パフォーマンス プランは、企業の繁栄戦略と運営を結びつけます。パフォーマンス マネジメントの最初のリンクとして、パフォーマンス マネジメントを成功させる鍵となります。 . 実装のための重要な要素。デジタル インテリジェンス テクノロジーを通じて組織が収集した大量のデータは、従業員の目標設定に使用できます。デジタル インテリジェンスの目標設定には、アルゴリズムによるタスクの割り当てとパフォーマンスの目標設定の 2 つの側面が含まれます。
アルゴリズムによるタスク割り当ては、主にギグ エコノミーとプラットフォーム作業に存在します。たとえば、宅配業者、テイクアウトの乗客、オンライン配車ドライバーの仕事のコンテキストでは、アルゴリズムは従業員のリアルタイムの地理的位置情報をタスク関連情報 (新しい注文、優先順位の変更、締め切りなど) と結び付けます。このシステムは注文をインテリジェントに発送し、最適なルートを提供しながら、顧客インターフェイスで正確な配達予定時間を提供します。アルゴリズムによるタスク割り当てプロセスを研究したアリババの倉庫での 15 日間の実地実験では、労働集約的な環境では、労働者がアルゴリズムによるタスク割り当てプロセスが人間よりも公平であると認識し、生産性がさらに 20% 近く向上することが示されました。
デジタル インテリジェンス テクノロジは、過去の実績、ビジネス ニーズ、交通状況、天候、その他のデータに基づいて、草の根倉庫作業員向けの Amazon の荷物量目標や、運送ドライバー向けの貨物配達目標など、業績目標を自動的に設定することもできます。組織内のさまざまな立場の比較的複雑なタスクについては、一定規模のデータに基づいたモデリングを通じて目標設定を行うこともできます。例えば、営業部門の経営計算、証券会社の目標設定、生産部門の品質・時間・コストの設定、サプライチェーンの安定目標計画など。
このアルゴリズムにより効率と精度が向上しますが、多くの問題もあります。アルゴリズムによるタスクの割り当ては市場の需要と従業員の能力に大きく依存しており、従業員にはアルゴリズムによって割り当てられたタスクを受け入れるか拒否する自由がほとんどないため、従業員の自律性に悪影響を及ぼします。多くの場合、アルゴリズムによってタスクの基準が継続的に引き上げられ、雇用の不安や作業負荷の増加につながります。知識主導型の作業環境では、アルゴリズムによる目標設定は従業員の自主性に影響を与え、従業員の創造性を制限します。ほとんどのアルゴリズムは盲目的に「効率」を追求し、従業員を「システム」のプレッシャーに長時間さらすことになります。たとえば、リアルタイムのアルゴリズム更新のタスクの欠落を防ぐために、プラットフォーム ワーカーは 24 時間オンラインに留まることしかできませんが、アルゴリズムのタスク割り当てが不確実であるため、プラットフォーム ワーカーは、時には急いで仕事をし、時にはアイドル状態になり、仕事の燃え尽き症候群を悪化させます。
最近、有名な企業の解雇スキャンダルには、従業員の離職傾向を監視できる「従業員監視システム」が含まれていました。 「行動監視」システムが一般公開される。同システムでは、従業員の求人サイトへのアクセス回数、チャットキーワード数、検索キーワード数、履歴書の提出数などを検知し、退職リスクのある従業員を発見できることがわかっている。組織にとって退職のリスクがある従業員のリストとリスクレベルを事前に分析し、退職のリスクを判断するための基礎を提供します。さらに、システムは従業員のスラックも分析できます。社内イントラネット上の従業員のチャット記録、インターネットでのオンライン滞在時間、アクセスしたアプリケーションの特性などをすべてこのシステムで監視し、あらかじめ定めたルールに基づいて従業員の勤務状況を把握する。同時に、業務効率に影響を与える無関係なアプリケーションやスラックが集中する時間帯を収集することで、従業員の仕事の受け身やサボりの要因を自動分析し、部門や従業員のランキングを提供します。最も深刻なたるみ。
