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【导读】
很多HR和业务负责人都在问：2025年绩效赋能发展方向是什么？ 绩效管理还要不要做、怎么做才不“走形式”？笔者结合国内央国企实践与国际趋势，提炼出三条主线：目的之变——从评估管控到成长激活；手段之变——从经验判断到数据与AI驱动；关系之变——从线性上下级到组织绩效赋能生态。文章既是趋势研判，也是实践指南，适合HRD、业务负责人及正在推进HR数字化的管理者系统参考。
绩效管理早已不是新话题，但“绩效赋能”却是近几年才被频繁提起的词——表层看，是把“考核”改成了“赋能”，本质上，却是在问一个更根本的问题，即“绩效管理究竟是为了‘算账’，还是为了‘成事’与‘成人’？”而从笔者接触的企业看，传统绩效管理的问题越来越集中：
- 年度评估为主，反馈滞后，员工常常“年终才知道自己做错了什么”；
- 指标设计重财务、轻能力和学习，对创新投入、长期价值关注不足；
- 绩效流程与学习发展、人才盘点割裂，考核结果“躺在系统里”，很少真正转化为发展行动；
- 管理者把绩效当作打分任务，缺乏对人发展的责任感和方法论。
与此同时，外部环境在快速推高要求，数字技术跃迁、新质生产力布局、业务不确定性提升，新岗位涌现、旧岗位消失，员工技能的“半衰期”明显缩短；与之形成鲜明对比的是，多数企业的绩效管理还停留在“年度打分+强制分布”的阶段。这也解释了为何“绩效焦虑”在管理层和员工两端都很普遍：业务觉得考核对业绩没多大帮助，员工觉得绩效既不公平也帮不上自己发展。
在这样的张力下，问题自然浮现出来：
2025年绩效赋能发展方向是什么？绩效管理必须发生哪些关键变化，才能真正支撑新质生产力和组织长期竞争力？
一、变化一：从“评估管控”到“成长激活”——绩效赋能的目的重塑
1. 战略与人性双重驱动：为什么必须从“算账”走向“成事+成人”？
从实践观察，目的之变至少有两股力量在同时推动。
（1）战略层面：新质生产力需要“能长期迭代的人”
- 战略性新兴产业、原创技术攻关，往往面临回报周期长、不确定性高的特点。
- 如果绩效仍只看短期财务数字，就会天然压制探索式创新，管理者更倾向于“今年KPI好看”而非“为未来打地基”。
- 一些央企和大型集团在推进新质生产力布局时，已经意识到这一点，通过经营责任制+中长期激励，鼓励团队在“当期可控+长期突破”之间取得平衡。
这背后隐含的要求是：绩效体系要评估的是“能力积累”和“创新尝试”，而不仅是“已经兑现的结果”。
（2）人性层面：新生代员工追求“成长感”和“意义感”
90后、00后逐渐成为职场主力，有两个典型特征：
- 更关注工作的成长价值，而不仅仅是薪酬；
- 对“被评价”极度敏感，但对“被辅导、被支持”相对开放。
如果绩效对话只是“告诉你今年是B+还是A-”，自然得不到真正的配合。
2. 构建“发展型”绩效赋能闭环：从线性流程到持续循环
如果目的从“评估”变为“成长”，流程也必然发生结构性的变化。笔者习惯用一个“发展型绩效循环”来描述这种新范式：
目标对齐 → 持续反馈与教练式辅导 → 个性化学习与发展 → 技能应用与价值贡献 → 新一轮目标对齐
这个闭环与传统流程的关键差异在于：
目标对齐不只是下达指标，而是对齐“方向+能力侧重”
不少企业在目标设定时开始引入OKR等敏捷方式，一大价值就在于除了结果，还强调关键成果背后的能力假设与学习点，如此一来员工便能参与共创目标，而不是被动接受KPI。
持续反馈与教练式辅导成为“主场景”，而不是“年终附加项”
