Conception de systèmes de feedback et d’objectifs de performance soutenus par l’IA

Un système de performance basé sur l’IA qui aide réellement les gestionnaires et les employés nécessite une conception minutieuse. Les données que vous utilisez, la façon dont vous les résumez, les contrôles de biais que vous intégrez et les résultats que vous offrez aux gestionnaires déterminent si le système devient un outil utile ou une autre source de friction. Vous travaillerez à travers des exercices de conception écrite qui reflètent la façon dont une équipe de technologie des RH planifierait un système de performance soutenu par l'IA.L'accent est mis sur les compromis pratiques qui comptent lorsque la confiance des employés, le temps des gestionnaires et le contexte juridique sont tous sous pression. Ce que vous apprendrez: - Identifier les sources de données qui reflètent véritablement la performance sans glisser dans la surveillance - Concevoir des routines d'agrégation de feedback qui résument plusieurs entrées sans perdre de nuance - Appliquer le traitement du langage naturel pour faire ressortir des thèmes tout en respectant la vie privée et le consentement - Construire des flux de travail de suivi des objectifs qui s'adaptent à mesure que les priorités changent au fil des trimestres et des années - Planifier la détection des biais et les routines d'audit comme une partie de première classe du système - Concevoir des résultats qui soutiennent les gestionnaires dans les conversations de coaching plutôt que de les remplacer Le cours progresse des entrées de données à l'agrégation de la rétroaction, au suivi des objectifs, aux contrôles de biais et aux sorties destinées aux gestionnaires.Un exercice écrit de clôture vous demande de rédiger une conception d'une page pour un système de performance soutenu par l'IA dans un contexte organisationnel spécifique. Ce cours est conçu pour les professionnels de la technologie RH, les spécialistes de l'analyse des personnes et les dirigeants des RH qui évaluent de nouveaux systèmes.Aucune expérience approfondie en IA n'est requise.Le cours traite le système comme un problème de conception et respecte les enjeux humains tout au long.