Wdrażanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu wydajnością bez utraty zaufania

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do zarządzania wydajnością to zmiana o wysokiej stawce. Wykonane dobrze, daje menedżerom lepsze wsparcie, a pracownikom jaśniejszy obraz ich rozwoju. Wykonane nieostrożnie, może zniszczyć zaufanie w sposób, który wymaga lat naprawy.Ten kurs wykracza poza technologię i dyscyplinę zarządzania zmianami, która decyduje o tym, jaki wynik otrzymasz. Będziesz pracować nad pisemnymi scenariuszami, które odzwierciedlają planowanie, wdrażanie i działanie w stanie ustalonym zarządzania wydajnością wspieranego przez AI w różnych kontekstach organizacyjnych.Kurs dotyczy również zarządzania, komunikacji i długoterminowych zobowiązań, których wymagają zrównoważone wdrożenia. Czego się nauczysz: - Planuj wdrażanie w fazach, które budują zaufanie pracowników, menedżerów i partnerów HR - Komunikuj się w przejrzysty sposób o tym, co robi AI, jakie dane wykorzystuje i gdzie ludzie pozostają pod kontrolą - Trenuj menedżerów, aby używali wyników AI jako punktu wyjścia do coachingu, a nie zamiennika oceny - Procedury zarządzania projektami, w tym audyty stronniczości, informacje zwrotne od pracowników i przeglądy polityki - Zintegruj wydajność wspieraną przez AI z szerszymi procesami ludzkimi, w tym wynagrodzeniem, promocją i nauką - Planuj bieżącą ocenę, w tym ankiety pracownicze, wywiady z menedżerami i analizę wyników Kurs zaczyna się od podstaw zarządzania zmianą, przechodzi przez wdrożenie i komunikację, a kończy się zarządzaniem i bieżącą oceną.Pisemne ćwiczenie na piśmie prosi o opracowanie rocznego planu wdrożenia i zarządzania zarządzaniem wydajnością wspieranym przez AI w określonym typie organizacji. Ten kurs jest przeznaczony dla liderów HR, specjalistów ds. Zarządzania zmianami i integratorów technologii wprowadzających narzędzia AI do uznanych organizacji.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie AI.Kurs respektuje sposób działania prawdziwych organizacji i traktuje zaufanie, przejrzystość i ludzką ocenę jako problemy pierwszej klasy.