Yöneticiler ve yöneticiler hibrit çalışma ortamlarına adapte olurken ve uzaktaki çalışanları denetlemeye çalışırken, yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) kullanımı patladı.
A araştırma firması IDC’den son rapor 2024 yılına kadar Global 2000 şirketlerinin %80’inin, sürekli iyileştirme ile ölçülen işlerde çalışanları işe almak, işten çıkarmak ve eğitmek için AI/ML özellikli “Dijital Yöneticiler” kullanacağını tahmin ediyor – ancak beş şirketten yalnızca biri gerçek değer elde edecek. insan müdahalesi olmadan hareket edin.
Dünya çapında devam eden COVID-19 pandemisi, birçok şirketi, tamamen uzaktan, bireylerin ve ekiplerin birden fazla dijital ve fiziksel konumda veya bunlar arasında çalıştığı “hibrit” yaklaşımlara kadar değişen yeni çalışma modellerini benimsemeye zorladı.
IDC’ye göre, daha fazla dağıtılmış iş gücüne geçiş, şirketlerin işletmeleri yönetmek, yönlendirmek ve organize etmek için yeni yöntemler geliştirmesini gerektirdi.
Aslında, IDC’nin Nisan 2021 Gelecekteki Kurumsal Esneklik ve Harcama Anketine göre, şirketlerin yaklaşık %41’i uzak ve hibrit bir iş gücünü yönetme becerisini kurum içinde işe almak veya geliştirmek için kritik bir beceri olarak görüyor.
Günümüzde, AI/ML tabanlı dijital yönetim yazılımı, özgeçmişleri taramak ve başvuranları iptal etmek, günlük çalışan performansını belirlemek, ek eğitim önermek ve bir iş için ne zaman ve kaç çalışana ihtiyaç duyulduğunu belirlemek için kullanılmaktadır – özellikle vardiyalı çalışma için.
IDC’nin dünya çapındaki İşin Geleceği pazar araştırma hizmetinin araştırma direktörü Amy Loomis, AI/ML’nin işçileri işe almak ve işten çıkarmak için kullanılması dikkat çekici görünse de, “oldukça yaygın olarak kullanılıyor. [human resources] çevreler bugün az ya da çok derecede.
Loomis, “Algoritmalar genellikle, kimin işe alınması veya işten çıkarılmasının en uygun olacağı konusunda tavsiyeler sunan çalışanları üst üste sıralamak için kullanılıyor” dedi.
Zorunlu sıralama veya zorunlu dağıtım olarak da bilinen yığın sıralaması, çalışanları diğer ekip üyelerine kıyasla iş performansına göre derecelendirmek için istatistik tabanlı bir yaklaşım kullanır.
Yığın sıralama yazılımı, çalışanların ek eğitim almasını önermek, yöneticileri çalışan iyileştirmesi yapmaya zorlamak veya bazı durumlarda performans eşiklerinin altına düşen çalışanların bir yüzdesinin işten çıkarılmasını istemek için kullanılabilir. Örneğin bir şirket, performans gösterenler arasında en alttaki %10’luk dilime giren tüm çalışanları işten çıkarmayı seçebilir.
Amazon ateş altında
Örneğin, yaygın medya raporları Geçen yıl boyunca Amazon’un çalışanları işe almak ve derecelendirmek için yazılım algoritmaları veya “botlar” kullandığını, “çok az insan gözetimi ile veya hiç olmadan milyonlarca insanı işten çıkardığını” iddia etti.
Genel olarak, Amazon çalışanlarının büyük bir yüzdesi işten ayrılma nedeniyle feshedildi. Amazon sözcüsü Kelly Nantel’e göre, performans sorunları nedeniyle yalnızca küçük bir yüzde sonlandırılıyor.
1,4 milyondan fazla işçi çalıştıran şirket, algoritmalarının yalnızca işçileri kovmak için kullanıldığını yalanladı. Şirketin işgücü yönetimi teknolojisi, adayların ve çalışanların deneyimlerini destekler ve geliştirir. Nantel’e göre, yöneticilerin yerini almak değil, karar vermelerine veri ve bilgi ile yardımcı olmak anlamına geliyor.
“İşini bırakan birini işaretleyen ve bunun sonucunda otomatik olarak sonlandırılan bir personel yönetim sistemi ile çalışanlarımızın nerede ve nasıl performans gösterdiği ve biriktiği konusunda yöneticilerimize geri bildirimde bulunmaya yardımcı olan performans sistemlerimiz arasında belirgin bir fark var. Nantel, birbirlerine karşı ve mücadele edenlere tavsiyeler ve geri bildirimler veriyor” dedi.
Nantel, “Bağlamsal olarak, binlerce veya yüz binlerce kişinin robotlar tarafından kovulduğunu söylemek kolay. Eh, bazı durumlarda işten ayrılma vakaları için bu doğrudur, ancak bunlar hiçbir zaman performans sorunları nedeniyle kovulmazlar,” diye devam etti Nantel. “Herhangi bir teknoloji aracılığıyla koçluk yapılmıyor, ateşlenmiyorlar, dövülmüyorlar veya disiplinli değiller.”
