Eredeti cikk → Forrás: Harvard Business Review
Más cikkek
Mit tanulhatnak a vezetők a műtőkből a csapatépítésről?
Harvard Business Review · 🌍 Globális
Mit tanulhatnak a vezetők a műtőkből a csapatépítésről?
Amikor a központ dönt helyettük: mit veszítenek a globális cégek?
Harvard Business Review · 🌍 Globális
Amikor a központ dönt helyettük: mit veszítenek a globális cégek?
Csapattag vagy eszköz? Így gondolkodj az AI-ról a munkahelyen
Harvard Business Review · 🌍 Globális
Csapattag vagy eszköz? Így gondolkodj az AI-ról a munkahelyen
Hogyan tanult kudarcból a Microsoft az AI bevezetésekor?
Harvard Business Review · 🇺🇸 USA
Hogyan tanult kudarcból a Microsoft az AI bevezetésekor?