IA pentru managementul performanței și analiză: Vedeți problemele înainte ca acestea să devină crize
Evaluările de performanță au loc o dată sau de două ori pe an. Până atunci, problemele au mocnit de luni de zile. Angajații buni au deja un picior în afara ușii. Deficiențele de competențe încetinesc proiectele de câteva trimestre.
Procesul de revizuire în sine este dureros. Colectați feedback de la cinci persoane. Citiți pagini întregi de comentarii. Încercați să găsiți teme. Scrieți un rezumat. Programați întâlnirea. Repetați pentru fiecare membru al echipei.
Managerii îl urăsc. Angajații nu au încredere în ea. Resursele umane petrec săptămâni întregi alergând după oameni pentru a completa evaluările. Iar valoarea reală - ajutarea oamenilor să se îmbunătățească - se pierde în povara administrativă.
Inteligența artificială schimbă acest lucru. Analizează feedback-ul în timp real, nu o dată pe an. Identifică tipare în datele privind performanța. Identifică lacunele de competențe înainte ca acestea să devină probleme. Prezice riscurile de retenție înainte ca oamenii să renunțe.
Managementul performanței devine continuu, bazat pe date și chiar util. Nu un ritual anual de temut.
De ce managementul performanței nu funcționează astăzi
Toată lumea știe că evaluările de performanță nu sunt bune. Companiile le fac oricum pentru că au nevoie de ceva.
Problemele sunt evidente. Analizele sunt retrospective - în momentul în care analizați performanța ultimului trimestru, aceasta este deja o știre veche. Sunt consumatoare de timp - managerii petrec ore pe persoană, înmulțite cu întreaga echipă. Sunt subiective - diferiți manageri evaluează diferit, creând inconsecvență.
Și nu sunt frecvente. Evaluările anuale înseamnă că depistați problemele cu 6-12 luni prea târziu. Cineva are probleme? Nu veți ști până la evaluare. Cineva dezangajat? Deja dă interviuri în altă parte până când vă dați seama.
Colectarea feedback-ului este dureroasă. "Puteți să trimiteți până vineri recenziile pentru cei trei colegi ai dumneavoastră?" Reamintiri. Urmărire. Prelungirea termenelor limită. Unii oameni scriu feedback bine gândit. Alții le scriu la telefon. Calitatea variază foarte mult.
Apoi, cineva trebuie să dea sens la toate acestea. Citiți toate comentariile. Identificați temele. Care sunt problemele reale? Ce este doar zgomot? Ce feedback este contradictoriu? Acest lucru necesită ore pe angajat.
În momentul în care are loc evaluarea efectivă, managerii sunt epuizați. Angajații sunt anxioși. Iar conversația de multe ori nu duce la schimbări semnificative, deoarece sunt prea multe informații furnizate prea târziu.
Acest lucru nu se datorează faptului că oamenilor nu le pasă. Ci pentru că procesul este în esență manual, rar și retroactiv. IA rezolvă toate cele trei probleme.
Ce face AI pentru managementul performanței
IA nu înlocuiește managerii în gestionarea performanței. Ea le oferă mai repede informații mai bune, astfel încât aceștia să își poată ajuta efectiv echipele. Iată cum.
Analiza feedback-ului care găsește modele reale
Evaluările 360 colectează feedback de la mai multe persoane. Manager. Colegii. Uneori, rapoarte directe. Fiecare persoană scrie paragrafe de comentarii.
Cititul prin toate acestea este plictisitor. Și reperarea tiparelor? Și mai greu. O persoană menționează vag "probleme de comunicare". Altul spune că "uneori nu se implică în echipă". Altul menționează că "uneori aflăm târziu despre lucruri". Sunt acestea legate între ele? Aceeași problemă? Probleme diferite?
AI citește toate comentariile. Identifică automat temele.
"Comunicare" apare în patru recenzii. Inteligența artificială le grupează. Ea observă că trei persoane menționează în mod specific "calendarul actualizărilor" și două menționează "nivelul de detaliu". Modelul este clar: această persoană trebuie să comunice actualizările proiectului într-un mod mai proactiv.
Sau punctele IA: cinci persoane laudă "abilitățile tehnice", dar trei menționează "ar putea fi mai cooperant". Tema: un colaborator individual puternic, care are nevoie de dezvoltare în ceea ce privește lucrul în echipă.
Inteligența artificială nu scrie recenzia pentru dvs. Dar vă oferă modele clare, astfel încât să nu citiți 10 pagini de comentarii încercând să găsiți teme manual.
Acest lucru este valabil și pentru întreaga organizație. Sunt anumite echipe care primesc în mod constant feedback cu privire la volumul de muncă? Aceasta este o problemă de resurse. Managerii noi se luptă în mod constant cu delegarea? Aceasta este o nevoie de formare.
