Performans Yönetimi ve Analitiği için Yapay Zeka: Sorunları Krize Dönüşmeden Önce Görün
Performans değerlendirmeleri yılda bir ya da iki kez yapılır. O zamana kadar da sorunlar aylarca sürmüş olur. İyi çalışanlar zaten bir ayaklarını kapıdan dışarı atmışlardır. Beceri eksiklikleri çeyreklerdir projeleri yavaşlatıyor.
İnceleme sürecinin kendisi acı vericidir. Beş kişiden geri bildirim toplayın. Sayfalarca yorum okuyun. Temaları bulmaya çalışın. Bir özet yazın. Toplantı planlayın. Her ekip üyesi için tekrarlayın.
Yöneticiler nefret eder. Çalışanlar güvenmiyor. İK, değerlendirmeleri tamamlamaları için insanları kovalamakla haftalarını harcıyor. Ve gerçek değer - insanların gelişmesine yardımcı olmak - idari yükün içinde kaybolur.
Yapay zeka bunu değiştirir. Geri bildirimleri yılda bir kez değil, gerçek zamanlı olarak analiz eder. Performans verilerindeki kalıpları tespit eder. Beceri eksikliklerini sorun haline gelmeden önce tespit eder. İnsanlar işten ayrılmadan önce elde tutma risklerini öngörür.
Performans yönetimi sürekli, veri odaklı ve gerçekten faydalı hale gelir. Korkunç bir yıllık ritüel değil.
Performans Yönetimi Günümüzde Neden İşe Yaramıyor?
Herkes performans değerlendirmelerinin bozuk olduğunu bilir. Şirketler yine de bunu yapıyor çünkü bir şeye ihtiyaçları var.
Sorunlar çok açık. İncelemeler geçmişe dönüktür-geçen çeyreğin performansını gözden geçirdiğinizde, bu zaten eski bir haberdir. Zaman alıcıdırlar-yöneticiler kişi başına saatler harcarlar, bu süre tüm ekiple çarpılır. Sübjektiftir-farklı yöneticiler farklı değerlendirmeler yapar ve bu da tutarsızlık yaratır.
Ve seyrektirler. Yıllık gözden geçirmeler, sorunları 6-12 ay geç yakalamanız anlamına gelir. Mücadele eden biri mi var? İncelemeye kadar bilemezsiniz. Bağlantısı kopmuş biri mi? Siz fark edene kadar çoktan başka bir yerle görüşmeye başlamıştır bile.
Geri bildirim toplamak acı vericidir. "Lütfen Cuma gününe kadar üç meslektaşınız için yorum gönderebilir misiniz?" Hatırlatmalar. Takip etmek. Son teslim tarihlerini uzatmak. Bazı insanlar düşünceli geri bildirimler yazıyor. Diğerleri telefonla konuşur. Kalite çılgınca değişir.
O zaman birileri tüm bunlara anlam vermeli. Tüm yorumları okuyun. Temaları belirleyin. Gerçek sorunlar neler? Sadece gürültü olan ne? Hangi geri bildirimler çelişkili? Bu, çalışan başına saatler alır.
Gerçek gözden geçirme gerçekleştiğinde, yöneticiler yorgun düşer. Çalışanlar endişelidir. Ve konuşma genellikle anlamlı bir değişime yol açmaz çünkü çok geç verilen çok fazla bilgi vardır.
Bunun nedeni insanların umursamaması değil. Bunun nedeni, sürecin temelde manuel, seyrek ve geriye dönük olmasıdır. Yapay zeka bu üç sorunu da çözüyor.
Yapay Zeka Performans Yönetimi İçin Ne Yapar?
Yapay zeka, performans yönetiminde yöneticilerin yerini almaz. Ekiplerine gerçekten yardımcı olabilmeleri için onlara daha iyi bilgileri daha hızlı verir. İşte böyle.
Gerçek Kalıpları Bulan Geri Bildirim Analizi
360 değerlendirme birden fazla kişiden geri bildirim toplar. Yönetici. Akranlar. Bazen doğrudan raporlar. Her kişi paragraflarca yorum yazar.
