Een nieuw blauwdruk voor het beoordelen van werknemersvaardigheden
Het tijdperk van AI dat voor ons ligt, zal nieuwe grenzen openen op het gebied van vaardigheidsbeoordelingen en het inzicht in vaardigheidstekorten binnen organisaties. Opkomende peopleanalytics-modellen zullen steeds beter kunnen afleiden voor welke functies je uitermate geschikt zou zijn, en talentteams zullen kunnen zien wie daadwerkelijk klaar is voor een promotie of interne mobiliteit.
Hier leg ik uit waarom ik denk dat onze huidige methoden voor het beoordelen van vaardigheden tekortschieten en waarom we in de toekomst innovaties zoals hierboven beschreven zullen zien, gezien het belang van vaardigheden voor de moderne organisatie.
Wat zijn vaardigheidsbeoordelingen van medewerkers?
Vaardigheidsbeoordelingen van medewerkers zijn hulpmiddelen en methoden om de competenties, kennis en capaciteiten van medewerkers te evalueren. Deze beoordelingen kunnen variëren van formele tests en evaluaties tot meer subjectieve methoden, zoals beoordelingen door collega's en zelfbeoordelingen.
Create a Free Account to Keep Reading—and Keep Leading Smarter
Unlock this piece and join a community of forward-thinking leaders discovering tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
Door de vaardigheden van een medewerker systematisch te meten, kunnen organisaties weloverwogen beslissingen nemen over training, promoties en opvolgingsplanning.
Voordelen van vaardigheids- en competentiebeoordelingen
Organisaties haasten zich om personeelspraktijken, zoals het wervingsproces van een bedrijf of trainingsmethoden, opnieuw in te richten rond een benadering waarin vaardigheden centraal staan.
Zoals het is verwoord, zijn vaardigheden de “valuta van de toekomst”. We weten dat ze belangrijk zijn en belangrijk zullen blijven.
Vaardigheden vormen kort gezegd een bouwsteen van onze menselijke capaciteiten en daarmee van onze plaats in de professionele wereld.
En de cijfers bewijzen dit. Alleen al de markt voor training in zachte vaardigheden wordt geschat op meer dan $47 miljard en aangezien wordt verwacht dat vaardigheden de komende jaren voortdurend zullen veranderen, zal deze markt alleen maar groeien.
Vaardigheidsbeoordelingen bieden talrijke voordelen bij het beoordelen van de effectiviteit van trainingen en helpen belangrijk personeel zich gewaardeerd te voelen door te investeren in de ontwikkeling van hun vaardigheden.
Hieronder staan enkele belangrijke voordelen voor medewerkers:
Verfijning van leer- en ontwikkelingsprogramma's
Ongeveer 77% van de professionals op het gebied van leren en ontwikkeling is van mening dat gepersonaliseerd leren cruciaal is voor het behouden van de betrokkenheid van medewerkers. Dat is niet zonder reden: volgens het meest recente rapport van LinkedIn Learning ziet 53% van de medewerkers uit generatie Z leren als hun toegangsbewijs tot loopbaanontwikkeling.
Door de vaardigheden van je medewerkers te beoordelen, kun je leer- en ontwikkelingsprogramma's afstemmen op hun specifieke behoeften en hen helpen de juiste vaardigheden te ontwikkelen die de bedrijfsdoelstellingen ondersteunen.
De vaardigheden van je medewerkers beoordelen
Regelmatige beoordelingen helpen om zicht te houden op de competenties van je personeelsbestand.
Na de implementatie van nieuwe software kan een vaardigheidsbeoordeling bijvoorbeeld vaststellen welke medewerkers zich goed aanpassen en wie mogelijk extra ondersteuning nodig heeft, zodat iedereen op één lijn zit.
Vaardigheidstekorten wegwerken
Het identificeren en wegwerken van vaardigheidstekorten is cruciaal voor het behouden van productiviteit en innovatie.
