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ChatGPT 评估员工绩效,评得是真能力吗?

AI科技大本营 • 1 周前 • 87 次点击  

【编者按】绩效考核季,越来越多管理者开始用大模型生成绩效评语,省时省力,甚至还觉得“说得比我好”。但你有没有想过,这种看似高效的操作,可能正在悄悄腐蚀你作为管理者最核心的能力?

本文来自科技博客 Stay SaaSy,以犀利的语言和第一手观察,提出一个令人警醒的观点:把关键管理工作交给 AI,不是进步,而是一种“职业肌肉”的萎缩。

原文链接:https://staysaasy.com/management/2025/05/26/AI-management.html


责编 |梦依丹
出品丨AI 科技大本营(ID:rgznai100)

绩效考核季来了,我眼看着一些管理者亲手“砍掉”自己的职业上限。

他们兴奋地分享:用 ChatGPT 起草绩效评语多高效!但这些捷径,正是他们永远学不会当好管理者的原因。

接下来,我们来拆解为什么 AI 并不是管理的抽象层,而是一个“漏勺接口” ——你越依赖它,成长得就越慢。

绩效评语:不是作业,是修行

绩效写作之所以让人头疼,并不是因为它难写,而是因为你还没成为一个真正的管理者。
真正优秀的管理者,就像爵士乐手随兴而弹反馈旋律,张口即来,得体自然。那种“即兴的从容”,只能来自数千小时的“痛苦练习”:艰难对话、字斟句酌、面对人的不确定性还能稳准狠。
绩效评语,是管理的浓缩精华:它要求精准的判断、体贴的同理心、和面向未来的战略感。
一旦你把它交给 AI,你省下的不是时间,而是自己“练功”的机会。你的团队或许听到了“没问题”的内容,你却一点“教练值”都没加。
老练的管理者知道:写绩效,不只是为了员工成长,更是为了让自己更像一个管理者。
AI 是助理,不是大脑的替身

你可能会问:“工具不就是为了让我们变得更强吗?”
没错,但区别在于“可依赖性”。
真正的抽象层(比如内存安全语言、拼写检查、计算器)是稳定的,每次行为都一致,这样你才可以在它们之上建立技能。
但管理型 AI 不是。
如果每一个管理动作——一对一、述职汇报、晋升推荐——都通过 AI 来执行,那也许可以成为“真实抽象层”。但现实远未到那一步。
当 AI 还无法稳定托底时,你一旦将关键事务交给它,学不会的永远是你自己。
AI 用得对,是拐杖;用得错,是拌脚石
有些事,本来就该痛。
那种“费劲”的感觉,正是你大脑回路重构、能力升级的信号。
让 AI 把锋利打磨成圆润,就像考试时偷看答案:今天轻松过关,明天寸步难行。
管理场景下,AI 的使用清单
推荐使用的地方:
  • 筛简历:放心用,规则明确,AI 擅长大浪淘沙。
  • 设计流程:大多数流程都有模板,AI 能起草骨架,你来添肉。
  • 合规提醒:例行检查、自动提醒,让 AI 扫雷,你省心。
不推荐使用的地方:
  • 招人环节的“打动人”:招到人是管理者的核心战斗力,不能跳过练习。
  • 团队会议:别把 stand-up、backlog grooming 交给 AI。你必须亲自参与,感受团队呼吸的节奏。
  • 绩效评语:反馈是一门手艺,手艺不练,永远不会。
  • 职业规划:可以让 AI 帮你发散思路,但方案一定得你自己打磨。
一句话总结:AI 适合重复任务,或答案唯一的事务。
但如果这件事需要你深入思考、权衡人性、判断模糊地带——那正是“管理者本体”的修炼场。别把它拱手让给机器。
网友热议:AI 评估员工,评的真是能力吗?

这篇文章在 Hacker News 上引发了大量共鸣与争议,许多网友从亲身经历出发,对“ AI 辅助绩效评估”这一话题展开了激烈讨论。不少评论指出:比起担忧 AI 替代管理者,更令人担心的是 AI 让“坏管理”更高效。
观点一:绩效评估本身早已“坏掉”
许多网友认为,绩效评估体系从根本上就是一种“政治化”“随意化”的产物,其设计目的并非提升员工表现,而是为了配合预算、升迁名额或法律合规需要:
「绩效评估本来就很随意,结果反映的是当下公司需要什么。如果预算紧张,就没人值得升职;如果员工要加薪,就立刻变成‘明星员工’。」
「我在管理岗时学到的一件事就是:你不能给太多人‘超预期’,否则他们会有晋升的要求。」
观点二:AI 不会让评估更好,只会让坏习惯更快
不少网友担心,在管理者本身不重视“管理”的前提下,AI 只会成为写“模糊空洞评语”的高效工具:
「真正有效的经理会自己花时间打磨评语,而不是说‘写一段中规中矩的内容’交给 AI 完事。」
「AI 只会让糟糕的管理更高效,尤其是那些提供含混、相互矛盾反馈的管理者。」
观点三:AI 可以有用,但不该代劳“判断力”
也有理性派观点认为,AI 在整理语言、结构化信息方面确实有帮助,但不能替代管理者对人的真实观察与判断:
「AI 可以帮忙润色语言,但无法凭空写出有洞见的评语。」
「让 LLM 提问并引导回答,最终整理成有用反馈,这种半自动化流程反而是个值得探索的方向。」

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