با هوش مصنوعی، عملکرد کارکنان را هوشمندانه‌تر مدیریت کنید!

اگر آینده مدیریت عملکرد بر پایه هوش مصنوعی نوشته بشه، ما کجای این داستانیم؟
پادکست

مقدمه

در چشم‌انداز کسب و کارهای امروزی که در حال طی تحولات سریع است، سازمان‌ها در جستجوی به کار بردن راه‌های نوآورانه برای دستیابی به عملکرد بهینه هستند. هوش مصنوعی (AI: Artificial Intelligence) یکی از این فناوری‌های پیشگام است که قلمرو مدیریت کسب و کار را دگرگون کرده است. این نوآوری به حوزه‌های گوناگونی از جمله مدیریت عملکرد کارکنان گسترش یافته است. به طور سنتی، مدیریت عملکرد کارکنان بر فرایندهای دستی و ارزیابی‌های ذهنی اتکای شدید داشت؛ اما با ظهور AI، عصر جدیدی از تصمیم‌گیری دقیق و مبتنی بر داده‌ها پدید آمده است.

در این مقاله ضمن بررسی چالش‌های ارزیابی سنتی عملکرد کارکنان، به مزایا، کاربردها و نقش AI در مدیریت عملکرد، ریسک‌های استفاده از آن و استراتژی‌های کاهش آن‌ها، نمونه‌های واقعی از شرکت‌های موفق در استفاده از AI در مدیریت عملکرد کارکنان و ماژول‌های هوش مصنوعی یسنا پارس پرداخته می‌شود.

چالش‌های ارزیابی سنتی عملکرد کارکنان

ارزیابی عملکرد کارکنان به طور سنتی، اغلب صورتی رسمی دارد؛ به گونه‌ای که عمیق نیست و نمی‌تواند با کارکنان ارتباط برقرار کند. کارمندان از این نوع ارزیابی‌های سنتی می‌ترسند و آن‌ها را صرفاً به عنوان یک چک‌باکس تا فرصتی برای رشد در نظر می‌گیرند. در این نوع ارزیابی‌ها، مدیران واقعاً نمی‌دانند به جز پر کردن فرم چه کاری انجام می‌دهند.

این روش‌های قدیمی ارزیابی عملکرد کارکنان نمی‌توانند مشارکت یا چالش‌های یک کارمند را منعکس کنند. آن‌ها به جای پیشرفت و توسعه کارمندان، اضطراب و عدم تعهد ایجاد می‌کنند؛ این‌ها دقیقاً همان چیزهایی است که رهبران منابع انسانی می‌خواهند از آن‌ها اجتناب کنند. این امر یافتن جایگزین‌های موثرتر را ضروری می‌کند.

ارزیابی‌های سنتی عملکرد کارکنان اغلب در ارائه بازخورد معنادار شکست می‌خورند. آن‌ها معمولاً یک بار در سال روی می‌دهند و کارمندان را در مورد پیشرفت خود با ابهام و سردرگمی مواجه می‌کنند. این امر موجب ایجاد ترس در کارکنان می‌شود. این ترس به جای انگیزه دادن به آن‌ها موجب ایجاد اضطراب، نارضایتی شغلی، فرسودگی شغلی و درنهایت فقدان بهره‌وری می‌شود.

حال این سؤال مطرح می‌شود که راهکار برون‌رفت از چالش‌های ارزیابی سنتی عملکرد کارکنان چیست؟ پاسخ آن در استفاده از تکنولوژی AI در مدیریت ارزیابی کارکنان نهفته است که در ادامه درباره آن توضیح می‌شود.

نگاهی به چیستی هوش مصنوعی و کارکردهای آن

 AI به سیستم‌های کامپیوتری گفته می‌شود که قدرت انجام دادن وظایف پیچیده‌ای همچون استدلال انسانی، تصمیم‌گیری، خلق و غیره دارند.