Door precies vast te stellen op welke gebieden medewerkers verbetering nodig hebben, kunnen organisaties gerichte training aanbieden om een van de grootste behoeften binnen het personeelsbestand aan te pakken. Uit een onderzoek van het World Economic Forum bleek dat 54% van de medewerkers tegen 2025 aanzienlijke bijscholing nodig zou hebben om aan veranderende functie-eisen te voldoen.
Beoordelingsgesprekken verbeteren
Beoordelingsgesprekken worden betekenisvoller wanneer ze worden ondersteund door concrete gegevens uit vaardigheidsbeoordelingen. Dit komt niet alleen medewerkers ten goede, maar ook hun managers, een groep die historisch gezien gefrustreerd is door de effectiviteit van vaardigheidsbeoordelingen bij het begeleiden van hun directe medewerkers in de juiste richting.
Deze aanpak zorgt ervoor dat feedback gebaseerd is op meetbare vaardigheden in plaats van alleen op subjectieve meningen, wat leidt tot objectievere en constructievere gesprekken over prestaties.
Betere opvolgingsplanning
Opvolgingsplanning wordt effectiever wanneer je een duidelijk inzicht hebt in de vaardigheden binnen je organisatie. Door je beoordelingen te verbeteren, kun je potentiële leiders identificeren door niet alleen hun huidige prestaties te evalueren, maar ook hun geschiktheid voor toekomstige functies.
De huidige stand van zaken op het gebied van strategieën voor de beoordeling van werknemersvaardigheden
Ik denk inderdaad dat we nog een paar jaar verwijderd zijn van de visie die ik hierboven heb uiteengezet, dus het is de moeite waard om te bekijken waar we vandaag staan.
Veel organisaties hebben uitstekend werk geleverd bij het opbouwen van competentiemodellen, het uitvoeren van analyses van vaardigheidstekorten en het leggen van een basis voor het ontwikkelen van toekomstige vaardigheden in hun leermanagementsystemen.
De beste organisaties bereiken dit door achteruit te werken. Ze beginnen met het idee welke vaardigheden ze überhaupt bij hun medewerkers willen ontwikkelen of verbeteren.
Het is cruciaal om een strategie voor vaardigheidsbeoordeling te beginnen door achteruit te werken. Blijf alleen niet te lang in deze fase hangen. Ik heb bedrijven jarenlang competentiekaarten en -modellen zien verfijnen en aanpassen, om uiteindelijk tekort te schieten bij het daadwerkelijk testen of beoordelen van de beoordelingsinstrumenten.
Zoals Maxwell Wessel, directeur leren bij SAP, zegt:
"In werkelijkheid staan de meeste van onze organisaties voor grote veranderingen die van ons vereisen dat we goed nadenken over de 5-10 vaardigheden die we echt op grote schaal moeten ontwikkelen. Dat denkwerk uitvoeren en vervolgens de daadwerkelijke verandering van het personeelsbestand realiseren, is zoveel belangrijker dan de vaardigheidsdefinitie perfect te krijgen."
Op dit moment gebruiken organisaties verschillende benaderingen voor vaardigheidsbeoordeling. Ik zet ze hier op een rij en bespreek mijn kritiek op elk ervan, om te laten zien waarom we innovatiever moeten zijn om de waarheid over ons werkelijke talent aan het licht te brengen.
Methoden voor vaardigheidsbeoordeling
Goed, laten we eens nader bekijken hoe vaardigheden doorgaans worden beoordeeld en nadenken over hoe we dit beter kunnen doen.
Examens voor harde vaardigheden
Misschien wel de eenvoudigste van alle beoordelingstypen: deze worden gebruikt bij het testen van vaardigheden waarvoor vragen specifieke en duidelijke oplossingen hebben.
Examens voor harde vaardigheden geven je een duidelijk beeld van hoeveel iemand weet over statistiek of wetgeving, maar je moet vroeg en regelmatig beoordelen om dit echt aan het licht te brengen. Als deze examens niet adaptief zijn, vraag je mensen die misschien al experts zijn om tijd te verspillen aan het beoordelen van zichzelf.
