AI for Performance Management & Analytics: Lásd a problémákat, mielőtt válsággá válnának
A teljesítményértékelésre évente egyszer vagy kétszer kerül sor. Addigra a problémák már hónapok óta lappanganak. A jó alkalmazottak már fél lábbal kint vannak az ajtón. A készségbeli hiányosságok már negyedévek óta lassítják a projekteket.
Maga a felülvizsgálati folyamat fájdalmas. Öt embertől gyűjtsön visszajelzést. Olvassa át a kommentek oldalait. Próbáljon meg témákat találni. Írjon összefoglalót. Tervezze meg a találkozót. Ismételje meg minden csapattaggal.
A menedzserek utálják. Az alkalmazottak nem bíznak benne. A HR hetekig üldözi az embereket, hogy befejezzék az értékeléseket. És a tényleges érték - az emberek fejlődésének segítése - elvész az adminisztratív terhekben.
Az AI ezt megváltoztatja. A visszajelzéseket valós időben elemzi, nem pedig évente egyszer. A teljesítményadatokban mintákat fedez fel. Azonosítja a készségbeli hiányosságokat, mielőtt azok problémává válnának. Megjósolja a megtartási kockázatokat, mielőtt az emberek kilépnének.
A teljesítménymenedzsment folyamatos, adatvezérelt és ténylegesen hasznos lesz. Nem pedig egy rettegett éves rituálé.
Miért nem működik ma a teljesítménymenedzsment
Mindenki tudja, hogy a teljesítményértékelések nem működnek. A vállalatok mégis csinálják őket, mert szükségük van valamire.
A problémák nyilvánvalóak. Az értékelések visszatekintőek - mire az elmúlt negyedév teljesítményét felülvizsgálja, az már régi hír. Időigényesek - a vezetők személyenként órákat töltenek, szorozva az egész csapatra. Szubjektívek - a különböző vezetők másként értékelnek, ami következetlenséget eredményez.
És ritkán fordulnak elő. Az éves felülvizsgálatok azt jelentik, hogy 6-12 hónappal később észleli a problémákat. Valaki küszködik? Az értékelésig nem tudja meg. Valaki nem elkötelezett? Mire észreveszed, már máshová készül.
A visszajelzésgyűjtés fájdalmas. "Megtennéd, hogy péntekig beküldöd a három társad értékelését?" Emlékeztetők. Üldözés. Határidők meghosszabbítása. Vannak, akik átgondolt visszajelzéseket írnak. Mások telefonálnak. A minőség nagyon változó.
Akkor valakinek értelmet kell adni az egésznek. Olvassa végig az összes hozzászólást. Azonosítsa a témákat. Melyek a valódi problémák? Mi az, ami csak zaj? Milyen visszajelzések ellentmondásosak? Ez alkalmazottanként órákat vesz igénybe.
Mire a tényleges felülvizsgálatra sor kerül, a vezetők kimerülnek. Az alkalmazottak szoronganak. A beszélgetés pedig gyakran nem vezet érdemi változáshoz, mert túl sok információt kapnak túl későn.
Ez nem azért van, mert az embereket nem érdekli. Hanem azért, mert a folyamat alapvetően manuális, ritka és visszamenőleges. A mesterséges intelligencia mindhárom problémát megoldja.
Mit tesz a mesterséges intelligencia a teljesítménymenedzsmentben
A mesterséges intelligencia nem helyettesíti a vezetőket a teljesítménymenedzsmentben. Gyorsabban ad nekik jobb információkat, hogy ténylegesen segíthessenek a csapataiknak. Íme, hogyan.
Visszajelzések elemzése, amely valódi mintákat talál
A 360 értékelés több embertől gyűjt visszajelzést. Menedzser. Munkatársak. Néha a közvetlen munkatársaktól. Mindegyik személy bekezdésnyi megjegyzést ír.
Mindezt végigolvasni fárasztó. És a minták kiszúrása? Még nehezebb. Az egyik személy homályosan említi a "kommunikációs problémákat". Egy másik azt mondja, hogy "néha nem működik a csapat". Egy másik megjegyzi, hogy "néha későn értesülünk dolgokról". Ezek összefüggnek egymással? Ugyanaz a probléma? Különböző problémák?
Az AI minden visszajelzést elolvas. Automatikusan azonosítja a témákat.