Modele care ar necesita săptămâni de analiză pentru a fi identificate manual? Inteligența artificială le găsește imediat.
Identificarea deficitului de competențe
Echipa dvs. are nevoie de anumite competențe. Pentru rolurile lor actuale. Pentru proiectele viitoare. Pentru direcția în care se îndreaptă compania.
Cine are aceste competențe? Cine are nevoie de dezvoltare? De obicei, acestea sunt presupuneri. Managerii au intuiții. Resursele umane știu unele lucruri. Dar vizibilitate completă? Rareori.
Inteligența artificială analizează datele privind competențele din întreaga organizație.
Se analizează cerințele postului. Feedback-ul privind performanța. Finalizarea formării. Sarcinile de proiect. Autoevaluări. Evaluări ale managerilor. Toate datele pe care le aveți deja, doar că sunt împrăștiate prin sisteme.
Aceasta identifică lacunele: "Echipa dvs. de analiză prezintă abilități SQL solide, dar experiență limitată cu Python. Trei proiecte viitoare necesită Python. Acesta este un risc."
Sau: "Cinci ingineri seniori sunt eligibili pentru funcții de conducere, dar numai doi au urmat cursuri de formare în leadership. Acest lucru creează o lacună în planificarea succesiunii."
Sau: "Feedback-ul clienților menționează în mod repetat "timpi de răspuns lenți". Analiza arată că echipa dvs. de asistență nu a fost instruită cu privire la noul sistem de ticketing. Aceasta explică problema."
Inteligența artificială conectează punctele pe care oamenii nu le pot vedea în rândul a sute de angajați. Identifică lacunele înainte ca acestea să cauzeze probleme. Și face acest lucru continuu, nu o dată pe an.
Acum puteți direcționa dezvoltarea acolo unde contează. Nu formare generică pe care toată lumea o ignoră. Competențe specifice care îi vor ajuta efectiv pe anumiți oameni să își facă treaba mai bine.
Predicția riscului de retenție
Oamenii nu renunță din senin. Există semne. De obicei subtile. De obicei vizibile doar în retrospectivă.
Angajamentul scade. Participarea la reuniuni scade. Feedback-ul devine mai puțin detaliat. Întâlnirile individuale sunt reprogramate. Performanța rămâne acceptabilă, dar entuziasmul dispare.
Până când managerii observă, persoana are deja o altă ofertă. Interviul de plecare arată că persoana era nemulțumită de luni de zile. "De ce nu a vorbit nimeni cu mine?"
Inteligența artificială identifică din timp aceste modele.
Monitorizează semnalele de implicare. Tendința de scădere a răspunsurilor la sondaje. Mai puține întrebări în cadrul întâlnirilor. Scăderea revizuirii codurilor sau a colaborării. Creșterea utilizării PTO. Schimbarea tiparelor de comunicare.
Separat, acestea nu înseamnă nimic. Împreună, ele formează un model. Inteligența artificială îl identifică și semnalizează: "Riscul de retenție pentru acest angajat a crescut. Recomand verificarea de către manager".
Nu pentru că inteligența artificială știe că persoana este în căutarea unui loc de muncă. Ci pentru că modelul se potrivește cu persoanele care au plecat în trecut. Este un avertisment de a acorda atenție înainte de a fi prea târziu.
Managerii pot avea apoi conversații reale. "Cum merg lucrurile? Cum vă pot sprijini mai bine?" Destul de devreme pentru ca problemele să poată fi rezolvate.
Acest lucru nu previne toate fluctuațiile de personal - uneori oamenii pleacă din motive pe care nu le puteți controla. Dar previne pierderea oamenilor pentru că nimeni nu a observat că au probleme până la scrisoarea lor de demisie.
Evaluarea performanței Generarea proiectului
Redactarea evaluărilor de performanță durează o veșnicie. Managerii tergiversează. Resursele umane prelungesc termenele limită. Calitatea are de suferit pentru că oamenii se grăbesc.
AI redactează revizuirea pe baza datelor disponibile. Feedback colectat. Obiective și progrese. Măsurători de performanță. Realizări recente. Domeniile de dezvoltare identificate.
Acesta generează un proiect structurat: "Domenii de forță: [rezumat al feedback-ului pozitiv cu exemple]. Domenii de dezvoltare: [rezumat al feedback-ului constructiv cu modele]. Progresul în ceea ce privește obiectivele: [situația fiecărui obiectiv]. Domenii de concentrare recomandate: [sugestii de dezvoltare]."
Managerul îl revizuiește. Adaugă observații personale. Ajustează tonul. Include contextul pe care AI nu îl putea cunoaște. O face personală.
