Utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate pentru monitorizarea angajaților

În 2022, IBM a raportat că aproximativ 35% din companii had adopted AI, and another 42% were "exploring" it. The word "exploring" has an important connotation here.

Adesea, întreprinderile au multe de luat în considerare atunci când vine vorba de revizuirea sistemelor și proceselor lor. Ca atare, funcții extinse, cum ar fi monitorizarea angajaților, sunt adesea lăsate în urmă și continuă să se bazeze pe infrastructura existentă.

Dar lucrurile s-au schimbat mult în ultimul an sau cam așa ceva. O mare parte poate fi atribuită creșterii soluțiilor de inteligență artificială generativă (gen AI). McKinsey calls 2023 as "Generative AI's breakout year." The consulting giant says that companies using gen AI for performance management and organisation design are already ahead of their competitors.

Când vorbim despre influența inteligenței artificiale asupra gestionării performanței forței de muncă, o funcție de afaceri care beneficiază enorm este monitorizarea angajaților.

Pentru mult timp, funcțiile de monitorizare a angajaților s-au limitat la înregistrarea unor date mai degrabă reci, care se potrivesc anumitor parametri (cum ar fi numărul de ore lucrate). Acestor date le lipsește contextul în ceea ce privește modul (modul) și motivul (motivele) implicării și performanței angajaților.

In other words, there's no qualitative aspect that could unearth the root causes for the drop in productivity or other anomalous work patterns. AI helps solve this problem by helping move from "cold data" to "insights." With AI, the employee monitoring function becomes more oriented towards deciphering work habits, productivity, strengths, weaknesses, etc.

De exemplu, luați în considerare cazul unei echipe de dezvoltare de software care utilizează o soluție tradițională de monitorizare a angajaților pentru optimizarea performanței. Instrumentul furnizează date privind numărul de comenzi de cod sau orele înregistrate. Dar, acestea nu transmit complexitatea sarcinii în cauză, nivelul de colaborare care ar fi fost necesar, neregulile care ar fi putut apărea.

Acum, să presupunem același scenariu, dar echipa folosește o soluție de monitorizare a angajaților cu ajutorul inteligenței artificiale. Platforma face tot ceea ce ar face o soluție tradițională, dar oferă, de asemenea, o perspectivă asupra modelelor de comunicare, nivelului de colaborare, eficienței rezolvării problemelor, mecanismului de feedback etc.

Cum? Observând fiecare mic detaliu al muncii și descoperind modele care ar putea contribui la formularea celor mai bune practici de îmbunătățire. De exemplu, un sistem de inteligență artificială poate semnala dacă un anumit dezvoltator nu a trimis coduri care să implice corecturi ulterioare de erori. Procesul dezvoltatorului poate fi stabilit ca fiind o practică optimă.

De asemenea, sistemul poate ajuta să înțeleagă dacă productivitatea dezvoltatorului este scăzută într-o anumită perioadă a zilei. În acest fel, echipa poate redistribui munca și poate înțelege mai bine modelele de lucru.

Se vorbește mult despre implicațiile de securitate ale soluțiilor de monitorizare a angajaților, și este de înțeles. Vorbim despre monitorizarea oamenilor și a activităților lor de zi cu zi. Așadar, este inevitabil să existe îngrijorări - tocmai de aceea au fost instituite reglementări precum Regulamentul general european privind protecția datelor (GDPR).

Bineînțeles, există și un aspect consensual al acestei povești. Dar deocamdată ne concentrăm doar pe partea de tehnologie. În acest sens, integrarea inteligenței artificiale oferă numeroase avantaje pentru organizații în ceea ce privește:

• Învățarea comportamentului tipic al utilizatorului și detectarea a tot ceea ce este anormal față de acesta
• Înțelegerea modelelor de accesare a datelor sensibile și semnalarea oricăror activități aparent neobișnuite.
• Configurarea alertelor automate pentru incidentele de securitate suspectate și permiterea echipelor de securitate să ia măsuri proactive în loc să recurgă la analize post-mortem.
• Detectarea oricăror activități de amenințare din interior, asigurându-vă că orice lucru care depășește tiparul normal de comportament la locul de muncă este imediat observat.
• Blocarea transferului de orice informație sensibilă în interiorul și în afara rețelei companiei

Să cuantificăm aceste capacități pentru a înțelege valoarea lor tangibilă. În timpul primelor zile ale blocării COVID-19 în 2020, lucrătorii la distanță au fost în mod constant atacați de utilizatori rău intenționați. Deloitte a raportat o creștere de cinci ori, de la 12% la 60%, a atacurilor asupra lucrătorilor la distanță în această perioadă.

În altă parte, costul amenințărilor din interior a atins 15,38 milioane de dolari în 2022. Un raport specific Statelor Unite a sugerat că întreprinderile se confruntă zilnic cu aproximativ 2 200 de atacuri interne de securitate.

So, what would be the ideal AI-employee monitoring solution in the wake of looming cyber threats? By keeping "security" at the forefront. CleverControl's Face Recognition feature is one such AI-powered surveillance solution that makes for better data and employee security.

Am intervievat mai mulți directori și am înțeles că se străduiau să:

• Împiedicați oamenii să permită unei persoane externe să le acopere activitatea
• Asigurați-vă că angajații nu trișau deschizând aplicații de productivitate și că erau prezenți efectiv la biroul lor de lucru atunci când lucrau de la distanță.

