您认为，相较于传统职业测评工具，AI驱动的测评工具在数据处理的效率上如何？
在预测员工未来晋升潜力方面，您认为哪种工具的长期跟踪学习能力更强？
您认为AI测评工具在识别潜在领导者时，对哪种特质的分析可能更深入？
显性的业绩指标
隐性的行为模式与软技能
两者分析深度相同
都不深入
传统测评工具（如360度评估、结构化面试）的一个主要优势是什么？
高度的情境化和人际互动理解
绝对客观，无任何主观偏差
成本低廉且易于部署
能够实时生成分析报告
您认为，到2026年，AI驱动测评工具在“减少评估中无意识偏见”方面，表现会如何？
远优于传统工具
略优于传统工具
与传统工具持平
可能引入新的偏见
不确定
请列举一个您认为AI驱动测评工具可能优于传统工具的具体应用场景（例如：大规模初筛、个性化发展路径规划等）。
在评估结果的“可解释性”方面，即评估结论是如何得出的，哪种工具通常更具优势？
您认为影响AI驱动测评工具准确性的最关键技术因素是什么？（例如：数据质量、算法模型、算力等）
如果一项测评同时使用了AI工具和多位人类专家进行评估，结果出现分歧，您更倾向于信任哪一方的综合判断？
您认为，到2026年，企业将更可能如何部署职业晋升测评工具？
完全依赖AI驱动工具
以AI工具为主，传统工具为辅
AI工具与传统工具深度融合
以传统工具为主，AI工具为辅
基本维持现状
请简要描述您对“传统测评工具”的理解（可举例说明）。
在评估员工的“文化契合度”时，您认为哪种工具可能面临更大的挑战？
对于测评工具的“效度”（即测出的内容是否真是想测的内容），您认为哪种工具的验证过程更成熟、更被广泛接受？
除了准确性，您认为企业在选择晋升测评工具时还应重点考虑哪个因素？
展望2026年，您认为AI驱动测评工具的普及，会对人力资源管理者的角色产生何种最主要的影响？
取代大部分决策工作
转变为数据解读和战略顾问
工作内容基本不变
增加技术操作的负担