Стартап Enaible предложил компаниям использовать ИИ для «оценки производительности» работников
Фото: klever.blog
Бостонская фирма Enaible предлагает работодателям инструменты, позволяющие следить за сотрудниками, в том числе при помощи технологий, основанных на искусственном интеллекте. Сейчас стартап разрабатывает программное обеспечение AI Productivity Platform для машинного обучения, чтобы оценивать производительность каждого работника.
Популярность ПО такого рода за последние месяцы выросла с массовым переходом сотрудников на удаленку. Некоторые компании просили своих работников устанавливать Hubstaff — ПО, которое фиксирует нажатия клавиш и движения мыши, а также формирует список веб-сайтов, на которые заходит человек. Другой сервис — Time Doctor — идет еще дальше, снимая видео с экранов пользователей. Каждые 10 минут с помощью этого инструмента можно делать снимки с помощью веб-камеры, чтобы убедиться, что сотрудники находятся за компьютером. Другой инструмент, Isaak, разработанный британской фирмой Status Today, отслеживает контакты между сотрудниками, чтобы определить, кто больше взаимодействует с командой, комбинируя эти данные с информацией из личных дел, чтобы идентифицировать людей, которые являются «авторами изменений».
Enaible же планирует с помощью инструмента на ИИ измерить, насколько быстро сотрудники выполняют различные задачи, и предложить способы их ускорения. Кроме того, инструмент будет давать каждому человеку оценку производительности, которая может сыграть роль при реструктуризации и сокращениях штата.
После настройки программное обеспечение постоянно работает в фоновом режиме, отслеживая любые данные. Используя алгоритм Trigger-Task-Time, система изучает типичный рабочий процесс разных работников: какие операции и как долго выполняются. После получения такой типичной модели система дает человеку «балл производительности» от 0 до 100. При этом в оценку производительности включается и то, как работа одного человека увеличивает или уменьшает производительность других сотрудников. Тут возникает очевидное ограничение: система может хорошо работать там, где сотрудники выполняют много повторяющихся задач, но не подходит для более сложных или творческих ролей.
В систему также хотят включить алгоритм «Рекомендатель лидерства». Он определяет конкретные моменты в рабочем процессе сотрудника, которые можно сделать более эффективными, например, автоматизировать.
Критики этой идеи утверждают, что наблюдение на рабочем месте подрывает доверие и моральный дух работников. Правозащитники считают, что такие системы следует устанавливать только после консультации с самими работниками. «Это может создать огромный дисбаланс сил между работниками и руководством», — говорит Кори Крайдер, соучредитель Foxglove, некоммерческой юридической фирмы, которая работает, чтобы помешать правительствам и крупным компаниям злоупотреблять технологиями. — «И у работников меньше возможностей привлечь руководство к ответственности».
Однако Томми Вейр, генеральный директор Enaible, уверен, что за таким ПО будущее в свете перспективы перехода на удаленку. «Представьте, что вы управляете кем-то, и вы можете стоять и наблюдать за ним весь день и давать рекомендации о том, как лучше выполнять свою работу», — объясняет он. — «Это то, что мы пытаемся сделать».
«Работники фабрики в 50–60-х годах привыкли к интенсивным методологиям, основанным на данных, где руководитель тщательно анализировал их работу, технику, эффективность и результативность. Вот почему на каждом заводском этаже были смотровые окна. Перенесемся в сферу обслуживания, которая начала появляться в 70-х и 80-х годах, и вы увидите совершенно новую парадигму управления. Менеджеры не заботились о том, как вы выполняете работу, они просто позаботились о том, чтобы вы достигли ключевых показателей эффективности. Но KPI не всегда указывают на производительность.
Нашей экономике услуг действительно нужны только две вещи, чтобы преуспеть и восстановить потерянную производительность. Нам нужно работать умнее. И нам нужны более умные работники. Для этого нам нужно больше интеллекта», — утверждает Вейр в своей колонке.
Противники таких систем отмечают, что алгоритмы могут опираться на скрытое смещение в данных, которые используются для обучения. Если они применяются для оценки работы сотрудника, то обжаловать несправедливое увольнение может стать особенно сложной задачей.
Вейр основал Enaible в 2018 году. Фирма уже предоставляет свое программное обеспечение нескольким крупным организациям по всему миру, включая таможенное агентство Дубая и Omnicom Media Group. Но Вейр утверждает, что также участвует в переговорах с Delta Airlines и CVS Health, американской сетью здравоохранения. Ни одна из компаний при этом не прокомментировала, готовятся ли они к развертыванию новой системы.
См. также:
