다음은 AI가 성과 평가를 대신할 때 일어나는 일입니다.

성과 평가는 직원 성과 평가와 경력 성장을 돕는다는 의도와는 달리 널리 싫어하는 제도입니다. 갤럽 설문조사는 현재 성과 평가 시스템에 대한 광범위한 불만을 보여줍니다. 주관성과 편견은 주요 비판 사항이며, AI 기반 솔루션에 대한 요구로 이어지고 있습니다. 그러나 인간의 편견을 AI 편견으로 대체하는 것은 심각한 우려 사항입니다. Korn Ferry의 Bryan Ackerman은 성과 평가에서 AI의 잠재적 이점과 단점을 논의합니다. AI는 평가 초안 작성 및 데이터 정량화와 같은 작업을 자동화하여 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 순위 시스템의 투명성과 표준화를 향상시킬 수도 있습니다. AI의 가장 중요한 기여는 개선된 피드백 제공을 통한 경력 개발 지원일 수 있습니다. 그러나 AI에 과도하게 의존하면 특히 데이터 품질이 좋지 않을 경우 해결되는 문제보다 더 많은 문제를 야기할 수 있습니다. Ackerman은 평가 과정에서 인간의 상호 작용과 뉘앙스를 유지하는 것이 중요하다고 강조합니다. AI는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구여야 합니다.