É aquela época do ano novamente: a temporada de revisão de desempenho, muitas vezes temida, está aqui (ou se aproximando). Para muitos de nós, isso significa sintetizar feedback, analisar pontuações baseadas em números e escrever avaliações abrangentes que apoiarão os objetivos de desenvolvimento dos colegas. O processo pode ser árduo, mas e se a IA generativa pudesse aliviar parte desse fardo? Em um recente episódio do podcast "McKinsey Talks Talent", o sócio Bryan Hancock e a sócia sênior Lareina Yee apresentam um caso de uso para a IA generativa no âmbito das avaliações de desempenho.
“Ouça-me: não quero que a IA generativa gere a avaliação de desempenho de alguém; isso precisa do ser humano no circuito, precisa de julgamento humano, precisa de empatia”, diz Hancock". " Mas, e se eu já tivesse um rascunho com o qual estava trabalhando? Isso não substitui a revisão de todos os detalhes, mas essa síntese inicial me ajudaria a chegar mais rapidamente ao que realmente preciso investigar para o desenvolvimento e crescimento dessa pessoa."
A ideia aqui não é que a IA generativa substitua completamente o processo de revisão de desempenho, mas sim que ela possa ser uma ferramenta valiosa para aprimorá-lo. A revisão de desempenho é uma parte fundamental do ciclo de desenvolvimento profissional, pois oferece aos funcionários a oportunidade de receber feedback construtivo, definir metas de crescimento e alinhar suas aspirações com os objetivos da organização.
A IA generativa pode entrar em cena como um facilitador desse processo. Ela poderia ajudar a gerar uma primeira versão do feedback, com base em dados objetivos e informações coletadas ao longo do período de avaliação. Esse rascunho inicial poderia servir como um ponto de partida, economizando tempo e esforço para os gestores e avaliadores. No entanto, é importante enfatizar que a análise e a interpretação do feedback, a consideração de fatores subjetivos e a empatia humana continuam sendo partes cruciais da equação.
A IA generativa também poderia ajudar a identificar padrões de desempenho ao longo do tempo, permitindo uma análise mais abrangente das tendências e áreas que precisam de atenção. Além disso, pode fornecer insights valiosos sobre o desenvolvimento profissional, sugerindo oportunidades de capacitação e crescimento.
Em resumo, a IA generativa tem o potencial de aprimorar o processo de revisão de desempenho, tornando-o mais eficiente e objetivo. No entanto, é importante destacar que a avaliação de desempenho continua sendo uma tarefa que requer a participação humana, julgamento humano e empatia. A combinação da capacidade analítica da IA com as habilidades interpessoais dos profissionais pode resultar em um processo de revisão de desempenho mais eficaz e significativo. A IA generativa não é uma substituição, mas uma ferramenta que pode impulsionar a eficiência e a qualidade das avaliações de desempenho, tornando-as menos angustiantes e mais produtivas.
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Até nosso próximo encontro!
Muzy Jorge, MSc.
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