Perancangan prestasi menghubungkan strategi dan operasi kemakmuran syarikat Sebagai pautan pertama dalam pengurusan prestasi, ia adalah kunci kepada pengurusan prestasi yang berjaya . Jumlah besar data yang dikumpul oleh organisasi melalui teknologi kecerdasan digital boleh digunakan untuk menetapkan matlamat pekerja penetapan matlamat kecerdasan digital merangkumi dua aspek: peruntukan tugas algoritma dan penetapan matlamat prestasi.
Peruntukan tugas algoritma terutamanya terdapat dalam ekonomi gig dan kerja platform. Contohnya, dalam konteks kerja kurier, penunggang bawa pulang dan pemandu pengangkutan dalam talian, algoritma menghubungkan maklumat lokasi geografi masa nyata pekerja dengan maklumat berkaitan tugas (seperti pesanan baharu, perubahan keutamaan, tarikh akhir) dan sistem menghantar pesanan secara bijak dan menyediakan laluan optimum sambil menyediakan jangkaan masa penghantaran yang tepat pada antara muka pelanggan. Eksperimen lapangan selama 15 hari yang dijalankan di gudang Alibaba untuk mengkaji proses pengagihan tugas algoritma menunjukkan bahawa dalam persekitaran intensif buruh, pekerja merasakan proses pengagihan tugas algoritma lebih adil daripada manusia, seterusnya meningkatkan produktiviti mereka Hampir 20%.
Teknologi perisikan digital juga boleh menetapkan matlamat prestasi secara automatik berdasarkan prestasi lepas, keperluan perniagaan, keadaan trafik, cuaca dan data lain, seperti matlamat volum pakej Amazon untuk pekerja gudang akar umbi dan matlamat penghantaran kargo untuk pemandu pengangkutan. Untuk tugasan yang agak kompleks bagi jawatan yang berbeza dalam organisasi, penetapan matlamat juga boleh dijalankan melalui pemodelan berdasarkan skala data tertentu. Contohnya, pengiraan perniagaan jabatan jualan, penetapan matlamat syarikat sekuriti, penetapan kualiti, masa dan kos jabatan pengeluaran, perancangan matlamat kestabilan rantaian bekalan, dsb.
Walaupun algoritma boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan, ia juga mempunyai banyak masalah. Peruntukan tugas algoritma sangat bergantung pada permintaan pasaran dan keupayaan pekerja, dan pekerja mempunyai sedikit kebebasan untuk menerima atau menolak tugas yang diberikan secara algoritma, jadi ia akan memberi kesan negatif terhadap autonomi pekerja. Selalunya algoritma juga terus meningkatkan standard tugas, membawa kepada ketidakamanan kerja dan peningkatan beban kerja. Dalam persekitaran kerja yang didorong oleh pengetahuan, penetapan matlamat algoritma akan menjejaskan autonomi pekerja dan mengehadkan kreativiti pekerja. Kebanyakan algoritma secara membuta tuli mengejar "kecekapan" dan meletakkan pekerja di bawah tekanan "sistem" untuk masa yang lama. Sebagai contoh, untuk mengelakkan tugasan hilang kemas kini algoritma masa nyata, pekerja platform hanya boleh kekal dalam talian sepanjang masa. Ketidakpastian peruntukan tugas algoritma menyebabkan mereka kadangkala tergesa-gesa untuk bekerja dan kadangkala terbiar, memburukkan lagi keletihan kerja mereka.
