ДалееСледующее руководство
Как написать самооценку или обзор эффективности с помощью ИИ
Приложения
РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ
Написание обзоров производительности с помощью ИИ означает использование языковой модели для превращения заметок менеджера или отчетов о собственной работе сотрудника в четкий, конкретный проект обзора или самооценки.
Человек по-прежнему предоставляет доказательства и выносит суждение. Если все сделано правильно, это сокращает время написания и делает обратную связь более конкретной. Если все сделано плохо, это вызывает расплывчатую похвалу, повторяет предвзятость и может привести к утечке конфиденциальных данных о сотрудниках.
ИИ помогает при проверке производительности тремя основными способами. Он превращает разрозненные заметки в структурированный черновик, переписывает отзывы, чтобы они были конкретными и касались поведения, а также проверяет готовый текст на предмет расплывчатых или предвзятых формулировок. Многие HR-платформы, включая Lattice, Workday и 15Five, теперь имеют встроенных помощников по написанию писем, а многие менеджеры используют чат-ботов общего назначения. Сотрудники используют одни и те же инструменты для самооценки, превращая год работы в понятную историю. Выход так же хорош, как и вход. Попросите модель «написать отзыв о сильном исполнителе», и вы получите общую похвалу, которая могла бы описать кого угодно. Вместо этого приведите устаревшие доказательства: осуществили миграцию счетов на две недели раньше, пропустили два крайних срока для клиентов в третьем квартале, провели обучение нового сотрудника во время адаптации. Он может организовать это в виде сбалансированной и конкретной обратной связи. Модель понятия не имеет, что произошло за год. Он может только сформулировать то, что вы ему говорите, и если вы оставите пробелы, он может заполнить их правдоподобными достижениями, которых никогда не было. Предвзятость является основным риском. Исследования письменных обзоров продолжают обнаруживать, что женщины и сотрудники из групп меньшинств получают больше комментариев о личности («слишком тихие», «резкие») и меньше о конкретных результатах. Модель, обученная человеческому письму, может повторить эти закономерности. Это также может помочь вам поймать их, если вы попросите его отметить язык, основанный на индивидуальности, сравнить, как два обзора описывают схожие работы, или проверить наличие предвзятости в отношении новизны, когда последние несколько недель вытесняют остальную часть года. Конфиденциальность — второй риск. В отзывах содержатся личные данные, а иногда и сведения о здоровье или дисциплинарной ответственности. Если вы вставите их в потребительский чат-бот, эти данные могут попасть к поставщику, условия которого позволяют хранить их или использовать для обучения. Используйте инструменты, одобренные вашим работодателем. Распространенным заблуждением является то, что ИИ делает обзоры объективными. Это не так. Решение по-прежнему остается за менеджером, как и ответственность за каждое предложение.
Проектирование на уровне приложения определяет, улучшит ли ИИ реальные результаты.
Хорошая интеграция рабочих процессов обеспечивает повышение производительности, которому пользователи могут доверять.
Хорошо продуманные варианты использования снижают усталость от изменений и риск внедрения.
Программное обеспечение для управления персоналом начинает подключать ИИ-чертежи к рабочим системам, таким как инструменты оформления заявок, репозитории кода и CRM, поэтому доказательства могут заполняться автоматически, а не полагаться на память. Это может уменьшить предвзятость новизны. Это также подталкивает обзоры к тому, что легко измерить, и вызывает проблемы с мониторингом. Регулирование также актуально: Закон ЕС об искусственном интеллекте относит системы искусственного интеллекта, используемые для оценки работы работников, к высокорисковым, что налагает обязательства по надзору и прозрачности. Работодатели, вероятно, разработают более четкие правила относительно того, когда должны быть раскрыты обзоры, составленные с помощью ИИ, и о правиле, согласно которому рейтинг будет определяться человеком.
Руководитель группы вставляет датированный список работ инженера за год с именами, замененными заполнителями, в одобренного компанией помощника по искусственному интеллекту. Она просит составить проект, организованный по четырем компетенциям фирмы, с одной сильной стороной и одной областью роста в каждой.
Торговый представитель, пишущий самооценку, просит чат-бота превратить пункты списка (результаты квартальной квоты, две новые корпоративные учетные записи, потерянное продление) в краткое повествование, в котором содержится ошибка и объясняется, что она изменила впоследствии.
Деловой партнер по персоналу проводит готовые обзоры с помощью проверки искусственного интеллекта, которая помечает такие личные слова, как «грубый» или «эмоциональный», и просит менеджеров заменить их на наблюдаемые поведение и результаты.
Менеджер, у которого восемь подчиненных, просит модель сравнить два отзыва, которые он написал для людей, выполняющих аналогичную работу. Он видит, что одно описывает результаты, а другое — отношение, и переписывает второе.
Автоматизация сломанного процесса может усугубить существующие проблемы.
Команды могут чрезмерно автоматизировать и исключить необходимое человеческое суждение.
Качество может ухудшиться, если результаты не будут оцениваться постоянно.
Составьте карту текущего рабочего процесса и определите этап, вызывающий наибольшие затруднения.
Определите человеческие контрольно-пропускные пункты перед полной автоматизацией.
Обучайте пользователей подсказкам, путям эскалации и стандартам качества.
Отслеживайте результаты на уровне задач, чтобы подтвердить устойчивую ценность.
Free newsletter
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Написание обзоров производительности с помощью ИИ означает использование языковой модели для превращения заметок менеджера или отчетов о собственной работе сотрудника в четкий, конкретный проект обзора или самооценки. Человек по-прежнему предоставляет доказательства и выносит суждение. Если все сделано правильно, это сокращает время написания и делает обратную связь более конкретной. Если все сделано плохо, это вызывает расплывчатую похвалу, повторяет предвзятость и может привести к утечке конфиденциальных данных о сотрудниках.
Модель не может знать, что произошло в течение года. Он может только сформулировать то, что ему дано, поэтому устаревшие конкретные доказательства приводят к конкретной обратной связи.
Исследования постоянно обнаруживают больше комментариев о личности, таких как «грубый» или «слишком тихий», и меньше о результатах. ИИ может повторить этот шаблон или помочь отметить его.
Смещение новизны возникает, когда недавние события вытесняют остальную часть периода обзора. Проверка ИИ может указать, когда большая часть доказательств поступает за последний месяц.
Отзывы содержат личные, а иногда и конфиденциальные данные. Одобренные работодателем инструменты с подходящими условиями данных являются более безопасным выбором.
Регенерация дает разные результаты, и ответственность лежит на менеджере. Рейтинг должен быть человеческим решением, которое затем поддержит проект.
Продолжайте учиться
Другие руководства, выбранные по этой теме
ДалееСледующее руководство
Как написать самооценку или обзор эффективности с помощью ИИ
Приложения