写绩效评估有点像用牙线洁牙。每个人都知道他们 应该 做这件事，但几乎没有人真正想做。在努力寻找合适的措辞、在诚实与圆滑之间寻找平衡，以及努力不让你的HR模板听起来像是复制粘贴的——这真是令人精疲力竭。
现在，人工智能可以用来撰写绩效评估了。这对管理者和人力资源专业人士来说，究竟是一次真正的突破，还是又一个界面炫酷、设计过度的小玩意儿？让我们来一探究竟。
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是什么让人工智能在撰写绩效评估方面真正发挥了作用？ 💡
当它正常工作时，人工智能可以帮助您：
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尽量减少偏见 通过保持语言的一致性。
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减少研磨 （再见，黑屏瘫痪）。
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提高清晰度 通过更明智的词汇选择和措辞。
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匹配音调 与公司的氛围相一致（无论是培育、直率，还是介于两者之间的某种尴尬的氛围）。
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保持彻底 通过提醒您包括目标、技能、挑战 - 任何您在匆忙时可能会忘记的东西。
话虽如此，它仍然会变得……奇怪。比如，当一个人上任三个月后，它就自信地给他贴上“创新梦想家”的标签。 😬
比较表：使用人工智能撰写绩效评估的顶级工具 🧰
| 工具名称 | 最适合 | 价格 | 为什么有效（或无效） |
|---|---|---|---|
| 格子 | 中型公司 | $$$ | 与目标设定完美整合。界面可能有点繁琐。 |
| 利普索姆 | 科技行业的人力资源团队 | $$ | 模板很巧妙，语气协调得当。但有时措辞略显笨拙。 |
| Betterworks | 企业组织 | $$$$ | 强大的分析能力 + AI 组合，但对初学者不太友好。 |
| 反光的 | 初创企业和灵活的团队 | $$ | 轻松的、教练式的语气。偶尔 也 轻松。 |
| Effy.ai | 小型企业 | $ | 免费方案出乎意料地稳定可靠。AI 功能简单，但能完成任务。 |
（是的，价格是大概的。情况会发生变化。）
深入探究：人工智能如何知道该说什么？ 🧠
大多数工具都基于大型语言模型（LLM）构建，并在海量文本上进行训练。它们基本上：
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浏览之前的评论 呼应贵组织的语气和格式。
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使用职位描述+KPI 了解“好”是什么样子。
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获取实时反馈 并在可用时记录目标。
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响应提示 例如“Alex 上个季度将客户满意度提高了 15%。”
然后他们吐出了这样的话：
“Alex 表现出了强烈的客户中心意识和数据驱动的决策能力，通过有针对性的改进，使满意度得分提高了 15%。”
这很有诗意吗？不。这比“Alex 还好”好吗？绝对好。
需要注意的陷阱 ⚠️
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通用回音室： 同一条好评可能会出现在多条评论中。这是一个危险信号。
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缺少上下文： 人工智能并不总是能够捕捉到混乱的团队动态或意外的挑战。
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奇怪的词沙拉： 比如“她的领导力提高了生产力。”嗯...什么？
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过度依赖： 人工智能只是个工具，并不能取代深思熟虑的输入。人性化的细微之处很重要。
现实生活中的用例（并不完全无聊） 📝
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零售连锁店： 使用人工智能在一周内生成 1,000 多条评论。管理人员只需进行调整和个性化即可。
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SaaS 初创公司： 检测到偏见模式 - 例如称男性为“领导者”，称女性为“团队成员”。
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非政府组织： 利用人工智能模板来培训新领导提供真实、建设性的反馈。
这不仅仅是科技炒作——95% 的管理者表示，他们对老式的评估体系感到失望。据报道，由于员工敬业度低，公司每年损失约 1.9 万亿美元 [1]。与此同时，以优势为核心进行反馈的团队，利润率提高了 8.9%，生产力提高了 12.5% [2]。
充分利用人工智能评审工具的技巧 🎯
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用你的声音重写： 一定要添加真实的故事或例子。我以前工作的时候，有一次我写了一篇关于某人领导产品发布的评论，结果整个评论立刻感觉更有说服力了。
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全面检查一切： 如果一句话感觉太过圆滑或奇怪地奉承...是的，它很可能就是如此。
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给它提供固体输入： 不要只是插入模糊的东西 - 给它真正的、切实的胜利。
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也进行真正的谈话： 绩效评估很重要，但它不能代替实际对话。
心理因素 🧠
人们知道评论什么时候只是套话。即使语法准确无误，如果缺乏情感支撑，听起来也会空洞无物。人工智能可以协助构建结构和语气，但真实性才是最重要的。
最后的想法：你应该相信人工智能吗？ 🤔
人工智能不会神奇地写出完美的绩效评估报告，但它可以让艰难的流程变得轻松一些。你可以把它想象成一个略显急切的实习生，最终完成了大部分工作。让它帮你领先一步，但要确保最终结果听起来像 你因为如果你的团队要成长，他们需要的是真正 方法 某事 - 即使它需要一些机器人的帮助才能启动。