摘要：今年年初，在美国的一批送货司机中传出一件离奇却真实的事件：多名司机突然收到了一封冷冰冰的邮件通知，告知他们因绩效不佳而被终止合作。更让人不安的是，整个过程几乎没有任何人类主管的参与，从运送包裹的准点率到客户指示的遵循度，种种指标均由算法实时监控打分，一旦低于阈

今年年初，在美国的一批送货司机中传出一件离奇却真实的事件：多名司机突然收到了一封冷冰冰的邮件通知，告知他们因绩效不佳而被终止合作。更让人不安的是，整个过程几乎没有任何人类主管的参与，从运送包裹的准点率到客户指示的遵循度，种种指标均由算法实时监控打分，一旦低于阈值，系统便自动生成解约通知。几位受影响司机试图申诉，却发现反馈渠道同样由自动回复把守，10天的申诉期内等来的只是千篇一律的机器人回复，罕有成功。这一幕听来近乎科幻，却是真真切切发生在当下职场的管理景象：当AI化身“看不见的老板”，人类管理者理的角色被悄然改写。

无独有偶，另一边厢的白领办公楼里，许多管理者和HR负责人也在纠结另一个问题：AI能否治愈长期困扰绩效评估的顽疾，还是会引入新的偏见和挑战？绩效评估的未来，究竟由算法还是管理者主导？这不是危言耸听，毕马威 (KPMG) 等咨询机构的研究显示，越来越多企业开始在绩效管理中引入人工智能，希望借助数据驱动提升公平和效率。然而，理想与现实的落差、技术与人性的冲突，也为这一趋势增添了戏剧性的张力。

►►►绩效评估的困局：主观烙印与数字渴求

（图片由HRflag用Midjourney生成，编号09c09ab5-b595-4b3e-9e97-2c73089ff97d）

每到年底或季度末，绩效考核(PM)往往成为员工和管理者共同的“心头刺”。一家全球咨询公司近期的一项调查甚至发现，仅有2%的大型企业人力总监认为自家现行的绩效管理体系行之有效；而在员工一侧，感觉考评公平透明的人也不过22%。这意味着，绝大多数人对传统绩效评估并不满意。

在不少员工眼中，绩效评定更像是一次年度“运势抽签”，上司几句主观印象就可定调一年的功过，升迁加薪往往取决于少数人的看法。这种高度主观化的机制为偏见和人情因素埋下温床：近几年屡被热议的“评价偏差”问题，包括亲近偏好、晕轮效应等，都可能让绩效考核失真。有员工苦笑道，自己全年的努力，最后可能输给了给老板留下的某次“印象分”。

不仅员工怨声载道，高管们也开始质疑年终考评的有效性。据盖洛普 (Gallup) 去年发布的一项调查，只有区区2%的HR高管对现有绩效管理满意，显然管理层也意识到问题严重。既然“人人都不喜欢绩效评估”，企业却又离不开它，变革的呼声遂日益高涨。

近年来，很多公司尝试改革传统绩效制度，比如取消强制的年度排名、引入持续反馈(continuous feedback)等。一个典型案例是硅谷的软件公司Rainforest QA：早在2018年他们就废除了年度评估，转向“持续反馈”机制，鼓励管理者与团队成员定期一对一交流、实时肯定成绩或指出改进之处。据我们了解，在推行这一举措后，该公司员工敬业度提升了约30%，生产效率也显著提高。事实表明，频繁而及时的反馈往往比一年一次的大考更受员工欢迎。

然而，对于大多数组织而言，要在忙碌的日常中做到频繁高质量反馈并不容易。一项来自绩效管理软件公司Betterworks的研究揭示，有20%的员工几乎从未与直属经理进行过有规律的工作沟通，40%的员工从未收到过任何同事反馈。管理者常常分身乏术，有近1/4的管理者承认自己与下属开展一对一交流的次数比过去更少，17%的管理者坦言花在提供深度反馈上的时间越来越少。

