Nuevas tendencias en tecnologías de supervisión de empleados

La inversión en tecnologías para el lugar de trabajo, en particular la gestión del rendimiento, experimentó un "aumento de ocho veces en la financiación" entre 2017 y 2022, según the New York Times . Grandes empresas como J.P. Morgan, UnitedHealth Group y Amazon, entre otras, han estado controlando métricas como el tiempo de inactividad y el tiempo de actividad para dar sentido a la productividad de los empleados y optimizar los flujos de trabajo.

No se trata sólo de vigilar; con el aumento de las configuraciones remotas e híbridas, las soluciones de supervisión de los empleados pueden aportar información más profunda sobre el comportamiento en el lugar de trabajo e impulsar una comprensión matizada de la productividad para mejorar el compromiso y la colaboración en general.

Por supuesto, la naturaleza intrusiva de la supervisión de los empleados es objeto de debate, y con razón. Los empleados de todo el mundo deberían tener derecho a dar su consentimiento a lo que se está supervisando y las empresas deberían cumplir esta expectativa, garantizando al mismo tiempo que la moral de los empleados no se vea comprometida en el proceso, precisamente por eso. leyes y reglamentos sobre el control de los empleados. están en su sitio.

Hay que mantener un delicado equilibrio entre la supervisión de la productividad y el respeto de la privacidad de los empleados. Las herramientas, tecnologías y enfoques adecuados son la clave. Pueden introducir una supervisión ética y conforme a las normas y aumentar la aceptación de la misma.

Dicho esto, echemos un vistazo a algunas tendencias clave que configuran el panorama de la tecnología de supervisión de empleados.

Dentro del ámbito de la IA, hay mucho que desentrañar. Hay análisis, puntuación de IA, reconocimiento facial, Gen AI y mucho más. Antes de sumergirnos en ellos, es importante entender que la integración de la IA en el flujo de trabajo de supervisión no está sesgada por un determinado nivel o grado. De hecho, puede influir en casi todas las fases del proceso. Desde la identificación de los problemas hasta su evaluación objetiva, puede ayudar a adaptar los flujos de trabajo para sacar lo mejor de los empleados.

Imagínese tener que basarse en valoraciones subjetivas que varían de un directivo a otro. ¿Por qué subjetivas? Bueno, su forma de interpretar las métricas de rendimiento, sus prejuicios personales e incluso su estado de ánimo diario pueden influir en cómo perciben la productividad de un empleado. A Estudio de 2022 realizado por investigadores de la Universidad de Florida reveló que los directivos aún pueden tener prejuicios tanto implícitos como explícitos, especialmente hacia los grupos marginados.

El sistema de puntuación de la productividad evita esto aportando un enfoque cuantificable a la evaluación de la productividad de los empleados. Por ejemplo, CleverControl Puntuación AI tiene en cuenta el puesto del empleado, el contexto del sector y los registros web y de aplicaciones para definir una puntuación de productividad, proporcionar etiquetas de productividad y la justificación de dicha puntuación. La barrera de entrada a una función de este tipo es tan sencilla como aceptar un acuerdo de usuario y rellenar algunos datos sobre el sector de tu empresa y los perfiles para los que quieres analizar la productividad.

El aprendizaje automático está en pleno apogeo. El reconocimiento facial está demostrando ser excepcionalmente viable para controlar la asistencia de los empleados, verificar identidades, evaluar patrones de trabajo, reducir el robo de tiempo y mucho más.

Nuestras propias investigaciones, basadas en encuestas a nuestros clientes, han revelado que:

• Los empleados reclamaron el pago de horas extraordinarias. Se encubrían unos a otros.
• No hay solución para identificar antes ese robo de tiempo y evitar las consecuencias.
• Las herramientas existentes que registraban el tiempo activo y el tiempo inactivo no transmitían realmente si alguien estaba trabajando.

Entre en reconocimiento facial. Las empresas pueden utilizar la cámara web para reconocer y grabar a los empleados, comparar los rostros con su base de datos existente y generar informes de fácil consumo.

El reconocimiento facial también da paso a la visión por ordenador, una gran herramienta para gestionar la productividad en entornos industriales. Por ejemplo, el uso de la visión por ordenador permite a las empresas:

• Transformar sus lugares de trabajo y entornos industriales en ecosistemas más seguros. ¿Cómo? Son capaces de actuar proactivamente en la identificación de problemas. No tienen que someterse a análisis post mortem.
• Siga y controle la productividad de los trabajadores e incluso optimice los flujos de trabajo, todo ello garantizando al mismo tiempo que sus costes son bajos y que cumplen las normas y reglamentos del sector.

Según el informe McKinsey Technology Trends Outlook 2024, los casos de uso de la IA genérica pueden generar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares de valor anual. Cada vez más organizaciones aprovechan regularmente las aplicaciones de IA genérica en sus funciones empresariales. Y con tendencias como los modelos generativos multimodales, la expansión de la PNL y el avance de los LLM, el uso de la IA gen en la supervisión de empleados está ganando impulso.