情報だけでなくトラフィックも監視されます。昨年末、Gomeグループが社内で出した「従業員行動規範違反に対する罰則に関するお知らせ」は、インターネット上で激しい議論を巻き起こした。報告書では、一部の従業員が業務に関係のない業務に従事するために勤務エリアで会社のパブリックネットワークリソースを占有し、トラフィックデータの使用状況の詳細が列挙されていると述べられており、従業員が勤務中にどのウェブサイトにアクセスしたか、どのくらいの時間ビデオを視聴したかなど、すべて「」から逃れることができなかったという。デジタルインテリジェンスシステムの「目」。 2018年にガートナーが239社の大企業を対象に行った調査では、企業の半数が、オフィス周辺での従業員の行動や生体認証データの追跡など、従業員の監視に非伝統的な監視技術を使用していることが示されたが、この数字は2015年にはわずか10％、30％だった。
デジタル インテリジェンス モニタリングの主な利点は、インターネットの使用状況、ソーシャル メディア活動、活動の軌跡、感情やストレス、仕事など、複数のメディアを通じて大量の情報や指標を収集および記録できるだけではないことです。従業員の行動、行動、パフォーマンスに関するこれらの異種データは、入力だけでなく、自動的かつ迅速に分析および処理できます。デジタルインテリジェントパフォーマンス管理システムのリアルタイム分析機能は、組織パフォーマンス管理情報の適時性を高め、ラグによる問題を回避し、部門と組織のパフォーマンスの継続的な向上を実現します。既存の調査によると、デジタル インテリジェンスのモニタリングは、効果的な管理のためのより包括的な情報を組織に提供したり、従業員にタイムリーに行動を調整できるようにリアルタイムのフィードバックを提供したり、行動を削減したりするなど、組織と従業員にプラスの結果をもたらすことが示されています。パフォーマンスとは関係ありません。しかし、デジタル監視はまた、従業員に自分のプライバシーが侵害されていると感じさせ、不公平感を生み出し、仕事の満足度、組織へのコミットメント、創造性を低下させ、さらには非生産的なパフォーマンスを増大させる可能性さえあります。 「—— これは、デジタル インテリジェンス監視が達成しようとしていることとはまったく逆です。
パフォーマンス実行のプロセスにおいて、デジタル パフォーマンス管理システムは、従業員のプロセス パフォーマンスと結果パフォーマンスをビッグ データ プラットフォームにリアルタイムで入力し、リアルタイムのパフォーマンス フィードバックを提供します。従業員に情報を提供し、分析後にパフォーマンスの悪い従業員に対して必要な指導を行うことができます。心理学の研究によると、フィードバックと指導はパフォーマンスを向上させるための重要な条件の 1 つです。従来のパフォーマンスのフィードバックと指導は、多くの場合、マネージャーが従業員に面接したり、書面による報告書を提出したりすることで完了しますが、デジタル インテリジェンス テクノロジーの導入により、新しいパフォーマンスのフィードバックと指導方法が誕生しました。
フォーチュン 500 企業のほぼ 10% では、従来の業績フィードバックが透明性のある業績データに取って代わられています。 Bernstein と Li (2017) のパフォーマンスの透明性に関する研究では、より詳細でリアルタイムで、より広範囲の従業員と共有される透明なパフォーマンス データ (つまり、パフォーマンスの透明性) により、従業員の全体的なパフォーマンスが向上し、モチベーションが向上することがわかりました。従来の業績フィードバックではなく、従業員の非生産的な行動が生産的な行動に変わります。デジタルフィードバックの即時性と透明性により、従業員はいつでも自分の仕事パフォーマンスを把握できると同時に、他の従業員のパフォーマンスデータを共有して自己規制を促進し、パフォーマンスを向上させることができます。同時に、パフォーマンスの透明性はマネージャーの仕事の一部を置き換え、非公式の社会的比較の役割を刺激する可能性があり、この結果はまた、上司からのサポートが少なく、社会的比較の傾向が低い従業員はパフォーマンスの透明性からより多くの恩恵を受けていることを裏付けています。
しかし、デジタル インテリジェンス テクノロジーをパフォーマンス フィードバックに応用することは、多くの論争を引き起こしました。デジタルインテリジェンス技術によって提供されるフィードバック情報はより効果的ですが、人々が機械に対して否定的な認識を持つと、その効果は大幅に弱まります。具体的には、一方で、デジタル インテリジェンスのフィードバックにはプラスの「展開効果」があり、その強力なデータ分析機能により、フィードバックの精度、一貫性、関連性が向上し、フィードバックの質が向上し、従業員の生産性の向上が促進されます。組織の業績。