几乎所有人都认为，传统的、基于年度考核的员工绩效评估方法已经行不通了，即使它曾经行之有效。事实上，很难想出有什么比这种做法更让员工感到恶心的了。咨询公司Mercer最近对全球人力资源领导者进行的一项调查发现，只有2%的人认为他们当前的绩效管理系统非常有效。难怪麦肯锡在最近的另一项研究中报告说，三分之二的雇主表示他们正在或试图做出重大改变。“经理和员工都认为，评估员工绩效的旧方法太主观、太官僚、太过时了，”华盛顿麦肯锡合伙人布莱恩汉考克说，他曾研究过人工智能的使用。该公司与人工智能(AI)密切合作以评估人类绩效。研究表明，雇主正在努力废除年度绩效评估，并用实时反馈取而代之。新系统还为管理人员提供范围广泛的综合信息，从某人从事当前工作的时间到他们拥有的哪些技能可以在公司的其他地方专攻。汉考克说，使用这些数据，管理人员可以专注于“指导员工而不是给他们评分”。与过去使用的方法相比，这种方法更客观，也更关注未来的结果。最先进的人工智能系统还可以做许多其他事情，例如根据公司范围内的大量数据点中的模式，在考虑某人晋升时提出具体的推荐行动。当然，这也引发了很多问题。如果人类经理开始觉得他们的工作最终只是按部就班地做事，那么他们在领导团队方面的投入程度如何？激情还会继续吗？公司如何设计不排斥经理的绩效管理系统？经理扮演什么角色？自2015年以来，AI如何帮助IBM构建基于AI的绩效管理系统。该系统让我们得以一窥AI如何增强人类智能，同时仍使管理人员能够使用自己的知识和判断力。例如，考虑来自IBM系统的建议：管理者应该何时以及如何开始积极鼓励焦躁不安的员工留下来？IBM的人力资源团队使用Watson算法开发了新程序并申请了专利。该计划着眼于IBM所有公司的数据模式，并预测哪些员工最有可能在不久的将来离职。然后，这些算法会推荐某些操作，例如更多培训或促销优惠，以防止他们离开。管理者必须按照系统的要求去做吗？IBM的首席人力资源官黛安·盖尔森(DianeGherson)并不这么认为，但她有一个重要的警告：听从系统建议的老板通常会过得更好。的结果。“所有数据都表明，给一组员工加薪10%可以将他们的‘离职风险’降低90%，”Gelsson指出。经理人数的两倍。”IBM赢得持怀疑态度的经理忠诚度的另一种方式是“解释为什么系统推荐某种行动方案，”她补充道。您必须打开“黑匣子”并向人们展示数据。即便如此，格尔森坚持认为绩效管理“主要是人的工作”。经理们知道他们的直接下属比算法提供的要好，他们仍然有绝对的酌处权。例如，如果老板决定不遵循人工智能系统的建议来留住一名员工，“也许经理有充分的理由鼓励该员工离开，”盖尔森说。或者，经理可能非常了解给定的团队成员，以至于为他或她提供比系统猜测的更个性化和更有说服力的保留激励。团队中应该有人工智能MarcWangel在IBM工作了25年，他领导着一个12人的战略和技术团队，负责监督IBM在华盛顿特区的联邦政府业务。他认为IBM的数据驱动系统为管理人员提供了洞察力，而不是命令。评估员工绩效的旧方法意味着挖掘几组不同的人力资源部门记录，以获取每个直接下属中嵌入的信息。相比之下，新系统将每个人职业生涯的各个方面的信息立即提供给他或她的老板。“这节省了很多时间，实际上让我成为了更好的经理，”Wanger说。“这让我有更多时间会见和指导我的团队。”重要的。为了让企业继续驾驭连续不断的变革浪潮，绩效管理必须不断发展，以便在正确的时间将正确的技能和人才放在正确的位置，而人工智能驱动的数据分析是其中的关键部分。然而与此同时，管理者作为教练、顾问、星探和拉拉队队长的角色比以往任何时候都更加重要。汉考克指出：“人工智能非常擅长快速分析海量信息并发现海量数据集中的趋势。判断某人是否需要培训才能在特定协作中做得更好并不容易。你可以拥有世界上所有的数据，但你仍然需要有人来解读它。Gelson对此表示赞同，他说：“纯粹基于数据的绩效反馈很有趣，但在规划你的职业未来时，你还需要与一位了解你并愿意倾听你的目标和梦想的经理共事。”建立关系。尽管AI很有用，但这种关系来自一个完全不同的地方。这是团队留给其成员的唯一技能。“