在这种情况下，很多员工一年只能指望那寥寥几次正式评估来了解自己的表现如何，自然难以感到满意。传统绩效评估正陷入“低频+主观”的双重困局：一方面交流频率不足、时效性差，另一方面评价标准因人而异、公平性存疑。

面对这个“两难”，企业管理者渴求新的解决方案。管理学中有句名言：“你无法衡量，就无法管理。”过去受限于精力和工具，管理者很难全面量化每个人的贡献，只能依赖片段印象和有限指标。而如今，大数据和人工智能的兴起，仿佛为绩效管理带来了“全面量化”的可能。AI技术能否成为打破绩效评估困局的那把钥匙？不少初创企业已经跃跃欲试。

►►►AI上场：数据裁判还是客观魔术师？

（图片由HRflag用Midjourney生成，编号360f9557-eef7-41b7-ad1c-82fc77bf6786）

“把绩效评估交给AI，会是什么样子？”对于习惯了传统模式的人来说，这多少有些匪夷所思。然而这一幕正在从科幻走进现实。在一些前沿公司，AI已经开始深度介入绩效考核过程，其角色涵盖从数据记录员、初稿撰写者到评分校准师等多个方面。

1. 自动记录与量化：AI最基础的贡献在于充当勤勉不知疲倦的“记录员”，将工作场景中的海量数据转化为可量化指标。例如，对于销售人员，AI系统可以自动抓取销售额、客户跟进频次等数据；对于客服团队，算法可以分析通话时长、客户满意度评分等维度。一些协同办公工具也嵌入了AI插件，能够识别团队在Slack、Microsoft Teams等沟通软件中给出的反馈或表扬，并自动归集这些互动记录，作为绩效评价的依据。通过整合多来源的数据，AI试图绘制出每位员工更全面的“绩效画像”，减少信息盲区。

正如Betterworks公司的首席产品与技术官Cheryl Johnson所说，引入AI和生成式AI后，管理者能够获得更深层次、更加客观的员工过往绩效洞见，从而剔除校准过程中的人为偏见。在理想情况下，AI提供的数据土壤可以让绩效评估从此站在更坚实的事实基础上。

2. 智能辅助撰写：每逢考评季，不少管理者为写评语头疼不已，既要详实专业又怕措辞不当。现在，生成式AI成为他们的“润笔助手”。科恩-费里咨询公司 (Korn Ferry) 的AI战略主管Bryan Ackermann透露，一些管理者已经开始用GPT等生成式模型根据平时记录的要点来起草绩效评语草稿。AI能在秒级时间里整理出一篇结构完整的初稿，让管理者不再从白纸开始构思。不过Ackermann也提醒，这种自动化效率带来的是起点而非终点，管理者仍需投入时间修改润色，加入对具体情境的理解。

毕竟，若直接照搬AI文稿，可能出现千篇一律的套话，员工一眼就能看出“不对劲”，比如有咨询顾问就在社交平台吐槽，发现管理者提交给合伙人的年终评语是用AI生成的模板，行文冷冰冰毫无个人关切。可见，AI虽能减轻文书负担，但要确保反馈有温度、有意义，最终润色仍离不开管理者的人为把关。

3. 标准化与公平性：绩效评估中最让员工诟病的是标准不一、暗箱操作。针对这一痛点，AI有望成为坚持“一把尺子量到底”的裁判。通过机器学习模型，企业可以分析历史上大量绩效数据，找出高绩效员工的客观共性，从而制定相对客观统一的评分标准。例如，一家企业或许会发现顶尖销售的共性是每周拜访客户次数超过X次、新线索转换率达到Y%，据此训练模型给出评分建议。这种基于数据的排名与对比，理论上比单个管理者拍脑袋排序要公平得多。