Baru-baru ini, disebabkan pemberhentian syarikat terkenal, "sistem pemantauan pekerja" yang boleh memantau kecenderungan pekerja untuk berhenti kerja dan sistem "Pemantauan Tingkah Laku" diperkenalkan kepada orang ramai. Difahamkan bahawa sistem boleh mengesan bilangan kali pekerja melawat tapak web carian kerja, bilangan kata kunci sembang, bilangan kata kunci carian, dan bilangan penyerahan resume, dsb., untuk menemui pekerja yang mempunyai potensi risiko perletakan jawatan dalam memajukan dan menganalisis senarai dan tahap risiko pekerja yang berisiko meletak jawatan untuk organisasi, dan menyediakan asas untuk menentukan risiko peletakan jawatan. Selain itu, sistem ini juga boleh menganalisis kelonggaran pekerja. Rekod sembang pekerja pada intranet syarikat, masa dalam talian dan ciri capaian aplikasi semuanya akan dipantau oleh sistem ini, dan status kerja pekerja akan ditentukan melalui peraturan yang telah ditetapkan. Pada masa yang sama, dengan mengumpul aplikasi yang tidak berkaitan yang menjejaskan kecekapan kerja dan tempoh masa di mana kelonggaran tertumpu, sistem juga boleh menganalisis secara automatik faktor-faktor yang menyebabkan pekerja menjadi pasif dan kendur dalam kerja, dan menyediakan penarafan jabatan dan pekerja dengan kendur paling teruk.
Bukan sahaja maklumat dipantau, tetapi juga trafik. Pada akhir tahun lalu, "Notis Penalti kerana Melanggar Tatakelakuan Pekerja" yang dikeluarkan secara dalaman oleh Kumpulan Gome mencetuskan perbincangan hangat di Internet. Laporan itu menyatakan bahawa beberapa pekerja menggunakan sumber rangkaian awam syarikat di kawasan kerja untuk terlibat dalam perkara yang tidak berkaitan dengan kerja, dan menyenaraikan butiran penggunaan data trafik yang dilawati oleh pekerja semasa bekerja dan tempoh mereka menonton video semuanya tidak dapat melarikan diri daripada ". mata" sistem kecerdasan digital. ". Tinjauan Gartner 2018 terhadap 239 perusahaan besar menunjukkan bahawa separuh daripada mereka menggunakan teknologi pengawasan bukan tradisional untuk memantau pekerja - termasuk menjejaki pergerakan pekerja di sekitar pejabat dan data biometrik mereka hanya 10% pada 2015. 30%.
Kelebihan utama pemantauan digital ialah ia bukan sahaja boleh mengumpul dan merekodkan sejumlah besar maklumat dan penunjuk melalui pelbagai media, seperti penggunaan Internet, aktiviti media sosial, trajektori aktiviti, emosi dan tekanan, input kerja , tetapi juga Data heterogen mengenai tingkah laku, tindakan dan prestasi pekerja ini boleh dianalisis dan diproses secara automatik dan cepat. Fungsi analisis masa nyata sistem pengurusan prestasi pintar digital boleh meningkatkan ketepatan masa maklumat pengurusan prestasi organisasi dan mengelakkan masalah yang disebabkan oleh ketinggalan, sekali gus membantu mencapai peningkatan berterusan prestasi jabatan dan organisasi. Penyelidikan sedia ada menunjukkan bahawa pemantauan kecerdasan digital akan membawa hasil yang positif kepada organisasi dan pekerja, seperti menyediakan organisasi dengan maklumat yang lebih komprehensif untuk pengurusan yang berkesan, menyediakan pekerja maklum balas masa nyata untuk membolehkan mereka menyesuaikan tingkah laku mereka tepat pada masanya, dan mengurangkan tingkah laku. tidak berkaitan dengan prestasi. Walau bagaimanapun, pengawasan digital juga boleh membuatkan pekerja berasa bahawa privasi mereka telah dilanggar, mewujudkan rasa tidak adil, mengurangkan kepuasan kerja, komitmen organisasi dan kreativiti mereka, malah meningkatkan prestasi yang tidak produktif, iaitu, "anda ada dasar, saya ada tindakan balas. "—— Ini betul-betul bertentangan dengan apa yang cuba dicapai oleh pemantauan kecerdasan digital.
Semasa proses pelaksanaan prestasi, sistem pengurusan prestasi digital memasukkan prestasi proses dan prestasi hasil pekerja ke dalam platform data besar dalam masa nyata, dan menyediakan maklum balas prestasi masa nyata kepada pekerja , dan boleh memberikan panduan yang diperlukan kepada pekerja yang mempunyai prestasi yang lemah selepas analisis. Penyelidikan psikologi menunjukkan bahawa maklum balas dan bimbingan adalah salah satu syarat penting untuk meningkatkan prestasi. Maklum balas dan bimbingan prestasi tradisional sering dilengkapkan oleh pengurus yang menemu bual pekerja atau menyediakan laporan bertulis, tetapi pengenalan teknologi kecerdasan digital telah mencetuskan kelahiran maklum balas prestasi baharu dan kaedah bimbingan.