某全球性调研机构的数据表明：持续进行绩效对话的团队，其敬业度水平大约是仅做年度评估团队的三倍左右。这不是说“聊天次数多了，员工就更满意”，而是通过频繁、具体、面向未来的反馈，员工更容易看清“下一步怎么做得更好”，使管理者可以更早介入问题，进行资源协调，而不是年底“补救”。
学习发展从“另起一套系统”变成“嵌入绩效循环”
传统做法是绩效系统打一套分数，学习系统搞一套课程，两边几乎互不相干；而发展型闭环强调每一次绩效对话，都要导出1-3条具体发展行动。
技能应用和价值贡献成为“验证点”，而不仅仅是“结果得分”
真正的成长不在于多学几门课，而在于是否在工作中应用、创造价值。因此，闭环最后强调的是员工在项目/岗位中如何应用新技能，这些应用如何改善业务指标、安全指标、客户满意度等，以及从中有哪些可沉淀为组织经验的教训。
3. 从制度到工具：企业如何真正实现“成长激活”？
（1）重构对话节奏与内容：把“发展对话”从会议室拉回日常
将原本一年一次的绩效面谈，拆解为：
- 季度目标与发展对齐会（30–60分钟，聚焦未来）；
- 月度进展与障碍沟通（15–30分钟，聚焦问题与支持）；
- 项目节点复盘（按项目节奏，聚焦经验沉淀）。
制定简化但高质量的对话脚本，帮助管理者避免空谈：
- 当前最想提升的两项能力是什么？
- 过去一个月，有哪两件事最能体现你的优势？
- 下一阶段，你希望我提供哪三类支持？
关键不是形式，而是让管理者学会围绕“人和发展”说话，而不是只谈“任务进度”。
（2）用数字化平台把“对话-发展-资源”串成一条线
这里技术的价值，在于把“好的管理行为”变得容易和可持续，例如一家建筑类央企在使用360评价与云平台进行年度述职与多维评价时做了两件事：
- 将绩效结果直接嵌入个人发展计划模块，系统自动提示员工：你在“跨部门协同”维度得分相对较低，推荐以下课程和内部项目机会。
- 管理者在绩效面谈页面内即可勾选“发展行动”，如参加某项专项培训、参与某个跨部门项目、由某位资深同事担任导师。
这样一来，绩效对话的结论不再停留在PPT和口头，而是立即“变成系统中的任务和资源链接”。
（3）调整绩效指标结构：把成长指标也写进考核表
如果考核表中只写业务数字，所有人自然只会盯着数字，而要真正要推动成长激活，企业需要在指标结构上做几个动作：
- 在员工维度：增加“学习投入”“关键技能提升”“跨领域项目参与度”等发展性指标（占比如10–20%）；
- 在管理者维度：引入“团队人才发展质量”“下属成长反馈”“关键岗位梯队健康度”等指标；
- 对表现出来“愿意尝试、善于复盘”的行为给与正向评价，而不是只看短期结果。
有企业担心：“加太多指标，会不会让表格更复杂？”
对此，笔者的看法是：不是加多少，而是加得是否有用且可讨论，只要这些指标会在对话中被真正拿出来讨论、反思和规划，就值得写进表里。
二、变化二：从“经验拍板”到“数据与AI驱动”——绩效赋能的技术跃迁
1. 规模化与个性化的张力：AI为何变得不可回避？
在大多数中大型组织里，管理者普遍面临一个矛盾：团队太大，精力有限，却又希望“因人而异”地辅导下属。
现实是：
- 一个带20人的经理，如果每人每月做一次高质量发展对话，每次30分钟，每月就要花10个小时；
- 他还要开会、做业务决策、向上汇报，很难持续投入足够注意力去梳理每个人的优势、短板和动机。
这就导致两种极端情况：
- 要么只关心“带得动的那几个人”，大量“沉默中等生”被忽略；
- 要么采取“一刀切”的培养方案，结果谁都不太受用。