Ackermann提到，AI有潜力帮助雇主标准化评级体系、提高透明度，让员工清楚自己在团队中的客观位置。同时，AI自动化的数据分析还可减少人工汇总带来的失误，保证在校准会议上提供给管理层的是“干净”的数据。然而，这种看似冰冷理性的客观性也引来新的疑问：工作表现真能完全量化吗？是否会出现“只重数字不看人”的倾向？我们稍后将深入讨论这一点。

4. 个性化发展反馈：绩效评估不仅是为了算账，更重要的原本是辅助员工成长。很多经典管理著作都强调，真正有效的绩效面谈应是一场关于未来发展的对话，而不仅是过去得失的清算。AI在这方面也可大显身手，通过对员工技能、行为模式的分析，智能系统可以识别每个人的优势与短板，从而提供定制化的改进建议和学习资源推送。

例如，IBM公司开发的AI平台Watson Talent就会根据员工过往项目数据，指出其技能差距，并推荐相应的培训课程或导师。再比如，一些AI驱动的反馈助手可以自动汇总同事给某员工的多条反馈意见，提炼出关键主题和高频关键词，然后给出针对性的提升建议。这些由AI生成的辅导提示，为管理者和员工的面谈提供了有价值的参考，使绩效评估真正回归“指导和发展”的初心。正如Ackermann所言，如果善用AI，绩效评估有望被拉回它最初的意图，成为一个帮助员工职业成长的工具，而非单纯的评分打榜。

除了上述功能，AI还有一些意想不到的“副产品”作用。例如，Betterworks的AI模块会在绩效对话期间给管理者提供个性化的交流提示，根据该员工的目标进展和反馈历史，自动生成几条有针对性的谈话要点，以帮助管理者开启有意义的讨论。这一设计初衷是为那些忙碌或不善沟通的领导者赋能，让他们即便时间紧张也不至于敷衍了事，而能触及员工真正关心的议题。这些巧妙的小功能表明，AI并非只会冰冷地打分，恰当运用时也能成为管理者的人性化助手。

AI正以前所未有的深度介入绩效评估流程，从数据采集、分析决策到反馈生成，几乎每个环节都能看到算法的身影。管理者在考评季的角色也因此发生改变，过去他们花大量时间收集整理下属的绩效事实，如今这些繁琐工作正逐步由AI分担；过去他们在评价时难免带入个人成见，如今有了数据和模型佐证，可以更加心中有数。

或许可以说，AI正成为绩效考核中的“第二管理者”：它不知疲倦，精于算计，掌握丰富信息，为最终的人事决策提出建议方案。那么问题来了：当AI这个“第二管理者”越来越强大，原本的人类管理者在绩效评估中还扮演什么角色？绩效评估的未来主导权，会从人力主管的手中滑落到算法吗？

►►►算法vs管理者：谁主沉浮？

在讨论“谁来主导绩效评估的未来”之前，不妨看看当下某些行业中，算法已经在实际扮演着“主管”角色，其影响之深远超出许多人想象。算法式管理 (Algorithmic Management)正悄然崛起，在一些企业里，数据和AI不仅辅助决策，干脆直接自动下达指令、评估绩效、奖惩员工。这股风潮的先锋要数互联网平台和零售巨头。

最典型的是网约车、外卖等零工经济平台。以Uber为例，司机何时接单、路线如何规划、收费多少、服务评分高低，都由平台算法实时决定。司机接到的每一单都经过AI精算：派单系统根据地理位置和历史数据指派订单，“最优路线”由导航算法规划，乘客下车后的满意度评价直接计入司机的绩效评分。Uber的司机们鲜少与真正的上级打交道，他们的“上司”就是手机应用里的算法程序。正如有研究者指出的那样，这种隐形的数据老板通过代码行使了传统主管的诸多职能：分配任务、监督过程、评估绩效和决定奖励惩罚。

