کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان

پس از 20 سال مشاوره به بیش از 100 شرکت اکنون دریافته‌ام که در عصر دیجیتال دیگر نمی‌توان به شیوه سابق عمل کرد و بر روش های منسوخ و سنتی اصرار ورزید بلکه در این میدان کسی گوی سبقت می‌رباید که فرصت های نوین را زودتر دریافته و از ناشناخته های نو سکوی موفقیت بسازد تا ناگزیر به کناره گیری و سپردن جایگاه خود به رقیبان تازه ظهور با ابزارهای نوین نگردد، اهمیت این مساله در حوزه سرمایه انسانی دوچندان می‌شود. بنابراین تصمیم گرفتم تا در این مسیر جدید همراه شرکت هایی باشم که اشتیاق دارند از این بستر نو فرصت بسازند، از آن در راستای اهدافشان بهره بگیرند و در یک کلام از بهره‌گیری از این تکنولوژی بی‌نصیب نمانند. یکی از این مصادیق کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان است.

بررسی روندها و چالش‌ها با تکیه بر مستندات علمی

در دنیای امروز که فناوری هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تحول است، مدیریت عملکرد کارکنان (Performance Management) به عنوان یکی از ارکان اصلی مدیریت سرمایه انسانی، دستخوش تغییرات اساسی شده است. هوش مصنوعی نه تنها فرآیندهای سنتی ارزیابی عملکرد را اتوماتیک می‌کند، بلکه با تحلیل داده‌های بزرگ و ارائه بینش‌های پیش‌بینی‌کننده، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا عملکرد کارکنان را بهینه‌سازی کنند. بر اساس گزارش‌های اخیر، تا سال 2025، بیش از 58 درصد سازمان‌ها در مدیریت عملکرد از این تکنولوژی استفاده می‌کنند، که این امر منجر به بهبود 12.9 درصدی در عملکرد کارکنان و افزایش 33 درصدی بهره‌وری می‌شود. به کارگیری روش های استفاده از این تکنولوژی متنوع و شامل جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل الگوریتم‌محور، پیش‌بینی و اتوماسیون است. در این مقاله، با تکیه بر دیدگاه‌های شرکت‌های معتبر مانند مک‌کینزی، گارتنر، دلویت، گوگل، مایکروسافت و IBM، به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان می‌پردازیم. تمرکز ما بر دانش به‌روز تا سال 2025 است، که دربردارنده مزایا، چالش‌ها، مطالعات موردی و روندهای آینده می‌باشد. هدف، ارائه یک چارچوب علمی برای مدیران منابع انسانی است تا بتوانند AI را به طور مؤثر در سازمان‌های خود پیاده‌سازی کنند.

به‌کارگیری دانش به‌روز

تحقیقات اخیر بیانگر آن است که AI نقش محوری در تحول مدیریت عملکرد ایفا می‌کند. کارکنان بیش از آنچه رهبران تصور می‌کنند، آماده پذیرش هوش مصنوعی هستند و بسیاری از آن‌ها روزانه از ابزارهای آن استفاده می‌کنند. 89 درصد متخصصان منابع انسانی که از هوش مصنوعی در فعالیت‌های استخدامی بهره می‌گیرند ، شاهد صرفه‌جویی در زمان و افزایش کارایی هستند، و این روند به مدیریت عملکرد نیز گسترش یافته است.
نیز در بررسی empirical studies بین سال‌های 2020 تا 2024، مشخص شده که استفاده از این فناوری می‌تواند دقت ارزیابی‌ها را افزایش دهد و محیط‌های کاری هیبریدی را مدیریت کند. تا سال 2025، 85 درصد سازمان‌ها از قابلیت های هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای مدیریت عملکرد استفاده خواهند کرد. این دانش به‌روز، بر پایه گزارش‌های شرکت‌هایی مانند دلویت و مک‌کینزی نشان‌دهنده افزایش 30 درصدی بهره‌وری در شرکت‌های adopter AI می‌باشد.

کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد کارکنان

از جمله روش های به‌کارگیری هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد را می‌توان به دسته‌های زیر تقسیم کرد:

جمع‌آوری داده‌های عملکرد

یکی از ابتکارات کلیدی در بکارگیری AI، جمع‌آوری داده‌های عملکرد از منابع متنوع است که با آن می‌توان داده‌ها را از ایمیل‌ها، سیستم‌های مدیریت روابط مشتری (CRM)، ابزارهای همکاری مانند Microsoft Teams یا Slack، و حتی دستگاه‌های پوشیدنی جمع‌آوری کرد. برای مثال، ابزارهای AI مانند Worklytics داده‌های همکاری را تحلیل می‌کنند تا الگوهای کاری را شناسایی کنند.روش عملی: سازمان‌ها ابتدا داده‌های خام را از طریق APIها ادغام می‌کنند، سپس هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌ها را فیلتر و دسته‌بندی می‌کند. این روش در شرکت‌هایی مانند گوگل پیاده‌سازی شده، جایی که AI داده‌های واقعی‌زمان از پروژه‌ها را جمع‌آوری می‌کند تا عملکرد تیمی را اندازه‌گیری کند.
در ابتکار دیگری، هوش مصنوعی از نظارت بر بهره‌وری استفاده می‌کند. برای نمونه، سیستم‌های AI مانند HR Acuity داده‌های فعالیت کارکنان را بدون نقض حریم خصوصی جمع‌آوری می‌کنند، با تمرکز بر شاخص‌هایی مانند زمان صرف‌شده روی وظایف. روش گام‌به‌گام: ۱) تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)؛ ۲) ادغامAI با ابزارهای موجود؛ ۳) جمع‌آوری داده‌ها در بازه‌های زمانی منظم؛ ۴) ذخیره‌سازی امن داده‌ها برای تحلیل بعدی.

 تحلیل داده‌های عملکرد با هوش مصنوعی و ارائه بازخورد

تحلیل داده‌ها یکی از روش‌های اصلی هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد است. AI با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی می‌کند و داده‌های عملکرد کارکنان را از منابع مختلف (مانند ایمیل‌ها، سیستم‌های CRM و ابزارهای همکاری) تحلیل می‌کند. برای مثال، در گزارش مک‌کینزی سال ۲۰۲۵، ابزارهای AI عملکرد کارکنان را با تحلیل داده‌های بزرگ بهبود می‌بخشد و مسیرهای یادگیری منحصربه فرد و متناسب با هر شخص یا سازمان ایجادکند.مثلا می‌تواند با ارائه بازخوردهای مداوم مدیران را از تمرکز بر وظایف اداری به سمت coaching شخصی‌سازی‌شده سوق دهد. روش عملی: مدیران ابتدا داده‌ها را به مدل‌های AI مانند شبکه‌های عصبی وارد می‌کنند، سپس AI عوامل مؤثر بر عملکرد مانند سطح استرس یا همکاری تیمی را تحلیل می‌کند. این روش در Betterworks استفاده می‌شود، جایی که AI تحلیل داده‌ها را برای شناسایی نقاط قوت و ضعف کارکنان انجام می‌دهد.
ابتکار دیگر، استفاده از AI برای کاهش خطا در تحلیل است. سیستم‌های AI مانند Lattice الگوریتم‌هایی طراحی می‌کنند که داده‌ها را بدون تأثیر جنسیت، سن یا نژاد تحلیل کنند. روش گام‌به‌گام: ۱) آموزش مدل AI با داده‌های متنوع؛ ۲) اعمال الگوریتم‌های fairness برای بررسی خطا؛ ۳) تولید گزارش‌های تحلیلی؛ ۴) بازبینی انسانی برای تأیید نتایج. این روش در تحقیقات سال ۲۰۲۵ نشان داده که دقت تحلیل را افزایش می‌دهد.