Dit begint met tests vóór indiensttreding en loopt door gedurende de hele loopbaan van werknemers, terwijl zij hun carrière willen bevorderen en van functie willen veranderen. Een van de voordelen van moderne wervingssoftware is dat er verschillende hulpmiddelen zijn die hierbij kunnen helpen, maar zodra werknemers zijn aangenomen, moeten je instrumenten voor prestatiebeheer het overnemen.
Workera is een goed voorbeeld van een bedrijf dat dit wil verstoren met betere tests en door werknemers een gepersonaliseerd leerplan te geven op basis van hun scores. In de onderstaande schermafbeelding, met dank aan het bronnencentrum van Workera, zie je hoe dit voor een lerende wordt weergegeven.
Het vaardigheidsniveau wordt in kaart gebracht aan de hand van de vaardigheden die een lerende bezit met betrekking tot deze vaardigheid. In deze schermafbeelding zie je bijvoorbeeld de ontwikkeling van iemand die beheersing van machinelearningmodellen wil aantonen. Hieronder zie je hoe de beheersingsniveaus in kaart zouden worden gebracht.
Dit soort onderzoek naar iemands vaardigheden maakt een adaptieve testaanpak mogelijk die niet alleen onthult wat iemand heeft geleerd, maar ook hoe diepgaand die persoon het leert.
Examens voor zachte vaardigheden
Sommige talentteams hebben geprobeerd over te stappen op examens voor zachte vaardigheden om talent zelfstandig te meten, maar de komende jaren zal het populairder worden om hiervoor functies binnen je wervingssoftware te gebruiken. De uitdaging is nu om deze vaardigheden en de inhoud waarop je wilt testen te definiëren.
Wat is de “juiste” manier om communicatie of samenwerking te meten? Op dit moment hebben we die definitie niet en ik denk niet dat we ooit een objectieve definitie zullen hebben. In plaats daarvan zullen organisaties hun eigen aanpak voor deze vaardigheden ontwerpen — op basis van hun product, waarden, strategie enzovoort — en deze vervolgens kunnen testen.
Voorlopig is de beste weg vooruit misschien het gebruik van hulpmiddelen zoals HiPeople, dat beoordelingen van zachte vaardigheden aanbiedt die de zelfbeoordeling van de persoon van diens persoonlijkheid en zachte vaardigheden laten zien, evenals de perceptie van voormalige collega's en het wervingsteam in verschillende categorieën, zoals stresstolerantie, creativiteit, doorzettingsvermogen enzovoort. Vervolgens wordt op basis van die feedback aan elke categorie een score toegekend. (Schermafbeelding hieronder)
Casestudy's en praktijkervaring
Dit is een goede manier om te voorkomen dat je het gevoel krijgt dat je mensen opzadelt met een beoordelingscultuur.
Leren hoort tenslotte leuk en interactief te zijn (iets wat bij volwassenen vaak wordt vergeten). Daarom innoveren bedrijven met simulaties en casestudy's en kijken ze hoe mensen reageren, antwoorden en hun sterke punten laten zien.
Dit zijn echter niet altijd de daadwerkelijke vaardigheden die werknemers tijdens hun werk nodig hebben, en de beoordelings- of evaluatieonderdelen hiervan zijn vaak specifiek voor de betreffende taak in plaats van breed genoeg om een volledige vaardighedenreeks te omvatten.
Aanvullende beoordelingsmethoden
Om een effectief proces voor vaardigheidsbeoordeling te garanderen, is het essentieel om verschillende methoden te gebruiken. Hier zijn enkele methoden die waardevolle inzichten kunnen opleveren:
Prestatiebeoordelingen
Waarschijnlijk de meest gebruikte vorm van werknemersbeoordeling, maar zowel deze beoordelingen als het idee om een vaardighedenreeks subjectief te beoordelen, bieden een weinig solide basis om mensen te evalueren.
Door de prestaties van een werknemer uit het verleden te beoordelen, probeer je in te schatten hoe goed die persoon zijn of haar vaardigheden in de functie toepast. Maar zoals iedereen die zich bezighoudt met talentontwikkeling weet, wordt het proces vaak vertroebeld door vooroordelen en ineffectieve gegevenspraktijken.