Bütün bunları okumak çok sıkıcı. Peki ya kalıpları tespit etmek? Daha da zor. Bir kişi belli belirsiz "iletişim sorunları "ndan bahsediyor. Bir diğeri "bazen ekip içinde döngü olmuyor" diyor. Bir başkası "bazen bazı şeyleri geç öğreniyoruz" diyor. Bunlar birbiriyle bağlantılı mı? Aynı sorun mu? Farklı sorunlar mı?
Yapay zeka tüm geri bildirimleri okur. Temaları otomatik olarak tanımlar.
"İletişim" dört incelemede yer almaktadır. Yapay zeka bunları bir araya getiriyor. Üç kişinin özellikle "güncellemelerin zamanlaması "ndan ve iki kişinin de "ayrıntı düzeyi "nden bahsettiğini görüyor. Model açık: bu kişinin proje güncellemelerini daha proaktif bir şekilde iletmesi gerekiyor.
Ya da yapay zeka noktaları: beş kişi "teknik becerileri" övüyor ancak üç kişi "daha işbirlikçi olabilir" diyor. Tema: güçlü bireysel katkı, ekip çalışması konusunda gelişime ihtiyaç var.
Yapay zeka incelemeyi sizin için yazmaz. Ancak size net kalıplar verir, böylece temaları manuel olarak bulmaya çalışırken 10 sayfa yorum okumak zorunda kalmazsınız.
Bu, tüm kuruluşunuzda da geçerlidir. Bazı ekipler sürekli olarak iş yükü hakkında geri bildirim mi alıyor? Bu bir kaynak sorunudur. Yeni yöneticiler sürekli olarak delegasyonla mücadele mi ediyor? Bu bir eğitim ihtiyacıdır.
Manuel olarak tespit edilmesi haftalar sürecek analizler mi? Yapay zeka bunları hemen buluyor.
Beceri Açığı Belirleme
Ekibinizin belirli becerilere ihtiyacı var. Mevcut rolleri için. Gelecek projeler için. Şirketin gittiği yer için.
Bu becerilere kim sahip? Kimin geliştirilmeye ihtiyacı var? Genellikle bu bir tahmindir. Yöneticilerin sezgileri vardır. İK bazı şeyleri bilir. Ama kapsamlı görünürlük? Nadiren.
Yapay zeka, kuruluşunuzdaki beceri verilerini analiz eder.
İş gerekliliklerine bakar. Performans geri bildirimi. Eğitim tamamlama. Proje ödevleri. Öz değerlendirmeler. Yönetici değerlendirmeleri. Zaten sahip olduğunuz tüm veriler, sadece sistemlere dağılmış durumda.
Boşlukları tanımlar: "Analitik ekibiniz güçlü SQL becerilerine sahip ancak Python ile sınırlı deneyime sahip. Yaklaşan üç proje Python gerektiriyor. Bu bir risktir."
Veya: "Beş kıdemli mühendis yönetim rolleri için uygundur, ancak yalnızca ikisi herhangi bir liderlik eğitimini tamamlamıştır. Bu da yedekleme planlamasında bir boşluk yaratıyor."
Veya: "Müşteri geri bildirimleri sürekli olarak 'yavaş yanıt sürelerinden' bahsediyor. Analizler, destek ekibinizin yeni biletleme sistemi konusunda eğitilmediğini gösteriyor. Bu da sorunu açıklıyor."
Yapay zeka, yüzlerce çalışan arasında insanların göremediği noktaları birleştirir. Sorunlara neden olmadan önce boşlukları tespit eder. Ve bunu yılda bir kez değil, sürekli olarak yapar.
Artık gelişimi önemli olduğu yerde hedefleyebilirsiniz. Herkesin görmezden geldiği genel eğitimler değil. Belirli kişilerin işlerini daha iyi yapmalarına gerçekten yardımcı olacak belirli beceriler.
Elde Tutma Risk Tahmini
İnsanlar durup dururken işi bırakmaz. İşaretler vardır. Genellikle ince. Genellikle sadece geriye dönüp bakıldığında görülebilir.
Bağlılık düşer. Toplantılara katılım azalır. Geri bildirim daha az ayrıntılı hale gelir. Bire bir görüşmeler yeniden planlanır. Performans kabul edilebilir düzeyde kalır ancak coşku azalır.
Yöneticiler fark ettiğinde, kişi çoktan başka bir teklif almıştır. Çıkış mülakatında aylardır mutsuz oldukları ortaya çıkar. "Neden kimse benimle konuşmadı?"
