Hell is other people: Big Tech में परफ़ॉर्मेंस मैनेजमेंट
बड़ी टेक कंपनियों के performance management systems को अपारदर्शी, राजनीतिक प्रक्रियाओं के रूप में चित्रित किया गया है, जो वास्तविक योगदान की तुलना में self-promotion और project luck को अधिक reward करती हैं। टिप्पणीकार stack ranking, recency bias, कानूनी धमकियों, non-solicit और NDA clauses, तथा कमजोर feedback को ऐसे perverse incentives पैदा करने वाला बताते हैं: engineers अपने future plans छिपाते हैं, review cycles के हिसाब से optimize करते हैं, और उन visible wins पर ध्यान देते हैं जो unglamorous लेकिन महत्वपूर्ण काम से ऊपर दिखते हैं। कुछ लोगों का तर्क है कि ये systems objective performance measurement से कम और managerial control के औज़ार अधिक हैं, और व्यवहार-विज्ञान से informed alternatives तथा स्थिर, सक्षम employees के लिए सरल, कम-तनाव वाली प्रक्रियाओं की माँग की जाती है.
नौकरी परिवर्तन, कानूनी धमकियाँ, और NDA
- बड़े टेक फर्मों के बीच कर्मचारियों के आने-जाने की कई घटनाएँ, जहाँ उन पर मुकदमों की धमकी दी गई या दखल देने वाले ऑडिट किए गए, खासकर कथित “solicitation” या “talent bleeding” के मामले में।
- सेटलमेंट समझौतों में अक्सर non-disparagement और confidentiality शामिल होती है, जिन्हें पोस्ट करने वाले लोग कहते हैं कि महँगे मुकदमों के डर से व्यवहार में लागू कराया जाता है, भले ही कुछ धाराएँ कानूनी रूप से कमजोर हों।
- कुछ लोग US/California में हाल के बदलावों की ओर इशारा करते हैं, जिनमें workplace mistreatment से जुड़े NDAs और separation-agreement NDAs पर NLRB की जाँच को सीमित किया गया है, लेकिन व्यावहारिक असर स्पष्ट नहीं है।
Non-solicit, non-compete, और disclosure norms
- सख्त सलाह: जब तक आप कंपनी छोड़ न दें और नया ऑफर पूरी तरह साइन न हो जाए, अपना अगला employer कभी disclose न करें; विस्तृत exit interviews से बचें या केवल सामान्य सकारात्मक बातें कहें।
- रिपोर्टें बताती हैं कि HR और managers destination details के लिए आक्रामक दबाव डालते हैं; दूसरे जवाब देते हैं कि आप बस मना कर सकते हैं, खासकर वैकल्पिक exit interviews में।
- दावे हैं कि California/Illinois में non-solicits आम तौर पर enforceable नहीं हैं, लेकिन अन्य जगह लागू कराए जाते हैं; दूसरे जोर देते हैं कि वे कहीं भी “no joke” हैं।
Stack ranking और performance systems
- ऐतिहासिक जड़ें GE और Microsoft तक बताई जाती हैं; stack ranking और peer review के बीच अंतर भी किया जाता है।
- कई लोग तर्क देते हैं कि forced curves टीमवर्क को विकृत करते हैं, incentives को गलत दिशा में ले जाते हैं, और आंतरिक प्रतिस्पर्धा को विषैला बनाते हैं।
- समर्थक कहते हैं कि forced differentiation के बिना managers व्यवस्थित रूप से किसी को भी निकालने या downgrade करने से बचते हैं, जिससे बड़े पैमाने पर mediocrity फैलती है।
पक्षपात, self‑promotion, और introversion
- मजबूत भावना है कि evaluations वास्तविक output की बजाय perception, बातूनीपन, और self-promotion को reward करती हैं।
- cognitive biases और studies का संदर्भ दिया जाता है, जहाँ ज्यादा बात करने वाले participants को वास्तविक क्षमता से स्वतंत्र रूप से अधिक बुद्धिमान माना गया।
- चिंता है कि क्लासिक “quiet, technically strong” engineers अब दंडित किए जा रहे हैं, जबकि “impact inflation” और credit-stealing फल-फूल रहे हैं।
Performance reviews और measurement की सीमाएँ
- कई लोग performance processes को theatre बताते हैं: low inter-rater reliability, strong recency bias, और project luck पर भारी निर्भरता।
- कुछ इसे मुख्यतः control/discipline के औज़ार और firing के लिए कानूनी कवच के रूप में देखते हैं, न कि वास्तविक performance measurement के रूप में।
- व्यक्तिगत engineering work को revenue या स्पष्ट impact से जोड़ने की कठिनाई बार-बार उजागर की जाती है; finance, law, और medicine जैसे professions से तुलना इस अंतर को और स्पष्ट करती है।
Manager quality, incentives, और corporate goals
- पोस्ट करने वाले “good managers” और “real leaders” में फर्क करते हैं, और दावा करते हैं कि अधिकांश लोग survival और upper management/shareholders को खुश करने के लिए optimize करते हैं।
- यह स्वीकार किया जाता है कि छोटे teams में managers आम तौर पर अपने best और worst performers को जानते हैं, लेकिन rankings को पारदर्शी रूप से justify नहीं कर सकते; इसलिए जटिल formal systems होते हैं।
- व्यापक आलोचना यह है कि Big Tech के लक्ष्य shareholder value, monopoly power, और लाभदायक (military/AI सहित) contracts के इर्द-गिर्द घूमते हैं, जो पहले की “don’t be evil” कथाओं को कमजोर करते हैं।
वैकल्पिक दृष्टिकोण और विचार
- सुझावों में शामिल हैं:
- “steady-state” employees के लिए न्यूनतम reviews (“keep up the good work” के साथ inflation adjustment)।
- manager reviews के साथ anonymous peer feedback, I/O psychology findings का लाभ लेते हुए।
- ऐसे systems जहाँ high performers को people-management roles के बजाय अधिक autonomy और internal “startup” authority मिले।
- self-appraisal, manager evaluation, और cross-team managers को मिलाकर panel-based review, ताकि direct bias कम हो।
- कुछ small-company experiments (जैसे peer-allocated bonus pools) का उल्लेख है, जिन्हें बेहद ईमानदार लेकिन informative बताया गया है।