その結果、フィードバックの出所が分からない場合でも、AI システムによって生成されたフィードバックを受けた従業員は、人間のマネージャーによって提供されたフィードバックを受けた従業員よりもパフォーマンスが 12.9% 優れていたことがわかりました。一方で、フィードバックにおけるデジタルインテリジェンス技術の適用が従業員に公開されると、新技術に対する否定的な認識や不信感によって引き起こされる「開示効果」により従業員の生産性が損なわれ、デジタルインテリジェンス技術がもたらすビジネス価値が損なわれてしまいます。大幅に弱体化します。研究の結果、AIのフィードバックを受けるように言われた従業員の仕事のパフォーマンスは、人間のマネージャーからフィードバックを受けるように言われた従業員の仕事のパフォーマンスよりも5.4%低く、新入社員は悪影響を受ける可能性が高いことが示されました。
パフォーマンスのフィードバックに加えて、デジタル インテリジェンス テクノロジはパフォーマンスの指導にもますます使用されています。 AI コーチは、肉体的な疲労や気分の変動を経験する人間とは異なります。繰り返されるトレーニング全体にわたって、より一貫性があり、予測可能かつ正確な方法でトレーニング タスクを処理すると同時に、最小限のコストで数千人の従業員を同時にトレーニングできるように迅速に拡張できます。 Zoom は、AI コーチ Chorus を使用して営業チームにトレーニングを提供し、取引の成功率を向上させています。
デジタル インテリジェンスに関するガイダンスに関する懸念の 1 つは、提供される情報が標準化され包括的すぎるため、優れたパフォーマンスを持つ従業員にとっては冗長で冗長に見え、新入社員が完全に吸収して学習するのが難しいことです。同時に、対人スキルの「ソフトパワー」の欠如は、AIコーチに対する従業員の反発につながり、従業員のスムーズな学習やパフォーマンスの向上を妨げる可能性があります。 Luo et al. (2021) は、AI コーチによって営業スタッフに提供されたトレーニングを研究し、人間のコーチと比較した AI コーチの指導効果が、さまざまな営業スタッフ間で逆 U 字型の分布を示していることを発見しました。つまり、中堅社員の営業成績が最も向上したが、上位・下位社員の業績上昇は限定的だったということだ。それは、ランキング最下位の営業が情報過多の影響を最も受けているのに対し、上位の営業は AI を最も嫌っているためです。この研究のもう 1 つの重要な発見は、AI コーチと人間のコーチの組み合わせが最高の効果をもたらし、AI コーチまたは人間のコーチのみを使用するよりも優れているということです。なぜなら、この組み合わせはAIコーチの「ハードパワー」を活用できるだけでなく、人間のコーチの「ソフトパワー」も組み合わせることができるからです。
デジタルインテリジェンス時代の企業パフォーマンス評価の重要な手段は、デジタルインテリジェンスモニタリングによって得られる大量の多次元ビッグデータに基づいており、インテリジェントなシステムを通じてデータを継続的に分析します。実際の状況と組み合わせた評価結果はアルゴリズムにフィードバックされ、反復最適化により精度が向上します。比較的単純なものでは、滴滴出行などの配車プラットフォームやデジタル レイバー プラットフォームでは、モバイル アプリケーションを使用してドライバーの注文承諾率、注文拒否率、時間厳守率などの指標を分析し、消費者エクスペリエンスに関する乗客の評価を取得して確立します。 Meituan や Ele.me などの食品配達プラットフォームは、配達員の応答速度、完了した注文数、総走行距離、配達時間厳守をリアルタイムで追跡し、顧客の賞賛率に基づいて評価します。より複雑には、上で紹介した営業担当者の業績評価には、実績数の客観的な評価と、営業行動プロセスのインテリジェントな評価の両方が含まれます。
しかし、この種の評価は客観的で公平なものであり得るでしょうか?確かに、機械は「えこひいき」をしないし、デジタル知能による評価は手作業による評価の主観性や「人間の感情」を確かに回避できるが、感情が欠如し、外部の緊急事態（交通事故、豪雨、災害など）に対する鈍感さがある。その結果、評価が硬直化しすぎて感情的でないだけでなく、「人間らしさ」に欠けてしまいます。インターネットを爆発させた記事「システムに閉じ込められたトーク配信ライダー」に示されているように、ライダーは個人の力に頼ってアルゴリズムと戦うことはできず、違法運転や逆走によってのみルールに従うことができます。 、赤信号の走行など。
