Как искусственный интеллект оценивает ваши квартальные результаты

фото предоставлено: Иммо Вегманн / Unsplash

Основные выводы

• Искусственный интеллект все чаще влияет на оценку эффективности работы сотрудников посредством непрерывного мониторинга на основе данных.
• Современные системы оценки производительности отслеживают не только результаты работы, но и модели коммуникации, сети взаимодействия и время, затраченное на концентрацию внимания.
• Анализ настроений оценивает тон и язык, добавляя поведенческую оценку к показателям производительности.
• Алгоритмические оценки рискуют лишь укрепить исторически сложившиеся предрассудки на рабочем месте, а не устранить их.
• Для успеха как руководителей-людей, так и систем искусственного интеллекта сотрудники должны научиться выполнять свои обязанности.

На протяжении десятилетий ежеквартальная оценка эффективности работы была предсказуемым, хотя и вызывающим тревогу, ритуалом. Вы садились напротив руководителя, обсуждали список достижений, рассматривали несколько субъективных целей и договаривались о премии. Это был человеческий процесс, несовершенный из-за предвзятости, но тонкий. Сегодня эта динамика меняется. Субъективному руководителю помогают, а в некоторых случаях и заменяют, объективный, немигающий взгляд искусственного интеллекта.

Мы вступаем в эпоху, когда ваша «постоянная запись» обновляется в режиме реального времени. Корпоративная среда начинает напоминать учебный класс с высокими ставками, где каждое задание влияет на итоговую оценку. Современные сотрудники понимают, что им необходимо оптимизировать свой ежедневный цифровой след, чтобы соответствовать жестким, часто невидимым, критериям алгоритмических менеджеров.

Новый отчет: что на самом деле измеряет ИИ.

В отличие от начальника-человека, который может заметить вашу работу только тогда, когда приближается крайний срок, инструменты оценки производительности на основе ИИ постоянно работают в фоновом режиме. Они собирают миллионы точек данных, чтобы создать «показатель производительности», который, предположительно, отражает вашу ценность для компании. Но что именно оценивается?

Показатели выходят далеко за рамки простой посещаемости. Современное корпоративное программное обеспечение, такое как Microsoft Viva или Einstein от Salesforce , может анализировать «цифровой след», оставляемый сотрудниками. Это включает в себя:

• Объём и скорость коммуникации: как быстро вы отвечаете на электронные письма? Сколько сообщений в Slack вы отправляете в день? Инструменты искусственного интеллекта отслеживают время ответа, чтобы оценить вовлеченность и срочность.
• Анализ сети: алгоритмы определяют, с кем вы общаетесь. Являетесь ли вы центральным узлом, связывающим различные отделы, или изолированы от них? Этот «анализ организационной сети» (ONA) оценивает вашу способность к сотрудничеству и влиянию на других.
• Время для сосредоточенной работы против отвлечений: программное обеспечение для мониторинга может различать «глубокую работу» (программирование, написание документов) и «поверхностную работу» (просмотр веб-страниц, общение в чате).

Постоянный мониторинг позволяет получить «средний балл» за ваш рабочий день. Однако опасность заключается в том, что ИИ с трудом различает активность и продуктивность . Сотрудник, отправивший 50 ненужных писем, может получить более высокий балл по показателю «вовлеченность», чем вдумчивый стратег, который тратит три часа на обдумывание, прежде чем написать одну решающую служебную записку.

Анализ настроений: оценка «поведения»

В школе оценки часто выставлялись за «поведение» или «участие». В условиях рынка труда, управляемого искусственным интеллектом, это трансформировалось в «анализ настроений». Инструменты обработки естественного языка (NLP) могут сканировать ваши электронные письма, сообщения в мессенджерах и даже расшифровки звонков в Zoom, чтобы оценить ваше отношение.

Эти системы обучены распознавать ключевые слова и фразы, указывающие на стресс, выгорание, энтузиазм или токсичность. Если ваши сообщения постоянно содержат негативные выражения или короткие, резкие ответы, ИИ может пометить вас как «рискованного сотрудника, склонного к увольнению» или как человека, снижающего моральный дух. И наоборот, постоянное использование позитивного подкрепления и проактивного языка может повысить ваш показатель «лидерского потенциала».

Это добавляет психологический элемент. Сотрудников теперь оценивают не только по результатам их работы, но и по тому, как они это преподносят . Это навязывает своего рода «перформативный позитивизм», когда работники должны тщательно подбирать свой цифровой тон так же, как и фактический результат, чтобы пройти проверку алгоритмического имиджа.