IDC’nin BT Hizmet Yönetimi ve İstemci Sanallaştırma Programı araştırma müdürü Shannon Kalvar, şirketlerin çalışanlarını kovmak için tamamen yazılım botlarına güvenemeyebileceklerini, ancak AI/ML’ye dayalı tavsiyelerin karar vermede büyük rol oynadığını söyledi.
“Bizler aşırı çalışan ve aşırı stresli insanlarız. Bir öneri geldiğinde, özellikle de birini uzaktan yönetiyorsanız, ona katılmama olasılığınız nedir?” dedi Kalvar.
Dijital yönetim yazılımı, esas olarak kamyon filolarının, perakende çalışanlarının, servis çalışanlarının ve diğer “görev odaklı” işlerin yönetilmesine yardımcı olduğu zaman, pandemiden önce zaten kullanılıyordu. Örneğin, konser ekonomisi, perakende ürünler ve bakkaliye için aynı gün teslimatı mümkün kılan teslimat hizmetleri için esnek saatler sağladı. Teslimat kamyonları artık günler öncesinden önceden paketlenmiş değildi.
Örneğin, 2015 yılında Amazon, tam zamanlı çalışanlar yerine sözleşmeli sürücüleri kullanarak konser tarzı Flex teslimat hizmetine başladı. Sözleşmeli işçilerin performansı, rotalarını ve teslimat sürelerini izleyen yazılım algoritmaları tarafından yakından izlenir.
Kalvar, “Korkutucu derecede çok sayıda kuruluşun dijital yöneticileri var” dedi. “Buna ilgide büyük bir artış gördük ve diğer herkese ek olarak ofis çalışanları için şimdiden yayılmaya başladı. Bugün, görev odaklı işlerde bu gerçekten bir sorun, ancak hepimizin görev odaklı işlere geçtiğimizi anlamalısınız.
Kalvar, “Süreçle ilgili sorunları tespit eden çok sayıda yazılım var, bu da ‘İnsanlar nerede hata yapıyor ve bunların düzeltilmesi gerekiyor mu?’ demenin başka bir yolu.
Bu sorun, Avrupa Komisyonu’nun şirketleri algoritmik yönetim kullanımları konusunda daha şeffaf olmaya zorlayabilecek kuralları izlediği Avrupa’da önemli bir konu haline geldi.
Algoritmik çalışan yönetimindeki en büyük kusur, uygulamaların farklı doğasıdır. Bazı araçlar ERP sistem yazılımına gömülüdür, diğerleri ise bağımsız uygulamalar ve hizmetlerdir. Büyük bir işletmede çok farklı personel yönetimi ve eğitim uygulamaları olabilir ve bunların birçoğu birbiriyle konuşmaz.
Bu Amazon’da bir sorun, ki çeşitli yazılım ve algoritma türlerini kullanır. Bazıları çalışanların zamanını ve katılımını takip ederken, diğerleri çalışan performansını denetlerken, bazıları da çalışanın maluliyet izninin kaydını tutar.
Şirketin zaman ve devam izleme algoritması ile çalışan izni sistemi arasındaki iletişimi sağlamak için dağıttığı manuel bir yama, iki sistemi entegre edemedi.
“Bazı durumlarda, bir kişinin izinde olabileceği ve iki sistemin birbiriyle konuşmadığı ve sistem bir form e-postası veya bir çalışana gönderilen ve ne zaman işini bıraktığını söyleyen bir mektup oluşturduğu sorunlar olmuştur: Aslında izinliydiler,” dedi Nantel. “Şu anda bu iki sistemi birbirine bağlayan bir yamayı tamamen uygulama sürecindeyiz.
“Bu zorlukların bazılarında benzersiz değiliz ve Amazon kadar büyük bir şirketseniz ve bizim kadar hızlı ölçeklenip büyüyorsanız, kesinlikle teknolojimizin ve sistemlerimizin sahip olmadığı bazı durumlar bulduk” ayak uyduramadı” dedi.
Önümüzdeki birkaç yıl içinde, AI/ML tabanlı yönetim yazılımının kullanımının yalnızca artması bekleniyor. Yatırımcılar ve diğer analistler, AI yazılım pazarının önümüzdeki beş yıl içinde 150 milyar dolardan 500 milyar doların üzerine çıkacağını tahmin ediyor.
Örneğin, IDC, yazılım, donanım ve hizmetler dahil olmak üzere dünya çapındaki AI pazarını tahmin eder, 2021’de 327,5 milyar dolardan 2024’te 554.3 milyar dolara yükselecek %17,5’lik beş yıllık bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile.
Forrester Research, piyasayı öngören daha muhafazakar bir görüş benimsedi 37 milyar dolara çıkacak 2025’e kadar. Forrester, Computerworld’e sunduğu bir raporda rakamlarını açıkladı ve çoğu uygulamanın yapay zeka işlevlerini para kazanmadan eklediğini ve işletmelerin oluşturduğu özel olarak oluşturulmuş yapay zeka uygulamalarının pazar geliri sağlamadığını söyledi.
