В последние несколько месяцев сотни миллионов людей перешли на работу из дома. И многие менеджеры, которые хотят внимательно следить за работой своей команды, начали искать инструменты, позволяющие проверять, что делают сотрудники. Находятся ли они у ПК, занимаются ли своей работой, не играют ли в игры, сколько часов сидят за проектом.
Многие компании требуют от своих сотрудников установки целого спектра таких «следящих» утилит. Например, Hubstaff запоминает движения мышки, нажатия клавиатуры и веб-сайты, которые посещал человек. TSheets через GPS на смартфонах следит, где находится сотрудник. Time Doctor записывает видео экрана и фотографирует через веб-камеру каждые 10 минут, чтобы проверить, сидит ли человек у компьютера. Стартап Sneek делает то же самое, только не для одного работника, а сразу для всего удаленного офиса, и за такую «тотальную слежку» его ненавидят. А Isaak, инструмент от британской фирмы Status Today, анализирует личную информацию и проверяет случаи взаимодействия между людьми, чтобы выяснить, кто является достойным и полезным членом команды.
Но дальше всех пошла компания Enaible. Идея этого стартапа из Бостона — использовать A.I. для определения того, как быстро и эффективно сотрудники выполняют разные возложенные на них задачи. Более того: этот A.I., как настоящий босс, будет предлагать каждому способы повышения скорости его работы. И выдавать каждому человеку оценку. Которая сыграет роль, например, при выборе тех, кого нужно уволить, а кому стоит повысить зарплату.
Принцип действия
После настройки программа постоянно работает в фоновом режиме, отслеживая любые доступные ей данные, и посылая их на сервер. Она использует алгоритм под названием Trigger-Task-Time и запоминает типичный рабочий процесс разных сотрудников: какие операции выполняются, как долго, какой у них результат. Сколько времени занимает телефонный звонок у сотрудника колл-центра, как долго времени отвечают на e-mail (если это важно для бизнеса), сколько часов человек пишет код, со сколькими людьми общается в течение дня и так далее.
После получения полноценной модели типичного рабочего дня система дает каждому человеку оценку производительности: от 0 до 100. При этом в оценку производительности включается и то, как работа одного человека увеличивает или уменьшает производительность других сотрудников. Пока что система хорошо показывает себя только там, где сотрудники выполняют много повторяющихся задач, но не подходит для более сложных или творческих ролей. Но её создатели верят, что с развитием машинного обучения их технология станет полезной почти в любой сфере.
Сотрудники сравниваются друг с другом. Даже если они выполняют совершенно разные задачи, их продуктивность и темпы работы, по мнению Enaible, всё равно можно сравнить. Сотрудник, получивший 100, является непревзойдённой батарейкой и машиной труда. А человек с нулевым баллом — целый день расслабленно сидит с чашечкой кофе и по полчаса отвечает на каждый простой имейл.
Система также содержит алгоритм под названием Leadership Recommender, определяющий конкретные моменты в рабочем процессе сотрудника, которые можно было бы оптимизировать, и сообщающий о них менеджерам. Для некоторых задач это может означать вообще полное исключение человека из цикла. Например, в одном случае программа порекомендовала автоматизировать 40-секундную задачу по проверке качества. Раньше она выполнялась сотрудниками, обслуживавшими клиентов, 186 000 раз в год. Небольшая автоматизация на ровном месте сэкономила компании 5200 рабочих часов, которые сотрудники теперь смогли посвящать более сложным задачам.
Основатель и гендиректор компании Томми Вейр уверен в перспективности своего продукта:
Я думаю, мониторинг рабочих мест станет нормой. Особенно из-за того, что сейчас происходит. В ближайшие 6-12 месяцев это станет нормой настолько, что мы перестанем его замечать.
Большинство инструментов на рынке не идут достаточно далеко. Представьте, вы кем-то управляете. Они, конечно, работают не идеально. И вы можете стоять рядом с ними целый день, и смотреть, что они делают, и давать рекомендации с высоты своего опыта — ведь вы смотрели за работой сотни таких сотрудников раньше. Вот это то, чем мы здесь занимается. Это то, что мы построили.
Вейр говорит, что его система особенно полезна для больших компаний, с тысячами или сотнями тысяч людей, выполняющими похожие задачи. В таких организациях иногда сложно выяснить, кто хорошо работает, а кто тянет команду вниз. А его технология выполняет роль тщательного и беспристрастного менеджера.
Коронный успех
Томми Вейр основал Einable в 2018-м после 20 лет работы с разными СЕО и проведения для них семинаров. Он понял, что даже самый хороший лидер не гарантирует успех компании. Многое зависит от менеджеров на местах. И решил разработать софт, который мог бы взять на себя такую роль.
Enaible уже используют несколько крупных компаний. И Вейр говорит, что количество заявок увеличилось в 4 раза с момента объявления пандемии. Раньше он никогда не видел такого спроса. Каждую неделю к нему обращаются десятки новых СЕО. «Откуда такой рост интереса? Всё логично. Боссы всегда стремились выжать всё, вплоть до последней капли продуктивности, из своих сотрудников. Это было ещё до компьютеров. А теперь, за счёт доступных сейчас технологий наблюдения, это выходит на следующий уровень».
