วงการเทคโนโลยีกำลังถกเถียงกันอย่างคึกคักเกี่ยวกับแนวโน้มการใช้เครื่องมือ AI ในการเขียนรายงานประเมินผลงาน โดยผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมมีความเห็นแตกต่างกันว่าแนวทางนี้จะช่วยเพิ่มหรือลดคุณค่าของกระบวนการให้ข้อมูลย้อนกลับ การถกเถียงนี้ยิ่งทวีความสำคัญขึ้นในช่วงที่หลายบริษัทเข้าสู่รอบการประเมินประจำปี
ความท้าทายของ AI ในการประเมินผลงาน
ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมจำนวนมากเริ่มทดลองใช้เครื่องมือ AI อย่าง ChatGPT เพื่อช่วยในการเขียนรายงานประเมินผลงาน ก่อให้เกิดการถกเถียงอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น ในขณะที่ผู้จัดการบางคนมองว่า AI เป็นเครื่องมือที่ช่วยประหยัดเวลา แต่บางคนก็กังวลว่าอาจสูญเสียความเป็นส่วนตัวและความจริงใจในข้อมูลย้อนกลับที่สร้างโดย AI
แนวปฏิบัติปัจจุบันและข้อกังวล
ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมหลายคนรายงานว่าใช้ AI ในขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการประเมิน:
- การสร้างร่างเบื้องต้น : ใช้ AI สร้างโครงสร้างและเค้าโครงพื้นฐาน
- การปรับปรุงภาษา : พัฒนาความชัดเจนและความเป็นมืออาชีพของข้อมูลย้อนกลับ
- การตรวจสอบเนื้อหา : ตรวจสอบความครอบคลุมของประเด็นสำคัญ
- การสรุป : ย่อข้อสังเกตที่ยาวให้กระชับ
อย่างไรก็ตาม สมาชิกในชุมชนได้แสดงความกังวลหลายประการ:
- ความเป็นธรรมชาติ : ความเสี่ยงที่จะได้ข้อมูลย้อนกลับแบบทั่วไปที่ขาดมุมมองส่วนตัว
- ผลกระทบต่อความสัมพันธ์ : อาจทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างผู้จัดการและพนักงานด้อยลงเนื่องจากเนื้อหาที่สร้างอัตโนมัติ
- กฎหมายและความเป็นส่วนตัว : คำถามเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลเมื่อแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของพนักงานกับระบบ AI
แนวปฏิบัติที่ดีที่เริ่มปรากฏ
การถกเถียงนำไปสู่ข้อสรุปเกี่ยวกับแนวปฏิบัติที่ดีในการใช้ AI สำหรับการประเมินผลงาน:
- ใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริมแทนที่จะเป็นกลไกหลักในการเขียน
- มุ่งเน้นการใช้ AI สำหรับโครงสร้างและการจัดระเบียบ ขณะที่ยังคงรักษามุมมองส่วนตัว
- ตรวจสอบและปรับแต่งเนื้อหาที่สร้างด้วย AI อย่างละเอียด
- เปิดเผยการใช้ AI ตามนโยบายของบริษัท
องค์ประกอบด้านมนุษย์
ผู้จัดการที่มีประสบการณ์หลายคนเน้นย้ำว่า ไม่ว่าจะมีการใช้ AI หรือไม่ การให้ข้อมูลย้อนกลับที่มีประสิทธิภาพยังคงต้องการ:
- การประชุมแบบตัวต่อตัวอย่างสม่ำเสมอตลอดทั้งปี
- ตัวอย่างและข้อสังเกตที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับผลงานของพนักงาน
- ความเข้าใจส่วนตัวเกี่ยวกับพลวัตของทีมและเส้นทางการเติบโตของแต่ละบุคคล
- แนวทางการให้ข้อมูลย้อนกลับที่เน้นจุดแข็งและการพัฒนาพนักงาน
การถกเถียงยังคงดำเนินต่อไปในขณะที่ผู้จัดการหลายคนทดลองใช้เครื่องมือ AI พร้อมกับพยายามรักษาองค์ประกอบด้านมนุษย์ที่สำคัญในการประเมินผลงาน ดังที่สมาชิกในชุมชนคนหนึ่งกล่าวว่า เป้าหมายควรเป็นการใช้ AI เพื่อเสริม ไม่ใช่แทนที่ องค์ประกอบด้านมนุษย์ในการให้ข้อมูลย้อนกลับเกี่ยวกับผลงาน