AI和数据分析的价值，恰恰在于以较低边际成本，实现更高粒度的“理解每一个人”。比如，通过聚合员工的历史绩效数据、项目经历和角色、学习记录和考试情况以及协同行为数据（如跨部门协作频次），系统可以自动形成一个动态的技能与潜力画像，并持续更新。这些数据并不能替代管理者的判断，但可以提供重要线索：
- 哪些人可能在某项能力上“被低估”；
- 哪些人呈现出“高投入、低产出”的风险，可能需要重新匹配任务；
- 哪些人具备成为教练或内部讲师的条件，可以反向赋能团队。
换句话说，技术给管理者提供了“透视镜”和“雷达”，而不只是报表。
2. 关键应用场景：数据与AI如何真正“赋能”绩效，而不是增加负担？
从国内外实践看，围绕绩效赋能，数据与AI的落地主要集中在三个场景。
（1）场景一：实时、个性化的反馈与洞察
传统绩效反馈有两个问题，即节奏慢、内容泛，而在支持度较高的数字环境下，企业可以做得更细致：
- 系统基于员工近期项目进展、里程碑完成情况、同事反馈等信息，为管理者生成“本月建议反馈点”；
- 对员工侧，则可以生成可视化的雷达图：最近一段时间在“协作、主动性、承诺达成”等维度的变化趋势。
（2）场景二：精准技能画像与学习推荐
在传统模式中，“培训需求调查”往往靠问卷，结果是：
- 员工根据兴趣随便勾选；
- 主管根据印象打个勾；
- 培训部门靠汇总表做年计划。
很难说这有多科学。
而当绩效数据、项目记录和学习数据联通后，可以做到更有针对性：
- 对个人：系统基于绩效维度得分差异和岗位胜任力模型，判断“当前最优先补的三项能力”，并推荐课程、微课、实践任务；
- 对团队：系统识别某个团队普遍偏弱的能力（例如“跨文化沟通”），HR可以据此安排针对性团队学习方案；
- 对组织：在人才盘点时，可以看到某条关键业务线的“技能热图”，研判未来两三年的技能供需风险。
这样，培训预算不再靠“感觉平均分配”，而是围绕策略性能力缺口精准投放。
（3）场景三：预测性人才管理与风险预警
更进一步，在数据积累到一定程度后，可以尝试构建一些预测性模型，例如：
- 识别高潜人才：不是只看当前绩效，还考虑学习速度、承担挑战任务的情况、跨场景表现的稳定性；
- 预警离职风险：将敬业度调查、协作行为、绩效波动等综合分析，提示HR与管理者及时沟通；
- 预测关键技能缺口：结合行业趋势与内部项目储备，预估未来两三年最紧缺的技能，并提前规划招聘与培养策略。
这类分析的前提是足够的历史数据与稳健的建模方法，也需要在组织内形成“数据素养”，然而一旦运转起来，其对绩效赋能的价值远超“做几张好看的报表”。
3. 实施关键与风险防范：避免“技术幻觉”与“信任赤字”
（1）数据质量与治理：没有“好水”，就别谈“浇灌花园”
常见的坑包括：
- 基础人事数据不准确、人岗不符；
- 绩效打分“平均主义”，缺乏区分度；
- 学习数据只记录“学没学”，不记录“学得怎样”“是否应用”。
在这种基础上做再漂亮的AI分析也只是“垃圾进，垃圾出”，因此HR在谈AI之前更亟需的是：
- 统一关键数据口径（比如绩效等级含义、能力维度定义）；
- 提升打分与评价的专业度（适度培训评价者，鼓励给出具体行为例证）；
- 打通业务系统与HR系统的数据接口，让数据反映真实的工作过程，而不是“人工填表”。
（2）“AI辅助，而非AI主导”：技术不能替代人心和判断
绩效赋能再数据化，本质上依然是在和“人”打交道。风险主要在两个方面：
（1）员工担心“被算法支配”
如果系统打出的“风险标签”被简单视为定论，员工会感觉自己被“贴标签”，心理安全受损。
（2）管理者完全照单全收
把系统建议当作“标准答案”，不再花时间了解个人情况和情境差异。
为了避免这些问题，企业需要在组织内明确信号：
