Jak sztuczna inteligencja zmienia oceny wyników pracy pracowników

Obecnie AI jeszcze bardziej zakłóca tradycyjne podejście, oferując ciągły wgląd oparty na danych, który jest bardziej obiektywny i mniej czasochłonny.

Narzędzia do ocen wyników pracy oparte na AI zaczynają pokazywać, że potrafią analizować dane pracowników w czasie rzeczywistym i dostarczać informacji zwrotnych na podstawie rzeczywistych wskaźników, a nie ludzkich uprzedzeń czy pamięci.

Na przykład AI może oceniać czas realizacji projektów, wzorce komunikacji, a nawet poziom produktywności, korzystając z różnych narzędzi zintegrowanych z systemami używanymi w miejscu pracy, takimi jak Slack czy platformy do zarządzania projektami.

Praktycznym przykładem jest sposób wykorzystania systemu „Watson” firmy IBM do przewidywania wyników pracy pracowników na podstawie połączenia takich punktów danych jak zaangażowanie, nastawienie i kluczowe wskaźniki efektywności (KPI). 

System zapewnia menedżerom bardziej obiektywne oceny, umożliwiając im podejmowanie lepszych decyzji dotyczących awansów, podwyżek lub planów poprawy wyników pracy.

Korzyści z wykorzystania AI w ocenach wyników pracy

Wykorzystanie AI w ocenach wyników pracy ma wiele potencjalnych zalet, którym tradycyjne metody często nie są w stanie dorównać. 

Przyjrzyjmy się niektórym z nich.

1. Większa dokładność i obiektywizm

Teoretycznie AI może pomóc wyeliminować ludzkie uprzedzenia i błędy. Nie ma jednak wątpliwości, że nie jest ona z natury wolna od uprzedzeń — jest szkolona na podstawie danych historycznych i wiedzy osób, które ją opracowują. Jeśli jednak zostanie właściwie zaprojektowana i wdrożona, może mieć w tym obszarze pozytywny wpływ. 

Tradycyjne oceny wyników pracy mogą być zniekształcone przez takie czynniki jak efekt świeżości (gdy menedżerowie skupiają się wyłącznie na niedawnych wydarzeniach) lub faworyzowanie. W przypadku AI oceny opierają się na punktach danych gromadzonych w czasie, co zapewnia pełniejszą i bardziej sprawiedliwą ocenę pracy pracownika.

2. Ciągła informacja zwrotna

Ciągła informacja zwrotna umożliwia pracownikom dostosowywanie się i doskonalenie przez cały rok, zamiast gorączkowego nadrabiania zaległości tuż przed oceną. Dzięki AI ta informacja zwrotna jest przekazywana w czasie rzeczywistym, gdy pojawiają się problemy z wynikami pracy.

Według badania przeprowadzonego przez Gallup pracownicy, którzy codziennie otrzymują informacje zwrotne od menedżerów, są trzy razy bardziej zaangażowani niż ci, którzy otrzymują informacje zwrotne raz w roku.

Dzięki ocenom opartym na AI informacja zwrotna wspierająca ciągłe zarządzanie wynikami pracy jest nie tylko możliwa, lecz także skalowalna w całej organizacji.

It starts with one signal.

Each week, AI Signal takes one meaningful shift in AI and helps people leaders understand what changed, why it matters, and what to consider next.

Get Free Access

Have an account? Log In

3. Wnioski oparte na danych

AI może przetwarzać ogromne ilości danych — czego ludzie po prostu nie potrafią robić z taką samą szybkością. Umożliwia to przekazywanie bardziej spersonalizowanych informacji zwrotnych. Na przykład AI może ujawnić trendy pokazujące, że pracownik osiąga najlepsze wyniki podczas pracy nad projektami zespołowymi lub świetnie radzi sobie z zadaniami wymagającymi działania pod presją, pomagając menedżerom udzielać bardziej dopasowanych wskazówek dotyczących najlepszego wykorzystania mocnych stron pracownika.

