Evaluarea performanței angajaților cu AI: ghid HR și legal 2026

Ultimul trimestru aduce, în majoritatea firmelor, sezonul evaluărilor. Managerii au de scris zeci de feedback-uri, HR-ul are de calibrat grile, iar tentația de a lăsa un asistent AI să „rezolve" formularele e mai mare ca oricând. Evaluarea performanței angajaților cu AI poate fi un câștig real de timp și de consistență, dar e și una dintre puținele utilizări ale AI-ului în firmă pe care legea o tratează explicit: Codul muncii, GDPR și AI Act au fiecare câte ceva de spus despre cine decide, pe ce date și cu ce transparență. Ghidul de mai jos separă ce poți automatiza fără riscuri de ce trebuie să rămână judecată umană documentată.

Articolul nu reia ce ai de făcut la introducerea unui sistem AI în firmă (informarea și consultarea angajaților sunt tratate în ghidul dedicat) și nici ce are voie angajatorul să monitorizeze (vezi monitorizarea angajaților cu AI). Aici e vorba strict de procesul de evaluare: obiective, dovezi, feedback, calificativ, decizie.

Trei niveluri de „AI în evaluare", cu regim juridic diferit

Cea mai frecventă confuzie e să vorbim despre „AI în evaluarea performanței" ca despre un singur lucru. În practică sunt trei niveluri, iar legea le tratează complet diferit.

Nivelul 1 e cel pe care îl folosesc, corect, majoritatea managerilor și pe care îl detaliem cu prompturi mai jos. Nivelul 2 e util, dar cere disciplină pe date. Nivelul 3 e zona în care AI-ul nu trebuie să ia decizia, ci cel mult să o pregătească, iar diferența dintre „pregătește" și „decide" e exact ce verifică un inspector sau o instanță. Modulul de performance management din cursul AI în Resurse Umane și Recrutare pornește de la aceeași distincție și o duce până la fluxuri concrete pe fiecare nivel.

Cadrul legal, verificat, în ordinea în care te lovește

Codul muncii: criteriile există înainte de evaluare, nu după

Trei articole din Legea 53/2003 fac cadrul obligatoriu, indiferent dacă folosești AI sau un tabel Excel:

• Art. 17 alin. (3) lit. e): angajatorul informează salariatul, înainte de încheierea contractului, despre „criteriile de evaluare a activității profesionale a salariatului". Criteriile sunt element al contractului, nu o anexă opțională.
• Art. 40 alin. (1) lit. f): angajatorul are dreptul „să stabilească obiectivele de performanță individuală, precum și criteriile de evaluare a realizării acestora". E un drept unilateral, dar exercitat prin documente: contract, fișa postului, regulament intern.
• Art. 242 lit. i): regulamentul intern cuprinde obligatoriu „criteriile și procedurile de evaluare profesională a salariaților". Iar regulamentul intern se întocmește cu consultarea sindicatului sau a reprezentanților salariaților (art. 241).

Consecința practică pentru AI: dacă introduci un instrument care schimbă procedura de evaluare (alte surse de date, alt calendar, altă grilă), procedura din regulamentul intern se actualizează, cu consultare, înainte de prima evaluare făcută cu el. Un calificativ obținut printr-o procedură care nu e în regulament e atacabil indiferent cât de bun e algoritmul.

Mai e un articol pe care HR-ul îl cunoaște, dar managerii îl uită: art. 63 alin. (2) condiționează concedierea pentru necorespundere profesională de o evaluare prealabilă, făcută după procedura din contractul colectiv aplicabil sau, în lipsa lui, din regulamentul intern. Lipsa evaluării prealabile conform procedurii atrage nulitatea deciziei. Altfel spus: dacă procedura ta de evaluare e șubredă, nu doar că nu poți concedia pe baza ei, dar riști să nu poți concedia deloc pe acest temei.

