Hoe AI de prestatiebeoordelingen van medewerkers verandert
Kunstmatige intelligentie (AI) verandert snel de manier waarop we leven en werken. Van slimme assistenten tot geavanceerde data-analyse: AI heeft inmiddels zijn weg gevonden naar bijna elke hoek van het bedrijfsleven—en prestatiebeoordelingen vormen daarop geen uitzondering.
In dit artikel onderzoeken we hoe AI het traditionele beoordelingsproces van werknemers verandert, wat de voor- en nadelen zijn en met welke best practices je rekening moet houden als je overweegt om AI-gestuurde prestatiebeoordelingen in je bedrijf te gebruiken.
Hoe AI prestatiebeoordelingen beïnvloedt
Prestatiebeoordelingen waren vroeger jaarlijkse (en vaak gevreesde) gebeurtenissen waarbij werknemers met hun managers gingen zitten om te bespreken wat er het afgelopen jaar goed en fout was gegaan. De afgelopen jaren is er flink opnieuw nagedacht over deze benadering van prestatiemanagement, waarbij bedrijven overstappen op halfjaarlijkse en kwartaalbeoordelingen met een hogere regelmaat.
Create a Free Account to Keep Reading—and Keep Leading Smarter
Unlock this piece and join a community of forward-thinking leaders discovering tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
Nu zorgt AI voor een verdere verstoring van deze ouderwetse aanpak door doorlopende, datagestuurde inzichten te bieden die objectiever en minder tijdrovend zijn.
AI-gestuurde tools voor prestatiebeoordelingen laten steeds vaker zien dat ze werknemersgegevens in realtime kunnen analyseren en feedback kunnen bieden op basis van daadwerkelijke meetwaarden in plaats van menselijke vooroordelen of herinneringen.
AI kan bijvoorbeeld de doorlooptijd van projecten, communicatiepatronen en zelfs productiviteitsniveaus beoordelen met behulp van verschillende tools die zijn geïntegreerd met werksystemen zoals Slack of platforms voor projectmanagement.
Een praktisch voorbeeld hiervan is de manier waarop IBM’s "Watson"-systeem wordt gebruikt om de prestaties van werknemers te voorspellen op basis van een combinatie van gegevenspunten, zoals betrokkenheid, sentiment en belangrijke prestatie-indicatoren (KPIs).
Het systeem biedt managers objectievere beoordelingen, waardoor ze betere beslissingen kunnen nemen over promoties, salarisverhogingen of verbeterplannen voor prestaties.
Voordelen van AI voor prestatiebeoordelingen
AI gebruiken voor prestatiebeoordelingen heeft veel potentiële voordelen die traditionele methoden moeilijk kunnen evenaren.
Laten we enkele hiervan nader bekijken.
1. Verbeterde nauwkeurigheid en objectiviteit
In theorie kan AI helpen om menselijke vooroordelen en fouten te elimineren. Maar vergis je niet: AI is niet van nature vrij van vooroordelen; het wordt getraind op historische gegevens en op de kennis van de mensen die het ontwikkelen. Maar als het goed wordt toegepast, kan het hier een positieve invloed hebben.
Traditionele prestatiebeoordelingen kunnen worden vertekend door factoren zoals recentheidsbias (wanneer managers zich alleen richten op recente gebeurtenissen) of vriendjespolitiek. Bij AI zijn beoordelingen gebaseerd op gegevenspunten die in de loop van de tijd zijn verzameld, wat zorgt voor een uitgebreidere en eerlijkere beoordeling van het werk van een werknemer.
2. Doorlopende feedback
Doorlopende feedback stelt werknemers in staat om zich het hele jaar door aan te passen en te verbeteren, in plaats van zich vlak voor een beoordeling in allerlei bochten te moeten wringen. En met AI vindt die feedback in realtime plaats wanneer prestatieproblemen zich voordoen.
Volgens een onderzoek van Gallup zijn werknemers die dagelijks feedback van managers ontvangen drie keer meer betrokken dan werknemers die eenmaal per jaar feedback krijgen.
Met AI-gestuurde beoordelingen is feedback die doorlopend prestatiemanagement ondersteunt niet alleen mogelijk, maar ook schaalbaar binnen een hele organisatie.
