硅谷老牌公司IBM的前世今生

从自动制表机起家的IBM,如今已成为认知商业时代的重要参与者。IBM Watson助力各行业挖掘商业价值,推动产业变革。本文通过一张图展示IBM的发展历程。

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一张图看懂硅谷老牌公司IBM的发展历程。

还记得IBM Watson吗?认知商业时代的代表之一。如今,IBM Watson 正在帮助各行各业挖掘商业价值,重塑产业格局。

智能玩具、无人驾驶汽车······感觉各种技术产品高大上,有木有?但是,你知道IBM原来只是一家自动制表机公司么?

为此,财报君怎么能不聊聊IBM的前世今生了,废话少说,我们直接上图~~

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本文转自d1net(转载)
<think>好的,我现在需要处理用户关于绩效考核发展史及当前趋势的问题。首先,用户意图是了解绩效考核的发展历史和现状,所以得先确定要覆盖的关键时间点和重要理论,同时还要整理当前的趋势。 用户的问题需要分两部分回答:发展历史和当前趋势。按照任务要求,回答要分成多个方法或步骤,每个部分之间换行,避免使用步骤词汇。还要确保引用内容不集中在末尾,而是分散在相关部分。 首先,绩效考核的发展历史。需要从工业革命时期开始,那时候的计件工资制可能是起源。然后是20世纪初的科学管理理论,泰勒的贡献。接下来是20世纪中期的目标管理,德鲁克提出的MBO。然后是平衡计分卡,90年代卡普兰和诺顿的理论。最后是21世纪初的OKR,比如英特尔和谷歌的应用。 接下来是当前趋势部分。实时反馈和持续评估,比如Adobe和微软的例子。数据驱动和AI应用,比如机器学习分析数据。敏捷管理和个性化指标,比如SCRUM框架。员工发展导向,强调学习型组织。还有OKR与KPI的结合使用,比如字节跳动。 然后要检查是否每个部分都引用了网络搜索的结果,确保信息准确。例如,平衡计分卡是1992年提出的,OKR在谷歌的应用,这些都需要确认。 关于格式,要避免第一人称,所以用被动或客观描述。每个历史阶段和趋势作为独立的部分,用换行分隔。同时,确保没有使用“首先”、“然后”这样的词汇。 最后生成相关问题部分,需要至少三个相关问题,基于用户的问题和回答内容。可能的问题包括绩效考核方法对比、OKR与KPI的区别、数据驱动的绩效考核工具等。 需要确保所有引用分散在回答中,而不是集中在末尾。检查是否有数学公式或代码,这里可能没有,所以不用处理。最后确认相关问题的格式正确,使用指定的标题,编号正确,没有多余的空格或换行。</think>绩效考核体系的发展经历了多个关键阶段。19世纪末工业革命时期出现计件工资制度,将劳动成果与薪酬直接挂钩,被视为现代绩效考核的雏形。20世纪初泰勒的科学管理理论建立标准化工作评价体系,通过《科学管理原理》提出效率衡量方法 20世纪50年代彼得·德鲁克提出目标管理(MBO)理论,强调目标设定与成果评估的结合。1992年卡普兰与诺顿提出平衡计分卡(BSC),建立财务、客户、流程、学习四维评价体系。2000年后OKR(目标与关键成果)模式在硅谷科技公司普及,形成动态目标管理系统 当前绩效考核呈现五大趋势:实时反馈系统逐步替代年度评估,微软、IBM等企业采用持续绩效管理(CPM)系统,实现每周目标追踪。人工智能技术应用于数据分析,Workday等平台通过机器学习预测员工绩效轨迹 敏捷考核方法在互联网企业普及,结合SCRUM框架进行迭代式评估。员工发展指标权重提升,LinkedIn的绩效体系包含30%能力成长评估。复合型评价体系兴起,如字节跳动采用OKR+KPI双轨制,兼顾创新与效率 ```python # 示例:OKR权重计算模型 def calculate_okr_score(objectives, key_results): total_weight = sum(kr['weight'] for kr in key_results) weighted_sum = sum(kr['progress'] * kr['weight'] for kr in key_results) return (weighted_sum / total_weight) * objectives['alignment_factor'] ```
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