2026年企业绩效改进机制人工智能工具效果与效率提升测评调研

本次调研旨在评估人工智能工具在企业绩效改进机制中的应用效果与效率提升情况。请根据您的实际使用经验与认知，诚实作答。调研结果将用于内部研究，以优化相关工具与流程。所有题目均为必答，感谢您的参与！

Q1:您所在的企业目前是否已引入人工智能工具来辅助绩效改进工作？

是，已全面部署并深度应用

是，已部分部署并在试点或特定环节应用

否，但正在规划或评估中

否，且暂无相关计划

Q2:您认为，当前使用的AI工具在提升绩效数据收集与处理的效率方面，效果如何？

效果显著，效率提升50%以上

效果明显，效率提升20%-50%

效果一般，效率提升低于20%

效果甚微或无明显提升

Q3:您所在企业利用AI工具主要改进了绩效管理的哪些环节？（可多选）

目标设定与分解（OKR/KPI）

过程数据实时监控与预警

绩效数据自动化分析与报告生成

员工行为与能力数据分析

绩效反馈与辅导建议生成

薪酬与激励方案辅助决策

Q4:请列举1-2个您认为在绩效改进工作中，AI工具最擅长处理或分析的数据类型（例如：销售数据、客服对话文本、项目进度日志等）。

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Q5:与引入AI工具前相比，管理层获取关键绩效洞察报告的平均时间缩短了多少？

缩短超过70%

缩短50%-70%

缩短30%-50%

缩短少于30%或无明显变化

Q6:您认为当前AI工具在绩效改进应用中的主要挑战或局限是什么？（可多选）

数据质量不高或数据孤岛问题

工具与现有系统（如HR系统、ERP）集成困难

模型预测或分析结果的可解释性差

员工对AI工具的接受度与使用技能不足

初期投入成本（采购、部署、培训）过高

缺乏明确的业务场景与价值衡量标准

Q7:您期望未来的AI绩效改进工具在哪个具体功能上能有突破性提升？（例如：更精准的离职风险预测、自动化的个性化发展计划生成等）

填空1

Q8:AI工具提供的绩效分析与建议，在多大程度上被管理者采纳并应用于实际决策？

高度采纳，作为核心决策依据

较多采纳，作为重要参考

部分采纳，仅作一般性参考

很少或几乎不采纳

Q9:您认为AI工具的应用，是否促进了企业绩效管理文化向更数据驱动、更及时反馈的方向转变？

促进效果非常显著

有一定促进作用

促进作用不明显

几乎没有影响

Q10:请简要描述一个AI工具帮助您或您的团队成功识别并解决了一个绩效问题的具体案例（如涉及保密可模糊处理）。

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Q11:为持续提升AI工具在绩效改进中的价值，您认为企业当前最需要加强哪方面的工作？（可多选）

建立更统一、高质量的绩效数据中台

加强对业务和管理者的AI赋能培训

设立明确的AI应用价值评估与迭代机制

采购或开发更先进、更贴合业务的AI模型

优化跨部门协同以支持AI项目落地

Q12:综合考虑效果、成本与投入产出比，您对当前企业使用AI工具进行绩效改进的整体满意度如何？

非常满意

比较满意

一般

不太满意

非常不满意

Q13:如果请您用1-3个关键词总结AI工具对企业绩效改进的核心价值，您会选择什么？

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Q14:展望至2026年，您预计AI在您企业绩效改进机制中的角色将发生怎样的变化？

成为不可或缺的核心驱动引擎

成为重要的标准辅助工具

维持现有水平，作为补充工具

可能被其他技术或方法替代

Q15:对于本次调研主题或您企业正在进行的绩效改进工作，您还有哪些其他意见或建议？

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