پیش‌بینی عملکرد، شناسایی و مدیریت ریسک‌ها

AI روش‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای برای مدیریت عملکرد ارائه می‌دهد. برای مثال، AI روندهای عملکرد را تحلیل می‌کند تا عملکرد آینده کارکنان را پیش‌بینی کند، مانند شناسایی ریسک burnout یا خروج از سازمان. پس شفافیت، عدالت و کارایی را افزایش می‌دهد، هرچند کارکنان نگران کمبود عنصر انسانی هستند، در حوزه سرمایه انسانی ، عملکرد را با تحلیل پیش‌بینی‌کننده بهبود می‌بخشد. روش عملی: سازمان‌ها از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مانندregression trees استفاده می‌کنند؛ داده‌های تاریخی وارد می‌شوند، AI الگوها را شناسایی می‌کند و پیشنهادهایی مانند برنامه‌های آموزشی ارائه می‌دهد. در شرکت‌هایی مانند IBM، این روش برای پیش‌بینی موفقیت کارکنان در نقش‌های جدید استفاده می‌شود.
در ابتکار دیگری، ریسک‌های عملکرد را مدیریت می‌کند. ابزارهایی مانند DigitalDefynd AI داده‌ها را در واقعی‌زمان تحلیل می‌کنند تا هشدارهایی برای مدیران ارسال کنند. روش گام‌به‌گام: ۱) تنظیم آستانه‌های ریسک؛ ۲) نظارت مداوم با AI؛ ۳) ارسال اعلان‌های خودکار؛ ۴) ادغام با سیستم‌های مدیریت عملکرد برای اقدامات اصلاحی.

کاهش و افزایش عدالت در ارزیابی‌ها

هوش مصنوعی می‌تواند خطا‌های انسانی را کاهش دهد و ارزیابی‌های عادلانه‌تری ارائه کند.AI دقت و پاسخگویی را در محیط‌های دیجیتال افزایش می‌دهد و 53 درصد سازمان‌ها باور دارند که مدیریت عملکرد را در پنج سال آینده بهبود خواهد بخشید.

اتوماسیون فرآیندهای اداری و صرفه جویی در زمان

این کاربرد در روندهای 2025، مانند استفاده ازآن برای برنامه‌ریزی نیروی کار و مدیریت جانشینی، برجسته است. اتوماسیون فرآیندهای مدیریت عملکرد یکی از ابتکارات برجسته AI است که وظایف تکراری مانند گزارش‌گیری و ارزیابی سالانه را اتوماتیک می‌کند، که طبق گزارش‌ها، زمان ارزیابی را تا ۳۰ درصد کاهش می‌دهد. روش عملی: مدیران از ابزارهایی مانند SuperAGI استفاده می‌کنند که AI ارزیابی‌ها را بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده انجام می‌دهد. گام‌ها: ۱) تعریف قالب‌های ارزیابی؛ ۲) ورودی داده‌ها به AI؛ ۳) تولید گزارش‌های خودکار؛ ۴) توزیع گزارش‌ها به کارکنان.
ارائه بازخورد واقعی‌زمان روش دیگری است. AI بازخوردهای شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد، مانند پیشنهادهای توسعه مهارت‌ها. در LexisNexis، هوش مصنوعی بازخورد را بر اساس تحلیل عملکرد تولید می‌کند. روش: ۱) جمع‌آوری داده‌های روزانه؛ ۲) تحلیل با NLP برای شناسایی نقاط بهبود؛ ۳) ارسال بازخورد از طریق اپلیکیشن‌ها؛ ۴) پیگیری پیشرفت با AI.

ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های مدیریت عملکرد کلی

ابتکار نهایی، ادغام AI با سیستم‌های منابع انسانی موجود است. برای مثال، در سال ۲۰۲۵، ابزارهایی مانند Lattice مدیریت عملکرد مداوم را با AI تسهیل می‌کنند، که شامل پیگیری اهداف و بازخورد واقعی‌زمان می‌شود. روش عملی: سازمان‌ها ابتدا سیستم‌های خود را با APIهای AI ادغام می‌کنند، سپس فرآیندها را سفارشی‌سازی می‌کنند. این روش در گزارش‌های HR.com برجسته است، جایی که AI مدیریت عملکرد را بازسازی می‌کند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی

مزایای هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد متعدد است:

• افزایش بهره‌وری: می‌توان با استفاده از آن بهره‌وری را تا 15 درصد افزایش داد. شرکت‌هایی که آن را به کار می‌گیرند شاهد افزایش 25 درصدی درگیر شدن کارکنان در بهره‌وری هستند.
• بهبود تصمیم‌گیری: داده‌های بزرگ را تحلیل می‌کند و بینش‌های استراتژیک ارائه می‌دهد. 54 درصد شرکت‌های high-performing از AI برای مدیریت استعداد استفاده می‌کنند.
• شخصی‌سازی توسعه کارکنان: مسیرهای یادگیری شخصی ایجاد می‌کند و عملکرد را بهبود می‌بخشد.
• صرفه‌جویی در هزینه‌ها: وظایف را مقیاس‌پذیر می‌کند و نیاز به منابع انسانی اضافی را کاهش می‌دهد.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