Dar munca grea - sintetizarea tuturor feedback-urilor și datelor - a fost făcută. Ceea ce dura 2 ore durează acum 30 de minute. Iar calitatea este adesea mai bună, deoarece nu se pierde nimic.
Nu este vorba de inteligența artificială care scrie recenzii. Este AI care face sinteza plictisitoare, astfel încât managerii să se poată concentra pe conversația reală cu membrul echipei lor.
Urmărirea obiectivelor care menține performanța vizibilă
Obiectivele sunt stabilite în ianuarie. Până în martie, sunt uitate. Până în decembrie, oamenii se străduiesc să își amintească ce trebuiau să realizeze.
AI menține obiectivele vizibile și urmărite continuu.
Le reamintește angajaților și managerilor despre obiective. Urmărește progresul pe baza actualizărilor. Semnalează obiectivele care nu sunt pe calea cea bună: "Acest obiectiv nu arată niciun progres în 6 săptămâni. Este necesară actualizarea situației?"
Conectează obiectivele la activitatea reală. Dacă obiectivul cuiva este "îmbunătățirea satisfacției clienților", iar scorurile sondajelor de opinie ale clienților sunt urmărite, inteligența artificială poate arăta progresul în mod automat.
Acesta sugerează ajustări. "Acest obiectiv este marcat în mod constant ca fiind blocat din cauza resurselor limitate. Ar trebui să fie revizuit sau escaladat?"
Managementul performanței devine continuu. Nu mai este o surpriză anuală. Vizibilitate continuă asupra modului în care se descurcă oamenii și unde au nevoie de sprijin.
Ce înseamnă acest lucru pentru dvs.
Pentru directorii de resurse umane și liderii de personal
- Decizii privind talentele bazate pe date. Nu intuiții. Modele reale în ceea ce privește performanța, competențele și implicarea.
- Avertizare timpurie privind retenția. Identificați riscurile de zbor înainte ca oamenii să renunțe. Este timpul să abordați problemele în timp ce acestea pot fi rezolvate.
- Programe de dezvoltare care abordează lacune reale. Nu formare generică. Dezvoltare direcționată acolo unde este nevoie.
- Vizibilitate în cadrul organizației. Care sunt echipele care prosperă? Care sunt în dificultate? Unde sunt probleme sistemice? Vedeți clar.
- O mai bună planificare a succesiunii. Știți cine este pregătit pentru promovare. Cine are nevoie de dezvoltare. Unde sunt punctele slabe.
- Procesul de performanță pe care oamenii nu îl urăsc. Mai puțină povară administrativă. Mai multă concentrare pe dezvoltarea efectivă. O experiență mai bună pentru toată lumea.
Pentru manageri
- Mai puțin timp alocat revizuirii documentelor. Inteligența artificială se ocupă de sinteză. Tu te concentrezi pe conversație și coaching.
- O mai bună înțelegere a performanței echipei. Modele clare de feedback. Lacune vizibile în materie de competențe. Avertizări timpurii privind implicarea.
- Prindeți problemele mai devreme. Nu așteptați evaluarea anuală pentru a descoperi problemele. Descoperiți-le atunci când sunt încă mici.
- Conversații mai semnificative privind dezvoltarea. Bazat pe date și modele reale, nu pe impresii vagi.
- Obiective care rămân vizibile. Nu se uită până la momentul revizuirii. Urmărite și ajustate continuu.
Pentru angajați
- Feedback mai clar. Nu o grămadă de comentarii neorganizate. Teme clare și domenii specifice la care să lucrați.
- Dezvoltare aliniată la nevoile reale. Formare care ajută la remedierea deficiențelor reale de competențe, nu cursuri generice.
- Obiective care rămân relevante. Nu sunt stabilite o singură dată și uitate. Urmărite și ajustate pe măsură ce situațiile se schimbă.
- Nu există surprize în recenzii. Vizibilitatea continuă înseamnă că știți unde vă aflați, nu că aflați o dată pe an.
- Proces echitabil. Analiză consecventă în întreaga organizație. Mai puțin supuse prejudecăților individuale ale managerilor.
Ce nu va face inteligența artificială
Să fim foarte clari cu privire la limite.
AI nu ia decizii privind performanța. Nu decide promovările. Nu stabilește compensațiile. Nu concediază oameni. Nu evaluează performanța.
Acestea sunt decizii umane care necesită judecată, context și responsabilitate. Managerii iau aceste decizii. Inteligența artificială oferă informații care îi ajută să ia decizii mai bune.
De asemenea, inteligența artificială nu poate înțelege nuanțele așa cum o pot face oamenii. Ea vede tipare în date. Nu înțelege că performanța cuiva a scăzut din cauza unei crize personale sau că face muncă suplimentară care nu apare în măsurători.