Dalam hampir 10% daripada syarikat Fortune 500, data prestasi yang telus telah menggantikan maklum balas prestasi tradisional. Penyelidikan Bernstein dan Li (2017) tentang ketelusan prestasi mendapati bahawa data prestasi telus yang lebih terperinci, lebih masa nyata dan dikongsi dengan julat pekerja yang lebih luas (iaitu, ketelusan prestasi) boleh meningkatkan prestasi keseluruhan pekerja dengan lebih baik dan memotivasikan. pekerja berbanding maklum balas prestasi tradisional Tingkah laku pekerja yang tidak produktif berubah menjadi tingkah laku yang produktif. Kedekatan dan ketelusan maklum balas digital membolehkan pekerja memahami prestasi kerja mereka sendiri pada bila-bila masa, sambil turut berkongsi data prestasi pekerja lain untuk menggalakkan pengawalseliaan kendiri dan dengan itu meningkatkan prestasi. Pada masa yang sama, ketelusan prestasi boleh menggantikan sebahagian daripada kerja pengurus dan merangsang peranan perbandingan sosial tidak formal juga mengesahkan bahawa pekerja yang menerima kurang sokongan daripada penyelia mereka dan mempunyai kecenderungan perbandingan sosial yang lebih rendah mendapat manfaat daripada ketelusan prestasi;
Walau bagaimanapun, penerapan teknologi kecerdasan digital dalam maklum balas prestasi juga telah mencetuskan banyak kontroversi. Maklumat maklum balas yang disediakan oleh teknologi perisikan digital adalah lebih berkesan, tetapi persepsi negatif orang ramai terhadap mesin akan melemahkan kesannya. Khususnya, dalam satu pihak, maklum balas kecerdasan digital mempunyai "kesan penggunaan" yang positif, keupayaan analisis datanya yang berkuasa boleh meningkatkan ketepatan, konsistensi dan kaitan maklum balas, meningkatkan kualiti maklum balas, dan menggalakkan peningkatan produktiviti pekerja, dengan itu Meningkatkan. prestasi organisasi. Keputusan menunjukkan bahawa tanpa mengetahui sumber maklum balas, pekerja yang menerima maklum balas yang dijana oleh sistem AI melakukan 12.9% lebih baik daripada pekerja yang menerima maklum balas yang diberikan oleh pengurus manusia. Sebaliknya, sebaik sahaja aplikasi teknologi kecerdasan digital dalam maklum balas didedahkan kepada pekerja, "kesan pendedahan" yang disebabkan oleh persepsi negatif dan ketidakpercayaan terhadap teknologi baru akan merosakkan produktiviti pekerja, dan nilai perniagaan yang dibawa oleh teknologi kecerdasan digital akan menjadi sangat lemah. Hasil kajian menunjukkan bahawa prestasi kerja pekerja yang diberitahu menerima maklum balas AI adalah 5.4% lebih rendah daripada prestasi kerja pekerja yang diberitahu menerima maklum balas daripada pengurus manusia, dan pekerja baharu lebih cenderung untuk terjejas secara negatif.
Selain maklum balas prestasi, teknologi kecerdasan digital semakin digunakan dalam panduan prestasi. Jurulatih AI berbeza daripada manusia yang mengalami keletihan fizikal dan perubahan mood. Ia mengendalikan tugas latihan dengan cara yang lebih konsisten, boleh diramal dan tepat merentas latihan berulang, sementara ia boleh berskala cepat untuk melatih beribu-ribu pekerja serentak pada kos yang minimum. Zoom menggunakan Chorus jurulatih AI untuk menyediakan latihan untuk pasukan jualannya untuk meningkatkan kadar kejayaan transaksi.