De tools voor prestatiebeheer die je gebruikt om de vaardigheden van werknemers te beoordelen, helpen je bij het ontwikkelen van je aanpak. Dat geldt ook voor visualisatietools die je aan managers of andere leidinggevenden verstrekt om het personeel in je team in kaart te brengen, zoals een talentbeoordeling met de 9-vakkenmethode.
Beoordelingen door collega's
Beoordelingen door collega's bieden een uniek perspectief op de vaardigheden van een werknemer door feedback te verzamelen van collega's die nauw met die persoon samenwerken.
Deze methode helpt inzicht te krijgen in de impact van een persoon op de teamdynamiek en vaardigheden te identificeren die mogelijk niet naar voren komen in formele beoordelingen.
Tools zoals het Engage-platform van Deel bieden een goede manier om dit te doen en de sterke punten en verbeterpunten van iemand te identificeren zonder dat het een persoonlijke kwestie wordt met diens collega's.
Gedragsgerichte interviews
Gedragsgerichte interviews zijn bedoeld om te beoordelen hoe werknemers in het verleden met specifieke situaties zijn omgegaan en bieden inzicht in hun competenties.
Als je een werknemer bijvoorbeeld vraagt om een moment te beschrijven waarop die persoon een conflict heeft beheerd, probeer je te zien hoe die persoon praat over probleemoplossende en communicatieve vaardigheden.
Simulatieoefeningen
Met simulatieoefeningen kunnen werknemers hun vaardigheden demonstreren in een gecontroleerde omgeving die uitdagingen uit de echte wereld nabootst. Deze methode is bijzonder nuttig voor het beoordelen van complexe probleemoplossende vaardigheden en besluitvorming onder druk.
Beste werkwijzen voor vaardigheidsbeoordelingen
Overweeg de volgende beste werkwijzen om de effectiviteit van je vaardigheidsbeoordelingen voor werknemers te maximaliseren en je gedurende het hele proces te begeleiden.
Stem af op functievereisten
Voor een functie in de klantenservice kunnen beoordelingen nodig zijn die gericht zijn op communicatie en probleemoplossende vaardigheden. Als je een manager gaat aannemen, is er een geheel andere reeks criteria die je beslissing bepaalt.
Zorg ervoor dat je beoordeling geschikt is om het soort vaardigheden te meten dat voor de functie nodig is en hoe goed deze persoon bij de functie past.
Competentiemodellen
Het opstellen van een competentiematrix helpt bij het begrijpen van de sterke en zwakke punten van je personeelsbestand.
Dit model kan richting geven aan de ontwikkeling van beoordelingsinstrumenten die zijn afgestemd op de specifieke behoeften van de organisatie. Ook helpt het je te bepalen over welke vaardigheden je volgende nieuwe medewerker moet beschikken of welke vaardigheden je huidige werknemers moeten ontwikkelen.
Bekijk hieronder een voorbeeld van een competentiematrix van aanbieder van online cursussen GetSmarter.
Je kunt meer lezen over competentiemodellen in ons artikel over competentiegericht prestatiemanagement.
Meerdere beoordelingsmethoden
Door verschillende beoordelingsmethoden te combineren, ontstaat een nauwkeurigere evaluatie van de vaardigheden van een medewerker.
Deze aanpak beperkt de tekortkomingen van elke afzonderlijke methode en biedt een vollediger beeld, evenals meer mogelijkheden voor een medewerker om zijn of haar vaardigheden te laten zien.
Ontwikkelingsplannen
Het opstellen van gepersonaliseerde ontwikkelingsplannen is gebaseerd op de inzichten uit de beoordeling van de vaardigheden van je medewerker. Maar dit is niet het enige waar je rekening mee moet houden bij de ontwikkeling van een medewerker.
Uiteindelijk heb je de instemming van medewerkers nodig om ervoor te zorgen dat je vaardigheidsbeoordeling hun loopbaanontwikkeling bevordert. Je ontwikkelingsplan moet aansluiten bij hun persoonlijke doelen en hen helpen een pad te vinden naar functies die goed bij hen passen en die het bedrijf kan ondersteunen door middel van continu leren.