تعریف واحدی برای هوش مصنوعی وجود ندارد؛ زیرا ابزارهای آن طیف گسترده‌ای از وظایف را می‌توانند انجام دهند. برخی از تعاریف AI عبارت‌اند از:

• هر سیستم مصنوعی است که وظایفی را در موقعیت‌های گوناگون و پیش‌بینی نشدنی بدون نظارت چشمگیر انسان انجام می‌دهد. این سیستم مصنوعی توانایی یادگیری تجارب را دارد و در صورت قرار گرفتن در معرض مجموعه‌ای از داده‌ها، عملکرد را بهبود می‌بخشد.
• یک سیستم مصنوعی توسعه‌یافته در نرم‌افزار کامپیوتر، سخت افزار فیزیکی یا زمینه‌های دیگر است که انجام دهنده وظایفی است که به ادراک، شناخت، برنامه‌ریزی، یادگیری، ارتباط یا عمل فیزیکی انسان نیاز دارد.
• یک سیستم مصنوعی است که برای فکر یا عمل کردن مانند یک انسان، طراحی شده است؛ از جمله معماری‌های شناختی و شبکه‌های عصبی.
• هوش مصنوعی مجموعه‌ای از تکنیک‌ها از جمله یادگیری ماشین است که به منظور تقلید یا شبیه‌سازی وظایف شناختی انسان طراحی شده‌ است.
• یک سیستم مصنوعی است که برای عمل منطقی طراحی شده است؛ از جمله یک عامل نرم‌افزاری هوشمند یا رباتی که با استفاده از ادراک، برنامه‌ریزی، استدلال، یادگیری، برقراری ارتباط و تعامل، تصمیم گیری و انجام دادن کنش، به اهداف دست می‌یابد.

هوش مصنوعی مجموعه‌ای از تکنیک‌ها است که با هدف تقلید یا شبیه‌سازی وظایف شناختی انسان طراحی شده‌ است

نقش هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد

 AI از زمان انتشار ChatGPT به سرعت مؤثربودن خود را نشان داد. در کمتر از دو سال، 75 درصد از کارکنان دانش در سراسر جهان از این هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند. آن‌ها بر این باور هستند که استفاده از این ابزار باعث صرفه‌جویی در وقت آن‌ها می‌شود و حتی به آن‌ها کمک می‌کند خلاق‌تر باشند. تصمیم‌گیرندگان منابع انسانی نیز این دیدگاه خوشبینانه را دارند؛ به طوری که 61 درصد بیان کرده‌اند، انتظار دارند AI در پنج سال آینده تأثیر مثبتی بر فرایندهای منابع انسانی داشته باشد.

کاربران هوش مصنوعی دریافته‌اند که این فناوری عملکردهای منابع انسانی را متحول می‌کند و کارکردهای چشمگیری دارد. این کارکردها شامل مدیریت عملکرد است که در سال‌های اخیر تحولات خاص خود را پشت سر گذاشته است. ارزیابی‌های عملکرد سالانه نادیده گرفته شده و (در برخی موارد) مجدد معرفی شده است. مدیران بازخورد به‌موقع‌تری ارائه می‌دهند و شرکت‌ها تمرکز بیشتری بر یادگیری و توسعه کارکنان می‌کنند.

4 مزیت اصلی کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان

1. ارائه بازخورد سریع‌تر به کارکنان

مدیران سازمان می‌توانند از AI به منظور ایجاد نقطه آغاز برای بازخورد به کارکنان استفاده کنند که این امر در زمان مدیران صرفه‌جویی می‌کند. مدیران می‌توانند ویژگی‌های خاصی نظیر سال‌های کار کارمند را مشخص کنند تا اطمینان یابند که بازخورد تا حد امکان واقعی و درست است.

2. بازخورد دقیق‌تر و مؤثرتر

هوش مصنوعی می‌تواند متن پیش‌نویس ارزیابی عملکرد را که مدیر یا کارمند نوشته است، ارزیابی کند و برای بهبود آن پیشنهادهایی ارائه دهد؛ برای مثال، AI می‌تواند کلمات تکراری، سوگیری در انتخاب کلمه و لحن نامناسب را مشخص کند.