A "Kommunikáció" négy értékelésben szerepel. Az AI ezeket csoportosítja. Úgy látja, hogy három ember kifejezetten említi a "frissítések időzítését", kettő pedig a "részletesség szintjét". A minta egyértelmű: ennek a személynek proaktívabban kell kommunikálnia a projektfrissítéseket.
Vagy a mesterséges intelligenciával kapcsolatos pontok: öt ember dicséri a "technikai készségeket", de három megemlíti, hogy "lehetne együttműködőbb". A téma: erős egyéni közreműködő, a csapatmunkában fejlesztésre szorul.
A mesterséges intelligencia nem írja meg az értékelést helyetted. De egyértelmű mintákat ad, így nem kell 10 oldalnyi kommentet elolvasnia, hogy manuálisan próbáljon témákat találni.
Ez az egész szervezetben is működik. Bizonyos csapatok következetesen kapnak visszajelzést a munkaterhelésről? Ez egy erőforrás-probléma. Az új vezetők következetesen küzdenek a delegálással? Ez képzési igény.
Olyan mintákat, amelyek kézzel történő felismerése hetekig tartó elemzésbe kerülne? A mesterséges intelligencia azonnal megtalálja őket.
Képzettségi hiányosságok azonosítása
A csapatának szüksége van bizonyos készségekre. A jelenlegi szerepeikhez. A következő projektekhez. Ahhoz, hogy a vállalat merre tart.
Ki rendelkezik ezekkel a képességekkel? Kinek van szüksége fejlesztésre? Általában ez csak találgatás. A vezetőknek vannak megérzéseik. A HR-esek tudnak néhány dolgot. De átfogó rálátás? Ritkán.
A mesterséges intelligencia elemzi a készségadatokat az egész szervezetben.
Megvizsgálja a munkahelyi követelményeket. Teljesítmény-visszajelzés. A képzés elvégzése. Projektfeladatok. Önértékelések. Vezetői értékelések. Az összes adat, amivel már rendelkezik, csak szétszórva a rendszerekben.
Meghatározza a hiányosságokat: "Az elemzői csapata erős SQL-ismeretekkel rendelkezik, de korlátozott tapasztalattal rendelkezik a Pythonban. Három közelgő projekthez Pythonra van szükség. Ez kockázatot jelent."
Vagy: "Öt vezető mérnök alkalmas vezetői feladatok ellátására, de csak ketten végeztek vezetői képzést. Ez utódlási tervezési hiányosságot okoz."
Vagy: "Az ügyfelek visszajelzései többször említik a "lassú válaszidőt". Az elemzés azt mutatja, hogy az ügyfélszolgálati csapatot nem képezték ki az új jegykezelési rendszerre. Ez megmagyarázza a problémát."
A mesterséges intelligencia összeköti azokat a pontokat, amelyeket az emberek nem látnak az alkalmazottak százainál. Még azelőtt észreveszi a hiányosságokat, mielőtt azok problémákat okoznának. És mindezt folyamatosan teszi, nem évente egyszer.
Mostantól a fejlesztést oda irányíthatja, ahol az számít. Nem általános képzéseket, amelyeket mindenki figyelmen kívül hagy. Konkrét készségek, amelyek ténylegesen segítenek az egyes embereknek abban, hogy jobban végezzék a munkájukat.
Visszatartási kockázat előrejelzése
Az emberek nem lépnek ki a semmiből. Vannak jelek. Általában finom jelek. Általában csak utólag láthatóak.
Az eljegyzés csökken. Csökken az üléseken való részvétel. A visszajelzések kevésbé részletesek. A négyszemközti megbeszéléseket átütemezik. A teljesítmény elfogadható marad, de a lelkesedés alábbhagy.
Mire a menedzserek észreveszik, az illetőnek már van egy másik ajánlata. A kilépő interjún kiderül, hogy már hónapok óta elégedetlenek. "Miért nem beszélt velem senki?"
A mesterséges intelligencia korán észreveszi ezeket a mintákat.
Figyeli az elkötelezettségi jeleket. A felmérési válaszok csökkenő tendenciát mutatnak. Kevesebb kérdés a megbeszéléseken. Csökkent kódellenőrzések vagy együttműködés. Megnövekedett PTO-felhasználás. Megváltozott kommunikációs minták.