もちろん、デジタル インテリジェンス評価は組織のパフォーマンスにプラスの影響を与えます。アルゴリズムは実際に、組織によって確立され提唱されている作業基準と規範を従業員に伝えます。この情報が従業員によって内面化され、理解され、自らの価値判断を形成すると、ほとんどの従業員はアルゴリズムの指示に従い、組織の規範に沿って行動するようになります。期待。たとえば、オンライン配車サービスのドライバーは、アルゴリズムが好意的な評価に基づいて優先的な配車ポリシーを実装していることを学習すると、好意的なコメントを獲得して評価を向上させるためにサービス アクションを積極的に実行します。しかし、アルゴリズムの不透明性と説明不可能性により従業員が混乱する可能性があると同時に、直観力や主観的判断力の欠如により、デジタル インテリジェンス評価は非人間性をもたらす経験であると従業員に考えられることがよくあります。デジタル インテリジェンス評価を合理的に使用して従業員のモチベーションを高め、組織のパフォーマンス向上を促進する方法は、管理者にとって避けられない命題です。
大手インターネット企業の実践を見てみましょう。主観的判断の影響を軽減するため、百度は社内のコミュニケーション頻度、コミュニケーション期間、電子メールのサイズと頻度などをアルゴリズムを用いて分析し、データなどの段階を通じて特定の従業員の業績評価に参加する適切な従業員を自動的に選択します。モデリング、機械学習、分析検証。関連する候補者。 OKR管理を採用しているByteDanceは評価プロセスで360度評価を採用しているが、従来の360度評価とは異なり、デジタルインテリジェンス評価システムはデータに基づいて各人の評価スタイルを1.0（厳格）から6.0（緩い）までスコア化できる。 , これにより、特定の人の評価スタイルが被評価者の評価結果に過度に影響を与えることを防ぐことができます。同時に、このシステムは、マネージャーの経験不足によって引き起こされる逸脱を回避し、より合理的な判断を下せるよう、インテリジェントな分析を通じてチームのパフォーマンスを調整するパフォーマンス調整マトリックスも設計しました。実際、これはパフォーマンス管理における人間と機械のコラボレーションの古典的な現れです。システムの背後にあるデジタル インテリジェンス テクノロジーは、人間のマネージャーがその強力なデータ分析と処理機能を通じて基準を調整し、「同じ支配者」を保持するのに役立ちます。自身の経営経験と総合的な判断を基に、最も科学的な評価を行ってください。
数値インテリジェンスの報酬と罰は、デジタル インテリジェンス評価の結果に基づいており、アルゴリズムを通じて対話型かつ動的な方法で従業員に報酬と罰を与えます。成績の良い従業員には、より多くの機会、給与、昇進が与えられますが、成績の悪い従業員は給与やボーナスが差し引かれ、深刻な場合は直接解雇されます。 Didi、Meituan、M-turk などの多くのオンラインギグ労働プラットフォームでは、労働者の報酬はほぼ完全にアルゴリズムによって決定されます。 IBMのナンバーワン人工知能「ワトソン」は、従業員のこれまでの業績やプロジェクト情報などにアクセスして将来性を分析・予測し、従業員を昇進させるかどうか、給与を増額すべきかどうかを判断する。 Google はまた、意思決定における人間の偏見を減らすために、エンジニアリングの昇進決定にアルゴリズムを使用しています。アマゾンのアルゴリズムは、物流・倉庫部門の各従業員の作業効率を追跡し、各従業員の「釣り」時間をカウントし、誰かが長時間仕事を離れると、AIが自動的に解雇命令を生成する。ロシアのゲーム決済サービス会社エクソラは昨年、AIアルゴリズムを利用して従業員150人を解雇し、大騒ぎになった。デジタルインテリジェンスの賞罰を気にする人が増えており、労働がアルゴリズムによって制御される中、人間的に配慮されるべき賞罰もアルゴリズムの追加によって冷たくなっている。
人類学者でありデータ社会学者のニック・シルバーは「アルゴリズム文化」という概念を提唱しました。彼の見解では、アルゴリズムは合理的な手順によって形成されるだけでなく、制度、社会倫理、通常の文化生活などの人間の集団的実践によっても構成されます。デジタル インテリジェンス テクノロジーの開発と応用は、パフォーマンス管理に概念的および技術的な変化をもたらしましたが、組織管理と従業員の仕事に力を与え、管理効率とサービス品質を向上させる一方で、いくつかのマイナスの影響ももたらしました。
