雇用主は通常、常に次の方法を見つけてきました。 従業員を監視する. ソフトウェアと技術の進歩が猛烈なスピードで続く中、従業員の監視も変化しています。
従業員に関する情報を収集するために、ソフトウェアと技術プラットフォームが使用されています。 これらのプラットフォームで使用される人工知能と機械学習 (AI/ML) テクノロジーは、従業員のパフォーマンスを測定および分析できます。 従業員に関連するデータの使用は、Human Resource Analytics (HRA)、またはピープル アナリティクスと呼ばれます。
ジャネット・マーラーとジョン・ブードロー 説明された HRA は、「人事プロセスに関連するデータの記述的、視覚的、統計的分析を使用する情報テクノロジーによって実現される人事業務」として、 人的資本、組織パフォーマンス、外部経済ベンチマークを活用して、ビジネスへの影響を確立し、データに基づいた意思決定を可能にします。」
モニタリングの利点
従業員の監視とデータマイニングは、AI/ML の使用法として物議を醸しています。 このテクノロジーの使用を希望する雇用主は、データを収集する理由を従業員に十分に説明し、従業員がそれに同意するようにする必要があります。
職場での従業員の行動を監視する理由はたくさんあります。 中小企業の場合、従業員を監視する主な理由は、非倫理的または違法な行為がないかどうかを確認することです。 提供されたテクノロジーが本来の目的で使用されていることを確認しながら、職場での違法行為を防止します。 意図されました。
従業員の倫理的な監視を実践すると、中小企業の損失の原因となる多くの非倫理的および違法な行為が減少します。 監視することで、非道徳的な行為をするであろう従業員が、期待どおりに行動するよう奨励されます。
中規模以上の企業には、別の方法で監視する手段があります。 人事が AI/ML に使用するものとして 進化、企業は、分析を使用してプロセスと従業員のパフォーマンスを向上させる方法を特定し、開発できることに気づき始めています。
HR 分析プラットフォームは、企業ネットワークの外部に保存されているデータを利用して、行動や結果のより大規模なサンプルを取得できます。 従業員が時間の経過とともにさまざまな方法で状況に反応するため、HRA プラットフォームは傾向を特定できます。 従業員の行動に注目し、他の人の行動に基づいて代替ソリューションを提供し始める 取られた。
モニタリングのデメリット
時には、仕事で十分以上のストレスがかかることがあります。 従業員は、厳しい納期を遵守し、同僚とやり取りし、リーダーの交代により仕事の習慣やスタイルを変更しなければならない場合があります。 従業員の活動を継続的に監視することは、さらに大きなストレスを引き起こします。
監視がスパイの一形態であると従業員が感じた場合、従業員は雇用主に対して不信感を抱くことになります。 常に監視されているという感覚は、不快な職場環境を生み出す可能性が高くなります。
達成される効果は望ましい逆効果であり、パフォーマンスが低下し、従業員が監視の回避策を開発するよう奨励されます。 おそらく離職率も上がるでしょう。
監視テクノロジーは高価になる場合があります。 保管方法や必要な設備には費用がかかり、中小企業にはそれを買う余裕がない可能性があります。
従業員モニタリングの開始
テクノロジーを使用して従業員を監視することを検討している場合、監視を抑止力として使用する場合でも、パフォーマンス指標の作成に使用する場合でも、実行できるアクションがいくつかあります。
- 従業員をトレーニングする 企業の期待やモニタリングやパフォーマンス データ収集の使用方法に慣れるために、早い段階で
- 従業員に構わないか尋ね、承諾と同意を記載した契約書に署名してもらいます。
- 従業員のパフォーマンス データを収集している場合は、データをどのように使用しているかを従業員に知らせて確認してください。 データからの改善提案を含むフィードバックを受け取る必要があります。 そうしないと疑われるようになる
- 従業員のパフォーマンス データの使用や定期的なモニタリングを評価します。
- これらのデータを倫理的に使用するようにしてください。 モニタリングと収集を評価するときに、実践を継続する価値があるかどうかを判断してください。
従業員を監視する正当な理由があり、従業員のパフォーマンス データを収集するという善意がある場合、従業員は通常、それを受け入れるでしょう。 モニタリングのことを知り、その背後にあるニーズを理解し、モニタリングから恩恵を受けることができれば、人々はモニタリング中のパフォーマンスが向上します。
