Yapay Zekâ (AI), yaşama ve çalışma biçimimizi hızla değiştiriyor. Akıllı asistanlardan gelişmiş veri analizine kadar AI, iş dünyasının neredeyse her alanına girdi ve performans değerlendirmeleri de bunun bir istisnası değil.
Bu makalede, AI'ın geleneksel çalışan değerlendirme sürecini nasıl dönüştürdüğünü, avantajlarını ve dezavantajlarını ve şirketinizde AI destekli performans değerlendirmelerini kullanmayı düşünüyorsanız hangi en iyi uygulamaları göz önünde bulundurmanız gerektiğini inceleyeceğiz.
AI Performans Değerlendirmelerini Nasıl Etkiliyor?
Performans değerlendirmeleri, çalışanların yöneticileriyle bir araya gelerek geçen yıl nelerin iyi ve kötü gittiğini görüştüğü, eskiden yıllık olarak yapılan (ve çoğu zaman korkuyla beklenen) etkinliklerdi. Son yıllarda şirketlerin daha düzenli şekilde altı aylık ve üç aylık değerlendirmelere yönelmesiyle bu performans yönetimi yaklaşımı büyük ölçüde yeniden değerlendirildi.
Şimdi AI, daha nesnel ve daha az zaman alan, sürekli ve veriye dayalı içgörüler sunarak eski usul yaklaşımı daha da dönüştürüyor.
AI destekli performans değerlendirme araçları, çalışan verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebildiğini ve insan önyargısına veya hafızasına değil, gerçek ölçümlere dayalı geri bildirim sunabildiğini göstermeye başlıyor.
Örneğin AI, Slack veya proje yönetimi platformları gibi iş yeri sistemleriyle entegre çeşitli araçları kullanarak proje tamamlanma sürelerini, iletişim kalıplarını ve hatta verimlilik düzeylerini değerlendirebilir.
Buna pratik bir örnek, IBM'in "Watson" sisteminin etkileşim, duygu durumu ve temel performans göstergeleri (KPIs) gibi çeşitli veri noktalarının birleşimine dayanarak çalışan performansını tahmin etmek için kullanılmasıdır.
Sistem, yöneticilere daha nesnel değerlendirmeler sunarak terfiler, zamlar veya performans geliştirme planları konusunda daha iyi kararlar almalarını sağlar.
Performans Değerlendirmelerinde AI Kullanmanın Avantajları
Performans değerlendirmelerinde AI kullanmanın, geleneksel yöntemlerin karşılamakta zorlandığı pek çok potansiyel avantajı vardır.
Bunlardan bazılarını inceleyelim.
1. Geliştirilmiş doğruluk ve nesnellik
Teorik olarak AI, insan önyargılarını ve hatalarını ortadan kaldırmaya yardımcı olabilir. Ancak yanılmayın; doğası gereği önyargılardan arınmış değildir, geçmiş veriler ve onu geliştiren kişilerin bilgileriyle eğitilir. Yine de doğru şekilde uygulandığında bu alanda olumlu bir etkisi olabilir.
Geleneksel performans değerlendirmeleri, yöneticilerin yalnızca yakın zamanda gerçekleşen olaylara odaklandığı durumlarda ortaya çıkan yakınlık yanlılığı veya kayırmacılık gibi faktörler nedeniyle çarpıtılabilir. AI ile değerlendirmeler, zaman içinde toplanan veri noktalarına dayanır ve çalışanın işine ilişkin daha kapsamlı ve adil bir değerlendirme sunar.
2. Sürekli geri bildirim
Sürekli geri bildirim, çalışanların değerlendirmeden hemen önce telaşla hazırlanmaları yerine yıl boyunca kendilerini geliştirmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanır. AI ile bu geri bildirim, performans sorunları ortaya çıktıkça gerçek zamanlı olarak sağlanır.
Gallup tarafından yapılan bir araştırmaya göre, yöneticilerinden günlük geri bildirim alan çalışanların bağlılık düzeyi, yılda bir kez geri bildirim alan çalışanlara kıyasla üç kat daha yüksektir.
AI destekli değerlendirmeler sayesinde sürekli performans yönetimini destekleyen geri bildirimler yalnızca mümkün olmakla kalmaz, aynı zamanda tüm kuruluş genelinde ölçeklendirilebilir.
