研讨会上有几个话题一直激起人们强烈的情绪，其中绩效评估位居榜首。
大多数人都认为，员工拥有一个衡量自己工作表现的工具是件好事，很少有人认为目前的绩效评估是合理的。
事实上，去年的盖洛普民意调查发现，只有 2% 的大型公司人力资源经理认为他们的绩效管理系统有效，只有 22% 的员工认为评估过程“公平透明”。
关于员工绩效评估最大的抱怨之一是，它非常主观。它通常取决于双方的意见，即你在工作中受到好评，或者有资格给人留下深刻印象或获得晋升。这意味着它是偏见的温床。
那么，如果员工和领导层认为绩效评估有问题，人工智能能成为解决这些问题的灵丹妙药吗？销售人工智能驱动的绩效管理工具的新创业公司显然在大展宏图。但是，你是否正在改变人类对人工智能偏见的偏见？你能把烦人的事情量化为“对你的工作有好处”吗？人类准备好接受机器人评估了吗？
在《新工作方式》的最新一期节目中，我采访了管理咨询公司 Korn Ferry 的 AI 战略与创新经理 Bryan Ackerman。
他解释了在绩效评估中使用技术的优点和缺点，并给出了定理。
Ackerman 表示，在考虑将 AI 引入绩效评估时，首先要问一个正确的问题。我们想要改变的根本是什么？绩效评估有很多痛苦，但 AI 并不适合解决它。接下来，你可以做一些事情。
AI 如何帮助绩效评估流程
效率：AI 帮助改善绩效评估流程最简单的方法之一就是效率。Ackerman 可以使用 AI Gereate 帮助管理员在笔记中撰写评论，但这只是起点。管理员仍然需要编辑草稿并使其有意义，因此没有办法节省时间。
在员工和管理员方面，AI 擅长输入和量化数据（例如销售数字），但同样，数据的质量和可访问性也发挥了作用。
使评论更容易理解：绩效评估的最大问题之一是任何评级系统的主观性。Ackerman 说，AI 很可能帮助雇主标准化并使排名透明化。
职业发展支持：Ackerman 说，AI 帮助评估绩效的最有用方法是将其用作其初衷的职业发展工具。他说，AI 有潜力帮助管理者提供更有效、更有效的反馈。
那有什么不能帮助的呢？
Ackerman 说，在绩效评估中使用 AI 有一个陷阱。它提供了太多数据可供使用。“如果数据质量不好，它造成的问题比它解决的问题还多。这个问题是让管理者的生活变得更轻松还是更艰难？”
盲目依赖 AI 可能会让绩效评估问题变得更糟。“我们能否将更多数据添加到组合中，使这个过程更容易、更高效、更一致、更安全、更少偏见？还是它只是增加了管理者仍然需要注意的复杂性？”他说。
重点是将其用作帮助 AI 完成流程的工具，而不会消除人类的对话和细微差别。
收听完整剧集，了解更多有关将 AI 引入评估流程的利弊。在这里，我们认为未来几年情况将发生变化，AI 将用于终止决策。
