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你未來的加薪可能由「人工智慧」協助老闆做出決定

2019/08/19 ,

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該程序可以查看來自IBM各地的數據模式,並預測哪些員工最可能在不久的將來辭職。接著演算法會提出一些建議──例如舉辦更多員工培訓或給予超時工作加薪──以防止他們離職。

文:Anne Fisher
譯:劉松宏

幾乎所有人都同意每年度審核員工的傳統評估方式早已不再有效,甚至從未有效過。事實上,很難想像任何企業經常做的事情都是普遍較不受歡迎的。最近美世諮詢公司(Mercer)對全球人力資源領導者進行的一項全球調查發現,只有2%的人認為公司目前的績效管理系統效率良好。難怪麥肯錫全球研究院在最近的另一項研究中指出,三分之二的雇主表示他們正在做出重大改變,或者正試圖做出改變。

華盛頓特區麥肯錫合作夥伴、曾經和將人工智慧應用於人員評估的公司密切合作的布萊恩.漢考克(Bryan Hancock)表示:「主管和員工都認為舊的年度審查方法過於主觀、官僚且落後。」那些雇主正設法取消年度審查,並採行實質回饋來取而代之。

新興系統還為管理階層提供了廣泛的最新訊息,從某員工在崗位上的工作時數,到員工具有哪些技能可以在公司內部的其他領域有所發揮。漢考克表示:「運用這些數據,主管們就可以集中精力指導員工,而不是對他們進行評分,這比舊方法更為客觀,也更能關注以後的成效。」

最先進的人工智慧驅動系統也具備其他功能:建議採取具體行動──例如何時考慮是否提拔某人──會依據全公司廣大的數據庫來決定。

當然這也會衍生出一些問題。如果人類主管們開始覺得他們的工作最後只是例行公事地同意演算法做出的決定,那麼他們在領導團隊方面還能維持參與感和熱情嗎?公司要如何設計出不把管理階層排除在外的績效管理系統?而主管們究竟會是什麼角色定位呢?

人工智慧能如何幫上忙

國際商業機械公司(IBM)的人工智慧驅動績效管理系統,由Big Blue於2015年開始建設,讓我們一窺人工智慧如何在強化人腦智慧的同時,又能讓管理階層運用自己的知識和判斷力。例如,思考看看IBM系統提出的一項建議:主管應該何時以及如何開始積極鼓勵一位工作倦怠的員工繼續留在公司。利用華生(Watson)演算法,人力資源團隊開發並取得一項程序的專利,該程序可以查看來自IBM各地的數據模式,並預測哪些員工最可能在不久的將來辭職。接著演算法會提出一些建議──例如舉辦更多員工培訓或給予超時工作加薪──以防止他們離職。

然而主管們一定要採納系統所要求的嗎?IBM首席人力資源長黛安.葛森(Diane Gherson)表示不一定,但有一個重要的前提:遵循系統建議的老闆們通常都得到了更好的結果。

葛森說道:「過去,全部的數據曾顯示給予一組員工10%加薪,會使他們的『逃跑風險』降低90%。沒有採納這項建議的主管們其團隊流失率是採納該建議主管的兩倍。」她也補充IBM贏得那些抱持懷疑的主管信任的另一種方式是「解釋為什麼該系統會建議你採取某種行動。你必須稍微打開黑箱並向人們展示數據。」

即便如此,葛森仍堅持認為「績效管理仍大部分基於人本,主管們比演算法更了解員工們的直接報告。主管們仍有最終決定權。」舉例說明,如果老闆決定不採納系統關於留任特定員工的建議,葛森說道:「也許主管本身有充分的理由想要鼓勵該名員工離職。」或者,也許主管對特定的團隊成員瞭如指掌,並擁有量身打造、更有說服力的理由讓其繼續留在IBM,而不採納系統的建議也是有可能的。

團隊中應該要具備人工智慧

馬克.瓦格爾(Marc Wangel)是一位效力於IBM 25年的資深員工,負責領導該公司位於華盛頓特區之聯邦政府業務的12人策略和技術團隊,他認為IBM的數據驅動系統為管理者提供的是見解,而不是命令。評估員工績效過去常用的方法,是從幾個不同的人力資源部門記錄中挖掘出每份報告隱含的訊息。相較之下,新的系統可以讓老闆立即獲得每個員工職涯中各層面的訊息。

瓦格爾說道:「這節省了相當多的時間,也讓我成為一名更好的管理者。我有更多時間與團隊成員面對面相處並進行教練談話。」

這件事非常重要。為了讓公司持續駕馭持續不斷的變革浪潮,績效管理必須與時俱進,以便在正確的時間將正確的技能和人才放在適當的位置,而人工智慧驅動的數據分析是其中的關鍵部分。但與此同時,主管們作為指導員、顧問、伯樂和啦啦隊的角色,比以往都更加重要。麥肯錫的布萊恩.漢考克指出:「人工智慧非常擅長快速分析大量訊息,並發現巨大數據庫中的趨勢。但人工智慧不擅長判斷一個人是否需要接受培訓以便進一步合作。你可以擁有世界上所有數據,但仍然需要方法來解讀它。」

黛安.蓋森也同意這種觀點,並說道:「純粹基於數據的績效回饋很有趣,但在規劃你的未來職涯時,還需要與一位了解你、願意傾聽你工作目標和夢想的主管建立關係。與人工智慧同樣有助益的是,這種關係來自完全不同的領域。」這是留給團隊成員的最佳技能。

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責任編輯:朱家儀
核稿編輯:翁世航

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