GDPR: articolul 22 se aplică azi, nu din 2027

Evaluarea performanței e prelucrare de date personale prin definiție. Trei obligații contează în mod special:

• Art. 22 alin. (1): persoana are dreptul „de a nu face obiectul unei decizii bazate exclusiv pe prelucrarea automată, inclusiv crearea de profiluri, care produce efecte juridice care o privesc sau o afectează în mod similar într-o măsură semnificativă". Un calificativ care determină bonusul, promovarea sau menținerea postului e exact o astfel de decizie. Excepțiile de la alin. (2) (contract, lege, consimțământ explicit) nu sunt un refugiu comod în relația de muncă, unde consimțământul e rareori considerat liber exprimat, iar alin. (3) cere oricum dreptul la intervenție umană, la exprimarea punctului de vedere și la contestare.
• Art. 13 și 15: angajatul trebuie informat despre logica prelucrării și poate cere acces la datele și la evaluarea care îl privesc. Dacă managerul nu poate explica de ce a ieșit un anumit calificativ, nu a fost decizia lui.
• Art. 35: evaluarea sistematică a persoanelor pe bază de prelucrare automată e printre cazurile tipice care cer o evaluare a impactului (DPIA) înainte de a porni sistemul.

Dacă datele de intrare vin din monitorizare electronică (loguri, timp activ, capturi), intervin în plus cele cinci condiții cumulative din art. 5 al Legii 190/2018: interes legitim temeinic justificat, informare prealabilă completă, consultarea sindicatului sau a reprezentanților, dovada că metode mai puțin intruzive nu au funcționat și stocare de cel mult 30 de zile. Un sistem de evaluare care se hrănește din metrici de activitate păstrate șase luni e, prin construcție, în afara acestei legi.

AI Act: ce e deja interzis și ce vine în decembrie 2027

Regulamentul (UE) 2024/1689 tratează evaluarea performanței explicit. Anexa III punctul 4 litera (b) clasifică drept sisteme cu risc înalt cele destinate „să monitorizeze și să evalueze performanța și comportamentul persoanelor" în relațiile de muncă, alături de cele care decid promovarea, încetarea relației sau alocarea sarcinilor pe baza comportamentului individual. Prin Regulamentul (UE) 2026/1744, publicat pe 24 iulie 2026, obligațiile pentru sistemele din Anexa III se aplică de la 2 decembrie 2027. Detaliile amânării și ce înseamnă ea pentru HR le-am tratat în articolul despre recrutarea cu AI; concluzia e aceeași și aici: amânat nu înseamnă rezolvat, pentru că GDPR și Codul muncii nu au fost amânate.

Două lucruri din AI Act se aplică însă deja:

• Art. 5 alin. (1) lit. (f), în vigoare din 2 februarie 2025, interzice sistemele AI care deduc emoțiile persoanelor la locul de muncă, cu excepția scopurilor medicale sau de siguranță. Orice instrument care „citește" implicarea, stresul sau atitudinea din voce, față sau text, ca input pentru evaluare, e în afara legii, nu doar riscant.
• Art. 4 cere ca personalul care operează sisteme AI să aibă un nivel suficient de alfabetizare AI. Un manager care copiază calificativul propus de un asistent fără să înțeleagă cum a fost produs e, din perspectiva acestui articol, exact cazul de evitat.

Iar când obligațiile de risc înalt vor deveni aplicabile, art. 26 alin. (7) va cere angajatorilor să informeze reprezentanții lucrătorilor și lucrătorii afectați înainte de punerea în funcțiune a sistemului. E o obligație pe care merită să o îndeplinești oricum, pentru că dreptul român o cere deja pe altă cale, prin Legea 467/2006 și prin regulamentul intern.

Ce automatizezi fără riscuri: cinci utilizări la nivelul 1 și 2

Toate cele cinci de mai jos au ceva în comun: AI-ul produce o ciornă sau o structură, iar omul produce judecata și decizia.

1. Structurarea dovezilor pe criteriile din fișa postului

Cea mai bună evaluare e cea în care fiecare afirmație are o dovadă, iar dovezile sunt grupate pe criteriile pe care angajatul le cunoaște din contract. AI-ul face exact treaba plictisitoare: ia notițele managerului din tot anul și le așază pe criterii.

Ai mai jos criteriile de evaluare din fișa postului (lista A) și notițele mele din ultimele 12 luni despre acest angajat (lista B). Grupează fiecare notiță sub criteriul de care ține. Dacă o notiță nu ține de niciun criteriu, pune-o într-o secțiune „în afara criteriilor" și nu o folosi în evaluare. Nu adăuga observații pe care nu le-am scris eu. Marchează criteriile pentru care nu am nicio dovadă.

