“不用再求老板涨工资 怎么加薪将由AI和算法说了算”

大多数人认为，以前流传的基于年度考核的员工业绩判断方法，即使奏效了，也已经没用了。 事实上，很难想象员工比这种方法更深的厌恶。

根据咨询公司mercer最近对全球人力资源主管进行的调查，只有2%的人认为目前的绩效管理体系非常有效。 难怪麦肯锡( mckinsey )在最近的另一项研究中报告。 三分之二的雇主表示，他们正在或将要做出巨大的改变。

麦肯锡驻华盛顿的合作伙伴布莱恩·； 汉考克( bryan hancock )指出，管理者和员工都认为老员工的绩效判断做法过于主观、过于官僚、过于落后。 汉考克曾经与利用人工智能( ai )判断人类绩效的企业密切合作。

研究表明，雇主们正在努力废除年度业绩判断，用实时反馈代替。 新系统还将向管理者提供广泛的最新消息，从某人在当前岗位工作了多长时间，到他们所掌握的技能能否在企业内其他地方发挥专业知识等。

汉考克表示，利用这些数据，管理者可以集中精力指导员工，而不是给他们评分。 这比过去采用的方法更客观，更关注未来的结果。 最先进的ai系统可以进行许多其他活动。 例如，在考虑提拔某人时，必须根据企业规模庞大的数据点模型，提出具体的提案措施。

当然，这也引起了很多问题。 如果人类管理者开始认为他们的工作最终只是按规则工作，他们在领导团队时会投入多少？ 持续保持热情吗？ 公司如何才能设计出不排斥管理者的绩效管理系统？ 总经理到底起着什么作用？

ai是如何帮助你的呢

ibm从2007年开始建立基于ai的性能管理系统。 该系统列出了ai如何提高人类智能，管理者可以利用自己的知识和评价力。

例如，考虑一下ibm系统提出的建议。 管理者应该在什么时候、如何积极鼓励烦躁的员工留在企业？ 利用沃森( watson )算法，ibm的人力资源团队开发了新的程序，并申请了专利。

该计划审查了ibm所有企业的数据模型，并预测员工在不久的将来最有可能辞职。 而且，这些算法建议采取一些行动，例如提供越来越多的培训和晋升机会，以防止退休。

管理者们必须按照系统的指示行动吗？ 戴安·，ibm首席人事官； 盖尔森( diane gherson )不这么认为，但她提出了重要的警告。 听从系统建议的上司一般能得到更好的结果。

格尔森说，所有数据显示，某集团员工加薪10 % & lsquo； 逃跑风险降低90%。 不采用这些提案的经理，团队流失率会是采用这些提案的经理的两倍。

她补充说，ibm赢得怀疑管理者忠诚的另一个方法是解释系统为什么推荐某种措施。 必须打开黑匣子，给人们看数据。

尽管如此，盖尔森多次认为业绩管理第一是人类的工作。 管理员们知道，直接报告比算法提供的报告更好，有最后的决策权。

例如，如果上司决定不采用维护某员工的ai系统提案，经理可能有很好的理由鼓励该员工离开。 或者，管理员对特定的团队成员非常了解，因此可以提供比系统能够推测的更个性化、更有说服力的保留激励。

团队中应该有ai

效力IBM 25年的老将马克·； 万格尔( marc wangel )率领由12人组成的战术技术团队，负责ibm在华盛顿特区联邦政府的业务。 他认为ibm的数据驱动系统向管理者提供的是洞察，而不是命令。

按过去的做法判断员工的业绩，意味着从几个不同的人事部门的记录中发掘各直接报告中包含的新闻。 相比之下，新的系统使得每个人都可以立即向他或她的上司提供职业生涯全方位的新闻。

旺格尔说:“大大节约了这个时间，实际上让我成为了更好的管理者。” 这样，我就有越来越多的时间和团队成员见面，指导他们。

这很重要。 公司要想不断掌控变化的浪潮，绩效管理必须迅速发展，把正确的技能和人才放在正确的时间、正确的地方，而以ai为主导的数据观察是其中重要的一部分。

但除此之外，经理作为教练、顾问、人才侦探和啦啦队员的作用比以往任何时候都更重要。 汉考克表示，ai非常擅长快速分解大量新闻，在大量数据集上发现趋势。 要评价一个人是否需要培训才能更擅长合作并不容易。 你可以拥有世界上所有的数据，但还需要有人来解释。

盖尔森也同意这个观点，她说:“我对纯粹基于数据的绩效反馈感兴趣，但是在计划职业生涯的未来时，我需要与了解你、倾听你的目标和梦想的经理建立关系。” 和ai一样有用的是，这种关系来自完全不同的地方。 这是团队留给成员的最高技能。

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