Regelmatige beoordelingen
Vaardigheidsbeoordelingen mogen geen eenmalige gebeurtenis zijn, of zelfs maar één keer per jaar plaatsvinden. Regelmatige beoordelingen helpen de voortgang in de loop van de tijd te volgen en zorgen ervoor dat het personeelsbestand zich ontwikkelt met de behoeften van het bedrijf.
Bovendien, wat heb je aan al die geavanceerde software voor prestatiebeoordelingen als je je medewerkers niet helpt om op consistente wijze bij te houden hoe ze vooruitgaan.
Resultaten delen
Transparantie is essentieel. Uit onderzoek blijkt dat ongeveer 87% van de werkzoekenden op zoek is naar een transparante cultuur op hun volgende werkplek.
Het delen van beoordelingsresultaten met medewerkers schept niet alleen vertrouwen, maar betrekt hen ook bij hun eigen ontwikkeling. Het moedigt medewerkers aan verantwoordelijkheid te nemen voor hun groei en hun doelen af te stemmen op de doelstellingen van de organisatie.
Prestatiebeoordelingen en subjectieve vaardigheden
Dit klinkt allemaal geweldig, maar ondanks alle technologie en technieken waar we het hier over hebben, zullen de meeste bedrijven veel initiatieven voor het meten van vaardigheden nog steeds rondom prestatiebeoordelingen organiseren.
Omdat dit een ingeburgerde praktijk is binnen bedrijven, gebruiken veel organisaties deze gelegenheid om managers, collega's en medewerkers zelf te vragen hun visie te geven op hun eigen vaardigheden en loopbaanontwikkeling.
Dit houdt vervolgens verband met zaken als promoties, bonussen en beloning, en wordt een soort strijd om te bepalen wie het beste verhaal over zijn of haar groei kan vertellen.
De tekortkomingen hiervan zijn duidelijk. Ten eerste gebeurt dit doorgaans hooguit één of twee keer per jaar. Ten tweede is er de voor de hand liggende subjectiviteit van het proberen in te schatten van de vaardigheden van een team, inclusief de subjectiviteit die voortkomt uit recentheidsbias (hoewel meer continu prestatiemanagement sommige van deze problemen kan helpen beperken).
Vaak gaan prestatiebeoordelingen ook gepaard met zelfbeoordeling en gedurende een groot deel van het afgelopen decennium hebben we vaardigheden en de groei daarvan gemeten door mensen te vragen hoeveel vertrouwen ze hebben in hun vermogen om iets te doen.
Dit brengt natuurlijk risico's met zich mee, niet alleen vanwege het Dunning-Kruger-effect, waarbij we onszelf boven gemiddeld inschatten, maar ook omdat we vaardigheden gaan behandelen als zelfvertrouwen in plaats van als daadwerkelijke capaciteiten.
Bedrijven hebben hun verhalen over het rendement op investeringen in medewerkersontwikkeling gebaseerd op dit idee van zelfvertrouwen. Hieronder zie je voorbeelden van Degreed die dit toepassen: de beoordelingen worden in dit geval gegeven door de persoon zelf (of een manager) en zijn gebaseerd op zelfrapportage.
In de "gedurfde" toekomst die ik aan het begin van dit artikel beschreef, zal er geen behoefte meer zijn aan zelfbeoordeling van vaardigheden, maar alleen aan inspanning en sentiment.
Het idee om te proberen in te schatten hoe goed we ergens in zijn, zal snel veranderen—net zoals ik niet vol zou moeten houden dat ik een professionele bowler of honkballer in de Major League zou kunnen worden. Ik heb er niet de capaciteiten voor, ongeacht hoe ik me voel.
Er is echter goed nieuws. Adaptieve beoordelingen zullen niet alleen een positieve invloed hebben op de werknemerservaring, ze zullen ook steeds eenvoudiger te maken zijn—met ingrijpende gevolgen voor het ontwikkelen van de sterke punten en productiviteit van werknemers, en voor werving.