Satu kebimbangan mengenai panduan perisikan digital ialah maklumat yang diberikannya terlalu piawai dan komprehensif, menjadikannya berlebihan dan bertele-tele untuk pekerja berprestasi tinggi, sementara pekerja baharu sukar untuk menyerap dan belajar sepenuhnya. Pada masa yang sama, kekurangan "kuasa lembut" kemahiran interpersonal boleh menyebabkan kebencian pekerja terhadap jurulatih AI dan menghalang pembelajaran lancar dan peningkatan prestasi pekerja. Luo et al. (2021) mengkaji latihan yang diberikan oleh jurulatih AI kepada kakitangan jualan dan mendapati bahawa kesan bimbingan jurulatih AI berbanding dengan jurulatih manusia menunjukkan taburan berbentuk U songsang di kalangan kakitangan jualan yang berbeza. Maksudnya, prestasi jualan pekerja peringkat pertengahan meningkat paling banyak, tetapi prestasi pekerja di bahagian atas dan bawah hanya menerima peningkatan yang terhad. Itu kerana jualan di bahagian bawah kedudukan paling banyak menderita akibat beban maklumat, manakala jualan di bahagian atas adalah yang paling menolak AI. Satu lagi penemuan penting kajian ialah gabungan jurulatih-manusia AI mempunyai kesan terbaik, yang lebih baik daripada hanya menggunakan jurulatih AI atau jurulatih manusia. Kerana gabungan ini bukan sahaja boleh menggunakan "kuasa keras" jurulatih AI, tetapi juga menggabungkan "kuasa lembut" jurulatih manusia.
Kaedah penting penilaian prestasi perusahaan dalam era kecerdasan digital adalah berdasarkan data besar berbilang dimensi besar-besaran yang diperoleh melalui pemantauan kecerdasan digital, dan menganalisis data secara berterusan melalui pintar algoritma untuk membuat penilaian Hasil penilaian yang digabungkan dengan situasi sebenar kemudiannya dimasukkan semula kepada algoritma untuk pengoptimuman berulang untuk menjadikannya lebih tepat. Yang agak mudah, seperti dalam platform buruh digital, platform ride-hailing seperti Didi Chuxing menggunakan aplikasi mudah alih untuk menganalisis kadar penerimaan pesanan pemandu, kadar penolakan pesanan, kadar ketepatan masa dan penunjuk lain dan mendapatkan penarafan penumpang tentang pengalaman pengguna untuk menetapkan mata reputasi pemandu; platform penghantaran makanan seperti Meituan dan Ele.me menjejaki kelajuan tindak balas, bilangan pesanan yang telah selesai, jumlah perbatuan, dan ketepatan penghantaran penunggang penghantaran dalam masa nyata, dan menilai mereka berdasarkan kadar pujian pelanggan. Lebih kompleks lagi, penilaian prestasi kakitangan jualan seperti yang diperkenalkan di atas merangkumi kedua-dua penilaian objektif bilangan keputusan dan penilaian pintar proses tingkah laku jualan.
Tetapi adakah penilaian ini boleh objektif dan adil? Memang benar bahawa mesin tidak akan terlibat dalam "kegemaran" dan penilaian kecerdasan digital sememangnya boleh mengelakkan subjektiviti dan "perasaan manusia" penilaian manual Walau bagaimanapun, kekurangan emosi dan ketidakpekaan terhadap kecemasan luar (seperti kemalangan jalan raya, hujan lebat,). dan lain-lain) adalah mudah Akibatnya, penilaian adalah terlalu tegar, menjadikannya bukan sahaja tidak beremosi tetapi juga tidak mempunyai "perikemanusiaan". Seperti yang ditunjukkan dalam artikel "Penunggang Penghantaran Bicara, Terperangkap dalam Sistem" yang meletupkan Internet, penunggang tidak boleh bergantung pada kekuatan peribadi mereka untuk melawan algoritma Mereka hanya boleh mematuhi peraturannya dengan memandu secara haram, memandu ke arah yang salah , lampu merah menyala, dsb.
