Использование искусственного интеллекта и машинного обучения (AI / ML) резко возросло, когда менеджеры и руководители приспосабливаются к гибридной рабочей среде и изо всех сил пытаются контролировать удаленных сотрудников.
Недавний отчет исследовательской компании IDC предсказывает что к 2024 году 80% компаний из списка Global 2000 будут использовать «цифровых менеджеров» с поддержкой AI / ML для найма, увольнения и обучения рабочих профессиям, измеряемым постоянным совершенствованием, — но только каждая пятая компания получит реальную выгоду от этого шага без участия человека.
Продолжающаяся во всем мире пандемия COVID-19 вынудила многие компании применять новые модели работы, от полностью удаленных до «гибридных» подходов, когда отдельные лица и группы работают в нескольких цифровых и физических местах или в нескольких местах.
Этот переход к более распределенной рабочей силе потребовал от компаний разработки новых методов управления, руководства и организации предприятий, согласно IDC.
Фактически, около 41% компаний s рассматривают возможность управления удаленной и гибридной рабочей силой как критически важный навык для найма или развития внутри компании, согласно результатам исследования IDC, проведенного в апреле 2021 года по оценке устойчивости и расходов на предприятиях в будущем.
Сегодня программное обеспечение цифрового управления на основе искусственного интеллекта / ML используется для сканирования резюме и отбора кандидатов, определения ежедневной производительности сотрудников, рекомендаций о дополнительном обучении и определения того, когда и сколько сотрудников необходимо для работы, особенно для посменной работы.
Эми Лумис, a Директор по исследованиям всемирной службы исследования рынка Future of Work IDC сказал, что, хотя использование ИИ / машинного обучения для найма и увольнения сотрудников может показаться замечательным, «сегодня в [human resources] кругах он в большей или меньшей степени широко используется
.
«Алгоритмы часто используются для ранжирования сотрудников, предлагая рекомендации о том, кого лучше всего нанять или кого уволить», — сказал Лумис.
Групповое ранжирование, также известное как принудительное ранжирование или принудительное распространение, использует статистический подход для оценки сотрудников по эффективности работы по сравнению с другими членами команды.
Программное обеспечение для группового ранжирования может использоваться, чтобы предложить сотрудникам пройти дополнительное обучение, подтолкнуть менеджеров к выполнению исправлений сотрудников или в некоторых случаях дела приводят к увольнению определенного процента сотрудников, которые не достигают пороговых значений производительности. Компания, например, может уволить всех сотрудников, которые попадают в нижние 10% исполнителей.
Amazon попадает под огонь
В целом, значительный процент сотрудников Amazon увольняется из-за увольнения с работы. По словам представителя Amazon Келли Нантел, лишь небольшой процент увольняется из-за проблем с производительностью.
Компания, в которой работает более 1,4 миллиона сотрудников, отрицала, что ее алгоритмы используются исключительно для увольнения сотрудников. Технология управления персоналом компании поддерживает и расширяет опыт кандидатов на вакансии и сотрудников. По словам Нантеля, она предназначена не для замены менеджеров, а для того, чтобы помочь им принимать решения с помощью данных и информации.
«Существует четкая разница между системой управления персоналом, помечающей тех, кто бросил свою работу, и как в результате они автоматически увольняются — в отличие от наших систем оценки эффективности, которые помогают давать обратную связь нашим менеджерам о том, где и как работают наши сотрудники, и противопоставляются друг другу, а также дают рекомендации и отзывы тем, кто, возможно, испытывает трудности », — сказал Нантел.
«С точки зрения контекста, легко сказать, что тысячи или сотни тысяч уволены роботами. Что ж, в некоторых случаях это верно в случаях увольнения с работы, но они никогда не увольняются из-за проблем с производительностью», — продолжил Нантел. «Их не обучают, не увольняют, не контролируют и не дисциплинируют с помощью каких-либо технологий».
Шеннон Калвар, менеджер по исследованиям программы IDC по управлению ИТ-услугами и виртуализации клиентов, сказал, что, хотя компании не могут полностью полагаться на программных ботов для увольнять сотрудников, рекомендации, основанные на AI / ML, имеют большое значение при принятии решений.
«Мы люди, которые перегружены работой и чрезмерно напряжены. Какова вероятность того, что вы не согласитесь с предложением, когда оно поступит, особенно если вы управляете кем-то удаленно? » — сказал Калвар. Например, гиг-экономия обеспечила гибкий график для служб доставки, что позволило доставлять розничные продукты и бакалейные товары в тот же день. Грузовики для доставки больше не упаковывались заранее.
Например, в 2015 году Amazon запустила свою корпоративную службу доставки Flex, используя водителей по контракту вместо штатных сотрудников. Работа контрактников тщательно контролируется программными алгоритмами, которые отслеживают их маршруты и сроки доставки.
«Пугающе большое количество организаций имеет цифровых менеджеров», — сказал Калвар. «Мы заметили огромный интерес к этому вопросу, и он уже начинает распространяться не только на всех, но и на офисных работников. Сегодня это действительно проблема для задач, ориентированных на выполнение конкретных задач, но вы должны понимать, что мы все переходим к задачам, ориентированным на конкретные задачи.
«Существует множество программ, которые обнаруживают проблемы в процессе, что является еще одним способом решения этой проблемы. говоря: «Где люди ошибаются и нужно ли их исправлять?» — сказал Калвар.
Этот вопрос стал горячим в Европе, где Европейская комиссия пристально следит за правилами, которые могли бы заставляют компании быть более прозрачными в использовании алгоритмического управления.
Одним из основных недостатков алгоритмического управления служащими является разрозненный характер приложений. Некоторые инструменты встроены в системное программное обеспечение ERP, другие представляют собой отдельные приложения и сервисы. На большом предприятии может быть много различных приложений для управления персоналом и обучения, и многие из них не взаимодействуют друг с другом.
Это проблема Amazon, которая использует различные типы программного обеспечения и алгоритмов. . Некоторые отслеживают время и посещаемость сотрудников, другие контролируют производительность труда, а третьи ведут учет отпусков сотрудников по нетрудоспособности.
Ручное исправление, которое компания развернула для обеспечения связи между своим алгоритмом мониторинга рабочего времени и посещаемости и своим Система отпусков сотрудников не смогла интегрировать две системы.
«В некоторых случаях возникали проблемы, когда человек мог отсутствовать в отпуске, и две системы не разговаривали друг с другом, и система генерировала форму электронной почты или письмо, отправленное сотруднику, в котором говорится, что они бросили работу, когда фактически были в отпуске », — сказал Нантел. «Сейчас мы находимся в процессе полной реализации патча, который соединяет эти две системы вместе.
« Мы не уникальны для некоторых из этих проблем, и когда вы такая большая компания, как Amazon и вы расширяетесь и растете так же быстро, как и мы, мы, безусловно, сталкивались с некоторыми ситуациями, когда наши технологии и наши системы не успевали за ними », — сказала она.
В течение следующих нескольких лет использование Ожидается, что программное обеспечение для управления на основе AI / ML будет только расти. Инвесторы и другие аналитики прогнозируют, что рынок программного обеспечения AI увеличится более чем вдвое — со 150 миллиардов долларов до более чем 500 миллиардов долларов в следующие пять лет или около того.
Например, IDC прогнозирует, что мировой рынок искусственного интеллекта, включая программное обеспечение, оборудование и услуги, вырастет с 327,5 млрд долларов в 2021 году до 554,3 млрд долларов в 2024 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) за пять лет в 17,5%.
Forrester Research придерживается более консервативной точки зрения, прогнозируя рост рынка до 37 миллиардов долларов. к 2025 году. Forrester объяснил свои цифры в отчете, представленном Computerworld, заявив, что большинство приложений добавляют функции ИИ, не монетизируя их, а специально созданные приложения ИИ, которые создают предприятия, не приносят рыночных доходов.