3. گزارش‌دهی و داشبورد بهبودیافته

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی روی داده‌های ارزیابی عملکرد کارکنان می‌تواند به مدیر، رهبران ارشد یا منابع انسانی تصویری سریع از عملکرد کارمندان بدهد. این قابلیت به‌ویژه برای شرکت‌های بزرگی مفید است که داده‌های زیادی را تولید می‌کنند. افزون بر این، AI می‌تواند پیشنهادهایی برای ایجاد داشبوردها یا گزارش‌های بررسی عملکرد خاصی ارائه دهد.

4. افزایش کارآمدی و بهره‌وری عملکرد کارکنان

ساده‌سازی فرایند کارها توسط هوش مصنوعی ممکن است مدیران را ترغیب کند تا گزارش‌های مستقیم خود را بیشتر بازخورد بدهند. ارائه بازخورد منظم به کارکنان به آن‌ها کمک می‌کند تا به عنوان کارمند رشد کنند که این امر به نفع کارفرمای آن‌ها است. مشخص است، کارکنانی که بازخورد بیشتری دریافت می‌کنند، تجربه آن‌ها نیز بهبود می‌یابد.

7 کاربرد جذاب هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان

• نظارت بر عملکرد کارکنان

با سیستم مدیریت عملکرد بهبودیافته با AI می‌توانید به آسانی نحوه عملکرد کارکنان را در سطح شرکت و براساس بخش نظارت کنید و همچنین عملکرد فردی را ردیابی نمایید. هوش مصنوعی معیارهای هدف عملکرد کارکنان را زیر نظر دارد و اگر آن‌ها در مسیر رسیدن به معیارهای هدف نباشند، می‌تواند به شما هشدار دهد. سپس می‌توانید فوراً اقدام کنید. همچنین به عواملی بپردازید که باعث مشکلات عملکردی می‌شوند و برای کمک به هر کارمندی که بهترین کار ممکن را انجام دهد و به اهدافش دست پیدا کند، پشتیبانی ارائه دهید.

• کمک به مشخص کردن اهداف

تعیین اهداف برای مدیریت عملکرد بسیار اهمیت دارد. بدون اهداف مشخص، سنجش دقیق عملکرد امکان‌پذیر نیست؛ اما نمی‌توان به دلخواه اهداف را تعیین کرد. در اینجاست که مزایای استفاده از AI آشکار می‌شود. ابزارهای قدرتمند مدیریت عملکرد براساس هوش مصنوعی، می‌توانند داده‌های عملکرد گذشته را از هر زیرمجموعه‌ای از اعضای تیم تحلیل کنند و برای اهداف مدنظر توصیه‌هایی نیز ارائه دهند. این ابزارها حتی می‌توانند ویژگی‌های هر صنعت را در نظر بگیرند تا به تنظیم اهداف SMART کمک کنند (Specific: مشخص، Measurable: قابل اندازه‌گیری، Achievable: قابل دستیابی، Relevant: مرتبط، Time-bound: محدود به زمان). این اهداف به کسب و کارها در دستیابی به اهدافشان کمک می‌کنند.

• مدیریت چرخه‌های بررسی عملکرد

با AI مدیریت بررسی عملکرد، کمتر دلهره‌آور می‌شود. هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک می‌کند تا چرخه‌ای منظم برای فرایند بررسی عملکرد خود ایجاد کنند و بدین طریق به ایجاد تعادل بین ارزیابی‌های رسمی و غیررسمی یاری می‌‌رساند.

• ارائه بازخورد بهتر

ارائه بازخورد سازنده و ویژه به هر یک از اعضای تیم آسان نیست. بدون شک، این امر یکی از دلایل زمانبر بودن فرایند بررسی عملکرد است و اینکه چرا فقط 5٪ از کارمندان می‌گویند که بازخورد مفید دریافت می‌کنند. مدیران تمایل دارند بازخورد دقیق و شخصی‌سازی‌شده عملکرد به کارکنان ارائه کنند، اما تحلیل داده‌های ماه‌ها و جستجو در ایمیل‌ها و پیام‌ها که شامل نام یا اشاره به هر کارمند است، واقعاً عملی نیست. در این وضعیت، AI می‌تواند کمک مؤثر کند. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت داده‌های عملکرد کارکنان را جمع‌آوری کنند؛ از جمله هر گونه شناختی که از همکاران دریافت کرده‌اند. AI حتی می‌تواند پس از بررسی‌ها به تدوین برنامه‌هایی برای کمک به ادامه بهبود کارکنان کمک کند.

