Amit a számok mutatnak
Szinte minden vezető használja, szinte senki nem mondja el
Egy idén augusztusban készült amerikai felmérés, amelyben ezernél valamivel több irodai munkavállaló vett részt, azt mérte meg, amit én is látok a projektekben. A vezetők 78 százaléka az elmúlt egy évben már használt AI eszközt visszajelzés vagy teljesítményértékelés megírásához. Közben a beosztottaknak csak 16 százaléka hallotta a saját vezetőjétől, hogy a legutóbbi értékelésében szerepe volt a gépnek. További 40 százalék gyanakszik, vagy egyszerűen nem tudja.
Ugyanebben a felmérésben a megkérdezettek fele azt mondta, hogy a visszajelzés konkrétabb és használhatóbb lett. Egyharmaduk szerint viszont általánosabb és kevésbé hasznos. Két tábor alakult ki ugyanazon az eszközön, és szerintem a különbség a vezetőn múlik, a modell mindkét esetben ugyanaz.
Magyar cégeknél kisebb mintán, de ugyanezt tapasztalom. Egy 400 fős logisztikai cégnél tavasszal a középvezetői kör képzését tartottam, és megkérdeztem a teremben ülő huszonnyolc vezetőt, ki írt már értékelést AI segítségével. Huszonketten tették fel a kezüket. Arra a kérdésre, hányan szóltak erről a beosztottnak, egyetlen kéz emelkedett fel, és az is bizonytalanul.
Miért csábító
Az értékelés a vezető legnehezebb írásos feladata
Megértem a vezetőket. Egy tízfős csapatnál az éves kör tíz darab, egyenként másfél-két oldalas szöveget jelent, és mindegyik mögött egy év emléke, jegyzete, félbehagyott gondolata áll. A legtöbb középvezető, akivel dolgoztam, ezt az év legrosszabb két hetének tartja. Ilyenkor a napi munka megy tovább, az értékelések pedig este, fáradtan készülnek.
Ebben a helyzetben a nyelvi modell komoly segítség. Rendezi a szétszórt jegyzeteket, kisimítja a túl nyers megfogalmazást, és a vezető végre a tartalommal foglalkozhat a mondatszerkesztés helyett. Ha valaki egész évben jegyzetelt, a modell néhány perc alatt olvasható, szerkezetes szöveget készít belőle, amit utána már csak át kell nézni és a saját hangjára kell igazítani.
Ott romlik el, amikor a jegyzetek helyett benyomások kerülnek a modellbe. Ha a vezető csak annyit ír be, hogy a kolléga megbízható, de néha lassú, a modell kitölti a hézagokat. Általános, jól hangzó mondatokat gyárt, amelyek bárkire ráillenek. Proaktív hozzáállás, fejlődési lehetőség a priorizálásban, erős csapatjátékos. Ezeket a fordulatokat a beosztott azonnal felismeri, főleg ha a szomszéd asztalnál ülő kolléga értékelésében ugyanazokat látja viszont.
Az egyik pénzügyi holding kontrolling csapatánál két elemző a kávégép mellett összevetette a saját értékelését, és négy szó szerint azonos mondatot találtak benne. Ebből a négy mondatból lett a csapat legnagyobb bizalmi válsága abban az évben. A vezető szándéka közben jó volt, időt akart spórolni, hogy több jusson a személyes beszélgetésekre. Csak a csapat ezt már nem így élte meg.
Bizalom
A titkolás többet árt, mint maga a gép
A projektjeimben az a minta rajzolódik ki, hogy a beosztottak többsége elfogadja, ha a vezető AI segítségével dolgozik. Azt bocsátják meg nehezen, ha utólag, véletlenül derül ki. Egy értékelés ugyanis jóval több egy dokumentumnál. Ezen múlik a jövő évi béremelés, az előléptetés, sokszor az is, hogy valaki marad-e a cégnél. Aki ezt olvassa, arra kíváncsi, hogy a vezetője végiggondolta-e az évét. Ha kiderül, hogy a szöveg egy részét gép írta, és erről senki nem szólt, a kolléga a gondosságot kezdi el megkérdőjelezni, a többi sor hitelét is.