3. Datagestuurde inzichten
AI kan enorme hoeveelheden gegevens verwerken—iets wat mensen simpelweg niet met dezelfde snelheid kunnen. Dit maakt meer gepersonaliseerde feedback mogelijk. AI kan bijvoorbeeld trends aan het licht brengen waaruit blijkt dat een werknemer het best presteert bij samenwerkingsprojecten of uitblinkt tijdens taken met veel stress. Zo kunnen managers gerichter advies geven over hoe een werknemer zijn sterke punten optimaal kan benutten.
4. Minder administratieve belasting
HR-professionals en managers besteden talloze uren aan het verzamelen van informatie, het plannen van vergaderingen en het invullen van formulieren voor prestatiebeoordelingen. AI kan een groot deel van dit proces automatiseren, waardoor HR-teams zich kunnen richten op strategische initiatieven in plaats van op papierwerk.
Nadelen van AI-gestuurde prestatiebeoordelingen
Ondanks de duidelijke voordelen zijn er ook uitdagingen die je in het AI-tijdperk moet zien te navigeren, vooral wanneer je AI implementeert in prestatiebeoordelingen. Het is geen perfect systeem en, net als elk hulpmiddel, heeft het beperkingen.
Gebrek aan emotionele intelligentie
AI is uitstekend in het verwerken van cijfers, maar kan de nuances van menselijke interactie of emotionele intelligentie niet beoordelen. Het kan bijvoorbeeld een medewerker markeren wegens onderpresteren op basis van statistieken, zonder rekening te houden met persoonlijke omstandigheden zoals familie-noodgevallen of mentale gezondheidsproblemen.
Risico van overmatige afhankelijkheid
Hoewel AI waardevolle inzichten kan bieden, is het belangrijk om er niet uitsluitend op te vertrouwen. Menselijke intuïtie, context en empathie zijn nog steeds essentieel bij het beoordelen van de algehele bijdrage van een medewerker aan het bedrijf.
Als het systeem uitvalt of problemen ondervindt, is het bovendien belangrijk dat mensen nog steeds over de vaardigheden beschikken om bedrijfskritieke taken voort te zetten. Uiteindelijk zal samenwerking tussen mensen en AI tot succes leiden.
Mogelijke vooringenomenheid in algoritmen
Hoewel AI erop gericht is vooringenomenheid te verminderen, is het belangrijk om te onthouden dat AI-systemen slechts zo goed zijn als de gegevens waarop ze zijn getraind. Als de historische gegevens vooringenomen zijn (bijvoorbeeld doordat ze het ene geslacht of ras bevoordelen boven het andere), kan AI deze vooroordelen onbedoeld versterken. Een bekend voorbeeld is Amazons AI-wervingstool, die buiten gebruik werd gesteld omdat deze vooringenomenheid tegen vrouwelijke kandidaten vertoonde.
Beste werkwijzen voor het implementeren van AI-beoordelingen van prestaties
Als je overweegt AI te gebruiken voor prestatiebeoordelingen, moet je de implementatie zorgvuldig aanpakken. Hier zijn enkele beste werkwijzen als leidraad:
Het juiste AI-hulpmiddel voor jouw behoeften
Niet alle AI-hulpmiddelen voor prestatiebeoordelingen zijn gelijk. Sommige zijn robuuster dan andere, terwijl sommige kostenefficiënt zijn en bij specifieke zaken helpen. Beoordeel de specifieke behoeften van je bedrijf voordat je een hulpmiddel selecteert.
Sommige hulpmiddelen richten zich bijvoorbeeld op doorlopende terugkoppeling, terwijl andere uitgebreidere gegevensanalyses bieden. Zorg ervoor dat het hulpmiddel kan worden geïntegreerd met je huidige HR-software en communicatieplatforms.
Zorg voor gegevensprivacy
Gegevens van medewerkers zijn gevoelig en elk AI-gestuurd systeem dat je implementeert moet voldoen aan wetgeving inzake gegevensprivacy, zoals de Algemene verordening gegevensbescherming (GDPR) of de Californische wet inzake de privacy van consumenten (CCPA). Communiceer duidelijk met medewerkers over welke gegevens worden verzameld en hoe deze zullen worden gebruikt.