• برنامه‌ریزی برای توسعه کارکنان

بسیاری از تیم‌های منابع انسانی، فعال کردن یادگیری کارمندان اولویت اصلی‌شان است. کارمندان خواهان فرصت‌های یادگیری هستند و اگر آن را به دست نیاورند، به دنبال شغل جدید می‌روند. هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها و کسب و کارها در طراحی برنامه‌های یادگیری متناسب با اهداف و سبک‌های یادگیری منحصر به ‌فرد کارکنان کمک کند. AI با تمرکز بر عملکرد کل نیروی کار، اهداف کسب ‌و کار و نقاط قوت هر فرد، پیشنهادهایی را برای نحوه توسعه هر کارمند ارائه می‌دهد.

• تحلیل شکاف مهارتی

برای اینکه توسعه و رشد کارکنان به سود کسب‌ و کار باشد، باید مهارت‌هایی را شناسایی کرد که یا سازمان به شدت به آن‌ها نیاز دارد، یا در وضعیت کنونی در آن مهارت‌ها با کمبود رو به رو است و باید در آن‌ها پیشرفت کند. هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت داده‌های عملکرد را تجزیه و تحلیل کند و شکاف‌های مهارتی را در تیم یا بین کارکنان فردی پیدا کند؛ اطلاعاتی که می‌تواند بینش و درک بیشتری به کسب و کارها دهد.

• تحلیل پیش‌بینی‌کننده

به لطف توانایی سیستم‌های عملکرد مبتنی بر AI، آن‌ها می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت غیرانسانی تجزیه و تحلیل کنند و بدین طریق به کسب و کارها یا سازمان‌ها در مشاهده آینده کمک کنند، یا حداقل فرضیه‌های بسیار آگاهانه‌ای در مورد آن مطرح کنند. با داشتن چشم‌اندازی دقیق‌تر از آینده، سازمان‌ها بهتر برای خود برنامه‌ریزی کنند؛ برای مثال، تصور کنید هدف تیم منابع انسانی یک سازمان در سال جاری، بهبود نگهداشت کارکنان در تیم مهندسی نرم‌افزار است. برای این هدف، شما یک سیستم مدیریت عملکرد مبتنی بر هوش مصنوعی را برای کمک به این هدف پیاده‌سازی می‌کنید. سیستم AI تمام داده‌های مربوط را از آن تیم ارزیابی می‌کند تا بتواند الگوهایی را که ممکن است به گردش مالی بالاتر کمک کنند، شناسایی کند؛ به عنوان مثال، ممکن است متوجه شود که اگر مدیر آن‌ها در ماه گذشته بازخورد مثبتی به آن‌ها نداده باشد، احتمال بیشتری هست که اعضای تیم کار خود را ترک کنند.

با AI مدیریت عملکرد کارکنان بهینه تر و هوشمندانه تر می شود

ریسک‌های کلیدی استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان

1. دقت اطلاعات

ابزارهای AI به این صورت شناخته شده‌اند که خروجی‌های غیرمنطقی یا غیرمعنادار ایجاد می‌کنند که به آن‌ها «توهمات هوش مصنوعی» گفته می‌شود. سازمان‌ها به جای اینکه بر خروجی‌های ارائه‌شده توسط AI تکیه و تمرکز کنند، باید از صحت و دقت این خروجی‌ها مطمئن شوند و آن را تأیید کنند؛ به عنوان مثال، اظهارات نادرست هوش مصنوعی در ارزیابی عملکرد یک کارمند، می‌تواند سازمان را در معرض مسئولیت‌ها و عواقب حقوقی جبران‌ناپذیری قرار دهد.