再看高度依赖效率的物流仓储业。亚马逊（Amazon）的履约中心以对员工实施近乎苛刻的算法管理而著称：每名仓库员工的扫描、拣货、包装速度都被系统实时监控，AI不断计算每小时处理件数，谁低于标准太多就会收到警告提示。在亚马逊某些运营部门，管理者的角色更像“执行官”而非“决策者”，他们日常工作重心在于监督算法运行并向团队传达系统指令，而非自行判断员工表现。“我们只是算法的传声筒”，一位亚马逊（Amazon）前线主管如此形容自己的位置。

这种由算法直接领衔的管理模式，确实带来了前所未有的效率和规模。优点不难理解：首先，AI决策速度极快，能即时处理海量数据做出响应，比人类主管手工统计快得多；其次，算法评判基于客观指标，看似剔除了人情关系，在一定程度上缓解了“看老板脸色”的职场政治，绩效标准更透明；再次，高级算法还能根据每个人的表现动态调整任务分配，实现个性化调度，比如工作熟练度高的员工会被分配更多任务量，学习机会也更多，这被一些企业解读为培养激励的手段。难怪有公司高管为算法管理辩护，认为这带来了“前所未有的运营效率”，消除了人工决策的随意性和情绪干扰，使企业可以在高度精细化的数据指导下优化生产力。

（图片由HRflag用Midjourney生成，编号05cddf01-0b5c-4873-a79a-37ab171b0483）

然而，弊端同样显著。从员工视角看，被算法管控的体验往往并不美妙。许多身处算法监管下的一线员工感到，“自主权被剥夺了”：每天的工作节奏、内容安排都由系统主导，个人几乎没有发声和调整空间。正如一项对网约车司机的调查中，不少司机坦言：“我们仿佛失去了对工作的掌控，一切都被程序支配，从接哪单、走哪条路，到能挣多少钱，全由算法说了算。”长此以往，这种被数字操控的无力感容易侵蚀员工的工作投入度和满意度。一位亚马逊仓库员工就在接受媒体采访时直言，自己感觉每天不是为人干活，而是在“给机器打工”。

更令人担忧的是，无所不在的监控压力。当员工知道自己每一次击键、每一通电话、每一步操作都在被后台记录、评价时，心理压力剧增。很多亚马逊仓库工人提到，为了避免因短暂歇息导致效率降低而收警告，不敢中途上厕所；外卖小哥为了躲避超时罚款，宁冒闯红灯风险也要赶时间。这种持续高压环境，严重影响员工的心理健康和工作幸福感。长远看，过度的数字压榨反而可能降低组织凝聚力和忠诚度，员工把自己视为机器齿轮，离职念头也会滋生。

此外，算法管理宣称客观中立，但实际上并非没有偏见。算法是人设计的，训练数据也来自历史。如果历史数据中本身存在对某些群体的不公平，那么AI模型可能无意中延续甚至放大这些偏见。有名的例子如亚马逊曾使用的招聘算法，因为训练数据主要来自男性候选人简历，结果模型对女性应聘者打分系统性偏低，最终公司不得不废弃该算法。同理，在绩效管理中，如果算法训练基于过去主管的评级数据，而那些评级或许带有成见，那么AI的建议也可能携带“隐性歧视”。所谓客观，可能只是幻象。

面对算法管理的利弊冲击，许多企业开始反思“人机权衡”的新命题：既然完全仰赖AI可能走向另一种极端，那么未来的管理应如何在效率与人性之间取得平衡？一些大型跨国公司在内部试行“双管制”：AI系统先对员工各项数据给出初步评估和建议措施，然后由直属管理者结合实际情况进行复核调整，最后的绩效决策在充分参考算法的基础上仍由管理者拍板。这种模式旨在发挥技术与人脑各自所长：算法提供海量信息处理和模式发现能力，弥补人眼难以及时捕捉的盲区；而管理者在人情洞察、道德考量上具有机器无法企及的细腻度，能够为冰冷的数据结果注入情境解释和价值判断。正如算法治理的研究者Aneish Kumar所言：“最成功的组织会是那些把算法视为增强人类决策的强大工具，而非替代人类智慧的机器。”