Have an account? Log In
3. Veriye dayalı içgörüler
AI, insanların aynı hızda gerçekleştiremeyeceği bir işi, yani çok büyük miktarlarda veriyi işleyebilir. Bu da daha kişiselleştirilmiş geri bildirimler sunulmasını sağlar. Örneğin AI, bir çalışanın ekip çalışması gerektiren projelerde en iyi performansı gösterdiğini veya yüksek stresli görevlerde başarılı olduğunu ortaya koyan eğilimleri belirleyebilir. Böylece yöneticiler, çalışanın güçlü yönlerinden en iyi şekilde nasıl yararlanabileceği konusunda daha kişiye özel tavsiyeler sunabilir.
4. Azalan idari yük
İK profesyonelleri ve yöneticiler, performans değerlendirmeleri için bilgi toplamak, toplantılar planlamak ve formlar doldurmak üzere sayısız saat harcar. AI, bu sürecin büyük bölümünü otomatikleştirme potansiyeline sahiptir ve İK ekiplerinin evrak işleri yerine stratejik girişimlere odaklanmasına olanak tanır.
AI Destekli Performans Değerlendirmelerinin Dezavantajları
Belirgin avantajlarına rağmen, özellikle performans değerlendirmelerinde uygulanırken AI çağında aşılması gereken zorluklar da vardır. Bu kusursuz bir sistem değildir ve her araç gibi onun da sınırlamaları bulunur.
Duygusal zekâ eksikliği
Yapay zekâ sayıları hesaplama konusunda harikadır, ancak insan etkileşiminin inceliklerini veya duygusal zekâyı değerlendiremez. Örneğin, ailevi acil durumlar veya ruh sağlığı sorunları gibi kişisel koşulları dikkate almadan, ölçümlere dayanarak bir çalışanı düşük performans gösterdiği gerekçesiyle işaretleyebilir.
Aşırı güvenme riski
Yapay zekâ değerli içgörüler sağlayabilse de, yalnızca ona güvenmemek önemlidir. Bir çalışanın şirkete genel katkısını değerlendirirken insan sezgisi, bağlam ve empati hâlâ kritik öneme sahiptir.
Ayrıca sistemin arızalanması veya zorluk yaşaması durumunda, insanların iş açısından kritik görevleri sürdürebilecek becerilere hâlâ sahip olması önemlidir. Sonuç olarak başarıyı getirecek olan, insanlar ile yapay zekâ arasındaki iş birliği olacaktır.
Algoritmalarda olası önyargı
Yapay zekâ önyargıyı azaltmayı amaçlasa da yapay zekâ sistemlerinin yalnızca eğitildikleri veriler kadar iyi olduğunu unutmamak önemlidir. Geçmiş verilerde önyargı varsa (ör. bir cinsiyetin veya ırkın diğerine tercih edilmesi), yapay zekâ bu önyargıları istemeden pekiştirebilir. Bunun ünlü bir örneği, kadın adaylara karşı önyargı gösterdiği için kullanımdan kaldırılan Amazon’un yapay zekâ destekli işe alım aracıdır.
Yapay Zekâ Destekli Performans Değerlendirmelerini Uygulamak İçin En İyi Uygulamalar
Performans değerlendirmeleri için yapay zekâyı kullanmayı düşünüyorsanız, uygulamaya dikkatli bir şekilde yaklaşmanız gerekir. Size yol gösterecek bazı en iyi uygulamalar şunlardır:
İhtiyaçlarınıza uygun yapay zekâ aracı
Tüm yapay zekâ destekli performans araçları aynı şekilde geliştirilmemiştir. Bazıları diğerlerinden daha kapsamlıdır, bazıları ise daha uygun maliyetlidir ve belirli konularda yardımcı olur. Bir araç seçmeden önce şirketinizin özel ihtiyaçlarını değerlendirin.
Örneğin bazı araçlar sürekli geri bildirime odaklanırken, diğerleri daha kapsamlı veri analitiği sunar. Aracın mevcut İK yazılımınız ve iletişim platformlarınızla entegre olduğundan emin olun.
Veri gizliliğini güvence altına alın
Çalışan verileri hassastır ve uyguladığınız yapay zekâ destekli herhangi bir sistemin Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) veya California Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi veri gizliliği yasalarına uyması gerekir. Hangi verilerin toplandığı ve nasıl kullanılacağı konusunda çalışanlarla açık bir iletişim kurun.
Yöneticilerinizi eğitin
Yapay zekâ, ancak insanlar onu nasıl kullanacağını bildiğinde faydalıdır. Yöneticileri, yapay zekâ tarafından oluşturulan içgörüleri nasıl yorumlayacakları ve bunları kendi değerlendirmeleriyle nasıl birleştirecekleri konusunda eğitin. İş yerinde, otomatikleştirilmiş bir deneyimle değiştirilmesi gerekmeyen pek çok harika yönetici vardır.
