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過往,經理人在制定KPI時經常受到阻礙,不過,生成式AI工具提供了新契機,經理人可以透過「3A」方法──關聯性挖掘、特徵排序、異常偵測,讓AI協助挖掘傳統KPI的盲點,加速制定全新的關鍵指標,顯著提升績效。
自費德烈.泰勒(Frederick W. Taylor)發表經典著作《科學原則管理》(The Principles of Scientific Management)以來,KPI(Key Performance Indicator)績效衡量指標一直是經理人非常倚重的執行工具。事實上,KPI在現代企業最常被運用的範疇是財務與成本計算,1980年代之後經常性地出現在績效管理、策略性人才管理領域中。1990年,柯普朗與諾頓(Kaplan and Norton)提出平衡計分卡工具後,推動KPI進一步制度化與標準化,使KPI運用在不只財務擴展,甚至到內部流程、創新研究、專案管理等面向。
但許多經理人甚至CEO,對於如何提出有效的KPI,一直都顯得困惑,甚至覺得難以找到有效的解方。
要回答這個問題,首先要先定義「目標」和「指標」的不同。這是許多人往往搞不清楚,但又極具意義的關鍵之處。
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