От нажатий клавиш до активированных камер: что ваш работодатель знает о вас?

У каждого из нас есть цифровой след, который больше, чем мы можем себе представить. Четыре года назад выяснилось, что Facebook имеет более 52 000 точек данных о каждом пользователе. В другом месте наш следующий фильм или песня, скорее всего, будут выбраны алгоритмом, который знает нас лучше, чем мы сами. Но что наши данные говорят о нас на рабочем месте?


После пандемии программное обеспечение для мониторинга компьютеров оказалось в центре внимания, поскольку менеджеры, которые хотят сохранить контроль над удаленно работающими сотрудниками, искали новые решения для измерения производительности на расстоянии.

Microsoft попыталась уловить эту тенденцию, представив инструмент, который давал каждому сотруднику «оценку производительности» в зависимости от того, как часто пользователи отправляли электронные письма и посещали видеовстречи. Но идея шпионить за персоналомбыстро вызвала негативную реакцию, вынудив софтверного гиганта отступить.

Хотя Microsoft была вынуждена прекратить проект, не было недостатка в стартапах, стремящихся подхватить эстафетную палочку. Записывая цифровые действия: нажатия клавиш, движения мыши и веб-активность, менеджеры теперь могут получать огромное количество данных от каждого сотрудника. Некоторые решения также предлагают возможность делать снимки экрана или активировать микрофоны и веб-камеры для записи действий. Ряд программ даже доносят на любого работника, который посмеет есть или пить во время работы.

За пределами офиса работники сталкиваются с засильем мобильных технологий, которые отслеживают каждое движение и записывают биометрические данные. Но что произойдет, если биометрические данные зафиксируют вялую работу на складе и предположат, что это связано с тем, что гаджет зафиксировал, что сотрудник находился в баре до часа ночи?

До недавнего времени анализ данных о каждом человеке был бы слишком громоздким. Но искусственный интеллект изменил все. Как результат, ИИ, машинное обучение и предиктивная аналитика имеют решающее значение для обеспечения вашего прогресса в компании.

Почему мониторинг сотрудников дает обратный эффект

Постоянно контролируемые сотрудники гораздо чаще нарушают правила, чем неконтролируемые. Вместо того, чтобы показать рост производительности, они бунтуют, устраивая несанкционированные перерывы, игнорируя инструкции и работют медленнее.

Мониторинг ясно показывает сотрудникам, что им не доверяют. Так что неудивительно, что слежка за персоналом — самый быстрый способ потерять их расположение. Например, если вы пытаетесь привязать кого-то к его ноутбуку с 9 до 18 с 30-минутным перерывом, гораздо более вероятно, что он отключится в 18:01, не войдет в систему и не завершит начатую задачу или не проверит свою электронную почту. на выходных.

Измерение входных данных, таких как нажатия клавиш и щелчки мышью на компьютерах, не доказывает ничего. Это просто самый быстрый способ потерять репутацию работодателя. Напротив, менеджеры могли бы получить гораздо больше от своих команд, укрепляя доверие и измеряя результаты, которые обеспечивают ценность для бизнеса.

Есть ли правильный способ контролировать сотрудников?

В умелых руках сочетание ИИ, машинного обучения и человеческого мышления может стать полезным инструментом, который поможет снизить количество несчастных случаев, повысить производительность и даже улучшить самочувствие сотрудников. Но есть опасность, что такой подход невольно приведет к состоянию наблюдения, где каждое движение от похода в туалет до покупки кофе становится единицей данных, используемых для создания ежедневного отчета о том, насколько мы продуктивны.

Если все это звучит немного надуманно, есть много примеров того, как правительства используют технологии для наблюдения за гражданами и используют информацию для расчета баллов «социального кредита». Те, кто не соблюдает правила, сталкиваются с ограничениями в отношении того, что им разрешено покупать, где они предпочитают жить и куда они могут путешествовать.

Примеры того, как власти следят за гражданами, можно найти в любом уголке мира. Например, китайские ученые недавно представили искусственный интеллект, «читающий мысли», который использует выражение лица и мозговые волны, чтобы определить, кто лоялен Коммунистической партии Китая, а кто нет. В Европе и США растет обеспокоенность по поводу предиктивной полиции и алгоритмов предотвращения преступлений. С учетом этого, можете ли вы представить влияние той же технологии мониторинга на рабочем месте?

Эти примеры должны предоставить бизнесу своевременное предупреждение о реальных затратах, связанных с тем, что технологии и алгоритмы могут принимать последовательные решения на основе оценки, которая просто низводит количество людей до цифр на экране.