4. Mniejsze obciążenie administracyjne

Specjaliści HR i menedżerowie spędzają niezliczone godziny na gromadzeniu informacji, planowaniu spotkań i wypełnianiu formularzy związanych z ocenami wyników pracy. AI może zautomatyzować znaczną część tego procesu, pozwalając zespołom HR skupić się na inicjatywach strategicznych zamiast na dokumentacji.

Wady ocen wyników pracy opartych na AI

Pomimo oczywistych korzyści istnieją również wyzwania, z którymi trzeba się zmierzyć w erze AI, zwłaszcza podczas wdrażania jej do ocen wyników pracy. Nie jest to system doskonały i, podobnie jak każde narzędzie, ma swoje ograniczenia.

Brak inteligencji emocjonalnej

AI świetnie radzi sobie z przetwarzaniem liczb, ale nie potrafi ocenić niuansów interakcji międzyludzkich ani inteligencji emocjonalnej. Na przykład może oznaczyć pracownika jako osiągającego słabsze wyniki na podstawie wskaźników, nie uwzględniając osobistych okoliczności, takich jak nagłe problemy rodzinne lub problemy ze zdrowiem psychicznym.

Ryzyko nadmiernego polegania

Chociaż AI może dostarczać cennych informacji, ważne jest, aby nie polegać wyłącznie na nim. Ludzka intuicja, kontekst i empatia nadal mają kluczowe znaczenie przy ocenie ogólnego wkładu pracownika w działalność firmy.

Ponadto, jeśli system ulegnie awarii lub napotka trudności, ważne jest, aby ludzie nadal posiadali umiejętności pozwalające im realizować zadania o krytycznym znaczeniu dla działalności. Ostatecznie to współpraca ludzi i AI prowadzi do sukcesu.

Potencjalne uprzedzenia w algorytmach

Chociaż AI ma na celu ograniczanie uprzedzeń, należy pamiętać, że systemy AI są tak dobre, jak dane, na których je wyszkolono. Jeśli dane historyczne są obciążone uprzedzeniami (np. faworyzują jedną płeć lub rasę względem innej), AI może nieumyślnie utrwalać te uprzedzenia. Znanym przykładem jest narzędzie rekrutacyjne AI firmy Amazon, które wycofano, ponieważ wykazywało uprzedzenia wobec kandydatek.

Najlepsze praktyki wdrażania ocen pracowniczych z wykorzystaniem AI

Jeśli rozważasz wdrożenie AI do ocen pracowniczych, musisz podejść do tego procesu w przemyślany sposób. Oto kilka najlepszych praktyk, które mogą Cię pokierować:

Odpowiednie narzędzie AI do Twoich potrzeb

Nie wszystkie narzędzia AI do zarządzania wynikami pracy są równie dobre. Niektóre są bardziej zaawansowane od innych, a niektóre są opłacalne i pomagają w konkretnych zadaniach. Przed wyborem narzędzia oceń konkretne potrzeby swojej firmy.

Na przykład niektóre narzędzia koncentrują się na ciągłej informacji zwrotnej, podczas gdy inne oferują bardziej zaawansowaną analizę danych. Upewnij się, że narzędzie integruje się z używanym obecnie oprogramowaniem HR i platformami komunikacyjnymi.

Zapewnij prywatność danych

Dane pracowników są poufne, a każdy wdrażany system oparty na AI musi być zgodny z przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (GDPR) lub kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów (CCPA). Jasno komunikuj pracownikom, jakie dane są gromadzone i w jaki sposób będą wykorzystywane.

Przeszkol swoich menedżerów

AI jest przydatne tylko wtedy, gdy ludzie wiedzą, jak z niego korzystać. Przeszkol menedżerów w zakresie interpretowania informacji generowanych przez AI oraz łączenia ich z własną oceną sytuacji. W miejscu pracy jest wielu świetnych menedżerów, których nie trzeba zastępować zautomatyzowanym rozwiązaniem. 

Po raz kolejny celem jest wspieranie, a nie zastępowanie ludzi w procesie zarządzania wynikami pracy. 

Przeprowadzaj audyty pod kątem uprzedzeń

Regularnie przeprowadzaj audyty systemu AI, aby sprawdzać, czy nie występują oznaki uprzedzeń. Jeśli system podejmuje decyzje, które nieproporcjonalnie faworyzują jedną grupę względem innej, konieczne będzie dostosowanie algorytmów lub danych wejściowych.

