הליך של ניהול ביצועים, ביקורת ביצועים והעברת משוב הוא מצב שאינו נוח לעובדים ולמנהלים כאחד.
יתרה מכך, פעמים רבות קורה שמנהלים דוחים שוב ושוב פגישות משוב, בין אם משום שהם עסוקים או משום שרוצים להמנע מהסיטואציה שבה הם יושבים מול עובד וצריכים לשקף לו את איכות ביצועיו ואיך הוא יכול להשתפר.
הפתרון שצפוי להיות למצב זה, כבר בשנים הקרובות, הוא מערכת ניהול ביצועים המבוססת על בינה מלאכותית, כולל מעקב שוטף אחר ביצועי כל עובד וביצועי הצוות, והעברת משוב לעובד.
ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתקדם, כך היא משתלבת יותר ויותר במערכות ניהול ביצועים.
בעתיד הקרוב, בינה מלאכותית צפויה למלא תפקיד פרואקטיבי יותר ביוזמה ובמתן משוב לעובדים, כמו גם בניהול הערכות ביצועים באופן הרבה יותר אוטונומי ואוטומטי.
הבינה המלאכותית אמנם אינה יכולה להחליף לחלוטין את הפיקוח האנושי בניהול ביצועים, אבל היא תשפר משמעותית את היעילות, האובייקטיביות וההתאמה האישית במשוב והערכות.
במילים אחרות, הבינה המלאכותית צפויה למלא תפקיד חיוני יותר ויותר בהנעת משוב ובאוטומציה של ניהול ביצועים.
המשמעות בפועל היא שהערכות הביצועים יהפכו הרבה יותר מבוססות נתונים, ויתבצעו בזמן אמת ובהתאמה אישית.
עם זאת, בעוד שבינה מלאכותית יכולה לשפר את היעילות וההוגנות, הפיקוח האנושי ימשיך להיות חיוני כדי להבטיח שיקולים אתיים, אינטליגנציה רגשית וקבלת החלטות הוליסטית בניהול ביצועים.
תפקיד הבינה המלאכותית ביוזמה לביצוע ניהול ביצועים והעברת משוב:
שימוש בכלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כבר מתבצע לצורך ניתוח נתוני ביצועי עובדים וכדי לספק משוב אוטומטי המבוסס על קריטריונים מוגדרים מראש.
להלן 3 אופנים בהם הבינה המלאכותית צפויה לסייע בניהול ביצועים בעתיד הקרוב:
1 מעקב אחר ביצועים בזמן אמת:
הבינה המלאכותית יכולה לנטר באופן רציף מדדי ביצועים מרכזיים באמצעות תוכנת מעקב אחר פרודוקטיביות, כלי ניהול פרויקטים ופלטפורמות שיתוף פעולה.
2 יצירת משוב אוטומטי:
בהתבסס על ניתוח התנהגות וניתוח סנטימנטים, הבינה המלאכותית יכולה ליצור משוב מותאם אישית לעובדים, לזהות הישגים או להדגיש תחומים לשיפור.
3 הצעות ללמידה והכשרה מותאמות אישית:
מערכות מבוססות בינה מלאכותית יוכלו להתאים לכל עובד, באופן אינדיבידואלי, הצעות להכשרה ותוכניות פיתוח מקצועיות על סמך חוזקות, חולשות ויעדי קריירה של כל עובד.
ניהול ביצועים עצמאי ואוטומטי על ידי בינה מלאכותית:
לבינה מלאכותית יש פוטנציאל לנהל באופן עצמאי הערכות ביצועים עם התערבות אנושית מינימלית.
להלן 3 דרכים בהן הבינה המלאכותית תאפשר ניהול ביצועים שוטף, אוטונומי ואוטומטי:
1 מדדי ביצועים אובייקטיביים:
הבינה המלאכותית יכולה לבטל הטיות על ידי הערכת עובדים על סמך נתונים הניתנים לכימות, כגון שיעורי סיום פרויקטים, ביצועי מכירות וציוני שביעות רצון לקוחות.
2 הערכות ביצועים מותאמות אישית:
מערכות בינה מלאכותית יכולות להתאים אישית קריטריונים להערכה עבור כל עובד, להבטיח הערכות הוגנות ותפקידים ספציפיות במקום גישה מתאימה לכולם.
3 משוב מתמשך:
ביקורות ביצועים מסורתיות מתרחשות מעת לעת, אך בינה מלאכותית יכולה להציע הערכות ביצועים מתמשכות בזמן אמת שעוזרות לעובדים להשתפר מבלי לחכות לביקורות שנתיות, או חצי שנתיות או רבעוניות.
3 אתגרים ושיקולים אתיים במעקב של הבינה המלאכותית אחר ניהול ביצועים ומשוב:
למרות היכולות הרבות של הבינה המלאכותית בניהול ביצועים, השימוש בה מציב גם כמה אתגרים:
1 פיקוח אנושי עדיין הכרחי:
לבינה המלאכותית אין אינטליגנציה רגשית ויכולת להבין דינמיקה של מקום עבודה, מה שהופך את ההתערבות האנושית למכריעה לקבלת החלטות מורכבות.
2 חששות לפרטיות נתונים:
ניטור וניתוח בשוטף, עלולים לעורר חששות לגבי פרטיות העובדים ומעקב אחריהם במקום העבודה.
3 אמון וקבלה של עובדים:
ארגונים חייבים לוודא שקיפות בתהליכי משוב מבוססי בינה מלאכותית כדי למנוע ספקנות והתנגדות מצד העובדים.
