Rašyti veiklos vertinimus yra tarsi ieškoti „siūlo“. Visi žino, kad turėtų tai daryti, bet beveik niekas to nenori. Bandant rasti tinkamus žodžius, laviruojant tarp sąžiningumo ir diplomatijos bei stengiantis neskambėti taip, lyg jūsų HR šablonas būtų nukopijuotas – visa tai išvargina.
Dabar – dirbtinis intelektas veiklos vertinimų rašymui. Ar tai tikras proveržis vadovams ir personalo specialistams, ar tiesiog dar vienas pernelyg sudėtingas įrenginys su blizgančia vartotojo sąsaja? Panagrinėkime tai išsamiau.
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Geriausios HR dirbtinio intelekto priemonės, keičiančios žmogiškųjų išteklių valdymą.
Atraskite dirbtinio intelekto sprendimus, keičiančius įdarbinimą, darbo užmokestį ir darbuotojų įsitraukimą.
🔗 Nemokami dirbtinio intelekto įrankiai HR specialistams.
Gaukite nemokamus dirbtinio intelekto įrankius, skirtus HR procesams supaprastinti ir efektyvumui pagerinti.
🔗 Dirbtinio intelekto įrankiai mokymui ir tobulėjimui.
Raskite geriausius dirbtinio intelekto sprendimus, skatinančius mokymąsi ir profesinį augimą.
🔗 Dirbtinio intelekto koučingo įrankiai: geriausios platformos.
Pagerinkite mokymąsi ir našumą naudodami geriausias dirbtinio intelekto pagrindu veikiančias koučingo platformas.
Kodėl dirbtinis intelektas, skirtas našumo apžvalgų rašymui, iš tikrųjų yra geras? 💡
Kai veikia tinkamai, DI gali jums padėti:
-
Sumažinkite šališkumą išlaikydami nuoseklią kalbą visur.
-
Sumažinkite darbo krūvį (sudie, tuščio ekrano paralyžius).
-
Padidinkite aiškumą naudodami sumanesnius žodžių pasirinkimus ir frazes.
-
Derinkite toną su savo įmonės atmosfera (nesvarbu, ar tai būtų rūpestingas, tiesmukas ar kažkas nejaukiai per vidurį).
-
Kruopštumą užtikrinkite paraginę jus įtraukti tikslus, įgūdžius, iššūkius – viską, ką galite pamiršti skubėdami.
Nepaisant to, tai vis tiek gali būti... keista. Pavyzdžiui, kai kažkas užtikrintai vadinama „novatorišku vizionieriumi“ po to, kai jis jau tris mėnesius dirba šias pareigas. 😬
Palyginimo lentelė: geriausi įrankiai, naudojantys dirbtinį intelektą našumo apžvalgoms rašyti 🧰
| Įrankio pavadinimas | Geriausiai tinka | Kaina | Kodėl tai veikia (arba ne) |
|---|---|---|---|
| Grotelės | Vidutinio dydžio įmonės | $$$ | Puiki integracija su tikslų nustatymu. Sąsaja gali būti šiek tiek per sudėtinga. |
| Leapsome | HR komandos technologijų srityje | $$ | Išmanūs šablonai, tinkamas tonų suderinimas. Kartais gremėzdiškas frazavimas. |
| Geresni darbai | Įmonių organizacijos | $$$$ | Stiprus analitikos ir dirbtinio intelekto derinys, bet nelabai pritaikytas pradedantiesiems. |
| Atspindintis | Startuoliai ir vikrūs komandos | $$ | Lengvas, trenerio stiliaus tonas. Kartais pernelyg atsipalaidavęs. |
| Effy.ai | Mažos įmonės | $ | Stebėtinai patikimas nemokamas planas. Dirbtinis intelektas paprastas, bet atlieka savo darbą. |
(Taip, kainos yra tipiškos. Viskas keičiasi.)
Išsami analizė: kaip dirbtinis intelektas žino, ką sakyti? 🧠
Dauguma įrankių yra sukurti didelių kalbos modelių (LLM) pagrindu, apmokyti teksto vandenynuose. Iš esmės jie:
-
Peržiūrėkite ankstesnes apžvalgas, kad jos atitiktų jūsų organizacijos toną ir formatą.
-
Norėdami suprasti, kaip atrodo „geras“, naudokite pareigybių aprašymus ir KPI
-
Įtraukite realaus laiko atsiliepimus ir tikslų užrašus, kai įmanoma.
