Theo Dõi Thời Gian Có Một Vấn Đề về Uy Tín. Liệu Trí Tuệ Nhân Tạo Có Thể Thay Đổi Điều Đó?

Theo dõi thời gian đã lâu là một nguồn gây căng thẳng trong nơi làm việc. Đúng, trên giấy, nó hứa hẹn sự tập trung và năng suất tốt hơn. Tuy nhiên, trong thực tế, nó thường trở thành chỉ một nhiệm vụ khác hoặc, thậm chí còn tồi tệ hơn, một hình thức giám sát tinh vi. Và khi bạn thêm các công cụ cồng kềnh hoặc xâm phạm, bạn sẽ nhận được sự ma sát thay vì sự rõ ràng.

Kết quả? Các đội mất niềm tin vào quá trình. Những gì nên là một công cụ để hiểu biết bắt đầu cảm thấy như một hình thức quản lý vi mô. Và yet, chúng ta rõ ràng không làm đúng. Một nghiên cứu cho thấy người lao động trung bình chỉ sản xuất được 2 giờ và 53 phút mỗi ngày. Đó là ít hơn một phần ba của ngày làm việc. Phần còn lại của thời gian? Nó trôi đi trong các cuộc họp, chuyển đổi ngữ cảnh không ngừng, đa nhiệm và áp lực phải xuất hiện bận rộn. Không thực sự sản xuất, chỉ trông giống như vậy.

Theo dõi thời gian được cho là sẽ giúp giải quyết vấn đề này. Nhưng mà không có cái nhìn sâu sắc về cách thời gian thực sự được chi tiêu, các đội được để lại đoán. Khi các công cụ được thiết kế để giúp cảm thấy như quản lý vi mô, niềm tin bị xói mòn. Vì vậy, những gì cần thiết là một sự thay đổi trong cách thời gian được hiểu và đo lường. Một sự thay đổi đó di chuyển khỏi kiểm soát và hướng tới sự rõ ràng.

Theo Dõi Thời Gian Truyền Thống & Những Giới Hạn Của Nó

Hầu hết các hệ thống theo dõi thời gian được xây dựng trên giả định rằng công việc xảy ra trong các khối tuyến tính rõ ràng. Nhưng điều đó hiếm khi đúng. Trên thực tế, mô hình 9 đến 5 truyền thống không còn phản ánh cách người thực sự hoàn thành công việc. Nhiều người đang chuyển đổi sang ngày làm việc phi tuyến tính, nơi các nhiệm vụ được phân bố xung quanh các điểm cao và thấp về năng lượng chứ không phải các khối thời gian cứng nhắc. Công việc không phù hợp một cách gọn gàng vào các hộp được định nghĩa trước và ép buộc nó thường tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết.

Vì vậy, khi theo dõi thời gian đòi hỏi sự chính xác, mọi người thường làm sai hoặc từ bỏ nó. Việc ghi lại thời gian trở thành một nhiệm vụ riêng, một hộp kiểm khác trên một danh sách việc cần làm đã quá tải. Theo thời gian, niềm tin vào hệ thống bị xói mòn. Thay vì giúp các đội hiểu cách họ làm việc, các công cụ này thường thêm ma sát, không phải sự rõ ràng.

Vấn đề sâu sắc hơn là những hệ thống này được thiết kế để đo lường. Chúng thường thưởng cho việc có thể nhìn thấy, chẳng hạn như ở trực tuyến, xuất hiện phản hồi và kiểm tra vào các cuộc họp, thay vì giao付 kết quả có ý nghĩa. Sự tập trung chuyển từ việc làm việc sang việc thể hiện rằng bạn đang làm việc. Và các loại nhiệm vụ được ưu tiên trong các hệ thống này không phải lúc nào cũng là những nhiệm vụ quan trọng nhất. Một tỷ lệ lớn thời gian được chi tiêu cho việc theo đuổi các bản cập nhật, quản lý các thông báo, nhảy giữa các công cụ, phản hồi các tin nhắn nội bộ hoặc ngồi trong các cuộc họp lặp đi lặp lại. Trên thực tế, 60% thời gian của nhân viên hiện được dành cho loại “công việc về công việc” này. Nó tạo ra ảo tưởng về năng suất trong khi kéo sự tập trung khỏi các nhiệm vụ sâu sắc, có giá trị cao thực sự thúc đẩy tiến bộ.

Các công cụ theo dõi thời gian truyền thống không được thiết kế cho cách chúng ta làm việc ngày nay. Chúng được xây dựng xung quanh ý tưởng rằng công việc là ổn định và có thể dự đoán, nhưng thực tế là việc chuyển đổi ngữ cảnh liên tục, hợp tác và ưu tiên thay đổi. Điều đó có nghĩa là các công cụ này thường kết thúc bằng việc theo dõi sai những thứ. Nếu theo dõi thời gian sẽ hữu ích, nó phải làm được nhiều hơn chỉ ghi lại hoạt động. Nó nên giúp mọi người bảo vệ thời gian của họ, cắt giảm sự phân tâm và tập trung vào những gì thực sự quan trọng. Các đội không cần một công cụ tuân thủ khác; họ cần một thứ gì đó mang lại sự rõ ràng về cách công việc thực sự xảy ra.