- 所有算法结果都是“建议和线索”，不是结论。 最终评价与关键决策必须由有资质的管理者和委员会作出；
- 管理者在使用系统时，应将数据视为“辅助材料”，在谈话中可以说明：“系统给我们提供了一个视角，你自己怎么看？”
- 在制度层面，强调对数据使用的边界，例如：不得仅凭算法结果作出解聘决定等。
（3）透明沟通与参与：用“参与感”对冲“监控感”
如果员工只看到系统在“悄悄收集和分析数据”，看不到自己从中得到的好处，很容易对技术产生排斥。
更健康的做法是：
- 明确告知数据采集范围与用途，避免“暗箱感”；
- 让员工能够在系统中看到自己的数据画像和发展建议，而不是让数据只服务管理层；
- 鼓励员工对数据提出质疑与补充，例如允许附加说明、补充项目案例等。
三、变化三：从“上下评估”到“生态协同”——绩效赋能的关系与机制重构
1. 管理者角色转型：从“控制者”到“赋能者/教练”
在多数企业里，真正决定绩效体验的是中层管理者——他们既扮演“任务承接者”，也扮演“员工发展第一责任人”，而这一现象的问题在于长久以来，组织只在“任务与结果”上考他们，很少在“人才发展”上给出清晰期待与资源。
从绩效赋能视角看，管理者至少要完成一个角色迁移：
- 从“只盯结果”到“同时关注人和结果”；
- 从“只给指令”到“更多提问、引导、辅导”；
- 从“单向评估者”到“共同解决问题的伙伴”。
- 右下象限：控制者（传统主管）
高控制、低支持。典型特征是：“我说你做，结果要好，过程自己想办法。” - 左上象限：授权者
低控制、高信任，但如果缺少支持，容易演变成“你自己看着办”，员工反而感到孤立无援。 - 左下象限：旁观者
既不明确方向，也不提供帮助，几乎是“失职管理者”。 - 右上象限：赋能者/教练
对结果负责，也关心人的状态和成长，愿意花时间辅导、提供资源和反馈。
绩效赋能的目标是帮助管理者从“控制者”象限，逐步向“赋能者/教练”象限移动。
这不仅需要培训管理者的教练技能，更需要在绩效考核中将“下属发展状况”“团队氛围与敬业度”“关键岗位接班人准备度”等纳入管理者绩效，并在领导干部选拔时把“带人能力”和“能否激发团队潜力”作为重要考察维度，而不是只看业务指标。
2. 从单一HR系统到绩效赋能生态：让资源“自组织流动”
（1）技术平台层：从“多个孤岛”变成“一体化生态”
很多企业已经有：绩效系统、培训平台、知识库、员工服务系统但各自为战，因此绩效赋能需要的不是“多一个系统”，而是：
- 绩效与目标模块能直接调用学习资源，生成IDP；
- 知识库中沉淀的优秀案例、实践经验能作为“绩效改进”的素材被调出；
- 通过“内部任务市场”，将关键项目机会开放给有潜力且愿意挑战的员工，让绩效和发展结合在真实工作情境中。
（2）流程机制层：让好的行为成为“制度化习惯”
“生态能否持续”的关键在机制，而几项值得重点设计的机制包括：
- 持续反馈机制：规定关键岗位至少季度一次发展对话，并在系统中有简单记录；
- 个性化IDP机制：每位员工的个人发展计划不再是“模版复制”，而是基于数据和对话生成，定期回顾和调整；
- 激励与认可机制：对在辅导下属、分享知识、承担跨部门项目等行为，给予明确的过程性认可，而不仅仅奖励最后的业务指标。
（3）文化氛围层：心理安全是全部机制的“地基”
如果组织中：
- 员工“说真话”会被认为是“不懂事”；
- 尝试新方法失败一次，就被打上“不靠谱”的标签；
- 绩效对话被视为“批评大会”而不是“共同找办法的空间”；
那么，再完美的制度和系统，也难以让绩效真正起到赋能作用；反之，心理安全、成长型思维、透明与信任，需要管理层在很多细节上“以身作则”。