-
Atsakykite į tokias užuominas kaip „Aleksas praėjusį ketvirtį pagerino klientų pasitenkinimą 15 %“.
Tada jie ištarė kažką panašaus į:
„Aleksas demonstravo stiprų į klientą orientuotą požiūrį ir duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą, o tai, įgyvendinus tikslinius patobulinimus, prisidėjo prie 15 % padidėjusių pasitenkinimo rodiklių.“
Ar tai poetiška? Ne. Ar tai geriau nei „Aleksas buvo gerai“? Be abejo.
Spąstai, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį ⚠️
-
Bendras aidas: tas pats pagyrimas gali būti rodomas keliose apžvalgose. Tai įspėjamasis ženklas.
-
Trūksta konteksto: dirbtinis intelektas ne visada pastebi netvarkingą komandos dinamiką ar netikėtus iššūkius.
-
Keistų žodžių salotos: Pavyzdžiui, „Jos lyderystė pražysta produktyvumu“. Eee... ką?
-
Per didelis pasitikėjimas: dirbtinis intelektas yra įrankis, o ne apgalvoto indėlio pakaitalas. Svarbu žmogiškieji niuansai.
Realaus gyvenimo naudojimo atvejai (kurie nėra visiškai nuobodūs) 📝
-
Mažmeninės prekybos tinklas: Dirbtinis intelektas per savaitę sugeneravo daugiau nei 1000 atsiliepimų. Vadovams tereikėjo atlikti pakeitimus ir suasmeninimą.
-
SaaS startuolis: aptikti šališkumo modeliai, pavyzdžiui, vyrų vadinimas „lyderiais“, o moterų – „komandos žaidėjomis“.
-
NVO: Pasitelkė dirbtinio intelekto šablonus, kad apmokytų naujus potencialius klientus teikti tikrus, konstruktyvius atsiliepimus.
Tai ne tik technologijų ažiotažas – 95 % vadovų teigia, kad juos vargina senamadiškos vertinimo sistemos. Pranešama, kad įmonės kasmet praranda apie 1,9 trilijono dolerių dėl neaktyvių darbuotojų [1]. Tuo tarpu komandos, kurios teikia atsiliepimus į stipriąsias puses, yra 8,9 % pelningesnės ir 12,5 % produktyvesnės [2].
Patarimai, kaip maksimaliai išnaudoti dirbtinio intelekto peržiūros įrankius 🎯
-
Perrašykite savo balsu: visada pridėkite tikrų istorijų ar pavyzdžių. Kartą, dirbdamas ankstesniame darbe, įmečiau į galvą kritiką apie žmogų, kuris vadovavo produkto pristatymui, ir visa apžvalga iš karto pasirodė pagrįstesnė.
-
Patikrinkite viską: jei sakinys atrodo pernelyg švelnus ar keistai glostantis... taip, tikriausiai taip ir yra.
-
Pateikite rimtų idėjų: Ne tik įterpkite miglotų dalykų – suteikite jam realių, apčiuopiamų pergalių.
-
Taip pat kalbėkitės rimtai: veiklos vertinimai yra svarbūs, tačiau jie nepakeičia tikrų pokalbių.
Psichologijos faktorius 🧠
Žmonės žino, kada atsiliepimas tėra šabloninis tekstas. Net jei gramatika taikli, jei nėra jokio emocinio svorio, jis skamba tuščiaviduriai. Dirbtinis intelektas gali padėti su struktūra ir tonu, tačiau autentiškumas vis tiek atlieka sunkų darbą.
Baigiamosios mintys: ar turėtumėte pasitikėti dirbtiniu intelektu? 🤔
Dirbtinis intelektas stebuklingai neparašys tobulos veiklos apžvalgos, tačiau gali padaryti sudėtingą procesą šiek tiek mažiau skausmingą. Įsivaizduokite jį kaip šiek tiek pernelyg entuziastingą praktikantą, kuris atlieka didžiąją dalį darbo. Tegul jis suteikia jums pranašumą pradžioje, bet įsitikinkite, kad galutinis produktas skamba kaip jūs . Nes jei jūsų komanda nori augti, jai reikia atsiliepimų, kurie iš tikrųjų reiškia – net jei pradžioje jai padėjo robotas.