人工智能技術，讓績效考核合理有效

顧瑛

蓋洛普調查顯示，除了績效考核對話中常見的尷尬情況，三分之一的員工被考核之后在工作表現上會變得更差。為什么績效考核往往不能達到預想的積極效果呢？蓋洛普的分析師發現，績效考核往往與升職加薪掛鉤，甚至能被作為解雇員工的正當理由。當然，還有更深層次的因素，比如考核工具老套，考核結果不客觀等等。如何做出合理有效的績效考核，值得組織深思。

傳統考核有挑戰

●目標設置難度大

一些組織部門為員工設置的績效目標過于抽象，導致員工不明確工作重心，再就是設置的目標不能有效反映崗位職能和價值。例如，一些組織依然停留在“要提高工作效率”或“減少會議流程”的階段，沒有清晰、可衡量的標準。

●評價標準模糊，難以進行評價

一些組織機構的績效管理評價體系設置不合理，甚至存在“拔高”或“貶低”現象。例如，員工主要依賴上級主觀評價，結果往往大打折扣，既招致員工抱怨又導致人才流失。

●考核耗時太長

即使給每個部門安排一個專門的負責人，考核結果的確認、匯總、數據核實也需要耗費大量時間。

●進度推動緩慢

沒有進程數據，HR不能有效地推進，流程形同虛設。

●無法敏捷考核

當組織業務出現變化，對應的考核也需要變化，傳統的考核管理方式無法及時做出響應，在溝通協作方面需要耗費很多時間。

●績效反饋缺失

一些部門在完成績效評價后，就將結果放置一邊，而這正是改進員工不足之處的開始。一些組織在每年年終公布年度評價結果，并未給出具體的改善建議，一些低分員工因此陷入了困惑和迷茫。

●耗費管理資源

HR需要花費大量的時間和精力在解答員工疑問和異常情況處理上，重復工作浪費時間。

誠然，傳統的績效考核還是有許多合理之處，只是在組織快速的發展過程中，一些流程出現了滯后、主觀等缺陷。而人工智能技術的飛速發展和應用給傳統的績效考核帶來了新的機遇，其積極的“部署效應”，其強大的數據分析能力可以增強反饋的準確性、一致性和相關性，提高反饋的質量，促進員工的生產力的提升，進而提升組織績效。智能化績效管理系統可以賦能重塑智能化時代的領導力和團隊協同，是組織智能化成功轉型的關鍵要素。

智能考核具體實踐

應用人工智能技術后，組織績效考核會進入良性發展，會逐漸解決傳統的績效考核問題，使其具備高效性。系統化后的績效考核可以反饋出最真實的信息，員工與崗位匹配是否，員工在某方面完成度如何，可以讓員工更好地了解自己。

●自動化和半自動化評估

在傳統的績效管理中，員工的評估通常是基于主管的主觀判斷，這可能存在偏見和不公平。而人工智能技術可以識別出績效強項和待提升之處，為管理者提供更準確的評估依據。此外，人工智能還可以實時跟蹤績效指標，幫助員工及時調整工作重心，以達到更高的績效水平。人工智能可以提供自動或半自動評估的功能，使績效評估更加準確、快速且客觀。通過收集和掃描成千上萬的數據點，人工智能技術可以分析和計算員工的績效，從而提供更加全面和客觀的評估結果。

如某技術部門利用人工智能技術對員工進行360度評估，即從上級、同事、下屬等多個角度對員工進行評估。然而，由于評估標準不統一、評估者主觀因素影響等，評估結果存在一定的偏差。為了解決這個問題，該部門引入了基于人工智能技術的360度評估系統。系統通過自然語言處理技術對評估者的反饋進行自動分析，并采用機器學習算法對評估結果進行學習和優化。經過多輪數據的訓練，系統的評估結果越來越準確，逐漸得到了員工和上級的認可。此外，系統還提供了可視化報表和數據分析功能，方便管理者更好地了解員工績效和團隊情況。

