O que acontece quando a IA adquire uma revisão de desempenho:
Existem vários tópicos de oficina que constantemente causam emoções fortes, e as revisões de desempenho estão no topo da lista.
A maioria das pessoas concorda que é bom que os funcionários tenham uma ferramenta para medir sua maneira de fazer seu próprio trabalho, e poucas pessoas pensam que a atual revisão de desempenho está em andamento.
De fato, a Pesquisa Gallup do ano passado Apenas 2%dos recursos humanos das principais empresas pensam que o sistema de gerenciamento de desempenho funciona e apenas 22%dos trabalhadores acharam que o processo de revisão era “justo e transparente”.
Uma das maiores queixas para a revisão de desempenho do funcionário é que ele é muito subjetivo. Muitas vezes, depende das opiniões dos dois que você é bem considerado em seu trabalho ou é elegível para impressionar ou ser promovido. Isso significa que é uma terra fértil de preconceito.
Portanto, se os funcionários e a liderança pensaram que a revisão de desempenho quebrou, a inteligência artificial pode ser uma bala mágica que resolve isso? As novas culturas de inicialização que vendem ferramentas de gerenciamento de desempenho baseadas em IA são claramente pensadas. Mas você está mudando o preconceito humano contra o preconceito da IA? Você pode quantificar a coisa irritante tanto quanto “bom para o seu trabalho”? E os seres humanos estão prontos para serem avaliados pelos robôs?
Nos últimos episódios A nova maneira de trabalharmosConversei com Bryan Ackerman, gerente da estratégia de IA e inovação da Korn Ferry, uma empresa de consultoria de gerenciamento.
Ele explicou as vantagens e desvantagens do uso da tecnologia em revisão de desempenho e teorema.
Ackerman diz que é importante começar com a questão certa, considerando a introdução da IA na revisão de desempenho. Qual é a coisa fundamental que queremos mudar? As análises de desempenho têm muita dor, mas a IA não é adequada para fixação. Em seguida, é algo que você pode fazer.
Como a IA pode ajudar o processo de revisão de desempenho
eficiência: Uma das maneiras mais simples pelas quais a IA ajuda a melhorar o processo de revisão de desempenho é a eficiência. Ackerman pode ajudar o administrador a escrever uma revisão em uma nota usando a IA Gereate, mas é tão bom quanto o ponto de partida. Os administradores ainda precisam editar o rascunho e torná -lo significativo, para que não possam economizar tempo.
Em termos de funcionários e administradores, a IA é boa em inserir e quantificar dados (por exemplo, número de vendas), mas mais uma vez, a qualidade e a acessibilidade dos dados são aplicados.
Crie uma revisão mais fácil -para -entender: Um dos maiores problemas de revisão de desempenho é subjetivo e sente em qualquer sistema de classificação. Ackerman diz que é provável que a IA possa ajudar os empregadores a padronizar e transparentes os rankings.
Suporte ao desenvolvimento de carreira: Ackerman é a maneira mais útil para a IA ajudar a revisar o desempenho é usá -lo como uma ferramenta de desenvolvimento de carreira para sua intenção original. A IA tem o potencial de ajudar os administradores a oferecer feedback mais eficaz e eficaz, disse ele.
O que ai não pode ajudar
Ackerman disse que houve uma armadilha de usar a IA na revisão de desempenho. Forneça muitos dados para trabalhar “Se a qualidade dos dados não for boa, causa mais problemas do que resolver. “O problema é tornar a vida do gerente mais fácil ou mais difícil?”
Dependente cegamente da IA pode piorar o problema da revisão de desempenho. “Podemos adicionar mais dados ao mix para que esse processo seja mais fácil, mais eficiente, consistente e seguro e menos preconceito? Ou é para acrescentar complexidade que os gerentes ainda precisam ser significativos? Ele diz.
O ponto principal é usá -lo como uma ferramenta para ajudar a IA no processo sem remover o diálogo e as nuances humanas.
Ouça o episódio inteiro para ver mais sobre as vantagens e desvantagens da introdução da IA no processo de revisão. Aqui, achamos que a situação está indo nos próximos anos e a IA será usada para decisões de demissão.
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