Trong quá trình, việc đánh giá liệu các nhân viên giao dịch mới đã làm tốt
hay không trở nên khó khăn hơn.
4
Khi các biện pháp đo lường hiệu suất thay đổi từ khách quan (có phải bạn
đang giữ ngân phiếu ngân hàng?) thành chủ quan (bạn có đang bán đúng
loại sản phẩm?), quản lý nguồn nhân lực (HR) trở nên phức tạp hơn. Các
chuyên gia kinh tế sẽ cho bạn biết rằng những trách nhiệm công việc có thể
sẽ phải trở nên ít rõ ràng và có nhiều mối liên quan hơn. Bạn sẽ đánh giá và
khen thưởng nhân viên dựa trên các quy trình chủ quan, ví dụ như đánh giá
hiệu suất trong khi tính đến sự phức tạp của các công việc và các điểm
mạnh cũng như điểm yếu của các nhân viên. Các quá trình như vậy rất khó
để thực hiện vì việc phụ thuộc vào chúng để tạo ra những động lực cho hiệu
suất tốt đòi hỏi rất nhiều niềm tin. Tuy nhiên, khi các biện pháp đo lường
hiệu suất là chủ quan trong những môi trường phức tạp, những lỗi nghiêm
trọng có thể xảy ra, ví dụ như ngân hàng Wells Fargo với sự gian lận của
những người quản lý khách hàng.
5
Ảnh hưởng trực tiếp của dòng logic kinh tế này là AI sẽ thay đổi quản lý
nhân sự theo hướng liên quan đến các mối quan hệ và tránh xa những sự
giao dịch. Có ít nhất là hai lý do. Đầu tiên, sự đánh giá của con người sẽ
được tận dụng ở những nơi có giá trị bởi vì rất khó để lập trình sự đánh giá
như vậy vào máy. Thứ hai, trong trường hợp đánh giá của con người trở
nên quan trọng hơn khi những dự đoán của máy xuất hiện nhiều hơn, nó sẽ
bao gồm những phương tiện đánh giá hiệu suất chủ quan. Nếu những
phương tiện khách quan có sẵn, một máy rất có thể đưa ra sự đánh giá như
vậy mà không cần bất kỳ đánh giá nào của con người. Vì vậy, con người rất
quan trọng đối với quá trình đưa ra quyết định để khiến các mục tiêu trở
thành chủ quan.
Các lực lượng ảnh hưởng đến nguồn thiết bị cũng ảnh hưởng đến lao động.
Nếu thông tin đầu ra quan trọng của lao động là dữ liệu, sự dự đoán hoặc
hành động, vậy việc sử dụng AI có nghĩa là có nhiều hợp đồng lao động thu
