以下是減少員工生命週期中常見偏見的方法：
許多企業希望實現職場公平，但極少能系統性、一致性地將此優先事項貫徹到組織各層面。
讓我們從一個示範案例開始。假設某公司正在招聘需要「有效溝通」能力的職位，面試官可能被要求用以下標準評估這項能力：
「專注傾聽，運用肢體語言（如眼神接觸、點頭）展現對他人的接納；解讀他人言語和非言語線索以辨識興趣點或顧慮；透過提出深思熟慮的問 題來確認理解，釐清未明言的期望；以能引起共鳴且易於受眾理解的形式簡潔回應。」
但讓我們拆解這段文字：要求全球企業的員工（部分來自不同文化與溝通背景，可能以英語為第二語言）必須能識別「肢體語言」或「未明言期望」並不盡公平。解讀「非言語線索」對某些神經多樣性族群可能構成障礙。若按現行文字執行，我們預期招聘主管的個人偏好——無論是傾向美式/西方規範或偏好多數群體員工——將影響評估，長期可能加劇群體間的績效、晉升與薪酬差距。
改良版本可參考以下表述，並附上針對不同職務群體的具體成功範例：
「專注傾聽，並透過確認理解或提問釐清資訊。清晰傳達訊息，主動調整以適應受眾/內容需求，並選擇合適的溝通形式。」
關注這些細節並有意識地重新定義評估標準，正是組織能夠建立以公平為核心的系統設計
究竟什麼是公平？
雖然公平有許多定義，但 Atlassian 多元、公平與包容團隊認為，公平需考量造成群體人口差異的結構性優勢與劣勢。這通常意味著要主動設計人事流程，以最小化（理想情況下是根除）員工生命週期中常見的偏見——包括招聘、績效評估、晉升、獎勵與薪酬制度，以及日常團隊運作方式（如召開會議、分配工作、傳達決策與資訊等）。
聚焦公平要求我們深入理解歷史上被邊緣化與代表性不足員工的處境、歷史與經驗，同時覺察企業無意間設計出有利主流群體的系統性問題，並主動進行調整。
以下是組織在工作場所實踐公平核心的三種方式。
1. 設計公平的人事流程系統
企業促進公平最重要的方式之一，就是設計能減少常見偏見與障礙的人事流程，這些問題往往使歷史上被邊緣化的員工處於劣勢。
招聘、績效、晉升與薪酬流程應建立結構化標準，幫助管理者以客觀預設的評估依據來降低決策偏誤。研究顯示，當評估缺乏明確規範時，我們會不斷改變決策標準，並更依賴刻板印象。結構化流程還有易於向全體員工說明、建立信任的附加效益——讓所有人遵循相同標準。
招聘職位時，請先寫明該職位成功的關鍵技能與經驗，並將其作為簡歷審查、面試、工作樣本評估等環節的統一標準。
2. 貫徹公平流程承諾
即使設計最公平的流程與制度，若執行者未能持續落實，也將徒勞無功。首要之務是為流程負責人與決策者（如高階主管、人力資源團隊成員、部門經理）配備消除偏見的資源與技能，並要求他們對執行公平流程負起責任。
建議隨機抽樣詢問各部門經理與人力資源業務夥伴：他們觀察到流程被遵循的頻率如何？哪些環節容易出現變異？在持續落實流程時遇到哪些挑戰？透過這些非正式訪談，您可開始追蹤與書面流程的偏差之處、可能存在重疊流程的環節，以及流程期望或解讀模糊的地帶。
當您評估完變異性與偏差情況後，便能開始建立確保更...
⚠️ 專業建議：貴組織採用內建偏見緩解功能的人力系統與績效管理工具（如 Greenhouse、Lattice 和 Textio）可能更符合實際需求。
面試設計要點
設計面試問題時（理想狀況應包含技能導向的工作樣本測試），務必確保這些設計能評估預先定義的關鍵技能與經歷，並提前制定簡明評分標準，明確界定優異、合格與不合格答案的樣貌，讓團隊能做出更一致且公平的決策。
僅定義標準往往不夠，您還需讓決策者對這些標準的應用負責。
研究顯示，在主管回饋表中加入結構化提示問題，有助縮小績效評估中的群體差異。例如提問「過去 6 個月您是否針對該員工收集以下證據/數據？」，並附上已達成共識的績效標準清單。
為確保一致性，建議在績效管理流程的溝通中加入「輕推提醒」，特別是針對那些容易被草率處理或簡化的步驟。
在開始評估前提醒您：針對每位部屬的評核，請務必根據充分的佐證資料來評定分數並給予回饋，且這些佐證需對應各項績效評估標準，同時確保您的評估符合該職位與職級的具體期望。在完成團隊評估前，請快速檢視全團隊的評核結果，確認您對每位員工都給予了平衡的正面與建設性反饋，避免過度嚴苛或偏袒特定成員。
不知從何著手？以下是一些適合初學者的公開資源：
您可考慮在檢查清單中加入以下提醒事項：
3. 持續衡量改進成效
為員工創造並維持公平的體驗與成果，並非在流程重新設計或完成培訓後就結束；我們需要定期監測是否存在不公平的結果，並確保現行流程不會無意中對歷來處於弱勢的群體造成不利影響。
為此，請建立定期健康檢查機制，分析員工成果、評估各項改善措施的成效，並據此調整後續做法。您實施的改善措施與流程更新是否達到預期效果？數據顯示出哪些現存差距與機會領域？您應聚焦哪些方面才能為代表性不足與歷來弱勢群體創造最大效益？
按人口統計群體分析關鍵人力成果
這些群體可能包括年齡、性別、種族/民族、教育程度、殘障狀況與退伍軍人身份等。
若您剛開始接觸數據分析，有許多文章與資源能協助您踏上數據之旅。以下是我們推薦的幾項資源：
當您設計一個流程時，需考量如何衡量其影響力、確保執行與成果符合預期，並實現跨群體的公平性。您需要回答哪些問題？如何確保後續能取得所需數據來評估成效？
若您正在重新設計績效管理流程，除了衡量結果外，還應評估使用者體驗與觀感。預先規劃員工脈動調查，在制度變革前後分別評估管理層與基層員工對程序公平性的感知。
在您感到自在的前提下，請填寫組織的自我身份人口統計調查（通常在入職時完成，若組織已建立數據系統；或您可能收到專門的數據收集問卷）。
當公司分享任何人口統計數據時（常見的是人員構成數據，但也可能更全面），無論是公司或團隊層級，請花時間解讀數據、提出疑問，並詢問改進措施。這能明確傳達您重視數據透明化，並致力於持續改進與推動公平優先的決心。
每間企業——無論規模、產業或所在地——都有責任與機會確保現行流程、使用系統及倡導的行為實踐，皆以公平性為核心設計原則。在 Atlassian，我們邁向更公平職場的旅程持續進行中，我們也樂於在達成目標時分享更多進展。