Искусственный интеллект изменил не только то, как работают сотрудники, но и сам смысл оценки их эффективности. Когда отчет готовится за час вместо рабочего дня, а первые идеи предлагает нейросеть, прежние критерии Performance Review начинают давать сбой. В новой колонке — о том, почему компании продолжают измерять людей по старым правилам, какую ошибку сегодня совершают многие руководители и что на самом деле стоит оценивать в эпоху ИИ.
Недавно после встречи с руководителями один из директоров задержался буквально на пару минут.
— Мы внедрили ИИ почти во все отделы. Производительность выросла. Но появилась другая проблема. Я больше не понимаю, кого из сотрудников можно назвать сильным.
Это была скорее усталость человека, который неожиданно обнаружил, что привычные критерии перестали работать.
Еще два года назад все выглядело проще. Есть результат, есть сроки, есть объем выполненной работы. Можно спорить о качестве Performance Review, ругать ежегодные оценки, придумывать новые шкалы компетенций, но сама логика была понятной. Человек сделал работу — компания оценила человека.
Сегодня работа всё чаще оказывается совместной. Только второй участник этой «команды» — не коллега, а искусственный интеллект.
Я всё чаще слышу опасения руководителей: сотрудники стали работать быстрее, но непонятно, кто действительно вырос профессионально, а кто просто научился хорошо пользоваться нейросетями.
Каждый раз я задаю встречный вопрос: а почему вы считаете, что это разные вещи?
Мне кажется, мы слишком долго воспринимали ИИ как калькулятор. Инструмент, который помогает выполнять привычные задачи. На практике он меняет саму природу работы.
Несколько месяцев назад мы сопровождали перестройку команды в одной сервисной компании. Руководитель был недоволен аналитиком. По его мнению, сотрудник стал делать слишком мало самостоятельно. Почти все материалы проходили через нейросети. Когда мы начали разбирать реальные рабочие процессы, выяснилось, что раньше аналитик тратил почти весь день на подготовку отчетов. Теперь на это уходило меньше двух часов. Остальное время он посвящал встречам с бизнесом, поиску закономерностей, проверке гипотез и обсуждению решений. То есть компания собиралась снизить оценку человеку именно в тот момент, когда он перестал выполнять механическую работу и начал заниматься тем, ради чего его вообще нанимали.
Меня тогда удивил не руководитель. Меня удивило, насколько легко мы продолжаем измерять людей количеством действий, даже когда ценность давно сместилась в сторону качества решений.
Есть еще одна иллюзия, с которой сталкиваюсь всё чаще.
Многие компании уверены, что смогут сохранить прежнюю систему оценки, просто добавив новый пункт «Использует ИИ в работе». Как будто речь идет о владении Excel двадцать лет назад. Но ведь проблема совсем не в этом. Никого уже не интересует сам факт использования искусственного интеллекта. Через несколько лет это будет таким же базовым навыком, как работа с электронной почтой.
Гораздо сложнее ответить на другой вопрос: что остается уникальным вкладом человека?
Недавно обсуждали это с собственником производственного бизнеса. Он рассказывал про двух руководителей подразделений.
По старой системе оценки они выглядели практически идентично. Но если посмотреть глубже, разница была огромной. Первый руководитель начал принимать решения быстрее, но команда постепенно перестала предлагать идеи. Все ждали, что сначала ответит нейросеть, потом руководитель. У второго произошло обратное. Он использовал ИИ как инструмент для проверки гипотез, а обсуждения внутри команды стали даже активнее. Люди спорили с выводами алгоритма, искали слабые места, приносили дополнительные данные.
Формально производительность совпадала. Фактически один руководитель усилил коллективное мышление, другой — незаметно его выключил.
Можно ли увидеть это в классическом Performance Review? Честно говоря, с трудом. Мне вообще кажется, что мы слишком долго пытались сделать оценку сотрудников максимально объективной.
Парадокс в том, что абсолютная объективность оказалась довольно удобной иллюзией. Мы придумали десятки критериев, матрицы компетенций, рейтинги, баллы, формулы. Всё это выглядело очень убедительно до тех пор, пока сама работа не начала меняться быстрее, чем корпоративные документы.
Сегодня хороший сотрудник — это далеко не всегда тот, кто сделал больше.
Эти вещи плохо превращаются в цифры. Но именно они всё чаще определяют ценность специалиста.
Поэтому меня настораживает другое направление, которое сейчас активно обсуждают на HR-конференциях. Многие компании хотят оценивать сотрудников... с помощью ИИ.
Только есть один нюанс. Если мы передаем алгоритму оценку эффективности человека, мы неизбежно оцениваем прошлое. Потому что ИИ прекрасно анализирует уже случившееся.
А сильный руководитель почти всегда принимает решение о будущем. Он замечает потенциал, который пока не выражен в цифрах. Видит способность человека справляться с неопределенностью. Понимает, кому можно доверить более сложную задачу, хотя показатели пока этого не подтверждают.
Ни одна система оценки не может полностью заменить подобные управленческие наблюдения. И, возможно, не должна.
Мне кажется, эпоха ИИ вообще ставит под сомнение не Performance Review как процесс. Она ставит под сомнение наше представление о том, что именно мы оцениваем.
У меня пока нет окончательных ответов.
Но есть ощущение, которое становится всё сильнее после разговоров с руководителями.
Компании сегодня пересматривают не систему Performance Review. Они постепенно заново определяют, что вообще считать хорошей работой. И это, пожалуй, куда более сложная задача, чем выбрать новую форму ежегодной оценки.
Отправляя данные вы подтверждаете пользовательское соглашение