Por ejemplo, con gen AI, las organizaciones pueden:

• Procesar las conversaciones y calibrar el sentimiento. Esto puede ayudar a los gestores a ser proactivos a la hora de resolver problemas y formular recomendaciones para mejorar la toma de decisiones.
• Descubra patrones en volúmenes considerables de datos de registro que indiquen cuellos de botella, dinámicas de equipo, insatisfacción de los empleados y mucho más.

Si se examina con detenimiento la evolución reciente de las leyes de control de los empleados, se observa un cambio significativo hacia el consentimiento, control de la privacidad de los datos es bastante evidente. Y eso tiene sentido debido a la creciente preocupación por la protección de datos y el uso ético de las tecnologías de supervisión. Las actualizaciones del GDPR y otros marcos normativos importantes están estableciendo normas más estrictas sobre cómo deben tratarse los datos de los empleados.

Más información aquí: Cambios recientes en las leyes y reglamentos de control de los empleados

Por ello, los programas de control de empleados dan prioridad a la transparencia y a la obtención de un consentimiento explícito. Se están integrando nuevas funciones que ofrecen una visión completa de lo que se vigila y analiza y con qué fin. Además, se presta una atención constante a la seguridad de los datos.

Nosotros, por nuestra parte, nos dimos cuenta de ello hablando con clientes con equipos de distintos tamaños. De ahí que ofrezcamos tanto nube y en las instalaciones que garantizan que las empresas puedan elegir el nivel de control que necesitan sobre sus datos. Pueden practicar la propiedad y la gestión completas de los datos.

El seguimiento del trabajo de los empleados ya no es una tarea específica de los ordenadores de sobremesa. Con la proliferación de configuraciones híbridas, es lógico que los directivos tengan la flexibilidad de supervisar las actividades de su equipo desde cualquier lugar con sus smartphones. Esto es similar a cómo las soluciones de gestión de proyectos como Monday.com tienen versiones móviles de sus cuadros de mando.

Esta tendencia está ganando terreno debido a la creciente necesidad de una supervisión continua y una mayor flexibilidad para adaptarse a ella. Los directivos y propietarios de empresas no pueden estar atados al escritorio todo el tiempo. Con aplicaciones móviles que proporcionan una visión global de los datos monitorizados, los empresarios pueden garantizar mejores niveles de compromiso, especialmente fuera de las oficinas tradicionales.

Basándose en todas estas tendencias, hay algunos pasos claros y procesables que puede dar para asegurarse de que tiene en sus manos el software de supervisión de empleados adecuado para una gestión sencilla y mejor de la productividad:

1. Asegúrese de que la herramienta encaja bien con sus políticas de privacidad

   • ¿Garantiza una recogida de datos transparente?
   • ¿Complementa procesos de consentimiento claros?
   • ¿Permite la anonimización de datos sensibles?
   • ¿Ofrece la posibilidad de apropiarse de los datos?
   • ¿Ayudará a cumplir fácilmente normativas como el GDPR?

2. Comprueba la accesibilidad móvil

   ¿Existe una aplicación que reproduzca el sólido sistema de escritorio para que los gestores permanezcan conectados a través de configuraciones híbridas? Es imprescindible para garantizar una supervisión continua.

3. Compruebe si la solución se actualiza con el tiempo

   La herramienta adecuada debe hacer algo más que supervisar la productividad; debe evolucionar continuamente para satisfacer las necesidades cambiantes de su empresa y el panorama general del sector. Las últimas tecnologías que pueden mejorar la supervisión de la productividad, como la IA, y las respuestas proactivas a las leyes reguladoras deben reflejarse en la solución.

4. Pruebe su facilidad de uso y asistencia

   La eficacia de cualquier software de control de empleados depende en gran medida de su facilidad de uso y de la calidad de la asistencia que ofrezca el proveedor.

   • En primer lugar, asegúrate de que la interfaz de usuario y la experiencia de usuario en general se adaptan a las necesidades de tu empresa.
   • Asegúrese de que la solución se adapta al ecosistema tecnológico de su empresa. Por ejemplo, considere si una solución en la nube u on-premise se alinea mejor con su infraestructura y protocolos de seguridad existentes.
   • Evalúe la eficacia del proveedor a la hora de ayudar a migrar o implantar la solución. Además, asegúrate de que sus canales de servicio sean receptivos y de que haya suficiente orientación para tu equipo.

Equilibrar la productividad, la privacidad y la adaptabilidad es fundamental para cualquier iniciativa de control y gestión de la productividad. Y las tendencias en la tecnología de supervisión de empleados están en camino de hacer que esto sea más fácil de conseguir para las empresas.

Preste especial atención a la integración de la IA. Es increíble cómo reduce los sesgos de juicio y hace que las evaluaciones sean más objetivas, justas y basadas en datos.