另一点是，就像您提到的那样，人工智能能够理解这一点，它有时会意识到，这个人在某些方面可能比经理所说的更加自我意识或缺乏自信。尝试进行调整。因此，我认为有用的数据点可以校准人工智能，帮助提高反馈质量。我认为这可能是我们看到同行问题最有价值的地方。所以，只有两个问题。在我们研究的默认设置中，同行有几件事。许多人希望进行同行评估或真正的 360 度评估，但这可能非常痛苦。
因此，我们在选择方面做了一些改进。我们根据一系列标准为您自动选择，包括谁在团队中、他们所在的部门以及他们会见谁。因此，我们处理了这类麻烦，而不是多步骤的请求和批准流程以及所有这类事情。这是第一件事。让我们让人们能够非常轻松地进行同行评估和 360 度评估。
我们让同行轻松一点，这样他们就不会被它压垮，因为这种评估 马耳他号码数据 可能会让人觉得非常耗时。因此，我们希望在获得真正高质量的输出和保真度的同时，减少这部分时间。通过提出几个同行问题，能够从三个角度校准员工绩效，并产生这种影响，我们肯定看到了很多例子和地方，在校准对话中，这是非常有用的数据，经理可能甚至看不到所有内容，他们对绩效的看法与同行截然不同。
所以，对我来说，这是一种非常好的方法，可以确保你能够挑战某人可能狭隘或有偏见的观点，因为你有足够的意见来平衡这种观点。很多情况下，每个人都说了同样的话，但这是一个迫使经理反思的机会。