Tekrar belirtmek gerekirse amaç, performans yönetimi sürecinde insanları değiştirmek değil, onları desteklemektir.
Önyargı denetimi yapın
Önyargı bulunabileceğine dair işaretleri kontrol etmek için yapay zekâ sisteminizi düzenli olarak denetleyin. Sistem bir grubu diğerine kıyasla orantısız biçimde kayıran kararlar alıyorsa algoritmaları veya veri girdilerini ayarlamanız gerekir.
Büyük ölçüde kuruluşunuz için işe yarayan mevcut bir sürece yapay zekâ sistemi uygularken, yapay zekânın sürece değil, sürecin yapay zekâya uyacak şekilde değiştirilmesini önlemek ve yapay zekânın sürece dâhil edilmesinin uygun olduğundan emin olmak için mevcut süreçlerinizi oluştururken temel aldığınız performans yönetimi için en iyi uygulamaları da yeniden gözden geçirmek isteyeceksiniz.
Yöneticilerin Deneyebileceği İstemler
Yöneticiler, yapay zekâ içgörülerini gerçek konuşmalara dâhil etmekte zorlanabilir. Yapay zekâ destekli performans geri bildirimini insan etkileşimiyle birleştirmeye yardımcı olacak bazı istemler şunlardır:
- "Yapay zekâ, proje tamamlama sürelerinizin son altı ayda %15 oranında iyileştiğini belirledi. Verimliliğinizi artırmak için yaptığınız değişiklikleri paylaşabilir misiniz?"
- "Geri bildirim verilerine göre iş birliği puanlarınız sürekli olarak yüksek. Yaklaşan ekip projelerinde bu becerinizden nasıl yararlanabiliriz?"
- "Yapay zekâ verileri, son çeyrekte iletişim ölçümlerinde hafif bir düşüş olduğunu gösteriyor. Ne gibi zorluklarla karşılaşıyorsunuz ve sizi nasıl destekleyebiliriz?"
Yöneticiler Yapay Zekâ Performans Değerlendirmelerinde Önyargıyı Nasıl Önleyebilir?
Yapay zekâdaki önyargı gerçek bir endişe kaynağıdır. Analizden çalışanlara yönelttiğiniz performans değerlendirmesi sorularına kadar her aşamada ortaya çıkabilir. Adaleti sağlamak için yöneticiler birkaç basit adım atarak iyi bir performans değerlendirmesi deneyimi sunulmasına yardımcı olabilir:
More Articles
Algoritmaları izleyin ve ayarlayın
Algoritmaların istemeden önyargılı olmadığından emin olmak için bunları düzenli olarak kontrol edin. BT/teknoloji ekiplerinizin bu sürece dahil olması gerekebilir; bu nedenle ilgili departmandaki uygun kişilerin desteğini alın.
Bazı yapay zekâ araçları, kararların nasıl alındığı konusunda şeffaflık sunarak İK'nın olası sorunları fark etmesini kolaylaştırır.
Yapay zekâyı insan muhakemesiyle birleştirin
Kendimi tekrarlıyormuşum gibi geliyorsa, gerçekten de tekrarlıyorum. Bunun iyi bir nedeni var. Yapay zekâya aşırı güvenmek yalnızca insanların yapay zekâyı çok fazla ve çok hızlı kullanması değildir; aynı zamanda insanların bilişsel zorluk eksikliği nedeniyle bazı becerilerini kaybettiği uzun vadeli etkidir.
Ayrıca, Stanford Üniversitesinin bir çalışmasının gösterdiği üzere, yapay zekânın analizi veya kararı yanlış olsa bile insanların bunu kabul etmeye istekli olması da bir sorundur.
Yapay zekâ veri sağlayabilir, ancak her şeyi yakalayamaz. Yöneticiler, yapay zekâ sisteminin bildirdiklerinin ötesinde çalışanın kendine özgü durumunu, becerilerini ve katkılarını her zaman dikkate almalıdır.
İK'da yapay zekâ; ister performans yönetimi ister işe alım alanında kullanılsın, hâlâ insani bir yaklaşım gerektirir.
Çeşitli eğitim verileri
Yapay zekâ sistemi ne kadar çeşitli verilerle eğitilirse önyargı geliştirme olasılığı da o kadar azalır. Yapay zekâ tedarikçinizin çeşitli ve temsili veri kümeleri kullanmaya bağlı olduğundan emin olun.
Yapay zekâ, İK teknolojisi ve insan yönetimindeki tüm son gelişmeleri takip etmek ister misiniz? En yeni içgörüleri, uzman ipuçlarını ve trend analizlerini doğrudan gelen kutunuza almak için People Managing People bültenine abone olun.