归根结底，“绩效评估的未来由谁主导”也许并不存在简单的单选答案。AI在客观数据处理和效率提升上远胜人类，但在理解人性复杂性上依然捉襟见肘。管理的艺术，终究关乎人心。正如古语所说，“水能载舟，亦能覆舟”，算法之于管理亦然：用得其所，它是赋能管理者的利器；用之不当，也可能成为激化矛盾的导火索。

或许未来更现实的图景是，算法和管理者共同主导绩效评估：算法负责提供“铁证”，管理者负责做出“温度”的判断。在AI给出的冰冷评分背后，仍需要领导者以经验和直觉做最后的拍板。就像某人工智能领域高管所比喻的，“AI可以是卓越的副驾驶，但方向盘不应完全丢给它”。绩效评估这台复杂机器，最好由“人机协作”来驾驶，方能既跑得快，又走得稳。

►►►AI的人力资源新舞台：敬业度与留存

（图片由HRflag用Midjourney生成，编号5cd5beb0-1dc6-4930-a56d-937845337d0e）

如果说绩效评估领域的AI竞逐还只是拉开帷幕，那么在人力资源管理的更广阔舞台上，AI早已开始唱起重头戏。从招聘、培训到员工关怀、流失预警，几乎HR的每个职能都能看到人工智能技术的应用。在这个过程中，管理者的角色也被重新定义：他们不再是单打独斗的人事官，更像是驾驭AI工具、解读数据趋势的人力“指挥官”。

一个明确的信号是，AI在HR领域的采用正迅猛增长。据HireVue在2025年对全球4000多名HR专业人士的调查，每周在HR工作中使用AI的从业者比例已从2024年的58%激增到2025年的72%。也就是说，超过七成的人力资源从业者每周都会使用某种AI工具来辅助工作。从招聘筛选的算法、智能聊天机器人答疑，到员工数据分析的平台，AI正在成为HR日常工作不可或缺的一部分。

另一项统计显示，全球范围内45%的组织已经在HR职能中引入了AI，另外还有38%的组织计划在不久的将来跟进。可以预见，HR拥抱AI已是大势所趋：有业内预测，到2025年将有80%的企业使用AI进行员工规划，而70%的员工期望获得由AI定制的个性化职业发展计划。这表明，不仅HR部门，连员工自己都对AI介入职业成长寄予厚望。

在人力资源管理的众多领域中，员工敬业度 (Engagement) 和人才留存 (Retention) 是两个备受关注又颇具挑战性的课题。管理大师Jack Welch曾说过，“员工敬业度是公司最强的竞争优势之一”，而留住核心人才更是企业保持长期竞争力的基石。

然而现实数据却令人警醒：盖洛普的报告显示，2023年全球员工敬业度指数仅有23%，而2024年进一步滑落至21%，创下近些年的新低。换言之，全世界只有约五分之一的员工真心投入并热爱自己的工作。

美国情况稍好一些，但也在下滑，2023年美国员工敬业度为33%，到了2024年初降至30%，是过去11年来的谷底。与之相伴的，是持续走高的离职意向：一项针对全球员工的调研发现，有51%的受访者表示打算跳槽，其中即使在那些“敬业”的员工里，也有43%的人打算另谋高就，而“积极脱岗”的不满员工中这一比例高达61%。这些数据无疑让各企业领导者如坐针毡，当大半员工心猿意马，要如何稳定军心？

更直观的，是低敬业度和高流失给企业带来的巨额损失。麦肯锡 (McKinsey) 曾估算，对于一家中等规模的《财富》500强企业，每年因员工心理脱离和离职造成的生产力损失高达3.55亿美元。而从宏观层面看，盖洛普计算出全球范围内低敬业度所导致的经济损失约为8.8万亿美元，相当于全球GDP的9%之巨。也就是说，人类创造的价值有将近十分之一被“人在曹营心在汉”所拖累。这无疑是个惊人的警讯。

