Nuove tendenze nelle tecnologie di monitoraggio dei dipendenti

Gli investimenti in tecnologie per il posto di lavoro, in particolare per la gestione delle prestazioni, hanno visto un "aumento di otto volte dei finanziamenti" tra il 2017 e il 2022, secondo quanto riportato da the New York Times . Grandi aziende come J.P. Morgan, UnitedHealth Group, Amazon e altre ancora, hanno monitorato metriche come il tempo di inattività e il tempo di attività per dare un senso alla produttività dei dipendenti e ottimizzare i flussi di lavoro.

Non si tratta solo di sorveglianza; con l'aumento delle configurazioni remote e ibride, le soluzioni di monitoraggio dei dipendenti possono fornire informazioni più approfondite sul comportamento sul posto di lavoro e fornire una comprensione sfumata della produttività, in modo da migliorare l'impegno generale e la collaborazione.

Naturalmente, la natura intrusiva del monitoraggio dei dipendenti è oggetto di dibattito, e a ragione. I dipendenti di tutto il mondo dovrebbero avere il diritto di dare il proprio consenso a ciò che viene monitorato e le aziende dovrebbero attenersi a questa aspettativa, assicurando allo stesso tempo che il morale dei dipendenti non venga compromesso nel processo - proprio per questo motivo leggi e regolamenti sul monitoraggio dei dipendenti. sono in atto.

È necessario mantenere un delicato equilibrio tra il monitoraggio della produttività e il rispetto della privacy dei dipendenti. Gli strumenti, le tecnologie e gli approcci giusti sono fondamentali. Possono introdurre un monitoraggio etico e conforme e aumentare l'accettazione di questo tipo di monitoraggio.

Detto questo, ecco una panoramica di alcune tendenze chiave che caratterizzano il panorama tecnologico del monitoraggio dei dipendenti.

Nell'ambito dell'IA, c'è molto da spiegare. Ci sono gli analytics, l'AI scoring, il riconoscimento facciale, la Gen AI e altro ancora. Prima di addentrarci in questi aspetti, è importante capire che l'integrazione dell'IA nel flusso di lavoro del monitoraggio non è limitata a un determinato livello o grado. È infatti piuttosto pervasiva nel modo in cui può influenzare quasi tutte le fasi del processo. Dall'individuazione dei problemi alla valutazione oggettiva, può aiutare a personalizzare i flussi di lavoro per ottenere il meglio dai dipendenti.

Immaginate di dovervi affidare a valutazioni soggettive che variano da un manager all'altro. Perché soggettive? Il loro modo di interpretare le metriche di performance, i pregiudizi personali e persino gli stati d'animo quotidiani possono influenzare la percezione della produttività di un dipendente. A Studio 2022 di ricercatori dell'Università della Florida ha rivelato che i manager possono ancora avere pregiudizi sia impliciti che espliciti, soprattutto nei confronti dei gruppi emarginati.

Il punteggio di produttività evita questo problema proponendo un approccio quantificabile alla valutazione della produttività dei dipendenti. Ad esempio, il sistema di CleverControl Funzione di punteggio AI considera la posizione del dipendente, il contesto del settore e i registri web e delle applicazioni per definire un punteggio di produttività, fornire etichette di produttività e le motivazioni alla base di tale punteggio. Per accedere a questa funzione è sufficiente accettare un accordo con l'utente e inserire alcuni dettagli sul settore della vostra azienda e sui profili per i quali desiderate analizzare la produttività.

Si parla di apprendimento automatico a pieno regime. Il riconoscimento facciale si sta rivelando eccezionalmente valido per tracciare le presenze dei dipendenti, verificare le identità, valutare i modelli di lavoro, ridurre i furti di tempo e altro ancora.

Una nostra ricerca basata su sondaggi con i nostri clienti ha rilevato che:

• I dipendenti hanno chiesto la retribuzione degli straordinari. Si coprivano a vicenda.
• Non c'è una soluzione per identificare prima questo furto di tempo ed evitare conseguenze.
• Gli strumenti esistenti che registrano il tempo attivo e il tempo di inattività non comunicano se qualcuno sta effettivamente lavorando.

Entrare riconoscimento del volto. Le aziende possono utilizzare la webcam per riconoscere e registrare i dipendenti, confrontare i volti con il database esistente e generare report facilmente consultabili.

Il riconoscimento dei volti lascia il posto alla computer vision, un ottimo strumento per la gestione della produttività in ambito industriale. Ad esempio, l'uso della computer vision consente alle aziende di:

• Trasformare i loro luoghi di lavoro e i loro ambienti industriali in ecosistemi più sicuri. Come? Sono in grado di agire in modo proattivo nell'identificazione dei problemi. Non devono essere soggetti ad analisi post mortem.
• Tracciate e monitorate la produttività dei lavoratori e ottimizzate i flussi di lavoro, garantendo al contempo costi contenuti e conformità agli standard e alle normative del settore.

Secondo il rapporto McKinsey Technology Trends Outlook 2024, i casi d'uso della gen AI possono generare un valore annuo compreso tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari. Sempre più organizzazioni sfruttano regolarmente le applicazioni di gen AI nelle loro funzioni aziendali. E con tendenze come i modelli generativi multimodali, l'espansione dell'NLP e i progressi dei LLM, l'uso dell'IA gen nel monitoraggio dei dipendenti sta guadagnando slancio.

