Τεχνητή νοημοσύνη στην παρακολούθηση εργαζομένων: Το μέλλον είναι εδώ

Διάφορες βιομηχανίες εφαρμόζουν τεχνητή νοημοσύνη στην παρακολούθηση των εργαζομένων για την παρακολούθηση της παραγωγικότητας, τη διασφάλιση της συμμόρφωσης με τις πολιτικές της εταιρείας και τη βελτίωση της ασφάλειας.

Ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στην παρακολούθηση των εργαζομένων είναι η ικανότητά της να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων πολύ πιο γρήγορα από ό,τι ένας άνθρωπος. Εκεί που ένας ανθρώπινος μάνατζερ ξοδεύει ώρες εξετάζοντας αναφορές παραγωγικότητας, KPIs και φύλλα εργασίας, η ΤΝ αναλύει αυτά τα δεδομένα και τα συγκρίνει με τα ειδικά για τον κλάδο και τον ρόλο κριτήρια αναφοράς μέσα σε λίγα λεπτά. Μπορεί να δώσει εξατομικευμένες αξιολογήσεις απόδοσης και να εντοπίσει τις αδυναμίες και τους τομείς προς βελτίωση. Τα συστήματα παρακολούθησης χρόνου με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρακολουθούν τις ώρες εργασίας και τον χρόνο που δαπανάται σε έργα και εργασίες. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί δυνητικά να εκπαιδευτεί ώστε να αναδεικνύει τους ανεπαρκώς χρησιμοποιούμενους πόρους και να προβλέπει ακόμη και πιθανές καθυστερήσεις έργων και υπερβάσεις του προϋπολογισμού.

Εκτός από την παρακολούθηση και την αξιολόγηση των επιδόσεων, η ΤΝ μπορεί να συμβάλει στην αύξηση της δέσμευσης και της ευημερίας των εργαζομένων. Για παράδειγμα, μπορεί να αναλύσει τα πρότυπα εργασίας, τη δραστηριότητα και την επικοινωνία και να ανιχνεύσει τα πρώτα σημάδια εξουθένωσης ή αποδέσμευσης. Τέτοια σημάδια μπορεί να είναι η πτώση των επιπέδων δραστηριότητας, οι αρνητικές δηλώσεις, ο αυξημένος χρόνος για την εκτέλεση συνήθων εργασιών ή οι αλλαγές στο ωράριο εργασίας: πρόωρες άδειες ή παραμονή μέχρι αργά στη δουλειά. Η τεχνητή νοημοσύνη στην παρακολούθηση των εργαζομένων μπορεί να εντοπίσει αυτές τις λεπτές αλλαγές και να ειδοποιήσει τους διευθυντές. Με τη σειρά τους, οι διευθυντές μπορούν να παρέχουν προληπτικά πρόσθετη υποστήριξη, να προσαρμόζουν τον φόρτο εργασίας ή να προσφέρουν προγράμματα κατάρτισης.

Τα συστήματα παρακολούθησης με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να εκπαιδευτούν ώστε να εντοπίζουν κινδύνους ασφαλείας, όπως παραβιάσεις δεδομένων, εσωτερικές απειλές και απάτη. Όπως και η παρακολούθηση του συναισθήματος και των μοτίβων δραστηριότητας, το AI μπορεί να σαρώσει τις αναφορές δραστηριότητας των εργαζομένων για ανωμαλίες, όπως ασυνήθιστες προσπάθειες σύνδεσης, ύποπτες λήψεις αρχείων ή μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε ευαίσθητα δεδομένα. Εάν εντοπίσει ύποπτη συμπεριφορά, μπορεί να ειδοποιήσει αμέσως τον διευθυντή. Χάρη στην Τεχνητή Νοημοσύνη, οι οργανισμοί θα αυξήσουν σημαντικά την ασφάλειά τους.

Το ανθρώπινο δυναμικό και τα στελέχη μπορούν να αντλήσουν πολύτιμες πληροφορίες από τα αναλυτικά εργαλεία που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη. Αυτές οι πληροφορίες τους βοηθούν να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων σχετικά με τον προγραμματισμό του εργατικού δυναμικού, την ανάπτυξη ταλέντων και τη διαχείριση των επιδόσεων. Η τεχνητή νοημοσύνη αποκαλύπτει τους κορυφαίους εκτελεστές και εκείνους που δυσκολεύονται και επισημαίνει τομείς βελτίωσης και για τους δύο. Χρησιμοποιώντας αυτή τη μελλοντική τεχνολογία, οι οργανισμοί μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις στρατηγικές πρόσληψης και κατάρτισης. Επιπλέον, με τις αναλυτικές αναλύσεις με τεχνητή νοημοσύνη, οι διευθυντές μπορούν να ανακαλύψουν υπαλλήλους με υψηλές προοπτικές και να επενδύσουν στην ανάπτυξή τους.