为了解决这一困境，各路企业可谓八仙过海，各显其能：有的调整薪酬福利，有的改进企业文化，也有的提供弹性办公和身心健康项目。然而，这些措施效果往往难以量化，一些尝试甚至被证明是“南辕北辙”。

这正是AI大显身手的空间。借助人工智能，企业能够更精细地测量敬业度、预测离职风险，并找到影响员工心理的关键因素。当前，越来越多的组织开始部署员工情绪与敬业度的监测系统。

例如，一些公司定期推送员工情绪调查，然后用自然语言处理算法分析匿名反馈中的情绪倾向、常见痛点；还有的企业使用组织网络分析(ONA)，通过公司内部通讯数据来评估员工的协作关系和孤立程度，从而判断谁可能感觉疏离。甚至有更激进的做法：监测员工邮件、日历安排、电脑使用等数字痕迹，以此推断工作负荷和投入程度。LexisNexis的一篇报告指出，一些组织利用AI持续收集员工沟通频率、网络浏览、邮件回复时间等新型数据，并快速将分析转化为改善绩效和敬业度的行动方案。例如，如果AI侦测到某团队成员最近邮件往来显著减少、日历上出现异常频繁的深夜工作记录，系统可能会提示HR关注此人是否工作过劳或心生倦怠，从而及时干预。

AI不仅能识别问题，还能对症下药。一家总部位于洛杉矶的创业公司FORE Enterprise开发了AI驱动的人才分析平台，专门帮助企业找出提高敬业度和降低流失率的最佳策略。据该公司CEO泰勒·霍克曼 (Tyler Hochman) 介绍，他们经常做的一件事是先回溯分析企业过去采取的各种员工关怀举措是否有效。例如，冥想App案例就是FORE的AI模型找出了效果甚微的投入，避免企业继续浪费资源。再如，有公司尝试弹性工作制，FORE的算法则能够量化评估这一举措对不同群体员工的影响，有些部门可能效果显著，有些却未必受用。通过这种方式，管理层能更科学地验证直觉、修正策略。

更为精妙的是，AI可以帮助企业为每位员工量身定制留任方案。霍克曼提到，他们通过早期员工调研结合算法匹配，帮助一家护士严重流失的医院网络重新设计了轮班制度。AI分析发现，护士们大量离职的根源在于连续长班导致的极度疲劳。于是系统根据每名护士的偏好和高效时段，智能安排班表，确保长时间班次不再紧密相连，每次轮休间隔足够恢复。结果，护士的倦怠感明显降低，离职率也随之下降。据内部人士透露，这套由AI主导的排班优化让护士满意度提升，等于帮医院挽留了一批宝贵的人才。而且，这种复杂的最优解原本几乎无法人工实现，FORE公司CTO尼克·斯蒂尔 (Nick Steele) 就表示，以前只有极少数统计专家才能进行如此大规模的数据分析，而现在AI让普通公司也能享受这类洞察。

当然，在利用AI提升敬业度和留存的同时，也需谨防矫枉过正。其中最大的问题在于员工信任。如果AI监测过于无孔不入，员工可能视之为隐私侵犯和不信任的信号，反而更加离心。曾有企业在未充分沟通的情况下上线邮件监控，结果被员工质疑搞“电子窥探”，引发反弹。因此许多HR专家强调，应用此类AI时一定要透明沟通、取得员工支持，比如明确说明数据用途、匿名化处理方式，以及此举是为了帮助大家创造更好的工作环境，而非抓“小辫子”。只有建立信任基础，AI的建议才能被员工和管理者所接受，转化为真正的行动。

