Theo Dõi Thời Gian Đã Có Vấn Đề. Liệu Trí Tuệ Nhân Tạo Có Thể Thay Đổi Điều Đó?

Theo dõi thời gian đã trở thành 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 một nhiệm vụ khác hoặc, thậm chí 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 có cái nhìn sâu sắc 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 có 2 giờ và 53 phút mỗi ngày để làm việc hiệu quả. Đó là ít hơn một phần ba thời gian 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 làm việc hiệu quả, chỉ trông có vẻ 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 sử dụng, các đội bị bỏ lại với việc đoán già đoán non. Khi các công cụ được thiết kế để giúp đỡ cảm giác như quản lý vi mô, niềm tin bị xói mòn. Vì vậy, điều 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 Nhược Điểm Của Nó

Hầu hết các hệ thống theo dõi thời gian được xây dựng dựa trên giả định rằng công việc xảy ra trong các khối thời gian rõ ràng, tuyến tính. Nhưng điều đó hiếm khi xảy ra. 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 sang ngày làm việc phi tuyến tính, nơi các nhiệm vụ được phân bổ xung quanh các điểm cao và thấp về năng lượng chứ không phải các khối thời gian cứng nhắc. Công việc không phù hợp hoàn hảo 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 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 gì mà các 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 tham gia các cuộc họp, thay vì mang lại 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 dành cho việc theo đuổi các bản cập nhật, quản lý thông báo, nhảy giữa các công cụ, phản hồi thông điệp nội bộ hoặc tham gia 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 làm mất tập trung vào 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 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 những thứ sai. Nếu theo dõi thời gian sẽ hữu ích, nó phải làm được nhiều hơn việc chỉ ghi lại hoạt động. Nó nên giúp mọi người bảo vệ thời gian của mình, 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 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 sử dụng 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 ứng theo cách giúp bảo tồn năng suất. Nó không chỉ báo cáo về thời gian dành cho các cuộc họp hoặc phối hợp; nó đưa ra các mẫu theo thời gian thực, chẳng hạn như bao lâu để phục hồi sau các gián đoạn hoặc khi khối lượng công việc bắt đầu nghiêng về kiệt sức. Những thông tin này kịp thời để hỗ trợ việc điều chỉnh hướng đi vào giữa ngày, cho dù đó là chuyển đổi nhiệm vụ, bước ra 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 hiệu quả nhất vào buổi sáng sớm, những người khác trong các đợt tập trung sau đó trong ngày. Các hệ thống học hỏi và điều chỉnh các nhịp điệu này, thay vì áp đặt một cấu trúc cứng nhắc, giúp bảo tồn năng lượng và ngăn ngừa 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 đồng hồ, nhập 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 trở nên khả thi bằng cách chạy im lặng ở chế độ nền, tự động nhận biết cách thời gian được sử dụng 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 cái nhìn rõ ràng về nơi ngày đi, giúp mọi người bảo vệ thời gian của mình và tập trung.

Đối với các cá nhân, điều đó có nghĩa là nhìn thấy sự phân mảnh hoặc 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 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 mức hoặc nơi thời gian đang trôi đi vào công việc nông. Giá trị không nằm ở việc theo dõi vì mục đích theo dõi; nó nằm ở việc làm cho thời gian trở nên rõ ràng để nó có thể được sử dụng tốt hơn.

Các thông tin này cũng mang lại cho các đội không gian để tạm dừng và suy ngẫm trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng. 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 đứng, chuyển giao không hiệu quả hoặc dấu hiệu của sự kiệt sức. 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 lớn: 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 đầu những điều nhỏ trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng không chỉ tốt cho sự thịnh vượng của đội; nó là một vấn đề về lợi nhuận.

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

Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo không thay thế phán quyết của con người, nhưng nó hỗ trợ phán quyết đó với dữ liệu thực. Bằng cách chỉ ra nơi thời gian bị mất, nơi sự tập trung bị phá vỡ và nơi năng lượng bị rút đi, nó mang lại 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 buộc nhiều đầu ra hơn từ mỗi giờ. Nó nên là về giúp mọi người sử dụng thời gian của mình với ý định lớn hơn. Những hệ thống hiệu quả nhất không gây áp lực cho các cá nhân để tối ưu hóa liên tục.

Năng suất 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 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.