Мы склонны полагать, что наши чаты конфиденциальны, потому что мы к этому привыкли.
Мы склонны полагать, что наши чаты конфиденциальны, потому что мы к этому привыкли.
ИИ может написать первый вариант оценки эффективности, но вокруг этого черновика все равно необходим человек в два этапа. Перед отправкой запроса руководитель должен решить, что останется за его пределами, а после создания черновика — сверить его с тем, что он знает о сотруднике. Пропуск первого этапа грозит утечкой конфиденциальной информации, и отчет Redesigning Work от BambooHR показывает, насколько это распространено: 71% сотрудников, использующих личные аккаунты ИИ для работы, вводили конфиденциальные данные компании в инструменты, которые их работодатель не может контролировать. Пропуск второго этапа чреват появлением гладкого, но совершенно не подходящего сотруднику текста. HR не может запретить руководителям обращаться к ИИ, но может предложить им регламент для обоих этапов.
Кевин Андерсон, SHRM-SCP, старший бизнес-партнер по управлению персоналом в Riverside Research, является выделенным HR-партнером для директоров бизнес-подразделений и примерно 270 сотрудников некоммерческой организации в сфере национальной безопасности. До этого он работал глобальным бизнес-партнером по управлению персоналом в Automattic, где консультировал руководителей по вопросам обратной связи и эффективности в удаленной асинхронной компании. Он написал краткий свод правил для менеджеров, использующих ИИ при оценке эффективности, и изложил порядок действий, который охватывает то, что следует исключить из запроса, что добавить и как проверить результат перед отправкой сотруднику.
«Вы все равно должны представлять, как выглядит хорошая оценка эффективности. Чтобы затем проверить то, что вы получили от ИИ, и убедиться, что это точный, справедливый, релевантный и конкретный текст, написанный именно для того человека, для которого вы его составляете», — говорит Андерсон. ИИ сокращает время написания, но ответственность за стандарты качественной оценки остается за руководителем. Андерсон строит свой алгоритм вокруг этого принципа, выделяя шаг до отправки запроса и шаг после получения черновика.
ИИ находит свое место в рутинной середине процесса оценки
Мало кто из руководителей любит писать отзывы об эффективности, и Андерсон считает это весомым аргументом в пользу того, чтобы доверить ИИ составление черновика. Он говорит, что сильная сторона ИИ заключается в том, чтобы «взять монотонную и очень сухую работу и выдать вам средние 80%». У руководителя обычно уже есть готовая оценка в голове. «У вас есть все мысли в голове, но уходит целая вечность на то, чтобы перенести их в формат, который ждет ваша HR-команда», — отмечает он.
Нагрузка возрастает с увеличением команды. У руководителей с 10 или 15 подчиненными набирается именно столько отчетов для написания, и Андерсон говорит, что такой объем утомляет. Он делит работу на три части. Руководитель обеспечивает первые 10% с помощью запроса, ИИ генерирует средние 80%, а за руководителем остаются последние 10% — полировка текста. Первые 10% начинаются еще до ввода какого-либо текста с решения о том, что не должно попасть в запрос.
Нулевое правило — не включать реальные детали в запрос
Первое правило Андерсона применяется до отправки первого запроса. Он называет его «Нулевым правилом», и суть его сводится к предварительной анонимизации всего. По его словам, на практике руководитель быстро просматривает материал и заменяет идентифицирующие детали кодовыми именами. «Вместо имени конкретного человека просто называйте его Бобом или Джейн», — говорит он. Проекты становятся «Проектом А», а название компании также удаляется. Он добавляет, что повышение зарплаты по заслугам обычно рассматривается отдельно от оценки эффективности, но там, где они совмещаются, финансовые показатели также исключаются. Как только ИИ создает первый черновик, руководитель заменяет заполнители точными данными из организации.
Эта привычка противоречит инстинкту, потому что люди воспринимают окно чата как привычные личные сообщения, говорит Андерсон, и ИИ преподносится точно так же. Однако за окном чата «находится огромная сеть из множества взаимосвязанных компьютеров, которые все общаются друг с другом». Он считает это поводом для осторожности. «Береженого Бог бережет», — говорит он. Процедура замены на кодовые имена позволяет сэкономить время и при этом ограничить объем передаваемой информации.