- 公开发布关键项目的成功与失败案例，重视其中的经验和复盘，而不是只追责；
- 在绩效对话中鼓励员工坦诚谈困难，不因“暴露问题”而扣分；
- 对“说出真问题的人”给予肯定，而不是“穿小鞋”。
3. 激励与责任：用新型经营责任制把“成长”与“业绩”捆在一起
激活绩效赋能生态，离不开激励机制的调整——某国有资本运营公司提出要构建“新型经营责任制”，其核心就是建立与行业规律、岗位责任、业绩贡献相匹配的薪酬分配机制，对承担科技创新和战略性新兴任务的团队，给予更灵活的工资总额管理方式和长期激励安排，同时在考核中加入对“助力科技创新”“人才梯队建设”等内容的引导。
这类探索释放的信号是：组织愿意为“长期价值”买单，也愿意为“培养人”付费。而对于其他企业来说，值得借鉴的要点包括：
- 对于承担高不确定性创新任务的部门，适当调整考核结构，减轻短期财务指标的压力；
- 设置与人才发展挂钩的激励，如：团队中有多少人能力跃迁或内部晋升，可作为部门领导绩效的一部分；
- 对表现出色的“教练型管理者”，给予公开表彰与物质激励，树立榜样。
结语：把绩效从“算账工具”升级为“成长引擎”
回到文章开头提出的问题：2025年绩效赋能发展方向是什么？
以笔者的观察和推演，大致可以归结为三个“升维”：
（1）目的之维
- 绩效不再只关注过去结果，而是着力于未来潜力与能力积累；
- 员工在绩效周期中主观上获得“成长感”和“被支持感”，而不是单纯的“被评价感”。
（2）手段之维
- 数据帮助管理者在规模化管理中保持对个体的洞察；
- AI用于画像、推荐和预警，但最终的判断和沟通仍掌握在人手中。
（3）关系之维
- 管理者从控制者成为教练和赋能者；
- 组织从提供制度，进一步搭建起技术平台、机制和文化三位一体的绩效赋能生态。
对正在推进绩效变革的企业和HR团队，笔者有三点务实建议：
从小处试点，而不是一上来“全员改革”
例如，选择一个愿意尝试的业务单元，先做三件事：
- 把年度评估改成“季度发展对话+年度总结”；
- 把绩效结果与学习系统打通，自动生成IDP；
- 引入简单的持续反馈机制，观察半年效果，再逐步推广。
优先提升管理者的“教练力”和“数据素养”
- 提供面向中层的教练式管理课程，要求其在绩效周期中完成规定数量的“高质量发展对话”；
- 为管理者设计简洁的数据看板，重点显示与“人和团队发展”相关的指标，而不是堆砌复杂图表。
以三年为周期，设计清晰的绩效赋能转型路线图
企业可以借用一张简化的路线表来参考：
| 阶段 | 文化宣导重点 | 工具与平台建设 | 流程重构要点 | 能力建设重点 |
|---|---|---|---|---|
| 第1年 试点 | 传递“绩效为成长服务”的新理念 | 选定或升级绩效+学习一体化平台 | 在1–2个业务单元试点持续反馈与季度对话 | 试点团队管理者教练技能训练 |
| 第2年 推广 | 强化“管理者是第一赋能者”的共识 | 打通绩效、学习、项目和人才数据 | 将发展型绩效流程推广到关键岗位与核心部门 | HR数据分析能力与业务洞察能力提升 |
| 第3年 固化 | 塑造“谈绩效=谈成长”的组织氛围 | 优化AI推荐与预测分析能力 | 将人才发展指标纳入经营责任与领导干部考核 | 构建内部教练与导师队伍 |
这张表不必照搬，但有助于提醒我们“绩效赋能是一项系统工程，需要时间、耐心与节奏。”
面向不确定的环境，企业唯一能确定投资的，恐怕就是“人”本身——把绩效从“考核工具”升级为“成长引擎”，不是一个可有可无的改良项目，而是决定组织能否持续进化的关键杠杆。
