在您看来，AI工具用于绩效评估时，最主要的优势是什么？
大幅缩短评估周期
完全消除人为偏见
提供更深层次的员工发展洞察
降低所有相关的人力成本
以下哪些指标常被用来衡量AI绩效评估工具的“准确性”？（多选）
与资深HR专家评估结果的一致性
对员工未来绩效的预测成功率
处理数据的吞吐量
生成评估报告的语言流畅度
对复杂、非结构化工作内容的理解深度
请列举一个AI绩效评估工具可能产生“偏见”的数据来源或场景。
AI工具分析员工绩效时，处理以下哪种类型数据的挑战最大？
结构化的销售数据报表
项目管理系统中的任务完成时间戳
员工提交的季度工作总结文本
考勤系统的打卡记录
为提高AI评估工具的“效率”，企业通常关注以下哪些方面？（多选）
与现有HR系统（如eHR、OA）的集成度
工具界面的美观程度
从数据输入到报告生成的全流程自动化程度
是否支持移动端操作
模型训练和迭代所需的计算资源成本
在部署AI绩效评估工具前，必须对相关员工进行哪一关键环节的沟通或培训？
当AI工具给出的绩效评估结果与直接主管的判断有显著差异时，最合理的处理原则是什么？
无条件采纳AI的结果，因其更客观
完全依赖主管的判断，忽略AI建议
将AI结果作为重要参考，由主管进行最终复核和决策
取两者评估结果的中间值
除了准确性和效率，企业在选择AI绩效评估工具时，还应重点考察哪个方面？
以下哪些技术是当前AI绩效评估工具的核心支撑？（多选）
自然语言处理（NLP）
区块链
机器学习/深度学习
计算机视觉（CV）
知识图谱
对于“效率”的测评，以下哪项是最直接的量化指标？
员工对评估结果的满意度
平均生成一份绩效报告所需的时间
评估模型在测试集上的F1分数
系统用户界面的易用性评分
请设想一个AI工具在绩效评估中可能无法有效替代人类判断的具体工作场景。
为确保AI评估的长期准确性，工具必须具备什么关键能力？
一次训练，永久使用
定期使用新的企业数据进行模型再训练和优化
拥有一个非常复杂的初始模型
完全离线运行，避免数据干扰
在测评AI工具的“效率”时，应关注哪些成本维度？（多选）
软件的采购或订阅许可成本
HR人员学习使用工具的时间成本
IT部门维护系统运行的资源成本
因评估错误导致的潜在人才流失成本
工具供应商的品牌知名度
如果AI工具频繁将某个部门的绩效整体评估为“偏低”，但该部门实际业务表现良好，可能是什么原因？
到2026年，您认为企业绩效评估AI工具最需要突破的技术瓶颈是什么？
处理更大规模的数据
实现完全无人值守的自动化
深度理解工作的“价值”和“影响力”等抽象概念
将评估报告翻译成多种语言
为本次调研的“准确性”与“效率”测评，除了设计问卷，还可以采用什么实证研究方法？
一份优秀的AI生成绩效评估报告应具备哪些特点？（多选）
包含大量专业术语以体现权威性
有清晰的数据和事实支撑结论
提供具体、可操作的改进建议
格式统一，便于批量管理和归档
能够揭示员工自己未察觉的优势或盲点
在效率测评中，“系统响应时间”主要影响哪类用户的体验？
仅IT管理员
仅公司高层领导
日常使用工具的HR和部门经理
仅外部审计人员
当企业引入AI绩效评估工具后，HR部门的角色最可能向哪个方向转型？