Конкретный запрос требует больше усилий и дает лучший черновик
Удалив конфиденциальные детали, Андерсон переходит к тому, что должно содержаться в самом запросе. Он говорит, что составление качественных запросов «сводится к старой пословице: мусор на входе — мусор на выходе». Запрос из одной строки с просьбой оценить сотрудника, который хорошо ладит с людьми и срывает дедлайны, вернет шаблонный отзыв, точно так же, как и пустой запрос на описание вакансии вернет шаблонное описание.
Решением является контекст, и он признает, что это требует дополнительных усилий на начальном этапе. Руководителям следует «потратить немного дополнительного времени, чтобы добавить контекст, который, по вашему мнению, будет полезен», говорит он. Это может означать извлечение конкретных пунктов из годовых заметок личных встреч, таких как проекты и цели обучения, и пропуск их через ту же процедуру замены кодовыми именами, что и все остальное. «Чем больше контекста вы можете дать ИИ, тем более контекстуализированный результат вы получите», — говорит Андерсон.
Дополнительные усилия направлены на решение проблемы, которую зафиксировал отчет Redesigning Work. Сотрудники тратят в среднем 42% своего времени на работу с ИИ на устранение ошибок и доработку запросов — больше, чем на продуктивную работу, поэтому предоставление ИИ контекста о роли и компании в самом начале позволяет сократить самую большую затрату времени при использовании ИИ.
Последние 10% — это тон и собственный голос руководителя
Когда ИИ возвращает черновик, первая проверка Андерсона касается тона. Это критически важно для конструктивной обратную связи, где формулировки бывает сложно подобрать так, чтобы не задеть человека. Он предлагает руководителям вставить черновик обратно в инструмент и спросить, как он звучит. «Воспринимается ли это слишком агрессивно? Воспринимается ли это слишком сурово?» — говорит он. Он предлагает более жесткую версию того же запроса, спрашивая, не звучит ли текст обвинительно или не смещается ли фокус с намерений на последствия. По его опыту, ИИ является неплохим судьей тональности.
Вторая проверка — голос. Формулировки, которые получаются излишне официальными, отполированными или корпоративными, перефразируются собственным языком руководителя. «Вы же не хотите, чтобы это выглядело так, будто текст сгенерирован ИИ, хотя это и так», — отмечает он. Эта шлифовка составляет последние 10% в его разделении процесса, и именно она придает оценке звучание того человека, который ее дает.
Оценка и ответственность остаются за руководителем
Андерсон говорит, что соблазн воспользоваться легким путем велик, и он сам попался на это, когда только начал экспериментировать с ИИ. «"Я могу просто попросить его сделать работу за меня". Это неправда», — заявляет он. Описанная им проверка представляет собой сопоставление черновика с тем, что руководитель знает о работе сотрудника за год. Он идет дальше, утверждая, что ИИ не может оценить работу команды и сделать это может только руководитель.
Стоит ли говорить сотруднику, что в работе помог ИИ, зависит от атмосферы в компании. «Все действительно сводится к позиции компании в отношении ИИ, а также к позиции вашей команды», — говорит Андерсон. В командах, где об ИИ говорят открыто, отмечает он, могут догадываться об участии искусственного интеллекта, и раскрывать это не обязательно. Лично он говорит: «Я склоняюсь к прозрачности, особенно если я рассчитываю получить обратную связь по материалу». Он воздерживается от универсальных рекомендаций для отзывов, поскольку каждый из них — это «очень личный диалог» между результатами труда человека и тем, кто их оценивает.
Предоставьте руководителям алгоритм действий вместе с политикой
В отчете Redesigning Work установлено, что у 54% организаций нет четкой, задокументированной и последовательно доносимой политики использования ИИ, из-за чего многим руководителям приходится принимать эти решения самостоятельно. Алгоритм Андерсона дает HR-специалистам конкретную отправную точку для разработки понятных правил для менеджеров.
Он подводит итог тому, какое место занимает ИИ: «Он не может заменить лидерский компонент, но он может дополнить и ускорить его, и именно в этом заключается его главная ценность».