Managerii încă trebuie să poarte conversații. Să înțeleagă contextul. Să folosească judecata. Să fie umani în ceea ce privește gestionarea oamenilor.
Inteligența artificială facilitează acest lucru prin gestionarea analizei datelor și a activității administrative. Dar nu înlocuiește elementul uman al gestionării performanței.
De asemenea, IA în managementul performanței necesită date bune. Dacă feedback-ul dvs. este inutil, analiza AI va fi inutilă. Dacă obiectivele nu sunt urmărite, AI nu vă poate ajuta. Dacă semnalele de implicare nu sunt captate, predicția retenției nu va funcționa.
IA vă amplifică procesul. Dacă procesul dvs. este bun, AI îl îmbunătățește. Dacă procesul dvs. este defect, reparați mai întâi procesul.
Impact în lumea reală
Cum arată acest lucru în practică?
O companie implementează AI pentru managementul performanței. Înainte: managerii petreceau 3-4 ore per angajat pentru evaluările anuale. După: 1 oră. Asta înseamnă 2-3 ore economisite per persoană. Pentru un manager cu 8 subordonați direcți, aceasta înseamnă 16-24 de ore economisite pe ciclu de evaluare.
Retenția se îmbunătățește. Sistemul de avertizare timpurie surprinde 70% potențialele plecări suficient de devreme pentru a le rezolva. Nu toată lumea rămâne, dar multe probleme sunt rezolvate înainte ca oamenii să renunțe.
Cheltuielile pentru dezvoltare devin mai eficiente. În loc să risipească bugetul de formare pe cursuri generice, investițiile se concentrează pe lacunele de competențe identificate. Rata de absolvire a cursurilor de formare crește, deoarece acestea sunt cu adevărat relevante.
Satisfacția angajaților cu privire la procesul de performanță se îmbunătățește. Feedback-ul este mai clar. Evaluările par mai puțin arbitrare. Dezvoltarea pare mai semnificativă.
Acest lucru nu este teoretic. Este ceea ce se întâmplă atunci când AI face ca managementul performanței să fie continuu și bazat pe date, în loc să fie anual și subiectiv.
Noțiuni introductive
Nu trebuie să transformați totul deodată. Începeți cu o singură piesă.
Pentru majoritatea companiilor, aceasta este analiza feedback-ului. În următorul ciclu de evaluare, puneți AI să analizeze feedback-ul și să scoată la suprafață temele. Vedeți cât timp economisește. Vedeți dacă managerii consideră că este util.
Sau începeți cu analiza deficitului de competențe. Corelați cerințele rolului dvs. cu competențele reale. Vedeți unde există lacune. Utilizați aceste informații pentru a orienta dezvoltarea.
Sau implementați urmărirea obiectivelor. Mențineți obiectivele de performanță vizibile și urmărite continuu, în loc să le fixați și să le uitați.
Alegeți un element. Puneți-l în aplicare. Măsurați impactul. Apoi extindeți-vă.
Gestionarea performanțelor în fiecare companie este diferită. Procesul dvs. de evaluare are etape specifice. Colectarea feedback-ului are anumite formate. Datele dvs. privind performanța sunt stocate în anumite sisteme.
Acesta este motivul pentru care inteligența artificială pentru managementul performanței nu este de tip plug-and-play. Trebuie să se potrivească procesului dvs. real. Datele dvs. actuale. Culturii dvs. actuale.
Linia de fund
Managementul performanței ar trebui să ajute oamenii să se îmbunătățească. În schimb, a devenit o povară administrativă de care toată lumea se teme.
IA nu înlocuiește elementul uman al managementului performanței. Ea elimină părțile plictisitoare, astfel încât oamenii să se poată concentra pe ceea ce contează cu adevărat - să ajute oamenii să crească și să aibă succes.
Rezultatul: managerii petrec mai puțin timp cu birocrația și mai mult timp cu pregătirea. Resursele umane identifică problemele înainte ca acestea să devină crize. Angajații primesc feedback mai clar și se dezvoltă mai bine. Organizația ia decizii mai inteligente privind talentele.
Asta nu este o exagerare. Asta face AI pentru managementul performanței atunci când este implementată corect.
Sunteți gata să faceți managementul performanței cu adevărat util?
Noi nu vindem AI generice pentru managementul performanței. Ne uităm la procesul dvs. specific. Mecanismele dvs. de feedback. Sistemele dvs. de date. Nevoile dumneavoastră.
Apoi construim AI care se potrivește cu modul în care gestionați performanța de fapt. Nu un proces idealizat - procesul dvs. real.
Fără hype. Fără vânzări exagerate. Doar AI practic care face managementul performanței mai puțin dureros și mai eficient.
Să discutăm despre provocările dumneavoastră legate de managementul performanței