Ένα παράδειγμα τεχνητής νοημοσύνης στην παρακολούθηση των εργαζομένων είναι η μελλοντική τεχνολογία της CleverControl - AI Scoring. Αυτό το καινοτόμο εργαλείο υπερβαίνει την απλή συλλογή δεδομένων και παρέχει μια διαφοροποιημένη αξιολόγηση της παραγωγικότητας και της δέσμευσης των εργαζομένων.

Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει τμήματα των δεδομένων που συλλέγονται από το λογισμικό CleverControl, δηλαδή τις χρησιμοποιούμενες εφαρμογές, τους ιστότοπους και τις πληροφορίες σχετικά με τη θέση του εργαζομένου και τον κλάδο της εταιρείας. Τα δεδομένα αυτά της επιτρέπουν να αποκτήσει μια πλήρη εικόνα της πραγματικής εργάσιμης ημέρας του εργαζομένου και να τη συγκρίνει με τα σημεία αναφοράς του κλάδου και του ρόλου του. Ως αποτέλεσμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επισημάνει μη παραγωγικές ή ασυνήθιστες δραστηριότητες και απώλεια εστίασης και να δώσει ατομικές βαθμολογίες παραγωγικότητας.

Το AI Scoring όχι μόνο εξοικονομεί το χρόνο του διευθυντή για τη χειροκίνητη εξέταση των αρχείων καταγραφής, αλλά παρέχει επίσης αντικειμενική αξιολόγηση της εργασίας των εργαζομένων. Βοηθά τους διευθυντές να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα σχετικά με την κατανομή του φόρτου εργασίας, την αναγνώριση της απόδοσης και τους τομείς προς βελτίωση.

Μάθετε περισσότερα για το CleverControl και τη λειτουργία AI Scoring του, επισκεπτόμενοι την ιστοσελίδα Βαθμολόγηση CleverControl AI

Όπως βλέπουμε, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τεράστιες δυνατότητες στην παρακολούθηση των εργαζομένων, από την αυτοματοποίηση των αξιολογήσεων απόδοσης έως τον σχεδιασμό ατομικών στρατηγικών ανάπτυξης των εργαζομένων. Υπάρχει όμως πάντα και η άλλη πλευρά του νομίσματος.

Οι οργανισμοί δεν θα πρέπει να αφήσουν τη λάμψη των πλεονεκτημάτων της τεχνητής νοημοσύνης να τους τυφλώσει - η τεχνητή νοημοσύνη κρύβει κάποια σοβαρά μειονεκτήματα, δηλαδή την προστασία της ιδιωτικής ζωής, την ασφάλεια των δεδομένων και τη δεοντολογία στην παρακολούθηση.

Οι πιθανές παραβιάσεις της ιδιωτικής ζωής και οι παραβιάσεις της ασφάλειας είναι δύο βασικές ανησυχίες σχετικά με την ΤΝ στην παρακολούθηση των εργαζομένων. Τα συστήματα AI μπορούν να συλλέγουν και να αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων εργαζομένων, συμπεριλαμβανομένων προσωπικών πληροφοριών, δεδομένων από μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, πλατφόρμες ανταλλαγής μηνυμάτων, παρακολούθηση βίντεο, ακόμη και πληκτρολογήσεις. Δεν μπορούμε όμως παρά να θέσουμε ερωτήματα σχετικά με το σε ποιο βαθμό οι εργοδότες μπορούν και πρέπει να παρακολουθούν τους εργαζόμενους. Αυτό το επίπεδο επιτήρησης με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φανεί παρεμβατικό για πολλούς εργαζόμενους και να υπονομεύσει την εμπιστοσύνη τους.

Εξάλλου, τα τεράστια σύνολα δεδομένων που συλλέγονται από τα συστήματα παρακολούθησης ΤΝ αποτελούν δελεαστικούς στόχους για κυβερνοεπιθέσεις. Μια παραβίαση δεδομένων θα μπορούσε να εκθέσει ευαίσθητες πληροφορίες των εργαζομένων και να οδηγήσει σε σοβαρές συνέπειες, από οικονομικές απώλειες έως κλοπή ταυτότητας.