2. تعصب و تبعیض

با استفاده از داده‌های تاریخی گردآوری‌شده از منابع گوناگون، به ابزارهای AI آموزش داده می‌شود. با این کار ممکن است ناخواسته تعصبات موجود در آن داده‌ها تقویت شود؛ لذا در بیانیه مشترک منتشرشده از سوی چندین آژانس فدرال، آن‌ها تأکید کردند که مجموعه داده‌های استفاده‌شده برای آموزش ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است نماینده نباشد، سوگیری تاریخی داشته باشد، یا داده‌ها را با ویژگی‌هایی مرتبط کند که به لحاظ قانونی نباید مبنای تصمیم‌گیری قرار بگیرند؛ این امر منجر به شکل‌گیری نتیجه تبعیض‌آمیز می‌شود. آزمایش اخیری که با ChatGPT انجام شد نشان داد که چگونه این تعصبات تعبیه‌شده در داده‌ها می‌توانند در زمینه مدیریت عملکرد ظاهر شوند؛ برای مثال، برخی از مدل‌های AI می‌توانند در زمینه‌های مختلف مثل استخدام یا ارزیابی عملکرد کارکنان، نتایج تبعیض‌آمیز داشته باشند. این امر موجب نقض حقوق افراد و مواجه شدن سازمان‌ها با مشکلات قانونی می‌شود.

3. رعایت تعهدات قانونی

در سال‌های اخیر، قانون‌گذاران در سطوح فدرال، ایالتی و محلی، مقررات هوش مصنوعی را برای محافظت از حریم خصوصی و داده‌های ایمن افراد در اولویت قرار داده‌اند. سال گذشته، قانون AI شهر نیویورک اجرا شد که کارفرمایان را ملزم می‌کرد تا قبل از استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های استخدام، ممیزی‌های جانب‌دارانه و متعصبانه انجام دهند. سایر حوزه‌های قضایی از جمله کالیفرنیا، نیوجرسی، نیویورک و واشنگتن دی‌سی، قوانین حسابرسی سوگیری مشابهی را پیشنهاد کرده‌اند. علاوه بر این، ورمونت قانونی را معرفی کرد که کارفرمایان تمایل دارند از اتکای صرف به اطلاعات ابزارهای AI در هنگام تصمیم‌گیری‌های مربوط به استخدام خودداری کنند. با فعال شدن مقررات هوش مصنوعی در حوزه‌های قضایی بیشتری، سازمان‌ها باید از به تعهدات خود در قالب قوانین قابل اجرا آگاه باشند.

3 استراتژی‌ هوشمندانه برای کاهش ریسک‌های کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان

1. آموزش کارکنان

سازمان‌ها باید اطمینان یابند که همه کارکنان در مورد استفاده از ابزارهای AI مطابق با خط‌مشی سازمان آموزش دیده‌اند. این آموزش باید حاوی اطلاعاتی درباره مزایا و ریسک‌های بالقوه مرتبط با ابزارهای هوش مصنوعی، سیاست‌های سازمان در مورد این ابزارها، و عملکرد و استفاده از ابزارهای تأییدشده باشد.

2. بررسی مسائل مربوط به سوگیری و تعصب

برای کمک به کاهش ریسک‌های مرتبط با سوگیری و تعصب در ابزارهای AI، سازمان‌ها باید در بررسی داده‌ها و الگوریتم‌های مورداستفاده در پلتفرم‌های مدیریت عملکرد خود، دقت کنند. همچنین سازمان‌ها باید بررسی کنند، فروشندگان ابزارهای هوش مصنوعی چه اقداماتی را در راستای کاهش موفقیت سوگیری و تعصب در تصمیم‌گیری‌های استخدامی انجام داده‌اند.

3. توسعه سیاست‌ها و رویه‌هایی به منظور نظارت بر استفاده از هوش مصنوعی

برای اینکه قوانین مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها رعایت شود، هر سازمان باید اطمینان یابد که سیاست‌ها و رویه‌هایی برای تنظیم نحوه استفاده از AI در سازمان، افراد دارای دسترسی به خروجی‌ها، افراد دریافت‌کننده خروجی‌ها، محل ذخیره خروجی‌ها و مدت زمان نگهداری خروجی‌ها وجود دارد. هر یک از این ملاحظات مهم در سازمان‌ها متفاوت است؛ بنابراین اهمیت دارد که سازمان درک عمیق‌تری از ابزارهای هوش مصنوعی که به دنبال پیاده‌سازی هستند، به دست آورد.

استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان نیازمند دقت و احتیاط است

نمونه‌های واقعی از شرکت‌های موفق در استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان

• Unilever

این شرکت به‌ عنوان نمونه‌ای عالی، از AI برای تجزیه و تحلیل داده‌های کارکنان و ارائه برنامه‌های توسعه شخصی استفاده می‌کند. این امر موجب افزایش مشارکت کارکنان و بهبود عملکرد آن‌ها شده است. سیستم هوش مصنوعی یونیلور ارائه‌دهنده تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی کننده است و به شرکت کمک می‌کند تا موضوعات بالقوه را قبل از تبدیل شدن به مشکل پیش‌بینی کرده و به آن‌ها رسیدگی کند.

• Cisco

شرکت سیسکو از AI برای مدیریت عملکرد کارکنان، نظارت بر بهره‌وری و رفاه آن‌ها در زمان واقعی استفاده می‌کند. این فناوری به شرکت اجازه می‌دهد تا الگوهای مؤثر بر عملکرد کارکنان مانند ساعات کاری طولانی یا زمان زیادی که در جلسات صرف می‌شود، شناسایی کند. همچنین توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای بهبود تعادل بین کار و زندگی کارکنان ارائه دهد. سیستم هوش مصنوعی سیسکو به افزایش بهره‌وری و کاهش فرسودگی شغلی در بین کارکنان منجر شده است.

•  Johnson & Johnson 

شرکت جانسون و جانسون از هوش مصنوعی برای ارتقای فرایندهای تعیین هدف و ردیابی عملکرد کارکنان خود استفاده می‌کند. سیستم AI این شرکت از یادگیری ماشینی برای ارائه پیشنهادهای شخصی و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کند. همچنین به کارمندان در تعیین اهداف بلندپروازانه و دستیابی به آن‌ها کمک می‌کند. این امر موجب بهبود عملکرد و افزایش رضایت کارکنان شده است.

چگونه هوش مصنوعی یسنا پارس مدیریت عملکرد را متحول می‌کند؟

• ماژول پایش هوشمند رفتار ارزیاب مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی

در نرم‌افزارهای مدیریت عملکرد معمولاً افراد، مدیران یا کانون‌های ارزیابی درباره عملکرد ارزیابی‌شوندگان نظر خود را بیان می کنند؛ اما برخی از آنها آنگونه که انتظار می‌رود، دقت لازم را در بررسی دقیق اطلاعات عملکردی ارزیابی‌شوندگان ندارند. این موضوع به کاهش اعتبار نتایج ارزیابی عملکرد منجر می‌شود. با رصد رفتار ارزیابی‌کنندگان می‌توان تا حد زیادی تشخیص داد که آیا آن‌ها دقت کافی در ارزیابی داشته‌اند یا خیر.

ماژول پایش هوشمند رفتار ارزیاب مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی، ابزاری قدرتمند و تحول‌آفرین برای سازمان‌هایی است که نرم‌افزارهای مدیریت عملکرد را به منظور سنجش عملکرد سازمان، واحدها و کارکنان به کار می برند. این ماژول با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته یادگیری ماشین و داده‌کاوی، هم دقت و اعتبار فرایند ارزیابی را افزایش می‌دهد و هم به سازمان‌ها کمک می‌کند بر پایه داده‌های معتبر و قابل اعتماد تصمیم‌گیری‌های استراتژیک خود را بگیرند. این ماژول که مبتنی بر الگوریتم‌های AI است، تحلیل الگوهای رفتاری افرادی را که در فرایند ارزیابی راجع به عملکرد ارزیابی‌شوندگان مشارکت دارند، براساس معیارهای پیش‌فرض انجام می‌دهد و میزان شباهت آن‌ها با الگوی مرجع را می‌سنجد.