Egyenként ezek semmit sem jelentenek. Együtt azonban mintát alkotnak. A mesterséges intelligencia észreveszi és jelzi: "A munkavállaló megtartásának kockázata megnőtt. Ajánlom, hogy a menedzser ellenőrizze."
Nem azért, mert a mesterséges intelligencia tudja, hogy az illető álláskereső. Hanem azért, mert a minta egyezik azokkal, akik a múltban már távoztak. Ez egy figyelmeztetés, hogy figyeljünk oda, mielőtt túl késő lenne.
A vezetők ezután valódi beszélgetéseket folytathatnak. "Hogy mennek a dolgok? Hogyan tudlak jobban támogatni?" Elég korán, hogy a problémák még javíthatók legyenek.
Ez nem akadályozza meg az összes fluktuációt - előfordul, hogy az emberek olyan okokból távoznak, amelyeket nem tudsz befolyásolni. De megakadályozza, hogy azért veszítsünk el embereket, mert a felmondólevelükig senki sem vette észre, hogy küszködnek.
Teljesítmény felülvizsgálati tervezet generálása
A teljesítményértékelések megírása örökké tart. A vezetők halogatják. A HR meghosszabbítja a határidőket. A minőség szenved, mert az emberek kapkodnak.
Az AI a rendelkezésre álló adatok alapján elkészíti a felülvizsgálatot. Visszajelzések összegyűjtése. Célok és előrehaladás. Teljesítménymutatók. Legutóbbi eredmények. Meghatározott fejlesztési területek.
Strukturált tervezetet készít: "Erősségek: [pozitív visszajelzések összefoglalása példákkal]. Fejlesztendő területek: [konstruktív visszajelzések összefoglalása példákkal]. Előrelépés a célok tekintetében: [az egyes célok állapota]. Ajánlott fókuszterületek: [fejlesztési javaslatok]."
Az igazgató felülvizsgálja. Hozzáadja személyes észrevételeit. Módosítja a hangnemet. Beleírja a szövegkörnyezetet, amit a mesterséges intelligencia nem ismerhetett. Személyessé teszi.
De a nehéz munka - az összes visszajelzés és adat szintetizálása - már megtörtént. Ami 2 órát vett igénybe, az most 30 percet vesz igénybe. És a minőség gyakran jobb, mert semmi sem marad ki.
Ez nem a mesterséges intelligencia írja a véleményeket. A mesterséges intelligencia végzi el az unalmas szintézist, hogy a vezetők a csapattaggal folytatott tényleges beszélgetésre koncentrálhassanak.
Célkövetés, amely láthatóvá teszi a teljesítményt
A célokat januárban tűzzük ki. Márciusra elfelejtődnek. Decemberre az emberek már csak kapkodják a fejüket, hogy emlékezzenek, mit is kellett volna elérni.
Az AI folyamatosan láthatóvá és nyomon követhetővé teszi a célokat.
Emlékezteti az alkalmazottakat és a vezetőket a célokra. A frissítések alapján nyomon követi az előrehaladást. Jelzi a céltól elmaradt célokat: "Ez a cél 6 hét alatt nem mutat előrelépést. Állapotfrissítés szükséges?"
A célokat összekapcsolja a tényleges munkával. Ha valakinek az a célja, hogy "javítsa az ügyfelek elégedettségét", és az ügyfélfelmérések eredményeit nyomon követi, a mesterséges intelligencia automatikusan megmutatja az előrehaladást.
Ez kiigazításokat javasol. "Ez a cél az erőforráshiány miatt következetesen blokkoltnak van jelölve. Felül kellene vizsgálni vagy eszkalálni?"
A teljesítménymenedzsment folyamatos lesz. Nem pedig évente egyszeri meglepetés. Folyamatos rálátás arra, hogyan teljesítenek az emberek, és hol van szükségük támogatásra.
Mit jelent ez az Ön számára
HR igazgatóknak és személyzeti vezetőknek
- Adatvezérelt tehetséggondozó döntések. Nem megérzés. Tényleges minták a teljesítmény, a készségek és az elkötelezettség terén.
- Korai figyelmeztetés a visszatartásra. Ismerje fel a repülési kockázatokat, mielőtt az emberek kilépnének. Ideje foglalkozni a problémákkal, amíg még javíthatóak.
- Valódi hiányosságokat kezelő fejlesztési programok. Nem általános képzés. Célzott fejlesztés ott, ahol valóban szükség van rá.
