AIがパフォーマンスレビューを掌握するとこんなことが起こる

パフォーマンスレビューは、従業員のパフォーマンスを評価し、キャリアーの成長を促す目的で行われているにもかかわらず、広く嫌われている。ガリップの調査によると、現在のパフォーマンスレビューシステムに対する不満が広がっている。主観性とバイアスが主要な批判となっており、AIパワードのソリューションを求める声が上がっている。ただし、人間のバイアスをAIのバイアスに置き換えることは、重大な懸念となっている。コーン・フェリーのブライアン・アッカーマンは、パフォーマンスレビューにおけるAIの潜在的利点と欠点について論じている。AIは、レビューの草稿作成やデータの数量化などのタスクの自動化によって効率を改善することができる。また、ランキングシステムにおける透明性と標準化を高めることもできる。AIの最も有価値な貢献は、フィードバックの配信を改善することでキャリアーの開発を助けることだろう。ただし、AIへの過剰な依存は、問題をより悪化させることになり、特にデータの質が低い場合にはそうなりえる。アッカーマンは、レビュー過程における人間の相互作用とニュアンスを維持する重要性を強調している。AIは、人間の判断を補完するためのツールであり、置き換えるためのものではない。