Ultima instrucțiune contează: criteriile fără dovezi sunt cele pe care nu ai voie să dai un calificativ „din impresie".

2. Ciorna de feedback specific, fără etichete

Diferența dintre un feedback atacabil și unul solid e că al doilea descrie comportamente observabile și efecte, nu trăsături de personalitate. AI-ul e bun la această traducere.

Rescrie următoarele observații ca feedback pentru o evaluare de performanță. Reguli: fiecare frază descrie un comportament observabil și efectul lui, nu o trăsătură de caracter; fără cuvinte precum „leneș", „dezorganizat", „neserios"; fără comparații cu colegi; păstrează faptele exact cum le-am scris, nu inventa exemple. Dacă o observație nu poate fi transformată în comportament observabil, spune-mi asta în loc să o reformulezi.

3. Verificarea de consistență și de bias în limbaj

Rulează același prompt de verificare pe toate evaluările din echipă, înainte de calibrare:

Analizează acest set de evaluări scrise de mine pentru șase persoane. Semnalează: (1) criteriile la care am folosit standarde diferite pentru rezultate similare; (2) formulări care se referă la vârstă, gen, situație familială, sănătate, concedii sau origine; (3) adjective de personalitate fără dovadă atașată; (4) dezechilibre de lungime sau de ton între evaluări. Nu modifica textele, doar listează problemele cu citatul exact.

Nu e un audit juridic, dar prinde exact tipul de formulare care apare mai târziu într-o plângere de discriminare.

4. Pregătirea discuției de evaluare

Pe baza acestei evaluări, pregătește-mi structura unei discuții de 45 de minute: trei puncte forte cu dovezi, două zone de dezvoltare cu exemple concrete, întrebări deschise pe care să i le pun angajatului pentru a-i afla perspectiva, și posibile obiecții la care să fiu pregătit să răspund cu fapte. Nu propune un calificativ.

5. Planul de dezvoltare legat de obiectivele anului următor

Din zonele de dezvoltare de mai jos și din obiectivele echipei pe 2027, propune trei obiective de dezvoltare formulate măsurabil, cu un indicator și un termen fiecare, și două resurse de învățare interne pe care le am (lista atașată). Nu inventa resurse.

Ce nu dai niciodată AI-ului

• Calificativul final, promovarea, bonusul, decizia de încetare. Sunt exact deciziile cu „efecte juridice" din art. 22 GDPR și din Anexa III AI Act. AI-ul poate propune o structură a argumentelor, omul decide și semnează, iar decizia trebuie să fie explicabilă de către cel care a luat-o.
• Inferența emoțiilor sau a atitudinii. Interzisă la locul de muncă prin art. 5 alin. (1) lit. (f) AI Act, indiferent de cât de „obiectivă" pare.
• Metrici de monitorizare continuă ca sursă principală. Timpul activ la tastatură sau capturile de ecran nu măsoară performanța, ci prezența, și intră în regimul strict al Legii 190/2018.
• Date din categorii speciale. Sănătate, apartenență sindicală, convingeri: nu au ce căuta în promptul de evaluare, nici măcar „pentru context".
• Clasamente între angajați generate automat. Compararea automată a persoanelor pe scoruri compozite e tipul de profilare pe care ANSPDCP și CNCD îl privesc cu maximă suspiciune, iar în plus distruge orice discuție de evaluare.

Datele: pe ce cont lucrezi și ce intră în prompt

Un feedback de evaluare conține nume, funcție, salariu implicit, aprecieri. E un document de personal. Trei reguli înainte de primul prompt:

1. Cont de firmă, nu cont personal. Planurile de consum ale asistenților generali (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot) nu vin cu un contract de prelucrare în sensul art. 28 GDPR. Pentru date de angajați ai nevoie de planul de business sau enterprise al furnizorului, cu clauzele contractuale aferente. Am detaliat diferența în ghidul despre datele clienților în ChatGPT; pentru datele angajaților logica e identică.
2. Minimizare. Pentru ciorna de feedback, AI-ul nu are nevoie de nume, CNP, salariu sau istoric medical. Folosește un identificator intern și scoate tot ce nu servește sarcinii.
3. Politica de utilizare AI trebuie să spună explicit ce e permis. Dacă firma nu are o politică, managerii vor face ce e mai comod. Cursul Politică de Utilizare AI și Securitatea Datelor în Companie e construit exact pe cazurile acestea, inclusiv pe ce se întâmplă când un manager folosește abonamentul personal pe documente de personal.