Sudah tentu, penilaian kecerdasan digital mempunyai kesan positif terhadap prestasi organisasi. Algoritma sebenarnya menyampaikan kepada pekerja piawaian dan norma kerja yang ditetapkan dan dianjurkan oleh organisasi Apabila maklumat ini dihayati dan difahami oleh pekerja dan mereka membentuk pertimbangan nilai mereka sendiri, kebanyakan pekerja akan mengikut arahan algoritma untuk berkelakuan selaras dengan organisasi. jangkaan. Sebagai contoh, selepas pemandu ride-hailing dalam talian mengetahui bahawa algoritma melaksanakan dasar penghantaran keutamaan berdasarkan penilaian yang menguntungkan mereka, mereka akan secara proaktif melakukan tindakan perkhidmatan untuk mendapatkan ulasan yang menggalakkan dan meningkatkan penilaian mereka. Walau bagaimanapun, kelegapan dan ketidakjelasan algoritma juga boleh mengelirukan pekerja Pada masa yang sama, disebabkan oleh kekurangan intuisi dan keupayaan pertimbangan subjektif, penilaian kecerdasan digital sering dianggap oleh pekerja sebagai pengalaman yang tidak berperikemanusiaan. Cara menggunakan penilaian kecerdasan digital secara munasabah untuk memotivasikan pekerja dan menggalakkan peningkatan prestasi organisasi adalah cadangan yang tidak dapat dielakkan untuk pengurus.
Mari kita lihat apa yang dilakukan oleh syarikat Internet terkemuka. Untuk mengurangkan kesan pertimbangan subjektif, Baidu menggunakan algoritma untuk menganalisis kekerapan komunikasi dalaman, tempoh komunikasi, saiz dan kekerapan e-mel, dsb., dan kemudian secara automatik memilih pekerja yang sesuai untuk mengambil bahagian dalam penilaian prestasi pekerja tertentu melalui langkah seperti data pemodelan, pembelajaran mesin, dan pengesahan analisis , calon yang berkaitan. Bytedance, yang menggunakan pengurusan OKR, menggunakan penilaian 360 darjah dalam proses penilaian Walau bagaimanapun, tidak seperti penilaian 360 tradisional, sistem penilaian kecerdasan digital boleh menjaringkan gaya penilaian setiap orang berdasarkan data, daripada 1.0 (ketat) kepada 6.0 (longgar). , Ini boleh menghalang gaya penilaian seseorang tertentu daripada menjejaskan keputusan penilaian pekerja yang dinilai secara berlebihan. Pada masa yang sama, sistem ini juga mereka bentuk matriks penentukuran prestasi untuk menentukur prestasi pasukan melalui analisis pintar untuk mengelakkan penyelewengan yang disebabkan oleh kekurangan pengalaman pengurus dan membantu dalam pertimbangan yang lebih munasabah. Malah, ini adalah manifestasi klasik kerjasama manusia-mesin dalam pengurusan prestasi Teknologi kecerdasan digital di sebalik sistem membantu pengurus manusia menyelaraskan diri mereka dengan piawaian dan memegang "pembaris yang sama" melalui analisis data yang berkuasa dan keupayaan pemprosesan, manakala manusia. pengurus Gunakan pengalaman pengurusan anda sendiri dan pertimbangan komprehensif untuk memberikan penilaian yang paling saintifik.
Ganjaran dan Hukuman Kecerdasan Digital adalah berdasarkan keputusan penilaian kecerdasan matematik dan memberi ganjaran serta menghukum pekerja secara interaktif dan dinamik melalui algoritma. Bagi pekerja yang berprestasi tinggi, mereka akan menerima lebih banyak peluang, gaji yang lebih tinggi dan kenaikan pangkat, manakala pekerja yang berprestasi rendah akan dipotong gaji dan bonus mereka, dan dalam kes yang serius, mereka akan dipecat secara terus. Bagi kebanyakan platform buruh gig dalam talian, seperti Didi, Meituan, M-turk, dll., pampasan pekerja hampir sepenuhnya ditentukan oleh algoritma. Kecerdasan buatan nombor satu IBM, Watson, menganalisis dan meramalkan potensi masa depan dengan mengakses prestasi sejarah pekerja, maklumat projek, dsb., dan menentukan sama ada pekerja boleh dinaikkan pangkat dan sama ada gaji mereka perlu dinaikkan. Google juga menggunakan algoritma dalam keputusan promosi kejuruteraan untuk mengurangkan berat sebelah manusia dalam membuat keputusan. Algoritma Amazon akan menjejaki kecekapan kerja setiap pekerja jabatan logistik dan pergudangan dan mengira masa "memancing" setiap pekerja Apabila seseorang meninggalkan pekerjaan itu terlalu lama, AI akan menjana perintah pemecatan secara automatik. Xsolla, sebuah syarikat perkhidmatan pembayaran permainan Rusia, memecat 150 pekerja tahun lepas menggunakan algoritma AI, menyebabkan kekecohan. Semakin ramai orang mula bimbang tentang ganjaran dan hukuman kecerdasan digital Memandangkan buruh dikawal oleh algoritma, ganjaran dan hukuman yang sepatutnya mempunyai penjagaan kemanusiaan juga menjadi dingin kerana penambahan algoritma.