Ở Đâu Trí Tuệ Nhân Tạo Có Thể Thực Sự Giúp Đỡ

Trí tuệ nhân tạo mang lại cơ hội để suy nghĩ lại cấu trúc và mục đích của việc theo dõi thời gian. Mục tiêu không phải là giám sát mọi người; nó là hiểu cách công việc thực sự diễn ra. Bằng cách phân tích thụ động các mẫu trên các công cụ, giao tiếp và quy trình làm việc, trí tuệ nhân tạo có thể xây dựng một bức tranh rõ ràng và chính xác hơn về cách thời gian được chi tiêu mà không thêm nhiệm vụ hoặc làm gián đoạn dòng chảy.

​​Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể nhận ra khi ai đó đang tập trung sâu hoặc liên tục chuyển đổi ngữ cảnh và phản hồi theo cách giúp bảo tồn năng suất. Nó không chỉ báo cáo về thời gian chi tiêu trong các cuộc họp hoặc phối hợp; nó đưa ra các mẫu trong thời gian thực, chẳng hạn như bao lâu nó mất để phục hồi sau các gián đoạn hoặc khi khối lượng công việc bắt đầu nghiêng về kiệt sức. Những thông tin này đủ kịp thời để hỗ trợ các điều chỉnh giữa ngày, cho dù đó có nghĩa là chuyển đổi nhiệm vụ, bước ra ngoài để nghỉ ngơi hoặc điều chỉnh ưu tiên.

Không kém phần quan trọng, trí tuệ nhân tạo có thể thích nghi với phong cách làm việc cá nhân. Một số người sản xuất nhiều nhất vào sáng sớm, những người khác trong các đợt tập trung sau trong ngày. Các hệ thống học hỏi và điều chỉnh theo những nhịp điệu này, thay vì áp đặt một cấu trúc cứng nhắc, giúp bảo tồn năng lượng và ngăn chặn mệt mỏi.

Khi được sử dụng tốt, trí tuệ nhân tạo loại bỏ sự ma sát từ việc theo dõi thời gian truyền thống bằng cách loại bỏ các bộ hẹn giờ, nhập dữ liệu thủ công và nỗ lực thêm. Các công cụ như EARLY’s bộ theo dõi thời gian trí tuệ nhân tạo làm cho điều này có thể bằng cách chạy im lặng ở chế độ nền, tự động nhận ra cách thời gian được chi tiêu trên các cuộc họp, công cụ và nhiệm vụ. Nó không làm gián đoạn hoặc yêu cầu bất kỳ ai thay đổi cách họ làm việc. Thay vào đó, nó cung cấp một cái nhìn rõ ràng về nơi ngày đi, giúp mọi người bảo vệ thời gian của họ và tập trung.

Đối với các cá nhân, điều đó có nghĩa là xem các phân tích hoặc sự phân tâm khi chúng xảy ra, vì vậy vẫn còn thời gian để điều chỉnh. Đối với các đội, nó tạo ra một cái nhìn được chia sẻ, dựa trên dữ liệu về cách công việc thực sự đang diễn ra mà không dựa vào tự báo cáo. Nó giúp dễ dàng xác định nơi phối hợp đang làm chậm mọi thứ, nơi mọi người bị kéo căng quá mỏng hoặc nơi thời gian trôi đi đến công việc nông. Giá trị không nằm trong việc theo dõi vì việc theo dõi; nó nằm trong việc làm cho thời gian trở nên rõ ràng để nó có thể được sử dụng tốt hơn.

Những thông tin này cũng cung cấp cho các đội không gian để tạm dừng và phản ánh trước khi các vấn đề trở nên tồi tệ. Khi các mẫu thời gian rõ ràng, nó trở nên dễ dàng hơn để phát hiện ra những gì đang kéo năng lượng: quá nhiều cuộc họp thường xuyên, việc bàn giao không hiệu quả hoặc dấu hiệu của sự kiệt sức ngày càng tăng. Kiệt sức không xuất hiện qua đêm. Nó được xây dựng thông qua một loạt các bất hiệu suất nhỏ, bị bỏ qua. Và chi phí của việc bỏ qua nó là rất cao: một số ước tính đặt chi phí chăm sóc sức khỏe của kiệt sức ở 190 tỷ đô la mỗi năm. Vì vậy, việc bắt các vấn đề nhỏ từ sớm không chỉ tốt cho sự thịnh vượng của đội; nó là một vấn đề về dòng dưới cùng.

Liệu Trí Tuệ Nhân Tạo Có Phải Là Bước Đầu Tiến Về Một Cách Tiếp Cận Con Người Hơn Về Năng Suất?

Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo không thay thế phán quyết của con người, nhưng nó hỗ trợ bằng dữ liệu thực. Bằng cách chỉ ra nơi thời gian bị mất, nơi sự tập trung bị phá vỡ và nơi năng lượng trôi đi, nó cung cấp cho các đội sự rõ ràng để đưa ra quyết định thông minh hơn. Nó không phải là về kiểm soát; nó là về đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên cách công việc thực sự diễn ra. Mục tiêu của việc theo dõi thời gian không nên là về việc ép lấy nhiều đầu ra từ mỗi giờ. Nó nên là về giúp mọi người sử dụng thời gian của họ với ý định lớn hơn. Các hệ thống hiệu quả nhất không gây áp lực cho các cá nhân để tối ưu hóa liên tục.

Sản xuất thực sự không phải là về việc luôn làm nhiều hơn. Nó là về đầu tư năng lượng vào nơi nó quan trọng và xây dựng không gian để làm điều đó một cách tốt. Điều đó bắt đầu bằng việc suy nghĩ lại về việc theo dõi thời gian là gì ngay từ đầu – không phải để kiểm soát thời gian, mà để bảo vệ nó.