AI piše ocjene radnog učinka. Što bi moglo poći po zlu?

Odluka JPMorgan Chase & Co. da dopusti menadžerima korištenje umjetne inteligencije (AI) kako bi pomogla pri pisanju ocjena radnog učinka, donosi olakšanje jednom od najstrašnijih godišnjih zadataka šefova. Također postavlja pitanje hoće li ocjene koje pišu botovi poboljšati ili pogoršati proces, posebno za zaposlenike koji traže smislene povratne informacije.

Uvođenje umjetne inteligencije u godišnje procjene može uštedjeti menadžerima vrijeme, pa čak i rezultirati korisnijim povratnim informacijama nego što zaposlenici dobiju samo od ljudskih šefova, kažu rukovoditelji i stručnjaci za menadžment. Ipak, upozoravaju da bi previše oslanjanja na umjetnu inteligenciju moglo pretvoriti ocjene u AI radni proces. (U svakom slučaju, ocjene koje pišu botovi već su dostupne, bez obzira na to jesu li ih poslodavci blagoslovili ili ne, a mnogi menadžeri sami izmišljaju pravila.)

"Granice će se iznova crtati s ovom tehnološkom promjenom," rekao je Benjamin Levick, voditelj AI-ja i operacija u tvrtki Ramp, koja izdaje korporativne kartice. "Ne znam hoće li to ljudima biti potpuno neugodno ili će djelovati neljudski. Naravno, postoji rizik od toga ako nespretno koristiš AI, ali mislim da postoji način da se pronađe ravnoteža i da se umjetna inteligencija uključi u menadžerske prakse."

JPMorganova pravila dopuštaju nadređenima korištenje internog chatbota za pomoć pri pisanju ocjena, ali ih upozoravaju da tehnologija "nije zamjena za ljudsku prosudbu". Također im je zabranjeno koristiti AI alate za dodjeljivanje ocjena radnog učinka ili odlučivanje o plaći i promaknućima.

Menadžeri koji nemaju dovoljno vremena mogu zapravo štetiti svojim zaposlenicima ako ne koriste dostupne alate koji bi im omogućili temeljitiju procjenu njihova rada, rekao je Levick.

"Osjećao bih se prilično loše kad bi AI samo pročitao sve što sam napisao, pregledao sve što sam napravio i dodijelio mi ocjenu, a moj šef bi samo pročitao taj scenarij na kraju," rekao je Levick. "To je pogrešan način korištenja, ali iskreno, osjećao bih se loše i kad bi moj šef imao samo nekoliko sati za ovaj proces, pa bi potrošio sve vrijeme na ručno čitanje dva posto mojih aktivnosti i onda napisao recenziju na temelju tog vrlo malog dijela."

Šefovi, kao i svi ljudi, skloni su pristranosti i lošem pamćenju te često previše važnosti pridaju nedavnim događajima prilikom ocjenjivanja duljih razdoblja, rekao je Peter Cappelli, profesor menadžmenta na Wharton Schoolu Sveučilišta u Pennsylvaniji i direktor Centra za ljudske resurse. Cappelli kaže da AI često može pružiti objektivniju procjenu od ljudskog menadžera.

Ipak, zaposlenici mogu smatrati da ocjena ima manju vjerodostojnost 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 napravio dobar posao. Misli li moj šef to doista?"

Previše pozitivne recenzije

Eksperimentalne studije pokazale su da, kada ljudi dobiju AI alate, često prepuštaju analizu tehnologiji i manje se oslanjaju na vlastitu prosudbu. To može imati dobre i loše strane u ocjenjivanju rada. Zaposlenici se mogu osjećati kao da su 'obrađeni', a ne osobno procijenjeni, što može produbiti cinizam prema procesu koji mnogi ionako smatraju formalnošću, kaže Cappelli. A budući da su chatbotovi poznati po pretjeranoj uljudnosti, AI-asistirane recenzije mogu biti previše pozitivne i ne adresirati dovoljno stvarne probleme u radu (što je samo jedan od razloga zašto je važno provjeriti svaku AI-generiranu ocjenu zbog pravednosti, tona i točnosti).

Prednosti i nedostaci, kao i novost AI tehnologije, sugeriraju da će se tvrtke s ovim pitanjem boriti još dugo nakon ove sezone ocjenjivanja. Odluke mogu biti jasnije u tvrtkama koje sada izričito procjenjuju koliko i kako njihovi zaposlenici koriste AI, što je već dio kriterija ocjenjivanja u tvrtkama poput konzultantske kuće KPMG LLP i e-trgovinske platforme Shopify Inc.

U svojoj ulozi, Levick kaže da i dalje zadržava odgovornost za vlastita mišljenja o radnom učinku zaposlenika, ali koristi AI kako bi ta mišljenja potkrijepio - primjerice, za sažimanje podataka poput povratnih informacija kolega i radova koje su zaposlenici predali tijekom godine. "AI je uključen u svaki korak, ali na kraju dana, ocjena je temeljno moja i sadrži moje misli kao glavni pokretač," rekao je.

Druge tvrtke eksperimentiraju s alatima koji preuzimaju veću ulogu u procesu procjenjivanja. Platforma za obračun plaća Rippling, primjerice, prodaje sustav nazvan Talent Signal koji analizira prvih 90 dana rada novih zaposlenika i označava ih kao 'veliki potencijal', 'tipičan' ili 'obrati pažnju'. Sustav procjenjuje rad zaposlenika na zadacima poput odgovaranja na upite korisnika ili pisanja koda, uzimajući u obzir složenost posla. Menadžeri se s ocjenom mogu složiti ili ne, jednostavnim palcem gore ili dolje.

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

Nora Jenkins Townson, osnivačica tvrtke Bright + Early, koja pruža vanjske HR usluge tehnološkim tvrtkama, kaže da su joj mnogi startupi nudili rješenja koja navodno "popravljaju" proces ocjenjivanja olakšavajući posao srednjem menadžmentu i smanjujući pristranost - primjerice, kroz tjedne ocjene ili bilježenje komentara iz redovitih razgovora koji bi se na kraju godine pretvorili u svojevrsnu ocjenu rada.

"Da bi takvi sustavi dobro funkcionirali, morate već imati jasno definirano što znači uspjeh i na razini tvrtke i za svako radno mjesto," rekla je. "I dalje morate sjesti i razmisliti što za vas znači dobar rad."