Ahli antropologi dan sosiologi data Nick Silver mencadangkan konsep "budaya algoritma". Pada pandangan beliau, algoritma bukan sahaja dibentuk oleh prosedur rasional, tetapi juga terdiri daripada amalan kolektif manusia seperti institusi, etika sosial, dan kehidupan budaya biasa. Pembangunan dan aplikasi teknologi kecerdasan digital telah membawa perubahan konseptual dan teknikal kepada pengurusan prestasi, tetapi ia juga membawa beberapa kesan negatif sambil memperkasakan pengurusan organisasi dan kerja pekerja, meningkatkan kecekapan pengurusan dan kualiti perkhidmatan.
Bagaimana untuk membina pengurusan prestasi masa depan yang cekap dan berperikemanusiaan? Adalah wajar untuk menerima pakai idea "kerjasama manusia-mesin", iaitu, tidak berpegang kepada "ditadbir manusia" tradisional atau jatuh ke dalam pergantungan sepenuhnya pada algoritma Melalui kelebihan pelengkap manusia dan mesin, model baharu pengurusan prestasi yang cekap dan fleksibel boleh dibina.
Walaupun teknologi kecerdasan digital mempunyai kelebihan kelajuan, kecekapan, objektiviti dan kuantifikasi, ia menghapuskan lebih banyak hubungan interpersonal dan empati dalam pengurusan prestasi , data ini -pendekatan yang dipimpin mengubah kerja menjadi bentuk yang tidak berperikemanusiaan. Penyelidikan sedia ada menunjukkan bahawa kebanyakan orang percaya bahawa menggunakan algoritma dan mesin untuk mengurus manusia adalah tingkah laku yang tidak berperikemanusiaan. Sebagai contoh, teknologi algoritma tidak mempertimbangkan mengubah faktor adegan dengan berhati-hati, yang meningkatkan kebarangkalian bahawa algoritma akan salah menilai prestasi pekerja.
Emosi manusia yang unik, gerak hati, kreativiti, imaginasi, pemikiran abstrak, dll. menjadikannya amat diperlukan dalam isu seperti pertimbangan nilai, perwakilan emosi, isu yang tidak konvensional dan kreatif. Ciri-ciri manusia ini boleh membantu menyelesaikan masalah yang disebabkan oleh pengurusan prestasi kecerdasan digital, sentiasa membetulkan dan menambah baik algoritma, dan menyuntik kemanusiaan ke dalam algoritma.
Secara khusus, manusia cenderung untuk mengekalkan kelebihan relatif dalam situasi yang memerlukan pemikiran holistik, makro dan berwawasan, serta mempunyai imaginasi dan kreativiti yang tidak dimiliki oleh mesin Oleh itu, teknologi kecerdasan digital boleh menjadi keputusan keputusan yang lebih optimum. Pengalaman dan emosi unik manusia membantu mereka menyelaraskan kepentingan semua pihak dalam dinamik yang rumit dan menghapuskan kemungkinan konflik. Menggunakan kebijaksanaan manusia untuk meningkatkan kecerdasan buatan bukan sahaja dapat menyelesaikan masalah yang disebabkan oleh teknologi kecerdasan digital dan merealisasikan perpaduan organik teknologi kecerdasan digital dan kebijaksanaan manusia, tetapi juga membantu menghalang teknologi kecerdasan digital daripada melepaskan diri daripada kawalan manusia. Sudah tentu tidak dapat dinafikan bahawa dari segi kepantasan membuat keputusan, ketepatan, kos dan lain-lain, manusia masih tidak dapat menandingi teknologi kecerdasan digital dalam menyelesaikan masalah objektif dan berstruktur.