“Yapay zeka, yazılımın iş dünyası haline gelmesi gibi, yazılım için de hızla temel hale geliyor. Sonuç olarak, yapay zeka yazılımı, mevcut yazılım satıcıları tarafından mevcut yazılım ürünlerine giderek daha fazla entegre edilecek” dedi.
“Şirketler, bu yazılım satıcıları aracılığıyla yapay zeka işlevleri edinmenin en mantıklı olduğunu görecekler. Günün sonunda, tıpkı analitik, iş akışı ve verilerin aynı yazılım ürünlerinin bir parçası olması gibi, yapay zeka da yazılım ürünlerinde her yerde olacak.”
Forrester, genel olan ve kullanıcıların ve satıcıların AI ile aşılanmış uygulamalar geliştirmek için AI kullanmasını sağlama konusunda uzmanlaşmış “Platform Oluşturma” yazılımı ile “Uygulama Satın Al” arasında bir ayrım yapar. İkincisi, kullanıcıların iş sonuçlarını iyileştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış, yapay zeka destekli yazılım araçlarıdır.
Yapay zekanın artık çeşitli platformlarda ve uygulamalarda yaygın olması, dağınık bir iş gücüne liderlik eden kurumsal yöneticilerin yeni becerilerden daha fazlasına ihtiyaç duyduğu anlamına geliyor – ayrıca üretkenliği, liderliği ve çalışanlar, yöneticiler ve işletmeler arasındaki ilişkileri anlamak için yeni “zihinsel modellere” ihtiyaçları var. IDC’nin Kalvar’ına.
Başka bir deyişle, otomatikleştirilmiş çalışan yönetimi yazılımı kullanan kuruluşların çalışanlarıyla ilişkilerini yeniden değerlendirmesi gerekir.
“Bugün, hala endüstriyel dönem zihniyetinde sıkışıp kalmış durumdayız. Yine de fabrika olarak ofis kavramı kullanışlı bir araç değil,” dedi Kalvar.
IDC’nin çalışmasına göre, çalışanların çalışmasının yöneticilere – ve kurumsal alt satıra – faydalarını vurgulayan otokratik liderlik tarzları, yerini insani gözetim becerilerine bırakmak zorunda. İnsan katılımı olmadan, çalışanlar kurumsal topluluk duygusundan yoksundur ve işlerinin sonucuna yatırım yapıldığını hissetmezler.
Ve insan gözetimi olmadan şirketler, özgeçmiş tarama algoritmaları genellikle düzgün kurulmadığı ve dolayısıyla potansiyel işe alımların özgeçmişlerini iptal ettiği için nitelikli adayları kaybetme riskiyle karşı karşıya kalır. Kalvar, ayrıca, bir bot tarafından işten çıkarılan çalışanların – iyi bir sebep olmaksızın işten çıkarılsalar bile – nadiren yeniden işe alındığını söyledi.
Kalvar, “Bu, özellikle düşük ücretli işlerde olur” dedi. “Yetkili kişilerin hepsini etrafta tutmak istemediğiniz için kovduysanız, işiniz biter, çünkü çoğu şirket işten çıkarılan çalışanları yeniden işe almaz. İnsanlar hala kiralamak için oradalar, ama onları bulamıyorsunuz. Senin için görünmezler.”
Örneğin, bir şirket üniversite eğitimi almış başvuru sahiplerine ihtiyaç duyarsa, iş deneyimleri onları iş için uygun görse bile, algoritmalar onları otomatik olarak olası adaylar listesinden çıkaracaktır.
Kalvar, “Üniversite başarısının düşük olduğu bir bölgeniz varsa ve filtreleme yazılımınız aracılığıyla tüm işlerinizi üniversite gerektiren bir duruma sokarsanız, mevcut adayları oldukça hızlı bir şekilde ortadan kaldıracaksınız” dedi. “Düşünülebilecek nüfusun %30’u olabilir. [for an opening], ama onları görmeyeceksin.
“Bu, yetenek dengesizliği ve eksikliği algısı yaratıyor” diye ekledi.
Şirketler zaten yönetim kültürlerini not almaya ve değiştirmeye başlıyor. Örneğin, SoftBank’ta (bir Japon finans kurumu) insanlar, gelecek vaat eden adayların gözden kaçırılmamasını sağlamak için AI/ML tarafından reddedilen özgeçmişleri inceler.
“Dürüst olmak gerekirse, henüz en iyi uygulama yok. Bunu çözmenin, yöneten insanlar için büyük bir zorluk olduğunu tartışırım, ”dedi Kalvar. “Bunu hızlı bir şekilde çözmemiz gerekiyor. Bunu çözenler, birlikte çalışan son derece bağlı, son derece sadık topluluklara sahip olacaklar. Başarısız olanlar son derece yalın organizasyonları yöneteceklerdir. Bu, birkaç çeyrek için gerçekten iyi görünecek.”
Ancak insan müdahalesi olmadan, bu varsayılan kazanımlar kaybolabilir.
Telif Hakkı © 2022 IDG Communications, Inc.