将来的に、効率的かつ人道的なパフォーマンス管理を構築するにはどうすればよいでしょうか?従来の「人間による統治」に固執せず、アルゴリズムに完全に依存するのではなく、「人間と機械のコラボレーション」の考え方を採用することをお勧めします。人間と機械の利点を補完することにより、新しいモデルが誕生します。効率的かつ柔軟なパフォーマンス管理を構築できます。
デジタル インテリジェンス テクノロジーには、スピード、効率、客観性、定量化という利点がありますが、パフォーマンス管理における対人関係や共感がさらに失われ、このデータは-主導型のアプローチは、仕事を非人間的な形式に変えます。既存の研究によると、ほとんどの人がアルゴリズムや機械を使用して人間を管理することは非人間的な行為であると信じています。たとえば、アルゴリズム テクノロジーは状況の変化の要因を考慮に入れていないため、アルゴリズムが従業員のパフォーマンスを誤って判断する可能性が高くなります。
人間には独特の感情、直感、創造性、想像力、抽象的思考などがあるため、価値判断、感情表現、型破りさ、創造性などの問題において不可欠なものとなっています。人間のこれらの特性は、デジタル インテリジェンスのパフォーマンス管理によって引き起こされる問題を解決し、アルゴリズムを継続的に修正および改善し、アルゴリズムに人間性を注入するのに役立ちます。
具体的には、人間は、総合的、巨視的、先見の明のある思考が必要な状況において相対的な優位性を維持する傾向があり、機械にはない想像力や創造性を備えているため、デジタルインテリジェンス技術はより最適化された意思決定結果を得ることができます。人間の独特の経験と感情は、複雑な力関係の中ですべての関係者の利益を調整し、起こり得る紛争を排除するのに役立ちます。人間の知恵を利用して人工知能を改善することは、デジタルインテリジェンス技術によって引き起こされる問題を解決し、デジタルインテリジェンス技術と人間の知恵の有機的な統合を実現するだけでなく、デジタルインテリジェンス技術が人間の制御から離脱することを防ぐことにも役立ちます。もちろん、客観的かつ構造化された問題を解決する上で、意思決定の速度、正確性、コストなどの点で、人間は依然としてデジタルインテリジェンステクノロジーに勝てないことは否定できません。
機械と人間は、補完的な利点と問題解決能力を持っています。経営効率の向上におけるデジタル インテリジェンス テクノロジーの有効性は重要ですが、効率は経営を評価する 1 つの側面にすぎません。さらに注目されるのは、企業の社会的責任や使命を重視し、経営倫理の問題も含めて、組織目標と社会ビジョンとの適合度、すなわち経営効果である。デジタルインテリジェンス技術の継続的な発展により、多くの標準化された仕事は機械に取って代わられるでしょうが、豊かな感情体験、創造的で価値のある、より「温かい」仕事やスキルには依然として人間が必要です。具体的には、機械の合理的思考は「真実」をより重視するのに対し、人間の思考は「真・善・美」の調和と統一をより重視し、価値観の含意や倫理・道徳的配慮をより重視します。
テクノロジー自体は人間以外の存在として人間と同等であり、人間とともにアクターの連合体を形成することができます。デジタル インテリジェンス テクノロジーによって実現される自動化機能とインテリジェンス機能は、テクノロジー開発者とユーザーが、人間の行動の自律性を無視して、やみくもに効率の向上とコストの削減を追求するよう仕向ける可能性があります。しかし、インテリジェント システムがどれほど複雑であっても、人間は常にその意思決定ループに積極的に参加すべきであると私たちは信じています。人間と機械の相互作用により、時間の経過とともに双方がより賢くなる可能性があります。これは、デジタル インテリジェンス テクノロジーの人間社会への統合と、責任ある人間と機械の共同作業システムの確立を保証するものです。
将来的には、効率的かつ柔軟なパフォーマンス管理を構築するために「人間と機械のコラボレーション」という考え方を採用し、機械の技術的利点を最大限に活用して「人に力を与える」とともに、人間の能力を組み合わせる必要があります。人間と機械の調和のとれたコラボレーションを促進するための経験と感性を身につけ、従業員が仕事に意味と幸福感を得ることができるように支援します。人間と機械の共生という協調的な作業モデルの下では、人間は機械のアルゴリズムの最適化を支援することができ、機械の実践は人間の活動を支援することになり、これは双方にとって有利な状況です。