Mesin dan manusia mempunyai kelebihan yang saling melengkapi dan kebolehan menyelesaikan masalah. Keberkesanan teknologi kecerdasan digital dalam meningkatkan kecekapan pengurusan adalah ketara, tetapi kecekapan hanyalah satu dimensi pengurusan mengukur. Apa yang patut diberi perhatian lebih ialah kesan pengurusan, iaitu tahap kesesuaian antara matlamat organisasi dan visi sosial, menekankan tanggungjawab dan misi sosial korporat, dan melibatkan isu etika pengurusan. Dengan perkembangan berterusan teknologi kecerdasan digital, walaupun sebilangan besar pekerjaan standard akan digantikan oleh mesin, pekerjaan dan kemahiran yang kaya dengan pengalaman emosi, kreatif dan berharga, dan lebih "hangat" masih memerlukan manusia. Secara khusus, pemikiran rasional mesin lebih menekankan kepada "kebenaran", manakala pemikiran manusia lebih menekankan kepada keharmonian dan kesatuan "kebenaran, kebaikan dan keindahan", dan lebih memfokuskan kepada konotasi nilai dan pertimbangan etika dan moral.
Sebagai kewujudan bukan manusia, teknologi itu sendiri setaraf dengan manusia dan boleh membentuk gabungan pelakon bersama-sama manusia. Ciri automasi dan perisikan yang terkandung dalam teknologi perisikan digital mungkin mendorong pembangun teknologi dan pengguna untuk secara membabi buta mengejar meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos, mengabaikan autonomi tingkah laku manusia. Tetapi kami percaya bahawa tidak kira betapa kompleksnya sistem pintar, manusia harus sentiasa mengambil bahagian secara aktif dalam gelung membuat keputusannya. Dari masa ke masa, interaksi antara manusia dan mesin boleh menjadikan kedua-dua pihak lebih bijak. Ini adalah jaminan untuk penyepaduan teknologi kecerdasan digital ke dalam masyarakat manusia dan penubuhan sistem kerja kerjasama manusia-mesin yang bertanggungjawab.
Pada masa hadapan, kita harus menerima pakai idea "kerjasama manusia-mesin" untuk membina pengurusan prestasi yang cekap dan fleksibel, memberikan permainan sepenuhnya kepada kelebihan teknikal mesin untuk "memperkasakan manusia", dan menggabungkan manusia pengalaman dan kepekaan untuk menggalakkan kerjasama manusia-mesin yang harmoni Membantu pekerja memperoleh rasa makna dan kebahagiaan di tempat kerja. Di bawah model kerja kolaboratif simbiosis manusia-mesin, manusia boleh membantu mengoptimumkan algoritma mesin, dan amalan mesin seterusnya akan membantu aktiviti manusia Ini adalah situasi menang-menang.