علی‌رغم مزایا، چالش‌هایی نیز در به کارگیری هوش مصنوعی در مدیریت سرمایه انسانی وجود دارد:

• نگرانی‌های حریم خصوصی و اخلاقی: کارکنان نگران کمبود عنصر انسانی و مسائل مربوط به حریم خصوصی هستند. بنابراین چالش‌هایی مانند کمبود مهارت و privacy وجود دارد.
• کمبود مهارت: تنها 1 درصد شرکت‌ها خود را در به‌کارگیری تکنولوژی AI بالغ می‌دانند.
• ریسک بیکاری و مقاومت: 78 درصد کاربران هوش مصنوعی پیشرفته در جستجوی شغل جدید هستند، که نشان‌دهنده نگرانی‌های شغلی است.
• پیاده‌سازی: این مرحله نیازمند ادغام دقیق AI برای جلوگیری از مشکلات است.

مطالعات موردی از شرکت‌های معتبر
• گوگل: برای تحلیل عملکرد و ارائه بازخوردهای شخصی از آن استفاده می‌کند، که منجر به افزایش نوآوری شده و با AI حاشیه سود را افزایش داده است.
• مایکروسافت: سیستم‌های AI را برای ارزیابی عملکرد پیاده کرده و بهره‌وری را بهبود بخشیده است.
• IBM : از AI برای سیستم‌های بازخورد استفاده می‌کند و دقت ارزیابی‌ها را افزایش داده است.
• دلویت و مک‌کینزی: این شرکت‌ها گزارش می‌دهند که AI عملکرد را 12 درصد افزایش می‌دهد.

روندهای آینده در سال 2025 و پس از آن

روندهای 2025 شامل ادغام AI با عملکرد مدیریت، مانند استفاده از AI برای جبران خسارت و تحلیل سازمانی است.AI وظایف تکراری را اتوماتیک خواهد کرد و منابع انسانی را به سمت نقش‌های استراتژیک سوق می‌دهد. ودر نهایت چالش‌ها و فرصت‌ها را تغییر خواهد داد.

چگونه از هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد استفاده کنیم؟

هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای تحول مدیریت عملکرد کارکنان است، و روش‌های به‌کارگیری آن در اندازه‌گیری، تحلیل و مدیریت عملکرد کارکنان، از جمع‌آوری داده‌ها تا پیش‌بینی و اتوماسیون، ابتکارات نوینی ارائه می‌دهند که سازمان‌ها می‌توانند آن‌ها را پیاده‌سازی کنند که با مزایایی مانند افزایش بهره‌وری و عدالت، ولی همراه با چالش‌هایی نظیر مسائل حریم شخصی است. درنهایت مدیران منابع انسانی باید با تکیه بر دیدگاه‌های شرکت‌های معتبر، AI را به طور مسئولانه پیاده کنند. آینده کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت عملکرد در دستان کسانی است که AI را به عنوان شریک استراتژیک بپذیرند، و این امر می‌تواند سازمان‌ها را به سطوح جدیدی از موفقیت برساند. این مقاله بر پایه تحقیقات به‌روز تا سال 2025 نگاشته شده و مدیران را به آزمایش و بهره جستن از این روش‌های نوین تشویق می‌کند تا عملکرد سازمانی را بهبود بخشند؛ امیدوارم راهنمایی عملی برای متخصصان این حوزه باشد.

نوشته حسین نوریان، مشاور مدیریت استراتزیک با رویکرد تحول دیجیتال

استفاده از مطالب فوق صرفا با ذکر منبع مجاز می‌باشد.

جهت دریافت اطلاعات بیشتر یا مشاوره ی مدیریت استراتژیک با ما تماس بگیرید.

این مطلب را هم ملاحظه فرمایید

هوش مصنوعی در تحول کسب و کار