Софт от Enaible, который она называет AI Productivity Platform, отслеживает не только веб-камеру и e-mail-сообщения. Она также обучается на Zoom и Slack, посещениях веб-сайтов, поисковых запросах. Учитывается время дня, длительность, паттерны, внешние факторы. Система учится видеть и понимать, чем занимается сотрудник, сколько времени он тратит на каждую из задач, и что в это время делают его коллеги. Измеряется не просто сам факт работы, но и её ожидаемая результативность.
Бизнес как обычно?
К сожалению для многих, разговоры о сокращении расходов в компании часто заканчиваются массовыми сокращениями. И, по мере падения мировой экономики, Enaible начала продвигать себя как решение для определения самых «слабых звеньев». Те, кому A.I. даст низкую оценку, отправляются на улицу. А с компанией остаются только люди, получившие, скажем, 80 баллов и выше.
Вейр говорит, что даже само осознание такого факта, и понимание, что от всевидящего ока системы не скрыться, помогает рабочим держаться мотивированными и сосредоточенными, пока они работают из дома. А на критику «бездушности» такого подхода он отвечает:
Компании всё равно уволят сотрудников. Так происходило всегда. Разница только в том, что теперь они могут при этом быть объективными.
Критики системы, впрочем, утверждают, что объективность — это только иллюзия. Мол, люди думают, если у вас есть конкретная цифра, если её вычисляет компьютер — то, конечно, где же тут субъективность?! Но во всех таких системах есть ценности, параметры, которые они считают приоритетными. И эти параметры закладываются туда людьми, они не идеальны. К тому же, ценность человека, даже сотрудника, не определяется только тем, насколько быстро и точно он выполняет задачи. Отношение к процессу, соответствие общей культуре, понимание различных мелких нюансов. Роботу так просто это не определить.
Алгоритмы машинного обучения не являются абсолютно нейтральными. У них тоже существует определенная предвзятость — заложенная с самого начала. В том, как оформлена проблема, какие данные «кормятся» системе, как эти данные обрабатываются. Мол, искусство глубокого обучения в том, какие показатели учитывать, а какие игнорировать, чтобы повысить точность своей модели. А поскольку Enaible учится в каждой компании заново, иногда такой подход может привести к большим проблемам. А несправедливо уволенные сотрудники даже не смогут обжаловать такое решение. Система вынесла тебе низкий балл, вот к ней и обращайся.
Фирма уже предоставляет свое программное обеспечение десяткам крупных организаций по всему миру. Включая таможню Дубая и Omnicom Media Group (80 тыс. сотрудников). Enaible также планирует запустить свою AI-систему в авиакомпании Delta Airlines и CVS Health (пятой по величине сети аптек в США, с более чем 300 000 сотрудников).
По словам Enaible, экономия средств в таможне Дубая составит порядка $75 млн в ближайшие два года. Глава таможни заявил, что система позволит им эффективнее использовать метод «кнута», быстрее выявлять недостатки, и увеличить продуктивность без необходимости повышения заработной платы.
Omnicom Media Group тоже довольны своим сотрудничеством с новым стартапом. СЕО Надим Самара на сайте Einable радуется, что это помогает им выжать больше из существующей рабочей силы: «Наша глобальная команда нуждается в инструментах, которые помогли бы вывести их на следующий уровень — в плане наращивания внутреннего потенциала. При этом количество сотрудников не увеличивается».
Томми Вейр, основатель Enaible, рассказывает в своей колонке:
Работники фабрик в 50-х и 60-х годах привыкли к интенсивному труду, при котором руководитель тщательно анализировал их работу, технику, эффективность и результативность. Вот почему на каждом заводском этаже были смотровые окна. Перенесемся в сферу обслуживания, которая стала 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 начали волноваться просто о достижении ключевых показателей. Но KPI не всегда указывают на производительность.
Нашей экономике услуг нужны только две вещи, чтобы преуспеть и восстановить потерянную производительность. Нам нужно работать умнее — в плане организации процессов. И нам нужны более умные сотрудники. А для этого потребуется больше точности и интеллекта в управлении ими.
В то же время критики технологии настаивают, что есть лучшие способы поощрить людей работать. По их словам, сейчас с помощью таких систем как Enaible происходят попытки превращения людей в роботов. Чтобы они работали быстрее и интенсивнее, пока роботы их окончательно не заменят. Может быть, для небольшого процента людей «наверху» так и лучше, но в целом это может создать неприятную атмосферу. В которой люди не будут чувствовать, что от них что-то зависит, и что им доверяют. Вы учились несколько лет, чтобы работать и иметь возможность гордиться результатами своего труда. Но за каждым вашим шагом следят, чтобы вы не отлынивали, а новый робот от вас не в восторге.
Как вы относитесь к системам, подобным Enaible, зависит от того, как вы относитесь к соглашению между работником и работодателем. Можно ли шпионить за людьми, если они получают у тебя зарплату? Обязаны ли вы работодателю быть максимально продуктивным, насколько это возможно? Станет ли лучше или хуже, если вопросы вашего повышения или увольнения будет решать бездушная система?