🧠 认知测评

AI绩效评估:更公平还是更冰冷

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📋 第一层:记忆

记忆

1. AI绩效评估的核心承诺是什么?

提高效率
更公平
节省成本
替代管理者

记忆

2. 文章中麦肯锡研究说知识密集型岗位约多少贡献不可被数据捕捉?

30%
60%
80%
10%

记忆

3. AI绩效评估正确使用的三个原则中,核心原则是什么?

完全替代人工
AI辅助人做决策
只用客观数据
增加更多KPI

🧩 第二层:理解

理解

4. 为什么说"公平"和"正确"是两回事?

公平就是正确
公平只基于已有数据,但数据不一定完整
正确不重要
公平和正确没有区别

理解

5. 某科技公司让员工补充AI看不到的贡献后,满意度为什么提升了?

员工都打了高分
员工觉得"被看见了"
AI评分被取消
评分标准降低了

理解

6. "用尺子量画"这个比喻说明了什么?

尺子不好用
量化工具只能衡量部分维度
画不需要量
AI是完美的工具

🛠️ 第三层:应用

应用

7. 你的公司要引入AI绩效系统,第一步应该做什么?

直接上线,替代人工评分
盘点现有数据源,识别哪些贡献可能被遗漏
裁掉绩效管理团队
只用系统推荐的评分

应用

8. 员工对AI评分不满,说"系统看不到我做的贡献",你应该?

告诉员工系统是客观的
建立补充机制,让员工补充不可量化的贡献
忽略这个反馈
调整AI参数

应用

9. 绩效评估的根本目的是什么?文章给出的方向是什么?

区分好坏员工
帮助成长——AI在识别短板、推荐学习路径上更有价值
降低人力成本
让评分更精确

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