- Láthatóság a szervezeten belül. Mely csapatok gyarapodnak? Melyek küzdenek? Hol vannak rendszerszintű problémák? Lássa tisztán.
- Jobb utódlási tervezés. Tudja, ki áll készen az előléptetésre. Kinek van szüksége fejlesztésre. Hol gyenge a kispad.
- Teljesítményfolyamat, amit az emberek nem utálnak. Kevesebb adminisztratív teher. Nagyobb hangsúly a tényleges fejlesztésre. Jobb élmény mindenkinek.
Menedzsereknek
- Kevesebb idő a felülvizsgálati papírmunkára. Az AI kezeli a szintézist. Ön a beszélgetésre és az edzésre koncentrál.
- Jobb betekintés a csapat teljesítményébe. Egyértelmű minták a visszajelzésekből. Látható készségbeli hiányosságok. Korai figyelmeztetések az elkötelezettségről.
- Korábban felfogni a problémákat. Ne várja meg az éves felülvizsgálatot a problémák felfedezésével. Vegye észre őket, amikor még kicsik.
- Tartalmasabb fejlesztési beszélgetések. Tényleges adatok és minták alapján, nem pedig homályos benyomások alapján.
- Célok, amelyek láthatóak maradnak. Nem felejtjük el a felülvizsgálat idejéig. Folyamatosan nyomon követik és kiigazítják.
Munkavállalók számára
- Világosabb visszajelzés. Nem rendezetlen kommentek szemétdombja. Világos témák és konkrét területek, amelyeken dolgozni kell.
- A tényleges igényekhez igazított fejlesztés. Olyan képzés, amely segít a valós készséghiányok felszámolásában, nem pedig általános tanfolyamok.
- Célok, amelyek relevánsak maradnak. Nem egyszer beállítva és elfelejtve. A helyzetek változásával követhető és módosítható.
- Nincs meglepetés a kritikákban. A folyamatos láthatóság azt jelenti, hogy tudja, hol áll, nem pedig azt, hogy évente egyszer megtudja.
- Tisztességes eljárás. Egységes elemzés az egész szervezeten belül. Kevésbé ki van téve az egyéni vezetői elfogultságoknak.
Amit az AI nem fog megtenni
Legyünk tisztában a korlátokkal.
A mesterséges intelligencia nem hoz teljesítményre vonatkozó döntéseket. Nem dönt az előléptetésekről. Nem határozza meg a javadalmazást. Nem rúg ki embereket. Nem értékeli a teljesítményt.
Ezek emberi döntések, amelyekhez ítélőképesség, kontextus és elszámoltathatóság szükséges. Ezeket a döntéseket a vezetők hozzák meg. A mesterséges intelligencia olyan információkat nyújt, amelyek segítik őket a jobb döntések meghozatalában.
A mesterséges intelligencia nem képes úgy megérteni az árnyalatokat, mint az emberek. Az adatokban mintákat lát. Nem érti meg, hogy valaki teljesítménye egy személyes válság miatt csökkent, vagy hogy olyan pluszmunkát végez, amely nem jelenik meg a mérőszámokban.
A vezetőknek továbbra is beszélgetéseket kell folytatniuk. Hogy megértsék a kontextust. Hogy ítélőképességet használjanak. Emberi módon kell kezelniük az embereket.
A mesterséges intelligencia megkönnyíti ezt az adatelemzés és az adminisztratív munka elvégzésével. De nem helyettesíti a teljesítménymenedzsment emberi elemét.
A mesterséges intelligencia a teljesítménymenedzsmentben is jó adatokat igényel. Ha az Ön visszajelzései szemét, az AI-elemzés is szemét lesz. Ha a célok nincsenek nyomon követve, az AI nem tud segíteni. Ha az elkötelezettségi jeleket nem rögzítik, a megtartás előrejelzése nem fog működni.
A mesterséges intelligencia felerősíti a folyamatot. Ha az Ön folyamata jó, az AI még jobbá teszi azt. Ha a folyamatod elromlott, először javítsd meg a folyamatot.
Valós világbeli hatás
Hogyan néz ki ez a gyakorlatban?