Yapay zeka bu kalıpları erkenden fark eder.
Etkileşim sinyallerini izler. Anket yanıtları düşüş eğiliminde. Toplantılarda daha az soru. Azalan kod incelemeleri veya işbirliği. Artan PTO kullanımı. Değişen iletişim kalıpları.
Bunlar tek tek hiçbir şey ifade etmez. Birlikte bir model oluştururlar. Yapay zeka bunu fark eder ve işaretler: "Bu çalışan için elde tutma riski arttı. Yönetici kontrolünü önerin."
Yapay zeka kişinin iş aradığını bildiği için değil. Ama desen geçmişte işten ayrılan insanlarla eşleştiği için. Bu, çok geç olmadan dikkat etmeniz için bir uyarı.
Yöneticiler daha sonra gerçek konuşmalar yapabilirler. "İşler nasıl gidiyor? Size nasıl daha iyi destek olabilirim?" Sorunların hala çözülebileceği kadar erken.
Bu tüm işten ayrılmaları engellemez-bazen insanlar kontrol edemediğiniz nedenlerle işten ayrılırlar. Ancak istifa mektubuna kadar kimse mücadele ettiklerini fark etmediği için insanları kaybetmeyi önler.
Performans İnceleme Taslağı Oluşturma
Performans değerlendirmeleri yazmak sonsuza kadar sürer. Yöneticiler erteliyor. İK son teslim tarihlerini uzatır. İnsanlar acele ettiği için kalite düşer.
YZ, mevcut verilere dayanarak inceleme taslağını hazırlar. Geri bildirim toplanır. Hedefler ve ilerleme. Performans ölçütleri. Son başarılar. Belirlenen gelişim alanları.
Yapılandırılmış bir taslak oluşturur: "Güçlü alanlar: [örneklerle olumlu geri bildirimlerin özeti]. Geliştirilmesi gereken alanlar: [örneklerle yapıcı geri bildirimlerin özeti]. Hedeflerde ilerleme: [her bir hedefin durumu]. Önerilen odak alanları: [geliştirme önerileri]."
Yönetici gözden geçirir. Kişisel gözlemlerini ekler. Tonu ayarlar. Yapay zekanın bilemeyeceği bir bağlam ekler. Kişiselleştirir.
Ancak tüm geri bildirimlerin ve verilerin sentezlenmesi gibi ağır işler tamamlandı. İki saat süren işlem artık 30 dakika sürüyor. Ve kalite genellikle daha iyi çünkü hiçbir şey gözden kaçmıyor.
Bu yapay zekanın değerlendirme yazması değil. Bu, yöneticilerin ekip üyeleriyle gerçek konuşmaya odaklanabilmeleri için sıkıcı sentezi yapan yapay zekadır.
Performansı Görünür Kılan Hedef Takibi
Hedefler Ocak ayında belirlenir. Mart ayına kadar unutulurlar. Aralık ayına gelindiğinde, insanlar neyi başarmaları gerektiğini hatırlamak için çabalarlar.
Yapay zeka, hedefleri görünür kılar ve sürekli olarak takip eder.
Çalışanlara ve yöneticilere hedefleri hatırlatır. Güncellemelere göre ilerlemeyi takip eder. Yolunda gitmeyen hedefleri işaretler: "Bu hedef 6 haftadır ilerleme göstermiyor. Durum güncellemesi gerekli mi?"
Hedefleri gerçek işlere bağlar. Birinin hedefi "müşteri memnuniyetini artırmak" ise ve müşteri anket puanları takip ediliyorsa, yapay zeka ilerlemeyi otomatik olarak gösterebilir.
Ayarlamalar yapılmasını önerir. "Bu hedef, kaynak kısıtlamaları nedeniyle sürekli olarak engellenmiş olarak işaretleniyor. Bu revize edilmeli mi yoksa yükseltilmeli mi?"
Performans yönetimi sürekli hale gelir. Yılda bir kez yapılan bir sürpriz değil. İnsanların nasıl çalıştığına ve nerede desteğe ihtiyaç duyduklarına dair sürekli görünürlük.
Bu Sizin İçin Ne Anlama Geliyor?