Procedura corectă, în șase pași

1. Actualizează regulamentul intern cu procedura de evaluare asistată de AI: ce instrument, ce surse de date, cine revizuiește, cum se contestă. Cu consultarea reprezentanților salariaților (art. 241 și 242 lit. i din Codul muncii).
2. Verifică criteriile din contracte și fișele postului. Dacă evaluezi pe criterii care nu sunt acolo, evaluarea nu stă. Iar dacă AI-ul schimbă criteriile efective (de exemplu, adaugă „viteză de răspuns la tichete"), ai nevoie de act adițional, nu de un e-mail.
3. Informează angajații înainte de ciclul de evaluare: ce face AI-ul, ce nu face, cine decide, ce drepturi au (GDPR art. 13). Un model de notă găsești mai jos.
4. Fă DPIA dacă folosești nivelul 2 sau 3, și oricum dacă evaluarea are efecte pe bonus sau menținere.
5. Ciornă AI, revizie și decizie umană, documentate. Păstrează versiunea generată și versiunea finală; diferența dintre ele e dovada intervenției umane.
6. Canal de contestație cu om la capăt. Angajatul trebuie să poată cere explicații și să obțină o revizuire făcută de o persoană, nu de același sistem.

Managerul de linie e veriga pe care se rupe cel mai des acest proces, pentru că primește instrumentul fără instruire. Cursul Manager în Era AI are un modul dedicat exact acestei „linii roșii": când decizi singur, când trimiți la HR și când trimiți la juridic.

De ce transparența nu e doar obligație, ci și interes

Studiul „Cei mai doriți angajatori în 2026", realizat de Catalyst Solutions pe 10.892 de răspunsuri libere între noiembrie 2025 și aprilie 2026, arată ce așteaptă candidații români de la firme în privința AI: 55% se așteaptă la training și suport pentru utilizarea AI, 55% la transparență privind modul în care tehnologia este folosită în companie, 54% la garanția că datele sunt protejate și AI-ul e adoptat etic, iar 49% vor asigurarea că AI-ul nu le va afecta negativ locul de muncă. Un proces de evaluare în care angajații află „după" că au fost evaluați cu un algoritm lovește exact în aceste așteptări.

Iar din perspectiva competențelor, PwC AI Jobs Barometer 2026, citat de StartupCafe în iunie 2026, arată că angajații cu competențe AI câștigă în medie cu 62% mai mult. Evaluarea e locul natural în care măsori și dezvolți aceste competențe, cu condiția să le fi definit ca criterii. Cum construiești o astfel de grilă am descris în evaluarea competențelor AI ale echipei.

Greșelile care ajung în litigii

1. „Sistemul a decis." Din momentul în care managerul nu poate explica un calificativ, ai o decizie exclusiv automată în sensul art. 22 GDPR, cu toate consecințele.
2. Criterii noi introduse de instrument (viteză, volum, disponibilitate), fără să apară în contract sau regulament.
3. Feedback generat integral de AI, cu exemple inventate. Modelele completează golurile cu situații plauzibile; într-o contestație, un exemplu care nu s-a întâmplat compromite întreaga evaluare.
4. Date de monitorizare păstrate peste 30 de zile și folosite la evaluarea anuală, contrar art. 5 lit. e) din Legea 190/2018.
5. Evaluări diferite ca standard între echipe, pentru că fiecare manager a folosit alt prompt. Un prompt comun, aprobat de HR, e o măsură de conformitate, nu un moft.
6. Abonament personal pe documente de personal. Lipsă contract de prelucrare, date ieșite din controlul firmei.

Model de notă de informare (de adaptat cu juristul)

Notă de informare privind utilizarea asistenței AI în procesul de evaluare a performanței

Începând cu ciclul de evaluare [perioada], [Societatea] utilizează [denumirea instrumentului], furnizat de [furnizor], pentru: (a) organizarea dovezilor pe criteriile de evaluare din fișa postului; (b) redactarea unei ciorne de feedback, revizuită integral de managerul direct. Instrumentul nu calculează calificative și nu ia decizii privind promovarea, bonusul sau menținerea raportului de muncă; acestea sunt luate exclusiv de [funcția], pe baza criteriilor din contractul individual de muncă și din regulamentul intern, cap. [X]. Datele prelucrate sunt: [lista]. Nu sunt prelucrate date privind sănătatea sau alte categorii speciale. Datele sunt stocate [durata] și sunt accesibile [rolurile]. Aveți dreptul de acces, de rectificare, de a vă exprima punctul de vedere și de a contesta evaluarea la [canal], cu revizuire efectuată de o persoană. Responsabilul cu protecția datelor poate fi contactat la [adresă].