●實時監控和反饋

當前，市場上有多種人工智能系統，作為工作效率分析工具，它們可以幫助組織實時監控員工的工作狀態，包括員工電腦上的一切操作行為，如聊天內容、各類軟件使用情況、網頁播放情況、電腦閑置未動情況等等。通過這些系統，管理者可以查看員工的工作時間、任務完成情況、項目進度等信息，從而確保員工按時完成任務并保持高效率。人工智能可以不間斷地監控員工的績效，從而及時發現問題，為高層管理者提供實時的任務進度和績效報告。此外，人工智能還可以為員工提供反饋，提高員工績效表現和滿意度。

如某培訓部門在線上培訓過程中引入人工智能技術，收集員工在學習過程中練習、交流、答題的數據，實時監測員工的學習狀態，將碎片化的信息整理出來，為每位員工做出培訓分析報告，并通過算法有針對性地推送相關專業知識，極大地提升了員工的學習積極性。

●預測性分析

人工智能可以提供預測性分析功能，幫助組織定位、評估和優化績效管理模型。通過這種方式，組織可以在優化組織績效和管理過程方面更加穩定和有效。

如某大型零售企業引入了一個基于人工智能的績效評估系統，該系統能夠自動分析員工在工作中的表現，包括銷售額、客戶滿意度、團隊協作等多個方面。系統通過自然語言處理技術對員工的工作報告和客戶反饋進行自動分析，提取關鍵信息，并按照預設的評估標準對員工績效進行打分。同時，系統還能夠根據員工的表現提供個性化的改進建議和培訓計劃。該系統的引入顯著提高了員工考核的效率和準確性。過去需要大量人力資源部門工作人員手動分析績效數據，現在可以由智能系統自動完成。同時，系統還能夠發現員工在工作中存在的問題，并提供相應的解決方案，這有助于提高員工的工作滿意度。

●模擬績效影響

人工智能技術可以幫助管理者模擬可能的績效影響，從而提高績效管理決策的質量。組織可以使用人工智能模擬員工的晉升條件，并通過計算預測不同的晉升所需的績效指標，從而制定更為全面可靠的晉升標準。

如某金融機構利用人工智能技術將員工績效考核與晉升機制結合起來。該系統能夠根據員工的績效表現、能力素質等多個方面進行綜合評估，并生成個性化的晉升建議和發展計劃。

在晉升機制方面，該系統采用機器學習算法對歷史晉升數據進行學習和分析，并根據企業實際情況制定了相應的晉升標準。通過將員工的績效表現與晉升標準進行對比分析，系統可以自動判斷員工是否符合晉升條件，并生成相應的晉升建議。此外，系統還提供了數據可視化功能，方便管理者更好地了解晉升情況和團隊動態。通過引入基于人工智能技術的績效考核系統，該金融機構實現了員工績效與晉升機制的有機結合。這不僅提高了員工的工作積極性和滿意度，也為組織的發展提供了更有力的支持。

人工智能的偏見

人工智能技術正在重塑著員工績效考核和職業發展。通過智能化的數據分析和個性化建議，員工能夠更好地發揮自己的潛力，實現職業目標。與此同時，人工智能技術在應用于組織決策的過程時，也存在一些挑戰。例如，數據隱私和安全問題、缺乏資金和技術人才也可能導致人工智能技術應用的受阻、人工智能算法中的偏見等等。正如人類一樣，人工智能算法可能會有偏見，導致不公平和歧視性的結果。一些用于開發人工智能算法的訓練數據包含有偏見的信息，例如性別的刻板印象，則會導致有偏見的結果。如果不加以控制，這些偏見可能會滲透到人力資源流程中，例如招聘、績效評估和晉升，導致這些偏見因素對員工的不平等待遇。這是不道德的，人力資源部門需要意識到人工智能算法中的偏見風險，并采取措施解決這個問題。

因此，在績效考核的過程中，組織應用人工智能技術的同時，也需要注意相應的規范和監管措施，確保數據安全和隱私保護，同時也需要不斷培養和吸納技術人才，以保障技術應用的穩定性和可持續性。這一切都需要在平衡科技與人性的基礎上進行，確保員工和組織共同受益。只有在合理運用的前提下，人工智能技術才能真正成為優化員工績效與職業發展的強大工具。

作者單位 江蘇省無錫市宜興市丁蜀鎮人民政府