将来のデジタルでインテリジェントなパフォーマンス管理には、次の特徴が必要です: まず、インテリジェントで効率的である必要があります。組織は、テクノロジーの利点を最大限に活用し、パフォーマンス監視プロセスを通じて収集された大量のデータと人工的なデータを使用する必要があります。目標を設定するためのインテリジェンス分析と、評価、評価、報酬と罰は、迅速かつ客観的な意思決定支援を提供します。第二に、機敏で透明性のあるデジタル インテリジェンス テクノロジーにより、パフォーマンス フィードバックが前例のない頻度と透明性で提供されます。年次フィードバックと四半期フィードバックは、ビッグデータは、過去およびリアルタイムで透明性のあるパフォーマンスのフィードバックを提供し、いつでも組織と従業員に情報を提供し、組織全体のコラボレーションを強化します、第三に、それは包括的かつ多次元的です。音声、ビデオ、行動モニタリングを組み込むことで、リーダーが部下、社外の顧客、社内の同僚などを総合的に評価することで、より立体的に「人」を描写し、行き止まりのないパフォーマンス管理をより包括的に実現します。第四に、人間的な柔軟性、このシステムでは人間の管理者の「ソフト」スキルが不可欠であり、管理者は対人関係の機微を認識しており、自動化が難しいコミュニケーションの把握、特殊な状況の考慮、倫理と道徳、マクロレベルと全体的な状況を把握することで、アルゴリズムに対する従業員の抵抗感を軽減し、経営者の思考力を高め、デジタルインテリジェンス技術をより効果的に適用することができ、従業員と組織のパフォーマンスを向上させることができます。
デジタル インテリジェンス テクノロジーの開発と改善に伴い、管理者と従業員は新しい時代のパフォーマンス管理に再適応する必要があります。成熟した経営者は、デジタルインテリジェンス技術に囚われ、アルゴリズムの提案を命令と考えるのではなく、自らの独自の経験と感情を用いて判断し、インテリジェントマシンの力をうまく活用する必要があります。新しい時代の従業員も、自らの主体性を最大限に発揮し、デジタル技術との交流に積極的に参加し、個性と可能性を解放し、前向きで楽しい仕事体験を創造する必要があります。
「アルゴリズムに囚われている」フードデリバリーのライダーは、仕事の再構築を通じてアルゴリズムと調和して共存することができますが、アルゴリズムの背後にある管理者も、アルゴリズムに人間性や価値観を書き込んで、企業の責任を果たし、そして合理的なデジタル インテリジェンスの目標を設定します。デジタル インテリジェンスのモニタリングに善悪はなく、管理者は合理的なルートでデータを取得し、効率と倫理のバランスを考慮して結論を導き出し、従業員に権限を与える必要があります。効率的かつ正確なデジタル インテリジェンスのフィードバックは、非個人的なものではありません。「開示効果」を軽減するために、管理者は積極的に介入し、デジタル インテリジェンス テクノロジのアプリケーションの目標と利点を従業員に知らせ、従業員の不安を軽減する必要があります。同時に、状況に応じて異なるアプローチを採用する必要があり、「画一的なもの」を採用することはできません。たとえば、AI を使用して古い従業員にパフォーマンスのフィードバックを提供できますが、マネージャーは引き続き新しい従業員にパフォーマンスのフィードバックを提供できます。デジタル インテリジェンス コーチングでは、組織が AI コーチと人間のマネージャーを組み合わせて使用することが推奨されます。この組み合わせにより、AI は強力なデータ処理スキルとパーソナライズされたフィードバックを提供し、人間のコーチは自動化が難しい微妙な対人コミュニケーションに焦点を当てます。最後に、業績結果の適用という重要なつながりにおいて、管理者の介入により、不公平などの従業員の否定的な感情が効果的に軽減され、企業文化と価値観をより適切に示すことが推奨されます。
結局のところ、どんなにデータが多く、アルゴリズムが強力であっても、その背後にある「01ロジック」を突き抜けて、人々の心に直接届くことはできません。
以上がデジタル時代のパフォーマンス管理: 現実と未来の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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