另一个隐忧是，AI预测出高流失风险员工后，管理者的行为可能出现偏差。如果用得不好，这些预测反而会成为“自我实现的预言”：主管对被标记的人产生成见，可能在日常中冷落他们，或者不再赋予核心任务，最终令员工更快走向离职。因此，有领先企业在内部制定了相应政策，AI预测结果仅供正向留人举措，不得用于消极对待员工。例如IBM就有明文规定，AI标记谁可能想离职，是为了让管理者提前与之沟通发展机会、提供培训或调整薪酬，而绝不能因此降低对该员工的培养投入。

IBM前CEO罗睿兰 (Ginni Rometty) 透露，IBM的人才管理AI可以以95%的准确率预测员工离职风险，公司借此采取了许多主动挽留措施，比如加薪、提供技能培训、内部转岗等，成功在几年内节省了约3亿美元的人员流失成本。这被视为AI成功辅助留才的经典案例。但这一切的前提，是管理层将AI视作帮助员工留下的工具，而非筛选谁“不忠诚”的武器。

（图片由HRflag用Midjourney生成，编号662ece1f-1071-41b2-ad74-e585d9e77a08）

我们仿佛看到一个未来管理图景的轮廓：人工智能深度嵌入了管理者的日常，从绩效评估、员工关怀到人才培养，无处不在；同时，管理者的角色也在这股AI洪流中被重新定义。或许有一天，我们会发现管理者不再需要亲自整理每月的绩效报表，因为智能助手已经自动归纳好了下属的关键成绩与不足；管理者也不必苦思冥想如何激励团队，因为数据仪表盘早给出了哪个员工最近情绪低落、需要关注。

然而，即使到了那一步，管理的核心，领导力和人性洞察依然无法由机器取代。正如前文所引述的那句话：“算法也许会成为新的管理者，但人类与生俱来的创造力、适应力和情感联结永远无法被复制”。

对于CEO、CHO（首席人力官）、HRVP等企业高层而言，AI带来的不只是新工具，更是一场管理理念的变革。管理者需要培养“AI领导力”，既要懂得驾驭算法的力量，又要坚守人本的价值。这意味着在决策时既参考数据又不迷信数据，在使用AI时为组织建立伦理与安全的边界（例如审查算法公平性、保障员工隐私）。就像一位业内专家所比喻：“AI就像公司里的诸葛亮，能洞悉千里之外的趋势，但最终拍板的刘备还是需要有人的智慧与魄力。”换言之，未来最成功的管理者，将是那些善于与AI协同共舞的人，他们懂得让AI发挥长处，同时以人性的关怀弥补AI的不足。

回到最初的提问：“绩效评估的未来由谁主导？” 经过这么多探讨，答案或许已不言自明：掌舵的既不是冷冰冰的算法，也不是孤掌难鸣的人类，而是两者的合奏。与其问谁是主导，不如说绩效管理正在走向一种“双驾马车”模式。在这辆组织前进的战车上，AI这匹骏马提供了前所未有的速度和动力，而人类管理者则负责掌握方向、把控节奏、避免翻覆。两者相辅相成，缺一不可。正如“水能载舟亦能覆舟”的古训，我们需要让技术之水去承载组织之舟，却不能任其漫溢倾覆。

当然，未来仍有许多未知的变数。AI技术日新月异，也许几年后我们讨论的焦点又将不同。或许当真正的强人工智能出现时，管理者角色还会被重新定义；也或许人类会对AI赋权划出更清晰的红线，让管理始终保留一片人性的土壤。在这场充满不确定性的旅途中，可以确定的是：管理者和人工智能都将在彼此的映照下不断进化。AI已经踏上了管理者的舞台中央；但最终演出效果如何，要看人类导演如何运筹帷幄。至于观众，也就是组织内外的利益相关者，将根据这出戏的表现做出评价。

AI时代的管理，是一场前所未有的实验，也是一场宏大的冒险。它充满希望，亦伴随风险。究竟AI会成为管理者的得力助手，抑或一旦失控反客为主？或许答案不取决于技术本身，而取决于我们如何运用、规范和对待它。

来源：HRflag一点号