Что происходит, когда ИИ берет на себя оценку работы

Оценки производительности широко не любят, несмотря на их предполагаемую цель - оценку производительности сотрудников и содействие карьерному росту. Опрос Gallup выявил широкое недовольство текущими системами оценки производительности. Субъективность и предвзятость - это основные критические замечания, что приводит к призывам к использованию решений, основанных на искусственном интеллекте (ИИ). Однако, замена человеческой предвзятости предвзятостью ИИ является значительной проблемой. Брайан Аккерман из Korn Ferry обсуждает потенциальные преимущества и недостатки ИИ в оценках производительности. ИИ может улучшить эффективность, автоматизируя задачи, такие как составление отзывов и количественная оценка данных. Он также может улучшить прозрачность и стандартизацию в системах ранжирования. Самым ценным вкладом ИИ может быть в помощи карьерному развитию через улучшенную доставку обратной связи. Однако, чрезмерная зависимость от ИИ может создать больше проблем, чем решить, особенно при плохом качестве данных. Аккерман подчеркивает важность сохранения человеческого взаимодействия и нюансов в процессе оценки. ИИ должен быть инструментом для усиления, а не замены человеческого суждения.