İK Direktörleri ve İnsan Kaynakları Liderleri için
- Veriye dayalı yetenek kararları. İçgüdüsel hisler değil. Performans, beceriler ve katılım arasında gerçek modeller.
- Elde tutma konusunda erken uyarı. İnsanlar işi bırakmadan önce uçuş risklerini tespit edin. Sorunları düzeltilebilir durumdayken ele alma zamanı.
- Gerçek boşlukları ele alan geliştirme programları. Genel eğitim değil. Gerçekten ihtiyaç duyulan yerlere yönelik gelişim.
- Kurum genelinde görünürlük. Hangi takımlar başarılı? Hangileri mücadele ediyor? Sistemik sorunlar nerede? Açıkça görün.
- Daha iyi halefiyet planlaması. Kimin terfiye hazır olduğunu bilin. Kimin gelişime ihtiyacı var. Yedek kulübesinin zayıf olduğu yerler.
- İnsanların nefret etmediği performans süreci. Daha az idari yük. Gerçek gelişime daha fazla odaklanma. Herkes için daha iyi bir deneyim.
Yöneticiler için
- İnceleme evrakları için daha az zaman. Yapay zeka sentezi halleder. Siz konuşmaya ve koçluğa odaklanıyorsunuz.
- Ekip performansı hakkında daha iyi içgörüler. Geri bildirimden net kalıplar. Görünür beceri boşlukları. Katılım konusunda erken uyarılar.
- Sorunları daha erken yakalayın. Sorunları keşfetmek için yıllık değerlendirmeyi beklemeyin. Onları henüz küçükken görün.
- Daha anlamlı gelişim sohbetleri. Belirsiz izlenimlere değil, gerçek verilere ve modellere dayanır.
- Görünür kalan hedefler. İnceleme zamanına kadar unutulmaz. Sürekli olarak izlenir ve ayarlanır.
Çalışanlar için
- Daha net geri bildirim. Düzensiz yorumlar yığını değil. Net temalar ve üzerinde çalışılacak belirli alanlar.
- Gerçek ihtiyaçlarla uyumlu gelişim. Genel kurslar değil, gerçek beceri eksikliklerine yardımcı olan eğitimler.
- Güncelliğini koruyan hedefler. Bir kez ayarlanıp unutulmaz. Durumlar değiştikçe takip edilir ve ayarlanır.
- İncelemelerde sürpriz yok. Sürekli görünürlük, nerede durduğunuzu bilmeniz anlamına gelir, yılda bir kez öğrenmeniz değil.
- Adil bir süreç. Kurum genelinde tutarlı analiz. Bireysel yönetici önyargılarına daha az maruz kalır.
Yapay Zekanın Yapamayacağı Şeyler
Sınırlar konusunda çok açık olalım.
Yapay zeka performans kararları vermez. Terfilere karar vermez. Ücretleri belirlemez. İnsanları kovmaz. Performansı değerlendirmez.
Bunlar muhakeme, bağlam ve hesap verebilirlik gerektiren insani kararlardır. Bu kararları yöneticiler verir. Yapay zeka, daha iyi kararlar vermelerine yardımcı olacak bilgiler sağlar.
Yapay zeka ayrıca nüansları insanlar gibi anlayamaz. Verilerdeki kalıpları görür. Birinin performansının kişisel bir kriz nedeniyle düştüğünü veya metriklerde görünmeyen ekstra işler yaptığını anlamaz.
Yöneticilerin hala konuşmaya ihtiyacı var. Bağlamı anlamak için. Muhakeme yeteneğini kullanmak. İnsan yönetimi konusunda insancıl olmak.
Yapay zeka, veri analizi ve idari işleri hallederek bunu kolaylaştırır. Ancak performans yönetiminin insan unsurunun yerini almaz.
Ayrıca, performans yönetiminde yapay zeka iyi veri gerektirir. Eğer geri bildirimleriniz çöp ise, yapay zeka analizi de çöp olacaktır. Hedefler takip edilmezse, yapay zeka yardımcı olamaz. Etkileşim sinyalleri yakalanmazsa, elde tutma tahmini işe yaramayacaktır.
Yapay zeka sürecinizi güçlendirir. Süreciniz iyiyse, yapay zeka onu daha iyi hale getirir. Süreciniz bozuksa, önce süreci düzeltin.