Sok cég AI policy-je előírja a munkatársaknak, hogy jelöljék, ha egy ügyfélanyag vagy belső jelentés AI segítségével készült. Ez a szabály a vezetőkre is vonatkozik, csak az értékelésnél valahogy senki nem gondol rá. A beosztott ezt kettős mércének érzi, és jogosan. Ha a cég a csapattól átláthatóságot kér, a vezetőnek ugyanazt kell adnia, éppen abban a helyzetben, ahol a legnagyobb a tét.
Egy kreatív ügynökségnél, ahol 35 fő dolgozik, az ügynökségvezető fordítva csinálta. Az értékelési kör elején egy rövid levélben leírta, hogyan dolgozik. Év közben jegyzetel, ezeket a jegyzeteket egy céges AI eszközzel rendezi szöveggé, aztán mindent átír a saját szavaira. Senki nem panaszkodott. Az egyik grafikus még meg is kérte, hogy mutassa meg a módszert, mert a saját önértékelését is így szerette volna megírni. Ugyanaz a technika volt, amit máshol titkolnak, ott viszont épített a bizalmon.
A beosztottak ugyanúgy használják a gépet az önértékeléshez, mint a vezetők az értékeléshez. Egy szoftverfejlesztő cégnél, ahol nagyjából nyolcvanan dolgoznak, az értékelési kör után a HR vezető összevetette a dokumentumokat, és azt látta, hogy több helyen egy gép által írt önértékelésre egy másik gép által írt értékelés válaszolt. Két szépen megfogalmazott szöveg állt egymás mellett, és egyikből sem derült ki, mi történt a kollégával az évben.
Ezt a helyzetet csak úgy lehet feloldani, ha a szabály mindkét oldalra ugyanaz. Az önértékelésnél is a kolléga saját jegyzete a kiindulópont, és ott is jelezni kell, ha a szöveg gépi segítséggel készült. Azt tapasztaltam, hogy amikor a vezető elsőként mondja el, hogyan dolgozott, a csapat is sokkal nyíltabban beszél a saját módszeréről, és a beszélgetés a tartalomról szól, a fogalmazás gyanús fordulatai helyett.
Szabályozás
Amit az AI Act és az adatvédelem mond erről
Az uniós AI Act a magas kockázatú kategóriába sorolja azokat az AI rendszereket, amelyeket a munkavállalók teljesítményének és viselkedésének értékelésére, illetve előléptetési vagy elbocsátási döntések támogatására szánnak. Az ilyen rendszert használó munkáltatónak a bevezetés előtt tájékoztatnia kell az érintett munkavállalókat és a képviselőiket. A magas kockázatú rendszerekre vonatkozó kötelezettségek határideje 2027 végére csúszott, a besorolás viszont megmaradt, és egy éves értékelési ciklus tervezésénél ez már bőven belefér az időablakba.
Ha a vezető egy általános chat eszközzel a saját jegyzeteit fogalmazza át, az még szövegszerkesztés, a döntést ő hozza. Amikor viszont a modelltől kér pontszámot, rangsort a csapattagok között, vagy javaslatot arra, kit érdemes előléptetni, akkor már a döntés egy részét adja ki a kezéből. Azt tapasztaltam, hogy ez a határ a gyakorlatban nagyon gyorsan elmosódik. Az első évben a vezető csak simít a szövegen, a másodikban már megkérdezi a modellt, ki teljesített jobban.