Prin urmare, am adus Recunoașterea feței caracteristică a soluției noastre de monitorizare, care ar putea înregistra angajații (prin realizarea unei fotografii la fiecare cinci secunde) și ar putea asigura că nicio entitate neautorizată nu se află în timpul activității unui angajat. Aceasta s-a dovedit a fi o soluție viabilă pentru multe organizații, în special pentru cele din industrii relativ puternic reglementate, precum cea financiară.

Întreprinderile subliniază faptul că angajații sunt cele mai valoroase active ale lor, dar acest lucru nu se reflectă, uneori, pe teren. Motivele pot fi multiple, inclusiv cele care nu au nimic de-a face cu sistemele și tehnologia. De dragul acestui discurs, le vom evita pe acestea. Să ne concentrăm asupra inhibițiilor operaționale și tehnologice.

Adesea, blocajele operaționale pot duce la epuizarea angajaților, la evaluări inechitabile ale performanțelor și multe altele. Dar AI vine în ajutor cu o serie de beneficii. De exemplu, monitorizarea alimentată de AI poate ajuta:

• Distribuiți sarcinile de lucru în funcție de competența de lucru a unei echipe sau a unei persoane. Echipele pot înțelege modelele de lucru și pot solicita sugestii de la AI cu privire la redistribuirea strategică a muncii.
• Furnizați feedback personalizat pe baza productivității și a modelelor de implicare ale angajaților. Acest lucru poate fi la fel de simplu ca furnizarea unui imbold pentru a îmbunătăți angajamentul pe anumite canale sau recomandarea întregii serii de cursuri pentru creșterea profesională.
• Măsurați sentimentele angajaților prin intermediul modelelor de comunicare ale acestora pe canalele interne sau sociale monitorizate. Modelele lingvistice mari (LLM) care alimentează soluțiile de inteligență artificială generativă pot fi, cu siguranță, un avantaj pentru companiile care doresc să înțeleagă în detaliu ce le place și ce nu le place angajaților. Acest lucru îi poate ajuta pe manageri să alerteze managerii cu privire la potențiale piedici în productivitate și să ia măsuri proactive pentru a interacționa personal cu angajații sau poate chiar să modifice condițiile de lucru pentru binele general.

Deși acest lucru nu se potrivește cu cazul obișnuit de utilizare SaaS, monitorizarea angajaților bazată pe inteligență artificială face valuri și în mediul industrial. Să luăm exemplul analizei vizuale bazate pe viziunea computerizată în cadrul unei fabrici, unde angajații ar putea fi imediat alertați cu privire la potențiale dezastre sau împiedicați să intre în anumite instalații.

Ar fi nedrept să nu subliniem sentimentul public legat de utilizarea din ce în ce mai frecventă a IA pentru supravegherea angajaților. Și există motive pentru aceasta.

Potrivit unui Sondaj Pew Research Center , 81% dintre respondenți au declarat că angajații nu s-ar simți bine dacă ar fi supravegheați sau evaluați în mod necorespunzător cu ajutorul IA.

Reuters also raises questions about excessive AI-based employee monitoring, citing that "Many employees and privacy rights advocates see this as an unreasonable incursion into an employee's home, long considered to be their private sphere."

În afară de aceasta, există o preocupare cu privire la prejudecata și confidențialitatea soluțiilor de inteligență artificială generativă. Aceste LLM-uri despre care am vorbit mai sus sunt antrenate pe date, care pot fi intenționat părtinitoare. IA nu ar putea filtra acest lucru și ar putea face aluzie la răspunsuri și evaluări tendențioase. Așadar, acesta este, de asemenea, un aspect pe care organizațiile trebuie să îl ia în considerare atunci când trec la o integrare mai avansată a IA.

În acest context, este rezonabil să ne așteptăm să existe rezistență din partea angajaților în ceea ce privește utilizarea soluțiilor de monitorizare a angajaților bazate pe inteligență artificială avansată. Aceștia vor pune sub semnul întrebării potențiala părtinire a datelor de evaluare, securitatea informațiilor lor sensibile și potențiala utilizare abuzivă a acestora din partea organizației. Și toate acestea sunt preocupări cel puțin valabile.

Implicațiile monitorizării bazate pe inteligența artificială în contextul muncii la distanță și al schimbărilor din peisajul aranjamentelor de lucru sunt profunde. Ceea ce trebuie să facă organizațiile este să găsească un echilibru între monitorizarea pentru productivitate și păstrarea în siguranță a datelor angajaților.

To establish this, they need to understand that the adoption of AI should not be driven by "desire" but the "need" to have technology in place to power performance improvements. It's easy to get caught in the hype cycle of AI and difficult to evaluate how it actually benefits the business use case.

Recomandarea noastră ar fi să evaluați cu rigurozitate nevoile fluxului dvs. de lucru, să documentați discrepanțele și să vedeți dacă o abordare progresivă a monitorizării angajaților cu ajutorul inteligenței artificiale este benefică. De exemplu, dacă vă îngrijorează scăderea productivității în mediile la distanță, alegerea CleverControl cu recunoaștere facială s-ar putea dovedi extrem de viabilă.

Bineînțeles, în etapele inițiale ar trebui să existe unele experimente. Dar nu este necesar un salt mare dacă afacerea nu o cere.