マネージャーは本当に従業員に素晴らしいフィードバックを提供したいと考えていますが、パフォーマンス データからすべての情報を総合し、思慮深く包括的で有益なレビューを作成するには多大な時間がかかります。従業員のレビューを書くのには何時間もかかる場合があり、マネージャーは時間を節約するために型にはまった回答をしたり、フィードバックをまったく提供しなかったりする場合があります。
confirm は GPT-3 を使用して AI ツールを構築しました。これにより、管理者はパフォーマンス サイクルで従業員について学習したすべての情報に基づいてレビューを作成できます。これは、これらのレビューを書くことの困難や時間を軽減するための有益な出発点であると考えてください。
これはどのように使用できますか?
組織でこの機能が有効になっている場合、管理者には「この評価を提供した理由は何ですか?」という質問の下に AI 提案を使用: 名前は... が表示されます。
管理者に確認: この機能を有効にするには、カスタマー サクセス マネージャーに連絡してください。
これは、マネージャーが独自のレビューを書くことに代わることを目的としていますか?
マネージャーは、直属の部下のパフォーマンスについて、ユニークで貴重な視点を持っています。この機能を使用すると、確認は同僚やマネージャーから提供されたフィードバックを単に要約するだけなので、マネージャーは何かから始めることができます。管理者が必要に応じてこの概要を修正および追加することが目的です。
注: AI は単にマネージャーの人事評価を要約しているだけであることに注意することが重要です。従業員にフィードバックを提供することはではありませんため、従業員はこの質問に対する回答を見ることはありません。
confirm は AI の潜在的なバイアスにどのように対処しますか?
confirm はの科学を使用しています ONA (組織ネットワーク分析) は、パフォーマンスを測定し、パフォーマンス入力の偏りを最小限に抑えます。 ONA によって提供されるパフォーマンス入力のこの大きなサンプル サイズは、出力に可能な限りバイアスがないことを保証するのに役立ちます。この AI が概要を作成するための入力として ONA とマネージャーのフィードバックのみを参照し、使用するようにすることで、AI がバイアスを持ち込むのを防ぎます。
この機能のビデオチュートリアルを参照するには、 クリックしてください。 ここ !