2022年11月ChatGPT推出以後，許多人都在討論如何應用人工智慧（AI），甚至盤點未來幾年哪些行業會消失。儘管AI可能還不會馬上取代你的工作，但已經有許多公司開始用AI來協助決定「要解雇誰」。

根據IT研究與諮詢顧問公司顧能（Gartner）子公司Capterra對300位美國人資主管的調查，有98%的受訪者表示，從2023年開始會用演算法協助他們做出裁員決定。

與15年前的金融風暴相比，當時公司選擇裁員或刪減福利時，人資部門大多沒有參與這些決策，而且多數人會用經驗、直覺來決定要刪減哪些部門或人才；但如今，人資部門被視為戰略合作夥伴，不僅能在企業決定採取哪些成本刪減方案中發揮重要作用，也開始運用AI工具來協助決策。

比方說，許多公司都會利用AI協助處理履歷、進行面試和評估候選人，亞馬遜（Amazon）和高盛都有使用AI平台執行影片面試，不只可以讓公司面試和聘用的人數翻倍，同時也能縮短面試時間；也有公司會用AI來評估員工表現，如摩根大通（JP Morgan）就在內部建了一個系統，蒐集員工在工作場所中的所有活動數據，包括花在Zoom視訊會議的時間等。

用AI做裁員決策，最看重績效、技能數據

組織可以獲得各式各樣的員工數據，包括出缺勤、薪資、年資、技能、考績等。人資主管在做裁員相關決策時，雖然所有數據都會考量，但有70%的主管表示最看重績效、技能數據。

而這2種數據的取得，每家公司、每位員工的評量方式都不同，有些是看銷售數字，有些則是蒐集生產力分數的相關數據，小至員工使用E-mail的時數，或是誰在會議中開啟鏡頭。

Gartner指出，利用數據協助判斷是正確的行動，因為它可以讓人們依據證據、數據做決定，比較不會摻雜無意識偏見、情緒等，而這樣的決策方式也比較能說服上層。

然而，只有41%的人資主管表示，他們擁有足夠準確的數據以及分析技能，使其有信心在降低人事成本方面給出良好的建議；在員工數小於250人的小型企業裡，更只有25%的人對此感到自信。

數據決策的兩難

為什麼會有這樣的疑慮呢？首先，這些決策必須倚賴大量的數據，有許多企業並沒有足夠多的數據能使用；而且就算擁有大量數據，如果沒有特別注意這些數據是如何獲得的，也可能得到錯誤的建議。

舉例來說，在調查中，有70%的人資部門會使用績效數據來產生決策，如果人資部門接到必須解雇員工才能維持公司營運的指示，人資只要輸入需要的結果（如最終要裁員多少人），再把績效數據「餵」給演算法，系統就會列出可以解雇的員工名單。

不過，近年有許多人資都坦承，績效評估的流程與方式，其實還有許多改善空間：某員工的績效分數很低，就真的意味他沒有提供任何價值給組織，所以是裁員的第一人選嗎？的確可以這麼說，但也有可能是這個員工有一個對他有偏見的主管，或是公司缺乏完善、正確追蹤員工績效的制度。

由於演算法沒辦法兼顧所有考量，所以可能會產生不正確的建議。對人資來說，完全仰賴數據或經驗、直覺，都有可能會做出錯誤的決策，這是一個兩難。

用自動化系統協助決策，應秉持4態度

Gartner指出，如果缺乏人類的智慧與常識，完全透過自動化系統做決策，可能會產生不準確、不道德的決策，進而衍生更多問題。如果公司的人資部門想要透過自動化系統協助決策，可以嘗試以下方式，以便能做出正確決定：

1.慎選參考資料：員工數據有些是事實，有些是人為數據，當有「人」的因素存在，就有可能會有偏見或某些外部因素影響數據的真實性。在選擇要使用哪些數據做決策時，必須先考慮一下數據的客觀性，也該把長短期目標一併考量。比方說，用薪資高低決定裁員目標，當然可以馬上縮減成本，但如果因此裁掉具備關鍵職能的員工，未來還是要重建組織，反而可能會付出巨大代價。

2.理解演算法的運作模式：每個模型的運算方式都不相同，如果你不清楚工具是如何得出最終的結果，必須先跟供應商聊聊，了解某些數據是如何生成的。

3.探索更多解決方案：如果分析結果顯示你必須減少員工數才能讓成本降低，是否意味著必須馬上裁員？其實不一定，或許你可以先減少工時，或是外包工作，讓承包商接手本來需要全職員工才能完成的任務，甚至讓有些員工可以提早退休。

數據可能告訴你只有1個選擇，但人類可以發揮創意，探索其他解決方案，也能達到相同結果。

4.保持適度懷疑：在Capterra的調查中，只有7%的人資主管完全放棄用經驗或直覺做出裁員決策；換句話說，就算人資部門已經變得更加倚賴數據來進行決策，但只要決策涉及「人」，仍要讓人類做出最後決定。

本文獲「經理人」授權轉載，原文：AI不會馬上搶你的工作，但會幫老闆開除你！讓演算法決定解雇誰，好嗎？
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