Kako AI piše ocene radnog učinka i šta bi moglo da krene naopako

Odluka JPMorgan Chase & Co. da menadžerima omogući korišćenje veštačke inteligencije (AI), zarad pomoći pri pisanju ocena radnog učinka, donosi olakšanje za jedan od najstrašnijih godišnjih zadataka šefova. Takođe, postavlja pitanje da li će ocene koje pišu botovi poboljšati ili pogoršati proces, posebno za zaposlene koji traže smislen povratni odgovor.

Uvođenje veštačke inteligencije u godišnje procene menadžerima može uštedeti vreme, pa čak i rezultirati korisnijim povratnim informacijama, u odnosu na odgovore koje zaposleni dobijaju od svojih šefova regularno, kažu rukovodioci i stručnjaci za menadžment. Ipak, upozoravaju da previše oslanjanja na veštačku inteligenciju može pretvoriti ocene u isključivo "AI radni proces" (ocene koje pišu botovi su svakako već dostupne, bez obzira na to da li su ih poslodavci odobrili ili ne, a mnogi menadžeri sami postavljaju pravila).

"Granice će se stalno pomerati s ovom tehnološkom promenom", rekao je Benjamin Levick, direktor AI-ja i operacija u kompaniji Ramp, koja izdaje poslovne kartice. "Ne znam da li će ljudima to biti potpuno neprijatno ili će delovati neljudski. Naravno, postoji rizik ako se AI nespretno koristi, ali mislim da postoji način da se pronađe ravnoteža i da se veštačka inteligencija uključi u menadžerske prakse."

JPMorganova pravila dopuštaju nadređenima korišćenje internog četbota za pomoć pri pisanju ocena, ali ih upozoravaju da tehnologija "nije zamena za ljudsko prosuđivanje". Takođe, zabranjeno im je korišćenje AI alata za dodeljivanje ocena radnog učinka ili odlučivanje o platama i unapređenjima.

Menadžeri koji nemaju dovoljno vremena mogu, zapravo, štetiti svojim zaposlenima ako ne koriste dostupne alate koji bi im omogućili temeljnu procenu njihovog rada, rekao je Levick.

"Osećao bih se prilično loše kada bi AI samo pročitao sve što sam napisao, pregledao sve što sam uradio i dodelio mi ocenu, a moj šef bi samo pročitao taj izveštaj na kraju", rekao je Levick. "To je pogrešan način korišćenja, ali iskreno, osećao bih se loše i kada bi moj šef imao samo nekoliko sati za ovaj proces, pa bi potrošio sve vreme na ručno čitanje dva procenta mojih aktivnosti i onda napisao ocenu na osnovu tog malenog dela."

 

Šefovi su, kao i svi ljudi, skloni pristrasnosti i lošem pamćenju, te često previše važnosti pridaju nedavnim događajima prilikom ocenjivanja dužih perioda, rekao je Peter Cappelli, profesor menadžmenta u Wharton školi Univerziteta u Pensilvaniji i direktor Centra za ljudske resurse. Cappelli kaže da AI često može pružiti objektivniju procenu od "ljudskog" menadžera.

Ipak, zaposleni mogu misliti da ocena ima manju verodostojnost ako znaju da je AI bio uključen. "Imam razlog da to zanemarim jer ne mislim da, zapravo, dolazi od mog šefa", rekao je Cappelli. "Piše da sam uradio dobar posao, ali da li i moj šef tako misli?"

Previše pozitivnih recenzija

Eksperimentalne studije pokazuju da, kada ljudi dobiju AI alate, često prepuštaju analizu tehnologiji i manje se oslanjaju na sopstveno prosuđivanje. To može imati dobre i loše strane u ocenjivanju rada. Zaposleni se mogu osećati kao da su "obrađeni", a ne lično procenjeni, što može produbiti cinizam prema procesu koji mnogi, ionako, smatraju formalnošću, kaže Cappelli. A budući da su četbotovi poznati po preteranoj uljudnosti, recenzije kojima posreduje AI mogu biti previše pozitivne i nedovoljno realne kada je reč o problemima u radu (što je samo jedan od razloga zašto je važno proveriti svaku AI-generisanu ocenu zbog pravičnosti, tona i tačnosti).

Prednosti i nedostaci, kao i novost AI tehnologije, sugerišu da će se kompanije s ovim pitanjem suočavati još dugo nakon ove sezone ocenjivanja. Odluke mogu biti jasnije u kompanijama koje sada izričito procenjuju koliko i kako njihovi zaposleni koriste AI, što je već deo kriterijuma ocenjivanja u firmama poput konsultantske kuće KPMG LLP i platforme za e-trgovinu Shopify Inc.

U svojoj ulozi, Levick kaže da i dalje zadržava odgovornost za sopstvena mišljenja o radnom učinku zaposlenih, ali koristi AI kako bi ta mišljenja potkrepio: na primer, za sažimanje podataka poput povratnih informacija kolega i radova koje su zaposleni predali tokom godine. "AI je uključen u svaki korak, ali na kraju dana, ocena je u osnovi moja i sadrži moje misli kao glavni pokretač", rekao je.

 

Druge kompanije eksperimentišu sa alatima koji preuzimaju veću ulogu u procesu ocenjivanja. Platforma za obračun plata Rippling, na primer, prodaje sistem nazvan Talent Signal, koji analizira prvih 90 dana rada novih zaposlenih i ocenjuje ih kao "veliki potencijal", "tipičan" ili "obrati pažnju". Sistem procenjuje rad zaposlenih na zadacima poput odgovaranja na upite korisnika ili pisanja koda, uzimajući u obzir složenost posla. Menadžeri se mogu složiti ili ne složiti sa ocenom, jednostavnim "palcem nagore" ili "palcem nadole".

Neki stručnjaci za ljudske resurse upozoravaju da postoji granica korisnosti AI-ja u proceni radnog učinka.

Nora Jenkins Townson, osnivač kompanije Bright + Early, koja pruža eksterne HR usluge tehnološkim firmama, kaže da su joj mnogi startapi nudili rešenja koja navodno "popravljaju" proces ocenjivanja, olakšavajući posao srednjem menadžmentu i smanjujući pristrasnost  - na primer, kroz nedeljne ocene ili beleženje komentara iz redovnih razgovora, koji bi se na kraju godine pretvorili u svojevrsnu ocenu rada.

"Da bi takvi sistemi dobro funkcionisali, morate već imati jasno definisano šta znači uspeh, i na nivou kompanije i za svako radno mesto. I dalje morate sesti i razmisliti šta za vas znači dobar rad", rekla je.