Ad esempio, con la gen AI, le organizzazioni possono:

• Elaborare le conversazioni e valutare il sentimento. Questo può aiutare i manager a essere proattivi nel risolvere i problemi e nel formulare raccomandazioni per migliorare il processo decisionale.
• Scoprite gli schemi in volumi consistenti di dati di log che indicano colli di bottiglia, dinamiche di squadra, insoddisfazione dei dipendenti e altro ancora.

Se si esaminano attentamente i recenti sviluppi delle leggi sul monitoraggio dei dipendenti, si nota un significativo spostamento verso la consensualità, monitoraggio dei dati in base alla privacy è abbastanza evidente. E questo ha senso a causa delle crescenti preoccupazioni sulla protezione dei dati e sull'uso etico delle tecnologie di monitoraggio. Gli aggiornamenti del GDPR e di altri importanti quadri normativi stabiliscono standard più elevati per la gestione dei dati dei dipendenti.

Per saperne di più, leggete qui: Recenti modifiche alle leggi e ai regolamenti sul monitoraggio dei dipendenti

Alla luce di ciò, i software di monitoraggio dei dipendenti danno priorità alla trasparenza e all'acquisizione di un consenso esplicito. Si stanno integrando nuove funzionalità che forniscono una visione completa di ciò che viene monitorato e analizzato e per quale scopo. Inoltre, c'è una costante attenzione alla sicurezza dei dati.

Noi, per esempio, ce ne siamo resi conto parlando con clienti con team di dimensioni diverse. Per questo motivo, offriamo sia nuvola e on-premise soluzioni che garantiscono alle aziende la possibilità di scegliere il livello di controllo necessario sui propri dati. Possono praticare la proprietà e la gestione completa dei dati.

Il monitoraggio del lavoro dei dipendenti non è più un compito specifico del desktop. Con la proliferazione di configurazioni ibride, è logico che i manager abbiano la flessibilità di monitorare le attività del proprio team da qualsiasi luogo, tramite il proprio smartphone. Questo è simile al modo in cui soluzioni di gestione dei progetti come Monday.com hanno versioni mobili dei loro cruscotti.

Questa tendenza si sta affermando soprattutto a causa della crescente necessità di una supervisione continua e di una maggiore flessibilità nel soddisfarla. I manager e i titolari d'azienda non possono essere sempre legati alla scrivania. Con applicazioni mobili che forniscono una panoramica completa dei dati monitorati, i datori di lavoro possono garantire migliori livelli di coinvolgimento, soprattutto al di fuori degli uffici tradizionali.

Sulla base di tutte queste tendenze, ci sono alcune misure chiare e attuabili che potete adottare per assicurarvi di avere tra le mani il giusto software di monitoraggio dei dipendenti per una gestione semplice e migliore della produttività:

1. Assicuratevi che lo strumento si adatti bene alle vostre politiche sulla privacy.

   • Garantisce una raccolta dati trasparente?
   • Integra processi di consenso chiari?
   • Consente l'anonimizzazione dei dati sensibili?
   • Vi dà la possibilità di appropriarvi dei dati?
   • Aiuterà a conformarsi facilmente a normative come il GDPR?

2. Verificare assolutamente l'accessibilità mobile

   Esiste un'app che replichi il solido sistema desktop per consentire ai manager di rimanere connessi tra le varie configurazioni ibride? È un must per garantire una supervisione continua.

3. Verificare se la soluzione si sta aggiornando con il tempo

   Lo strumento giusto non deve limitarsi a monitorare la produttività, ma deve evolversi continuamente per soddisfare le esigenze in continua evoluzione della vostra azienda e del panorama industriale più ampio. Il punto è che le ultime tecnologie in grado di migliorare il monitoraggio della produttività, come l'intelligenza artificiale e le risposte proattive alle normative, devono essere incluse nella soluzione.

4. Testate la facilità d'uso e l'assistenza

   L'efficacia di un software di monitoraggio dei dipendenti è influenzata in modo significativo dalla facilità d'uso e dalla qualità del supporto fornito dal fornitore.

   • Innanzitutto, assicuratevi che l'interfaccia utente e l'UX in generale soddisfino le vostre esigenze aziendali.
   • Assicuratevi che la soluzione si adatti al vostro ecosistema tecnologico aziendale. Ad esempio, valutate se una soluzione cloud o on-premise si allinea meglio con l'infrastruttura e i protocolli di sicurezza esistenti.
   • Valutare l'efficacia del fornitore nell'aiutare la migrazione o l'implementazione della soluzione. Inoltre, assicuratevi che i loro canali di assistenza siano reattivi e che ci siano sufficienti indicazioni per il vostro team.

L'equilibrio tra produttività, privacy e adattabilità è fondamentale per qualsiasi tentativo di monitoraggio e gestione della produttività. Le tendenze della tecnologia di monitoraggio dei dipendenti sono in procinto di rendere questo obiettivo più facile da raggiungere per le aziende.

Tenete d'occhio in particolare l'integrazione dell'IA. È sorprendente il modo in cui riduce i pregiudizi di giudizio e rende le valutazioni più obiettive, eque e basate sui dati.