«AI быстро становится столь же фундаментальным для программного обеспечения, как программное обеспечение стало для бизнеса. В результате программное обеспечение ИИ будет все больше встраиваться в существующие программные продукты существующими поставщиками программного обеспечения », — сказал Форрестер в официальном документе, опубликованном в прошлом году.
« Компании обнаружат, что наиболее целесообразно приобретать функции ИИ. через этих поставщиков программного обеспечения. В конце концов, ИИ будет повсюду в программных продуктах, так же как аналитика, рабочий процесс и данные являются частью тех же программных продуктов ».
Forrester проводит различие между программными« платформами сборки », которые являются общие и специализируются на предоставлении пользователям и поставщикам возможности использовать ИИ для разработки приложений, основанных на ИИ, и «Покупать приложения». Последние представляют собой программные инструменты на основе ИИ, разработанные для того, чтобы помочь пользователям улучшить результаты бизнеса.
Распространение ИИ сейчас на различных платформах и приложениях означает, что руководители корпораций, возглавляющие рассредоточенную рабочую силу, нуждаются не только в новых навыках — им также нужны новые «Ментальные модели» для понимания производительности, лидерства и взаимоотношений между служащими, менеджерами и предприятиями, согласно Калвару из IDC.
Другими словами, организациям, использующим автоматизированное программное обеспечение для управления служащими, необходимо переоценить свои отношения со своими работниками. .
«Сегодня мы все еще очень застряли в мышлении индустриальной эпохи. Однако концепция офиса как фабрики не является полезным инструментом», — сказал Калвар.
Согласно исследованию IDC, автократический стиль лидерства, который подчеркивает преимущества работы сотрудников для менеджеров — и прибыль компании, — должен уступить место человеческим навыкам надзора. и не чувствуют себя заинтересованными в результатах своей работы.
И без человеческого надзора компании рискуют потерять квалифицированных кандидатов, потому что алгоритмы сканирования резюме часто не настроены должным образом и, таким образом, отбирать резюме потенциальных сотрудников. Кроме того, по словам Калвара, сотрудников, уволенных ботом, даже если они были уволены без уважительной причины, повторно нанимают редко.
«Это происходит особенно на низкооплачиваемых работах, — сказал Калвар. «Если вы уволили всех квалифицированных специалистов, потому что не хотели их удерживать, — все готово, потому что большинство компаний не будут повторно нанимать уволенных сотрудников. Люди еще есть, чтобы нанять, но вы не можете их найти. Они невидимы для вас ».
Если, например, компании требуются кандидаты с высшим образованием, даже если их опыт работы дает им право на эту работу, алгоритмы автоматически исключат их из списка потенциальных кандидатов. .
«Если у вас есть регион с низкой успеваемостью в колледже, и вы ставите все свои рабочие места так, чтобы требовать колледж через свое программное обеспечение для фильтрации, вы довольно быстро выберете существующих кандидатов», — сказал Калвар. «Может быть 30% населения, которого можно считать [for an opening]но вы их не увидите.
« Это создает ощущение дисбаланса и нехватки талантов », — добавил он.
Компании уже начинают обращать внимание на свою культуру управления и менять ее. Например, в SoftBank (японское финансовое учреждение) люди проверяют резюме, отклоненные AI / ML, чтобы гарантировать, что перспективные кандидаты не будут упущены из виду.
«Честно говоря, пока нет передовых методов. Я бы сказал, что разобраться в этом — большая проблема для людей, которые умеют управлять, — сказал Калвар. «Мы должны понять это быстро. У тех, кто это поймет, будут работать вместе очень заинтересованные и очень лояльные сообщества. Те, кто потерпит неудачу, будут руководить очень экономичными организациями. Пару кварталов это будет выглядеть действительно хорошо ».
Но без человеческого вмешательства эти предполагаемые достижения могут исчезнуть.
Авторские права © 2022 IDG Communications, Inc.