Wdrażając system AI do istniejącego procesu, który w dużej mierze sprawdza się w Twojej organizacji, warto również ponownie przeanalizować najlepsze praktyki zarządzania wynikami pracy, na których oparto obecne procesy, aby upewnić się, że uwzględnienie AI pasuje do procesu, a nie odwrotnie.

Wskazówki, które mogą wypróbować menedżerowie

Menedżerowie mogą mieć trudności z włączaniem informacji uzyskanych dzięki AI do rzeczywistych rozmów. Oto kilka wskazówek, które pomogą połączyć informacje zwrotne dotyczące wyników pracy generowane przez AI z interakcją międzyludzką:

• "AI wskazało, że czas realizacji Twoich projektów skrócił się o 15% w ciągu ostatnich sześciu miesięcy. Czy możesz opowiedzieć, jakie zmiany wprowadziłeś, aby poprawić swoją efektywność?"
• "Zgodnie z danymi zebranymi w ramach informacji zwrotnej, Twoje wyniki w zakresie współpracy są stale wysokie. Jak możemy wykorzystać tę umiejętność w nadchodzących projektach zespołowych?"
• "Dane AI wskazują na niewielki spadek wskaźników komunikacji w ostatnim kwartale. Z jakimi wyzwaniami się mierzyłeś i jak możemy Cię wesprzeć?"

Jak menedżerowie mogą zapobiegać uprzedzeniom w ocenach wyników pracy wspomaganych przez AI

Uprzedzenia w AI stanowią realny problem. Mogą pojawić się na każdym etapie — od analizy po pytania dotyczące oceny wyników pracy, które zadajesz pracownikom. Aby zapewnić sprawiedliwość, menedżerowie mogą pomóc zadbać o dobre doświadczenia związane z oceną wyników pracy, podejmując kilka prostych kroków:

Monitoruj i dostosowuj algorytmy

Regularnie sprawdzaj algorytmy, aby upewnić się, że nie są nieumyślnie obciążone uprzedzeniami. W ten proces może być konieczne zaangażowanie członków zespołów IT/technologicznych, dlatego zadbaj o poparcie odpowiednich osób w tym dziale. 

Niektóre narzędzia AI zapewniają przejrzystość sposobu podejmowania decyzji, co ułatwia działowi HR wykrywanie potencjalnych problemów.

Łącz AI z ludzką oceną

Jeśli brzmi to tak, jakbym się powtarzał, to rzeczywiście tak jest. I to z ważnego powodu. Nadmierne poleganie na AI to nie tylko sytuacja, w której ludzie używają AI zbyt często i zbyt szybko — chodzi również o długoterminowy wpływ, w wyniku którego ludzie tracą część swoich umiejętności z powodu braku wyzwań poznawczych.

Jak pokazuje również badanie Uniwersytetu Stanforda, problem dotyczy także gotowości ludzi do zaakceptowania analizy lub decyzji AI, nawet gdy jest ona błędna.  

AI może dostarczać danych, ale nie jest w stanie uchwycić wszystkiego. Menedżerowie powinni zawsze brać pod uwagę wyjątkową sytuację pracownika, jego umiejętności i wkład wykraczający poza to, co przedstawia system AI.

AI w HR — czy to w zarządzaniu wynikami pracy, czy w rekrutacji — nadal wymaga ludzkiego podejścia.

Różnorodne dane treningowe

Im bardziej różnorodne są dane, na których trenowany jest system AI, tym mniejsze jest prawdopodobieństwo, że rozwinie on uprzedzenia. Upewnij się, że dostawca AI zobowiązuje się do wykorzystywania różnorodnych i reprezentatywnych zbiorów danych.

Chcesz być na bieżąco z najnowszymi wydarzeniami w dziedzinie AI, technologii HR i zarządzania ludźmi? Zapisz się do newslettera People Managing People, aby otrzymywać najnowsze informacje, porady ekspertów i analizy trendów bezpośrednio na swoją skrzynkę odbiorczą.