Adaptieve beoordelingen als de nieuwe manier
We hebben nog niet vertaald wat het voor de cultuur van een organisatie zou kunnen betekenen als werknemers daadwerkelijk beter worden in de noodzakelijke vaardigheden voor hun functies en loopbanen. Als ze hun eigen vooruitgang zouden kunnen zien en hun werkgever zouden erkennen als een echte facilitator van hun groei en ontwikkeling.
Van inwerken tot uitdiensttreding zou iemand zijn of haar groei in een bepaalde vaardigheid of twee moeten kunnen inschatten.
We zouden moeten kunnen terugkijken op banen en ze moeten kunnen zien in termen van de versnelling of sprongen in vaardigheden die ze ons hebben opgeleverd, niet alleen in termen van de titels of functies die we hadden.
Ik denk dat we zullen terugkijken en ons zullen afvragen hoe het mogelijk was dat recruiters de beste kandidaten selecteerden zonder hun werkelijke vaardigheidsniveaus te kennen. Hoe hebben we kunnen toestaan dat cv's werden opgesteld waarin iemand zwoer bepaalde vaardigheden te bezitten zonder dat ooit te hebben bewezen?
Bedrijven zouden deze gegevens ook willen kennen. Leer- en ontwikkelingsteams moeten meer datagedreven gaan werken en zouden de komende jaren van hun leidinggevenden moeten verwachten dat ze gegevens aanleveren over de groei van vaardigheden per afdeling en geaggregeerd over teams of het bedrijf als geheel.
Degenen die dit vandaag al doen (en ik laat hier zien hoe je dat kunt doen), zijn beter toegerust om te voldoen aan de eisen van een veranderend personeelsbestand en meer budget te krijgen voor L&D-programma's door de impact op het bedrijf en de productiviteit aan te tonen.
Beoordelingen zijn de katalysator voor een nieuw tijdperk van leren (dat dankzij AI-gestuurde talentbeoordeling gepersonaliseerde leerplannen en begeleiders mogelijk zal maken) en voor onze aanpak om het werkelijke vaardigheidsniveau van iedereen bloot te leggen.
En het goede nieuws is dit: het is nog nooit zo eenvoudig geweest om beoordelingen te maken. AI zal het eenvoudiger dan ooit maken om de benodigde soorten inhoud te creëren: vragen, tests, quizzen, praktijkoefeningen enzovoort.
Nieuwe technologie voor werknemersevaluatie, en zelfs software voor tests vóór indiensttreding, zal voor een groot deel bepalen hoe de testervaring er in de toekomst uitziet.
We zullen duizenden vragen hebben over elke vaardigheid waarop je kunt worden getest, en het zullen niet alleen dezelfde meerkeuzevragen of waar/onwaar-vragen zijn die je gewend bent. Stel je voor dat je een casestudy maakt die zich in realtime aanpast aan je antwoorden—dat is wat AI kan doen.
Werknemerstraining zal een revolutie ondergaan dankzij betere beoordelingen en betere analyses, en zal deel uitmaken van de productiviteitsstijging die AI kan beloven.
Samenvatting over vaardigheden
Vaardigheden zijn momenteel het gesprek van de dag. Organisaties bouwen vaardigheidsgerichte kaders om te begrijpen welke vaardigheden nodig zijn om in elke functie succesvol te zijn, en bedrijven verkopen trainingen die rond specifieke vaardigheidsontwikkeling zijn opgebouwd.
Dit voelt voorlopig als de juiste infrastructuur, vooral als je bedenkt wat er tegen 2030 op de werkplek moet veranderen.
Wat hierna komt, zal een revolutie in het meten van vaardigheden en de gepersonaliseerde leerervaringen die daaruit voortkomen inluiden.
Je krijgt iets dat lijkt op een honkbalkaart met je statistieken en beoordelingen voor alle vaardigheden die je nastreeft. Bedrijven kunnen en zullen op basis hiervan nieuw talent aannemen. Organisaties zullen je ervan overtuigen wat je nodig hebt om beter te worden. Het klinkt misschien een beetje vreemd, maar het zou het meest effectieve tijdperk van bijscholing in de geschiedenis van de mensheid kunnen inluiden.