• ماژول هوشمند تأثیر متقابل شاخص‌ها مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی

در دنیای پیچیده و پویای مدیریت عملکرد سازمان‌ها، شرکت‌ها و کسب ‌و کارها، ارزیابی عملکرد از طریق شاخص‌های متعدد در بازه‌های زمانی مختلف انجام می‌شود؛ اما یکی از چالش‌های اساسی در این فرایند، نبود درک کافی از روابط و تأثیرات متقابل میان این شاخص‌ها است. مدیران به دلیل نبود ابزارهای تحلیلی پیشرفته نمی‌توانند وابستگی‌ها و الگوهای نهفته میان شاخص‌ها را به‌ درستی شناسایی کنند. در اینجاست که ماژول «تأثیر متقابل شاخص‌ها» که بر الگوریتم‌های AI مبتنی است، به‌عنوان راهکاری نوین وارد عمل می‌شود. هدف از طراحی این ماژول، تحلیل دقیق رفتار شاخص‌های عملکردی و شفاف‌سازی تعاملات میان آن‌ها است تا مدیران بتوانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

ماژول هوشمند تأثیر متقابل شاخص‌ها، از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی و داده‌کاوی بهره می گیرد. این ماژول ابزاری قدرتمند و تحول‌آفرین برای سازمان‌هایی است که نرم‌افزارهای ارزیابی عملکرد را به منظور سنجش عملکرد سازمان، واحدها و کارکنان به کار می برند. این ماژول می تواند الگوهای مکرر و قواعد وابستگی میان شاخص‌ها را به‌ صورت پویا شناسایی کند. برخلاف روش‌های سنتی که به داده‌های مشخص و ثابت وابسته هستند، این ماژول به‌ صورت انعطاف‌پذیر پیاده‌سازی شده است و می‌تواند با هر نوع داده ورودی سازگار شود. با استفاده از این ماژول، نه ‌تنها تأثیر یک شاخص بر شاخص دیگر (یک‌به‌یک)، بلکه تأثیر یک شاخص بر چندین شاخص دیگر (یک ‌به ‌چند) نیز تحلیل شدنی است. این قابلیت، درک عمیق‌تری از دینامیک‌های عملکرد سازمان فراهم می‌کند و به مدیران کمک می‌کند تا استراتژی‌هایی مؤثرتر برای بهبود عملکرد تدوین کنند.

نتیجه‌گیری

کاربران هوش مصنوعی درک کرده‌اند که این فناوری متحول‌کننده عملکردهای منابع انسانی است و کارکردهای چشمگیری دارد. از جمله این کارکردها، مدیریت عملکرد است. ارائه بازخورد سریع‌تر به کارکنان، بازخورد دقیق‌تر و مؤثرتر، گزارش‌دهی و داشبورد بهبودیافته، افزایش کارآمدی و بهره‌وری عملکرد کارکنان، از مهم‌ترین مزایای کاربرد AI در مدیریت عملکرد کارکنان است. نظارت بر عملکرد کارکنان، کمک به مشخص کردن اهداف، مدیریت چرخه‌های بررسی عملکرد، ارائه بازخورد بهتر، برنامه‌ریزی برای توسعه کارکنان، تحلیل شکاف مهارتی و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، از جذاب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان است.

به هنگام استفاده از AI در مدیریت عملکرد کارکنان، ریسک‌های بالقوه‌ای از جمله دقت اطلاعات، تعصب و تبعیض و رعایت تعهدات قانونی وجود دارد. البته استراتژی‌های برای کاهش این ریسک‌ها وجود دارد که شامل آموزش کارکنان، بررسی مسائل مربوط به سوگیری و تعصب، و توسعه سیاست‌ها و رویه‌هایی برای نظارت بر استفاده از هوش مصنوعی است.

منابع

1. Brown Jr., G. C., & Huang, C. Y. (2024). 3 key risks when using AI for performance management & ways to mitigate them. Retrieved from www.workplaceprivacyreport.com
2. ClearCo. (2024). The role of AI in performance management. Retrieved from www.blog.clearcompany.com
3. https://www.yesnapars.com/
4. NASA. (2025). What is artificial intelligence? Retrieved from www.nasa.gov
5. St-Jean, E. (2024). 4 use cases for AI in performance management. Retrieved rom www.techtarget.com
6. TOXIGON. (2025). How AI is changing performance management in 2025. Retrieved from www.toxigon.com