Όσο απογοητευτικό κι αν είναι, όλοι μας είμαστε προκατειλημμένοι ως άνθρωποι, και οι διευθυντές δεν αποτελούν εξαίρεση. Για να αποφύγουν τις προκαταλήψεις στη διαχείριση των υπαλλήλων, οι οργανισμοί μπορεί να θέλουν να βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, αλλά είναι η τεχνητή νοημοσύνη πραγματικά αντικειμενική; Οι αλγόριθμοι ΤΝ εκπαιδεύονται σε δεδομένα, και αν αυτά τα δεδομένα είναι προκατειλημμένα, το σύστημα ΤΝ μπορεί να διαιωνίσει και ακόμη και να ενισχύσει αυτές τις προκαταλήψεις στην αξιολόγηση των εργαζομένων. Ως αποτέλεσμα, οι εργαζόμενοι, ιδίως όσοι ανήκουν σε περιθωριοποιημένες ομάδες, μπορεί να αντιμετωπίζονται άδικα ή να υφίστανται διακρίσεις.

Εξάλλου, η υπερβολική εξάρτηση από την παρακολούθηση της ΤΝ μπορεί να μειώσει τους εργαζόμενους σε σημεία δεδομένων. Δεν χρειάζεται να πούμε ότι μια τέτοια προσέγγιση παραμελεί τις επιμέρους πτυχές της εργασίας, όπως η δημιουργικότητα, η συνεργασία και τα προσωπικά προτιμώμενα πρότυπα εργασίας.

Η εμπιστοσύνη χάνεται σε κουβάδες και κερδίζεται πίσω σε σταγόνες, οπότε τα λάθη στην έγκαιρη εφαρμογή της τεχνολογίας θα έχουν επιπτώσεις στην εμπιστοσύνη των εργαζομένων με την πάροδο του χρόνου". λέει ο David Johnson επικεφαλής αναλυτής της Forrester Research".

Τα πιθανά μειονεκτήματα της ΤΝ στην παρακολούθηση των εργαζομένων μπορούν να μετριαστούν με τη συλλογική προσπάθεια των εργοδοτών και των εργαζομένων. Η παρακολούθηση της ΤΝ δεν πρέπει να αποτελεί μυστικό για τους εργαζόμενους - θα πρέπει να γνωρίζουν γιατί χρησιμοποιείται, ποια δεδομένα συλλέγονται και πώς χρησιμοποιούνται και διασφαλίζονται.

Η πρόσκληση των εργαζομένων να συμμετάσχουν στη διαδικασία λήψης αποφάσεων σχετικά με την εφαρμογή αυτής της μελλοντικής τεχνολογίας είναι ένας καλός τρόπος για να εδραιωθεί η εμπιστοσύνη.

Οι οργανισμοί δεν θα πρέπει να βασίζονται αποκλειστικά σε αξιολογήσεις ΤΝ στις αξιολογήσεις απόδοσης. Τα συμπεράσματα που προκύπτουν από την ΤΝ θα πρέπει να συνδυάζονται με προσωπικές παρατηρήσεις και απόψεις συναδέλφων- μόνο τέτοιες αξιολογήσεις επιδόσεων μπορούν να είναι ολοκληρωμένες και αντικειμενικές. Τέλος, οι πρακτικές παρακολούθησης δεν πρέπει να είναι στατικές. Οι εργοδότες θα πρέπει να επανεξετάζουν τακτικά την αποτελεσματικότητά της, να αντιμετωπίζουν τις ανησυχίες των εργαζομένων και να είναι ανοιχτοί σε προσαρμογές με βάση την ανατροφοδότηση και τις εξελισσόμενες ηθικές εκτιμήσεις.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σίγουρα μια μελλοντική τεχνολογία που πρόκειται να φέρει επανάσταση στην παρακολούθηση των εργαζομένων. Ανοίγει νέες ευκαιρίες για την αύξηση της παραγωγικότητας, την ενίσχυση της ευημερίας των εργαζομένων, την ενίσχυση της ασφάλειας της εταιρείας και την παροχή πολύτιμων πληροφοριών για τους διευθυντές.

Ωστόσο, όπως συμβαίνει με κάθε ισχυρή τεχνολογία, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην παρακολούθηση των εργαζομένων δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Οι ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής, η πιθανότητα αλγοριθμικής μεροληψίας, η ασφάλεια των δεδομένων και η διάβρωση της εμπιστοσύνης των εργαζομένων αποτελούν πραγματικούς κινδύνους που πρέπει να αντιμετωπιστούν προληπτικά.

Προχωρώντας προς τα εμπρός, η επιτυχής υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην παρακολούθηση των εργαζομένων εξαρτάται από μια ισορροπημένη και διαφανή προσέγγιση. Οι οργανισμοί πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στην ανοικτή επικοινωνία με τους εργαζόμενους, να θεσπίσουν σαφείς πολιτικές σχετικά με τη χρήση και την ασφάλεια των δεδομένων και να διασφαλίσουν ότι οι γνώσεις που βασίζονται στην ΤΝ χρησιμοποιούνται για να ενδυναμώσουν και όχι να μειώσουν το ανθρώπινο στοιχείο της εργασίας.