Gerçek Dünya Etkisi
Bu pratikte nasıl görünüyor?
Bir şirket performans yönetimi için yapay zeka kullanıyor. Öncesinde: yöneticiler yıllık değerlendirmeler için çalışan başına 3-4 saat harcıyordu. Sonra: 1 saat. Bu da kişi başına 2-3 saat tasarruf anlamına geliyor. 8 doğrudan çalışanı olan bir yönetici için bu, gözden geçirme döngüsü başına 16-24 saat tasarruf anlamına geliyor.
Çalışanların elde tutulması artar. Erken uyarı sistemi, potansiyel ayrılmaların 70%'sini ele almak için yeterince erken yakalar. Herkes kalmıyor, ancak birçok sorun insanlar ayrılmadan önce çözülüyor.
Gelişim harcamaları daha etkili hale gelir. Eğitim bütçesini genel kurslara dağıtmak yerine, yatırım belirlenen beceri eksikliklerine odaklanır. Eğitimin tamamlanma oranı artar çünkü gerçekten konuyla ilgilidir.
Çalışanların performans sürecinden memnuniyeti artar. Geri bildirim daha nettir. Değerlendirmeler daha az keyfi hissedilir. Gelişim daha anlamlı hissedilir.
Bu teorik değil. Yapay zeka, performans yönetimini yıllık ve öznel yerine sürekli ve veri odaklı hale getirdiğinde ortaya çıkan şey budur.
Başlarken
Her şeyi bir kerede dönüştürmenize gerek yok. Tek bir parça ile başlayın.
Çoğu şirket için bu, geri bildirim analizidir. Bir sonraki gözden geçirme döngüsünde, yapay zekanın geri bildirimleri analiz etmesini ve temaları ortaya çıkarmasını sağlayın. Ne kadar zaman kazandırdığını görün. Yöneticilerin bunu faydalı bulup bulmadığına bakın.
Ya da beceri açığı analizi ile başlayın. Rol gereksinimlerinizi gerçek becerilerle eşleştirin. Nerede boşluklar olduğunu görün. Bunu gelişimi hedeflemek için kullanın.
Ya da hedef takibi uygulayın. Ayarla ve unut yerine performans hedeflerini görünür tutun ve sürekli takip edin.
Bir unsur seçin. Uygulayın. Etkisini ölçün. Sonra genişletin.
Her şirketin performans yönetimi farklıdır. Gözden geçirme sürecinizin belirli aşamaları vardır. Geri bildirim toplama sürecinizin belirli formatları vardır. Performans verileriniz belirli sistemlerde bulunur.
Bu yüzden performans yönetimi yapay zekası tak ve çalıştır değildir. Gerçek sürecinize uyması gerekir. Gerçek verilerinize. Gerçek kültürünüze.
Alt Satır
Performans yönetimi insanların gelişimine yardımcı olmalıdır. Bunun yerine, herkesin korktuğu idari bir yük haline geldi.
Yapay zeka, performans yönetiminin insan unsurunun yerini almaz. Sıkıcı kısımları ortadan kaldırır, böylece insanlar gerçekten önemli olan şeylere odaklanabilir - insanların büyümesine ve başarılı olmasına yardımcı olur.
Sonuç: Yöneticiler evrak işlerine daha az, koçluğa daha çok zaman ayırıyor. İK, sorunları krize dönüşmeden önce tespit eder. Çalışanlar daha net geri bildirim ve daha iyi gelişim elde eder. Kurum daha akıllı yetenek kararları alır.
Bu abartı değil. Doğru uygulandığında yapay zekanın performans yönetimi için yaptığı şey budur.
Performans Yönetimini Gerçekten Faydalı Hale Getirmeye Hazır mısınız?
Genel performans yönetimi yapay zekası satmıyoruz. Sizin özel sürecinize bakıyoruz. Geri bildirim mekanizmalarınıza. Veri sistemlerinize. İhtiyaçlarınıza.
Ardından, performansı gerçekte nasıl yönettiğinize uyan bir yapay zeka geliştiriyoruz. İdealize edilmiş bir süreç değil, gerçek süreciniz.
Abartı yok. Aşırı satış yok. Sadece performans yönetimini daha az acı verici ve daha etkili hale getiren pratik yapay zeka.