Pengurusan prestasi digital masa hadapan harus mempunyai ciri-ciri berikut: Pertama, ia harus pintar dan cekap Organisasi harus memberikan permainan sepenuhnya kepada kelebihan teknologi mereka dan menggunakan sejumlah besar data yang dikumpul melalui proses pemantauan prestasi dan analisis kecerdasan buatan. untuk menetapkan matlamat dan Penilaian, penilaian, ganjaran dan hukuman menyediakan bantuan membuat keputusan yang cepat dan objektif kedua, teknologi kecerdasan digital yang tangkas dan telus memberikan maklum balas prestasi kekerapan dan ketelusan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Maklum balas prestasi masa nyata dan telus Ia akan memberikan maklumat kepada organisasi dan pekerja pada bila-bila masa dan meningkatkan kerjasama seluruh organisasi, ketiga, ia adalah komprehensif dan pelbagai dimensi Pemerolehan maklumat dalaman dan luaran yang berkuasa oleh data besar pengurusan prestasi yang lebih komprehensif dan tanpa jalan buntu Penyertaan pemantauan audio, video, dan tingkah laku membolehkan pemimpin, Melalui penilaian menyeluruh terhadap orang bawahan, pelanggan luar, dan rakan sekerja dalaman, "orang" digambarkan dalam cara yang lebih tiga dimensi , fleksibiliti kemanusiaan, kemahiran "lembut" pengurus manusia adalah penting dalam sistem ini, dan pengurus menyedari kehalusan hubungan interpersonal Pemahaman komunikasi yang sukar untuk diautomatikkan, pertimbangan situasi istimewa, etika dan moral, yang. tahap makro dan keadaan keseluruhan boleh mengurangkan rintangan pekerja terhadap algoritma, meningkatkan ketinggian pemikiran pengurusan, dan menggunakan teknologi kecerdasan digital dengan lebih berkesan dan meningkatkan prestasi pekerja dan organisasi.
Dengan pembangunan dan peningkatan teknologi kecerdasan digital, pengurus dan pekerja mesti menyesuaikan semula dengan pengurusan prestasi era baharu. Pengurus yang matang tidak seharusnya terperangkap oleh teknologi kecerdasan digital dan menganggap cadangan algoritma sebagai edik Sebaliknya, mereka harus menggunakan pengalaman dan emosi unik mereka untuk membuat pertimbangan dan menggunakan kuasa mesin pintar. Kakitangan dalam era baharu juga harus memberikan permainan sepenuhnya kepada inisiatif peribadi mereka, mengambil bahagian secara aktif dalam interaksi dengan teknologi digital, melepaskan personaliti dan potensi mereka, dan mencipta pengalaman kerja yang positif dan menyeronokkan.
Penunggang penghantaran makanan "terperangkap dalam algoritma" boleh hidup selaras dengan algoritma melalui pembentukan semula kerja mereka. Pengurus di sebalik algoritma juga perlu menulis sifat dan nilai manusia ke dalam algoritma, memenuhi korporat tanggungjawab, dan tetapkan matlamat kecerdasan digital yang munasabah. Tiada betul atau salah dalam pemantauan kecerdasan digital Pengurus harus mendapatkan data melalui saluran yang munasabah, kemudian mengimbangi kecekapan dan etika untuk membuat kesimpulan, dan kemudian memperkasakan pekerja. Maklum balas perisikan digital yang cekap dan tepat adalah kurang peribadi Bagi mengurangkan "kesan pendedahan", pengurus harus secara proaktif campur tangan dan memaklumkan kepada pekerja tentang matlamat dan faedah aplikasi teknologi kecerdasan digital untuk mengurangkan kebimbangan mereka. Pada masa yang sama, pendekatan yang berbeza harus diguna pakai mengikut situasi, dan "satu saiz sesuai untuk semua" tidak boleh diterima pakai. Sebagai contoh, AI boleh digunakan untuk memberikan maklum balas prestasi kepada pekerja yang lebih tua, tetapi pengurus masih boleh memberikan maklum balas prestasi kepada pekerja baharu. Dalam bimbingan kecerdasan digital, adalah disyorkan bahawa organisasi menggunakan gabungan jurulatih AI dan pengurus manusia. Dalam gabungan ini, AI menyediakan kemahiran pemecahan data yang berkuasa dan maklum balas yang diperibadikan, manakala jurulatih manusia menumpukan pada komunikasi interpersonal bernuansa yang sukar untuk diautomasikan. Akhir sekali, dalam pautan utama penerapan keputusan prestasi, adalah disyorkan agar campur tangan pengurus dapat mengurangkan emosi negatif pekerja seperti ketidakadilan secara berkesan dan menunjukkan budaya dan nilai korporat dengan lebih baik.
Lagipun, tidak kira berapa banyak data, tidak kira betapa kuatnya algoritma, ia tidak dapat menembusi "logik 01" di belakangnya dan mencapai hati orang ramai secara langsung.
Atas ialah kandungan terperinci Pengurusan prestasi dalam era digital: realiti dan masa depan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