Întrebări frecvente

Este legal să folosesc ChatGPT sau Claude ca să scriu evaluările angajaților?

Da, ca asistent de redactare, cu trei condiții: lucrezi pe un plan de business cu contract de prelucrare, nu introduci date inutile sau din categorii speciale, iar calificativul și decizia rămân ale managerului, documentat. Textul generat e o ciornă pe care o revizuiești, nu evaluarea în sine.

Trebuie să le spun angajaților că folosesc AI la evaluare?

Da. GDPR (art. 13) cere informarea despre prelucrare și logica ei, Codul muncii cere ca procedura de evaluare să fie în regulamentul intern, iar AI Act va adăuga din decembrie 2027 informarea explicită a lucrătorilor pentru sistemele cu risc înalt. Informarea făcută acum te scutește de refacerea procedurii mai târziu.

Pot lăsa sistemul să calculeze un scor pe care apoi îl „validez" eu?

Formal poți, practic e zona cea mai riscantă. Dacă validarea e un clic, decizia e în fapt automată și intră sub art. 22 GDPR. Intervenția umană trebuie să fie reală: managerul are acces la dovezi, poate ajunge la altă concluzie și o face uneori, iar acest lucru se vede în documente.

Ce se schimbă concret pe 2 decembrie 2027?

Sistemele destinate evaluării performanței (Anexa III pct. 4 lit. b din AI Act) intră sub obligațiile de risc înalt: pentru furnizor, managementul riscului, documentație, supraveghere umană, înregistrare; pentru angajator, utilizarea conform instrucțiunilor, supraveghere umană competentă, informarea lucrătorilor și a persoanelor afectate. Codul muncii și GDPR nu se schimbă, se aplică deja.

Pot folosi datele din instrumentele de monitorizare la evaluarea anuală?

Doar dacă monitorizarea îndeplinește cumulativ cele cinci condiții din art. 5 al Legii 190/2018, inclusiv stocarea de maximum 30 de zile. În practică, asta exclude folosirea lor pentru o evaluare anuală. Datele de rezultat (vânzări, proiecte livrate, tichete rezolvate) sunt altă categorie și pot fi folosite dacă sunt criterii cunoscute de angajat.

Concluzie

Evaluarea performanței angajaților cu AI funcționează bine exact acolo unde managerii pierd cel mai mult timp: organizarea dovezilor, redactarea unui feedback specific, verificarea consistenței între evaluări, pregătirea discuției. Nu funcționează, și nu e permisă, acolo unde ar fi cel mai comod: la decizie. Cadrul legal e deja complet în 2026, prin Codul muncii, GDPR și interdicțiile din AI Act, iar obligațiile de risc înalt din decembrie 2027 nu fac decât să adauge documentație unui proces care, dacă e construit corect acum, nu va avea nevoie de refacere. Regula de reținut: AI-ul scrie ciorna, omul scrie decizia, iar documentele arată diferența dintre ele.

Articol informativ, redactat la 9 septembrie 2026 pe baza textelor legale citate, consultate la această dată. Nu constituie consultanță juridică sau de resurse umane; pentru situații concrete, consultă un avocat specializat în dreptul muncii și responsabilul cu protecția datelor.

Surse

• Codul muncii, Legea 53/2003 republicată, pe legislatie.just.ro
• Legea 190/2018 privind măsuri de punere în aplicare a GDPR, art. 5
• Regulamentul (UE) 2024/1689 (AI Act), Anexa III
• AI Act, art. 5 (practici interzise) și art. 26 (obligațiile implementatorilor)
• GDPR, art. 22, decizii individuale automatizate
• Studiul Catalyst Solutions „Cei mai doriți angajatori în 2026", via StartupCafe
• PwC AI Jobs Barometer 2026, via StartupCafe