Egy vállalat mesterséges intelligenciát alkalmaz a teljesítménymenedzsmenthez. Korábban: a vezetők alkalmazottanként 3-4 órát töltöttek éves értékelésekkel. Utána: 1 óra. Ez személyenként 2-3 óra megtakarítás. Egy 8 közvetlen jelentkezővel rendelkező vezető esetében ez 16-24 óra megtakarítást jelent felülvizsgálati ciklusonként.
A megtartás javul. A korai figyelmeztető rendszer elég korán észleli a 70% potenciális távozókat ahhoz, hogy foglalkozni lehessen velük. Nem mindenki marad, de sok probléma megoldódik, mielőtt az emberek kilépnének.
A fejlesztési kiadások hatékonyabbá válnak. Ahelyett, hogy a képzési költségvetést általános tanfolyamokra szórnák szét, a beruházás az azonosított készséghiányokra összpontosít. A képzések teljesítése nő, mert valóban relevánsak.
Javul a munkavállalók elégedettsége a teljesítményeljárással kapcsolatban. A visszajelzések egyértelműbbek. Az értékelések kevésbé érzik önkényesnek. A fejlődés értelmesebbnek tűnik.
Ez nem elméleti kérdés. Ez történik, amikor a mesterséges intelligencia a teljesítménymenedzsmentet folyamatos és adatvezérelt, nem pedig éves és szubjektívvá teszi.
Kezdő lépések
Nem kell mindent egyszerre átalakítani. Kezdje egy darabbal.
A legtöbb vállalat számára ez a visszajelzések elemzése. A következő felülvizsgálati ciklusban a mesterséges intelligencia elemezze a visszajelzéseket, és hozzon felszínre témákat. Nézze meg, mennyi időt takarít meg. Lássuk, hogy a vezetők hasznosnak találják-e.
Vagy kezdje a készséghiány-elemzéssel. Térképezze fel a szerepkövetelményeket a tényleges készségekkel. Nézze meg, hol vannak hiányosságok. Használja ezt a fejlesztés célzásához.
Vagy valósítson meg célkövetést. A teljesítménycélok láthatóvá tétele és folyamatos nyomon követése ahelyett, hogy beállítanád és elfelejtenéd.
Válasszon ki egy elemet. Hajtsa végre. Mérje a hatását. Aztán terjeszkedjen.
Minden vállalat teljesítménymenedzsmentje más és más. Az Ön felülvizsgálati folyamata meghatározott szakaszokból áll. A visszajelzésgyűjtésnek meghatározott formái vannak. Az Ön teljesítményadatai meghatározott rendszerekben tárolódnak.
Ezért a teljesítménymenedzsment AI nem plug-and-play. Az Ön tényleges folyamatához kell illeszkednie. Az Ön tényleges adataihoz. Az Ön tényleges kultúrájához.
A lényeg
A teljesítménymenedzsmentnek segítenie kell az embereket a fejlődésben. Ehelyett olyan adminisztratív teherré vált, amitől mindenki retteg.
A mesterséges intelligencia nem helyettesíti a teljesítménymenedzsment emberi elemét. Az unalmas részeket távolítja el, hogy az emberek arra koncentrálhassanak, ami valóban számít - az emberek fejlődésének és sikerének segítésére.
Az eredmény: a vezetők kevesebb időt töltenek papírmunkával, és több időt töltenek coachinggal. A HR észreveszi a problémákat, mielőtt azok válsággá válnának. Az alkalmazottak egyértelműbb visszajelzést kapnak és jobban fejlődnek. A szervezet okosabb tehetségekkel kapcsolatos döntéseket hoz.
Ez nem hype. Ezt teszi a mesterséges intelligencia a teljesítménymenedzsmentben, ha megfelelően alkalmazzák.
Készen áll arra, hogy a teljesítménymenedzsmentet valóban hasznossá tegye?
Mi nem általános teljesítménymenedzsment AI-t árulunk. Az Ön egyedi folyamatát vizsgáljuk. Az Ön visszajelzési mechanizmusait. Az Ön adatrendszerei. Az Ön igényeit.
Ezután olyan mesterséges intelligenciát építünk, amely illeszkedik ahhoz, ahogyan Ön ténylegesen kezeli a teljesítményt. Nem valamilyen idealizált folyamathoz - az Ön tényleges folyamatához.
Nincs hype. Nincs túlértékesítés. Csak gyakorlatias mesterséges intelligencia, amely kevésbé fájdalmas és hatékonyabb teljesítménymenedzsmentet tesz lehetővé.