Предвзятость в выставлении оценок

Наиболее существенная критика оценок, основанных на использовании ИИ, заключается в предположении о нейтральности данных. Это не так. Алгоритмы обучаются на исторических данных, которые отражают предвзятость прошлых руководителей. Если компания исторически продвигала определенный тип сотрудников, например, тех, кто работает допоздна или чаще всего выступает на совещаниях, ИИ научится оценивать такое поведение как «высокоэффективное».

Это может поставить в невыгодное положение определенные группы населения:

• Родители и опекуны: Те, кто работает строго по графику с 9 до 17 часов, но при этом очень эффективен, могут быть наказаны за недостаток «внерабочего времени».
• Интроверты: Сотрудники, которые предпочитают слушать во время совещаний, а не доминировать в разговоре, могут получать более низкие оценки за «участие», даже если их вклад отличается высоким качеством.
• Для носителей других языков: Инструменты анализа настроений могут неверно интерпретировать культурные различия в стилях общения как грубость или отсутствие заинтересованности.

Как успешно сдать экзамен по искусственному интеллекту

Если рабочее место превращается в учебный класс, как гарантировать себе место в списке лучших студентов? Ключ к успеху — понимание того, что вы пишете для двух аудиторий: вашего руководителя и машины.

Чтобы сориентироваться в этой новой ситуации, прозрачность — ваш лучший помощник. Спросите в отделе кадров или у руководителя, какие именно показатели отслеживаются. Это количество отработанных часов? Количество решенных заявок? Уровень удержания клиентов? Зная критерии оценки, вы сможете соответствующим образом скорректировать свои рабочие привычки.

Кроме того, следует подчеркнуть навыки, которые ИИ не может легко оценить. Креативность, умение решать сложные проблемы и эмоциональный интеллект в общении лицом к лицу остаются «дополнительными баллами», которые алгоритмы не могут в полной мере измерить. Хотя ИИ может оценить скорость вашего ответа на электронные письма, менеджер-человек все равно оценивает вашу способность разрешать кризисные ситуации или предлагать блестящую новую идею.

Часто задаваемые вопросы

Что такое оценка эффективности работы ИИ?

В рамках системы оценки эффективности работы персонала с использованием ИИ алгоритмы анализируют данные о поведении, общении и производительности сотрудников в режиме реального времени, дополняя или частично заменяя традиционные оценки, проводимые менеджерами.

Какие данные отслеживают системы искусственного интеллекта в своей работе?

К распространенным показателям относятся время ответа на электронные письма и сообщения, модели совместной работы, время, затрачиваемое на концентрацию внимания и отвлечение внимания, участие в совещаниях, а также настроения, выраженные в письменной или устной коммуникации.

Как анализ настроений влияет на оценку эффективности работы сотрудников?

Анализ настроений оценивает тон и эмоциональные сигналы в общении для оценки вовлеченности, морального духа и потенциальных лидерских качеств. Негативные или резкие высказывания могут быть отмечены даже при высоком качестве работы.

Действительно ли обзоры, основанные на искусственном интеллекте, объективны?

Нет. Системы искусственного интеллекта обучаются на исторических данных, которые могут отражать существующие управленческие предубеждения, потенциально усиливая неравенство, связанное со стилем работы, обязанностями по уходу за детьми или культурными нормами общения.

Кто больше всего подвержен риску неверной оценки со стороны ИИ?

Родители и опекуны, интроверты и лица, для которых английский не является родным языком, могут оказаться в невыгодном положении, если алгоритмы поощряют публичность, постоянную доступность или специфические для определенной культуры стили общения.

Как сотрудники могут показать хорошие результаты в условиях оценки с помощью систем искусственного интеллекта?

Сотрудники должны понимать, какие показатели отслеживаются, соответствующим образом корректировать рабочие процессы и четко общаться. В то же время им следует подчеркивать уникальные человеческие сильные стороны, такие как креативность, способность принимать решения и эмоциональный интеллект.

Полностью ли искусственный интеллект заменит оценку эффективности работы человека?

В большинстве организаций ИИ дополняет, а не заменяет человеческое суждение. Руководители-люди по-прежнему играют решающую роль в оценке сложных результатов, которые алгоритмы не могут количественно оценить.

Заключение

Интеграция ИИ в оценку эффективности работы неизбежна. Она предлагает компаниям заманчивое обещание объективных данных и повышения эффективности. Однако для сотрудника это превращает ежеквартальную оценку из разговора в сложную математическую задачу.

Мы движемся к будущему, где непрерывный цикл обратной связи на основе данных будет направлять нашу карьеру. Хотя это может помочь выявить высокоэффективных сотрудников, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, это также рискует свести сложный человеческий вклад к простому набору цифр. Чтобы добиться успеха, профессионалы должны научиться «обучать на экзамене», оптимизируя свой цифровой рабочий процесс под алгоритм, оставляя свою лучшую, наиболее человечную работу для действительно важных моментов.