Train je managers
AI is alleen nuttig als mensen weten hoe ze het moeten gebruiken. Train managers in het interpreteren van door AI gegenereerde inzichten en in het combineren daarvan met hun eigen oordeel. Op de werkvloer zijn veel goede managers te vinden die niet door een geautomatiseerde ervaring hoeven te worden vervangen.
Nogmaals, het doel is om mensen in het proces van prestatiemanagement te ondersteunen, niet om hen te vervangen.
Controleer op vooringenomenheid
Controleer je AI-systeem regelmatig om te kijken of er aanwijzingen zijn voor mogelijke vooringenomenheid. Als het systeem beslissingen neemt die de ene groep onevenredig bevoordelen boven de andere, moet je de algoritmen of gegevensinvoer aanpassen.
Wanneer je een AI-systeem implementeert in een bestaand proces dat grotendeels goed werkt voor je organisatie, wil je ook de beste werkwijzen voor prestatiemanagement opnieuw bekijken waarop je huidige processen zijn gebaseerd. Zo zorg je ervoor dat de toevoeging van AI bij het proces past, en niet andersom.
Instructies die managers kunnen uitproberen
Managers kunnen moeite hebben met het integreren van AI-inzichten in echte gesprekken. Hier zijn enkele instructies om door AI gestuurde terugkoppeling over prestaties te combineren met menselijke interactie:
- "De AI signaleerde dat de doorlooptijd van je projecten de afgelopen zes maanden met 15% is verbeterd. Kun je vertellen welke veranderingen je hebt doorgevoerd om je efficiëntie te verbeteren?"
- "Volgens de gegevens over terugkoppeling zijn je scores voor samenwerking consequent hoog. Hoe kunnen we die vaardigheid inzetten bij komende teamprojecten?"
- "AI-gegevens laten een lichte daling zien in de communicatiestatistieken over het afgelopen kwartaal. Met welke uitdagingen heb je te maken gehad en hoe kunnen we je ondersteunen?"
Hoe managers vooringenomenheid bij AI-prestatiebeoordelingen kunnen voorkomen
Vooringenomenheid in AI is een reëel probleem. Deze kan in elke fase aanwezig zijn, van de analyse tot de vragen voor prestatiebeoordelingen die je aan medewerkers voorlegt. Om eerlijkheid te waarborgen, kunnen managers met enkele eenvoudige stappen bijdragen aan een goede ervaring met prestatiebeoordelingen:
Algoritmen monitoren en aanpassen
Controleer de algoritmen regelmatig om er zeker van te zijn dat ze niet onbedoeld bevooroordeeld zijn. Leden van je IT-/technologieteams moeten mogelijk bij dit proces worden betrokken. Zorg daarom voor draagvlak bij de juiste personen binnen die afdeling.
Sommige AI-tools bieden inzicht in de manier waarop beslissingen worden genomen, waardoor HR potentiële problemen gemakkelijker kan signaleren.
AI en menselijk oordeel combineren
Als het klinkt alsof ik mezelf herhaal, dan klopt dat. En met een goede reden. Overmatig vertrouwen op AI betekent niet alleen dat mensen AI te veel en te snel gebruiken; het gaat ook om de langetermijnimpact waarbij mensen een deel van hun vaardigheden verliezen door het gebrek aan cognitieve uitdaging.
Zoals ook blijkt uit een onderzoek van Stanford University, gaat het bovendien om de bereidheid van mensen om de analyse of beslissing van AI te accepteren, zelfs wanneer die onjuist is.
AI kan gegevens leveren, maar kan niet alles vastleggen. Managers moeten altijd rekening houden met de unieke situatie, vaardigheden en bijdragen van de medewerker, naast wat het AI-systeem rapporteert.
AI in HR, of het nu gaat om prestatiemanagement of werving, vereist nog steeds een menselijke benadering.
Diverse trainingsgegevens
Hoe diverser de gegevens waarop het AI-systeem wordt getraind, hoe kleiner de kans dat het vooroordelen ontwikkelt. Zorg ervoor dat je AI-leverancier zich inzet voor het gebruik van diverse en representatieve gegevenssets.
Wil je op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI, HR-technologie en personeelsmanagement? Abonneer je op de People Managing People-nieuwsbrief en ontvang de nieuwste inzichten, deskundige tips en trendanalyses rechtstreeks in je inbox.
