Cộng đồng công nghệ đang tích cực thảo luận về xu hướng mới nổi trong việc sử dụng công cụ AI để viết đánh giá hiệu suất, với các quản lý kỹ thuật chia thành hai luồng ý kiến về việc liệu phương pháp này có cải thiện hay làm giảm chất lượng quy trình phản hồi. Cuộc tranh luận này càng trở nên đặc biệt quan trọng khi nhiều công ty bước vào chu kỳ đánh giá thường niên.
Bài toán AI trong Đánh giá Hiệu suất
Các quản lý kỹ thuật ngày càng khám phá nhiều công cụ AI như ChatGPT để hỗ trợ viết đánh giá hiệu suất, làm dấy lên cuộc tranh luận sôi nổi về lợi ích và những hạn chế tiềm ẩn của phương pháp này. Trong khi một số quản lý xem AI như một công cụ tiết kiệm thời gian, những người khác lại lo ngại về tính xác thực và cảm xúc cá nhân có thể bị mất đi trong các phản hồi do AI tạo ra.
Thực tiễn Hiện tại và Những Lo ngại
Nhiều quản lý kỹ thuật cho biết họ sử dụng AI trong các khía cạnh khác nhau của quy trình đánh giá:
- Tạo bản nháp ban đầu : Sử dụng AI để tạo cấu trúc và dàn ý cơ bản
- Cải thiện ngôn ngữ : Nâng cao tính rõ ràng và chuyên nghiệp của phản hồi
- Xác thực nội dung : Đảm bảo bao quát đầy đủ các điểm chính
- Tóm tắt : Tổng hợp các quan sát dài thành phản hồi ngắn gọn
Tuy nhiên, các thành viên trong cộng đồng đã nêu ra một số lo ngại:
- Tính xác thực : Nguy cơ tạo ra phản hồi chung chung, theo mẫu và thiếu góc nhìn cá nhân
- Ảnh hưởng đến mối quan hệ : Khả năng làm suy giảm mối quan hệ giữa quản lý và nhân viên do nội dung tự động
- Pháp lý và quyền riêng tư : Câu hỏi về bảo mật dữ liệu khi chia sẻ thông tin nhạy cảm của nhân viên với hệ thống AI
Các Phương pháp Thực hành Tốt nhất Đang Hình thành
Cuộc thảo luận đã dẫn đến sự đồng thuận về một số phương pháp thực hành tốt nhất khi sử dụng AI trong đánh giá hiệu suất:
- Sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ thay vì cơ chế viết chính
- Tập trung sử dụng AI cho cấu trúc và tổ chức trong khi vẫn duy trì góc nhìn cá nhân
- Đảm bảo tất cả nội dung được AI hỗ trợ đều được xem xét kỹ lưỡng và cá nhân hóa
- Minh bạch về việc sử dụng AI theo chính sách công ty
Yếu tố Con người
Nhiều quản lý có kinh nghiệm nhấn mạnh rằng bất kể có sự tham gia của AI hay không, phản hồi hiệu quả vẫn cần:
- Các cuộc họp một-một thường xuyên trong năm
- Các ví dụ và quan sát cụ thể về hiệu suất của nhân viên
- Hiểu biết cá nhân về động lực nhóm và lộ trình phát triển cá nhân
- Phương pháp phản hồi dựa trên điểm mạnh tập trung vào sự phát triển của nhân viên
Cuộc tranh luận tiếp tục phát triển khi ngày càng nhiều quản lý thử nghiệm các công cụ AI trong khi cố gắng duy trì yếu tố con người quan trọng trong đánh giá hiệu suất. Như một thành viên trong cộng đồng đã nhận xét, mục tiêu nên là sử dụng AI để tăng cường, không phải thay thế, các khía cạnh con người trong phản hồi hiệu suất.