A másik kockázat a személyes adat. Az értékelés tele van egészségügyi utalással, családi helyzettel, fizetési adattal. Amikor egy vezető ezt a saját magánfiókjába másolja be, mert ott gyorsabban megy, a cég adatai olyan helyre kerülnek, amelyről az adatvédelmi tisztviselő nem tud. Az egyik ügyfelemnél egy belső átvilágítás során derült ki, hogy az értékelések egy része hónapokon át egy ingyenes fiókon keresztül készült. Ebből adatvédelmi incidens lett, bejelentéssel és egy kellemetlen összevezetői megbeszéléssel.
Keretrendszer
Az értékelési kör szabályai, ahogy az ügyfeleimnél bevezetjük
Tiltani nem érdemes, mert a vezetők úgyis használni fogják, csak rejtve. Ehelyett egy rövid, egyoldalas szabályt írunk, amit a HR az értékelési kör indításakor kiküld minden vezetőnek. Ezek a pontok szoktak bekerülni.
- A modellbe csak a vezető év közben írt saját jegyzete kerülhet, utólagos benyomás nem.
- Pontszámot, rangsort, bér vagy előléptetési javaslatot a modell nem ad, ezt a vezető maga dönti el.
- Kizárólag a cég által jóváhagyott, adatvédelmileg rendezett eszköz használható, magánfiók soha.
- Az értékelés elején egy mondat jelzi a kollégának, hogyan készült a szöveg.
- Minden mondat mellé a vezetőnek tudnia kell egy konkrét esetet az évből, és ami mellé nem tud, azt kihúzza.
- A HR szúrópróbaszerűen összevet néhány értékelést, és ha ugyanazok a fordulatok ismétlődnek, visszaküldi őket.
Egy 600 fős gyártó cégnél tavaly ősszel így csináltuk végig az első kört. Amikor ezt elvégeztük, a vezetők átlagosan egy héttel hamarabb végeztek az értékelésekkel, mint előző évben. Fél évvel később a kilépő interjúkban egyetlen ember sem hozta fel, hogy személytelennek érezte volna az értékelését. Előtte ez rendszeres panasz volt, AI nélkül is, mert a fáradt, este írt szövegek sem voltak személyesebbek.
Ha egy mondat mellé nem jut eszébe a vezetőnek egy helyzet, egy projekt, egy ügyfélhívás, akkor az a mondat bárkiről szólhatna, a kollégáról semmit nem mond. Ez a próba a gép nélkül írt értékeléseket is megszűri, és sokszor ott talál több üres fordulatot.
A vezetői oldal
Amit a gép az értékelésből nem tud átvenni
Az írásos értékelés a folyamatnak csak a fele. Legalább ekkora súlya van a beszélgetésnek, amikor a vezető és a kolléga egy asztalhoz ülnek, és kiderül, mit gondol a másik az elmúlt évről. Ezt a részt a modell nem tudja elvégezni, segíteni viszont tud benne. Egyre több vezető a nehéz beszélgetést is előre elpróbálja a géppel, eljátszatja vele a csalódott vagy védekező kollégát, és megnézi, hogyan reagálna. Ezt jó iránynak tartom, mert a felkészülésbe teszi az időt, a beszélgetés pedig emberi marad.
Ebből a projektből tanultam a legtöbbet arról, mi az értékelés valódi célja. Egy közepes méretű kereskedelmi cég ügyvezetője azt mondta a bevezetés után, hogy most látja először, mennyire kevés jegyzete volt a csapatáról. A modell üresen hagyta a hézagokat, ahol nem volt mit rendeznie, és ezek a hézagok megmutatták neki, kire nem figyelt oda egész évben. Ezért a következő évre negyedéves rövid beszélgetéseket vezetett be, hogy legyen miből dolgozni.
Az AI ott ad a legtöbbet az értékelésnél, ahol a vezető egész évben figyelt, és ott árt a legtöbbet, ahol ezt a figyelmet akarná utólag pótolni. Egy jól megírt, átlátható módon készült értékelés a kollégának azt üzeni, hogy a vezetője ismeri a munkáját, és ezt az üzenetet a modell legfeljebb megfogalmazni tudja, kitalálni nem.