Слежка за сотрудниками оценивает производительность или превращает их в машины?

Enaible — одна из многих новых фирм, которые дают работодателям инструменты отслеживания действий их сотрудников, её критики опасаются, что наблюдение за людьми подрывает доверие.  

За последние несколько месяцев миллионы людей во всем мире перестали ходить в офисы и начали работать из дома, пишет MIT Technology Review. Это сопровождалось резким ростом использования программного обеспечения для наблюдения, которое позволяет работодателям отслеживать, что делают их сотрудники и сколько времени они на это тратят.

Компании попросили удалённых работников установить целый ряд таких инструментов. Так, Hubstaff нажатия на клавиатуру, движения мыши и посещённые сайты. Time Doctor снимает видео с экранов пользователей. Это ПО также делает снимок через веб-камеру каждые десять минут для проверки, находятся ли сотрудники за своим компьютером. Isaak отслеживает взаимодействие между людьми, чтобы определить, кто больше сотрудничает. Инструмент объединяет эти данные с информацией из личных дел, чтобы определить, кто являются «создателями изменений» на фирме.

Теперь один стартап — Enaible — хочет пойти ещё дальше. Он разрабатывает программное обеспечение на основе машинного обучения для измерения, как быстро сотрудники выполняют различные задачи и предлагают способы их ускорения. Этот инструмент также дает каждому человеку оценку производительности, которую менеджеры могут использовать для определения тех сотрудников, которые достойны сохранения рабочих мест, и тех, кого следует уволить.

Ваше отношение к происходящему будет зависеть от того, как вы рассматриваете договорённость между работодателем и работником. Нормально ли это, когда люди шпионят за тобой, потому что платят тебе? Обязаны ли вы по отношению к своему работодателю быть максимально продуктивными?

Критики описанного выше подхода говорят, что слежка на рабочем месте подрывает доверие и наносит ущерб моральному духу. Защитники прав трудящихся считают, что такие системы должны устанавливаться только после консультаций с работниками. «Это может создать огромный дисбаланс власти между нанятыми людьми и руководством. И у персонала меньше возможностей привлечь начальство к ответственности», — говорит Кори Кридер, британский юрист и соучредитель Foxglove, некоммерческой юридической организации, которая противодействует правительствам и крупным компаниям в их злоупотреблении технологиями.

Однако независимо от взглядов на использование такого ПО, оно останется, хотя бы потому, что удаленная работа нормализует его. «Я думаю, что мониторинг рабочих мест станет мейнстримом, — говорит Томми Вейр, генеральный директор Enaible. — В ближайшие шесть-двенадцать месяцев он станет настолько повсеместным, что растворится».

Вейр считает, что большинство предлагаемых рынком инструментов не заходят слишком далеко. «Представьте, что вы управляете кем-то и можете наблюдать за ним весь день, и давать ему рекомендации о том, как лучше выполнять свою работу, — говорит Вейр. — Именно это мы и пытаемся сделать. Вот что мы построили».

Вейр основал Enaible в 2018 году. Компания уже предоставляет ПО нескольким крупным организациям по всему миру, включая Дубайское таможенное агентство и рекламно-коммуникационный холдинг Omnicom Media Group. По словам Вейра, с тех пор, как пандемия закрыла офисы, он получает в четыре раза больше запросов.

Неудивительно, что возможности новых технологий привлекательны для работодателей, особенно тех, кто хочет следить за удалёнными сотрудниками. Но Enaible выходит за рамки отслеживания таких вещей, как электронная почта, Slack, Zoom или поиск в интернете. Ничто из этого не показывает полной картины действий человека, говорит Вейр, это просто проверка, работает он или нет.

Искусственный интеллект, изучив типичный образец поведения для сотрудника, даёт этому человеку «оценку производительности» по шкале от 0 до 100. Теоретически работники всей компании ещё могут быть сопоставлены по баллам, даже если выполняют разные задания. Оценка производительности также отражает, как ваша работа увеличивает или уменьшает производительность других людей в команде.

Такой подход имеет очевидные ограничения. Система лучше всего работает там, где выполняют типичные повторяющиеся задачи, например, в центрах обработки вызовов или отделах обслуживания клиентов, а не имеют более сложные или творческие роли.

Однако идея заключается в том, что менеджеры могут использовать систему для оценки того, как продвигаются их сотрудники, вознаграждая их, если они быстрее выполняют свою работу, или проверяя их, если производительность падает. Чтобы помочь людям, Enaible включает алгоритм Leadership Recommender, определяющий конкретные моменты в рабочем процессе человека, которые могут стать более эффективными.

Например, однажды инструмент показал, что автоматизация проверки качества, которая занимает 40 секунд и выполняется 186 тысяч раз в год, позволит сэкономить службе поддержки клиентов 5200 часов. Это значит, что сотрудники могут уделять больше внимания более важной работе, считает Вейр.

Но разговоры о сокращении расходов и экономии времени неоднозначны для персонала. По мере роста кризиса Enaible продвигает своё ПО как способ для компаний определить сотрудников, которые должны быть сохранены, и держать их мотивированными и сосредоточенными, когда они работают из дома. «Компании будут увольнять людей, они всегда это делали. Но они могут быть объективны или субъективны в этом вопросе», — сказал Вейр.

Кридер видит это по-другому. «Самая хитрая вещь в таких системах — видимость объективности. За подавляющим большинством этих систем стоят ценности о том, что должно быть приоритетным», — сказала она.

Алгоритмы машинного обучения также кодируют скрытую предвзятость в данных, на которых они обучаются, — предвзятость трудно выявить, когда она находится внутри автоматизированной системы. И в таком случае обжаловать несправедливый отзыв или увольнение может оказаться трудно.

И хотя Дубайское таможенное агентство и Omnicom Media Group довольны инструментом, Кридер настаивает на том, что есть лучшие способы поощрять людей к работе. «То, что вы видите, — это попытка превратить человека в машину, прежде чем машина заменит его. Вы должны создать среду, в которой люди чувствуют, что им доверяют в выполнении работы. Вы не получите этого, следя за ними».

Оригинал статьи