Tahukah Anda Bagaimana Tim Anda Menyelesaikan Pekerjaan?

Dalam sebuah studi penelitian di empat perusahaan Fortune 500, ketika manajer ditanya tentang pekerjaan tim mereka, rata-rata mereka tidak tahu atau tidak dapat mengingat 60% pekerjaan yang dilakukan tim mereka. Ini adalah masalah besar karena dapat menyebabkan target transformasi digital yang tidak realistis dan alokasi sumber daya yang buruk. Namun dalam studi yang sama, alat pembelajaran mesin mampu menjembatani kesenjangan antara intuisi manajer dan kenyataan. Studi tersebut menunjukkan bahwa menggunakan algoritme ML mengurangi kesenjangan rata-rata ingatan kerja dari ~60% menjadi 24%. Manajer harus meluncurkan alat ML semacam itu tetapi mengambil langkah-langkah untuk memastikan karyawan tidak merasa diawasi — mereka dapat menganonimkan dan menggabungkan data, dan berkomunikasi secara terbuka dengan karyawan tentang apa yang mereka ukur dan apa yang ingin mereka capai.

Seberapa banyak yang diketahui manajer tentang cara kerja tim mereka? Kami baru-baru ini menjalankan studi penelitian yang melibatkan 14 tim yang terdiri dari 283 karyawan di empat perusahaan Fortune 500. Ketika manajer ditanya tentang pekerjaan tim mereka, rata-rata mereka tidak tahu atau tidak dapat mengingat 60% pekerjaan yang dilakukan tim mereka. Dalam satu contoh ekstrem, seorang manajer dalam penelitian kami hanya dapat menggambarkan 4% dari pekerjaan tim mereka. Biaya manajer yang tidak mengetahui adanya kesenjangan ini bisa tinggi, bahkan dalam tim kecil yang terdiri dari lima anggota, dan oleh karena itu berlaku untuk perusahaan mana pun, besar atau kecil. Manajer dan pengambil keputusan utama di semua tingkatan menetapkan target transformasi digital tanpa cukup memahami bagaimana tim mereka menyelesaikan pekerjaan atau di mana letak kesulitannya. Umumnya, mereka mengandalkan tebakan untuk memutuskan investasi apa yang akan membantu tim mereka. Akibatnya, mereka secara sistematis meremehkan produktivitas karyawan atau mengalokasikan sumber daya dan investasi dalam teknologi seperti otomatisasi dengan buruk. Covid-19 dan transisi ke pekerjaan digital jarak jauh hanya mempersulit para manajer untuk memahami cara kerja tim mereka. Namun penelitian kami juga menunjukkan bahwa masalahnya dapat diperbaiki menggunakan algoritme Machine Learning (ML) untuk belajar dari bagaimana tim menggunakan teknologi untuk melakukan pekerjaan mereka — selama perlindungan diterapkan untuk melindungi privasi karyawan.

Apa yang Kami Temukan

Dalam studi tersebut, kami meminta manajer mengajarkan sistem perangkat lunak proses yang mereka pikir menghabiskan sebagian besar waktu tim mereka. Menggunakan antarmuka yang mirip dengan yang digunakan orang ketika mereka menandai foto diri mereka sendiri di Facebook, manajer mengeksekusi sampel dari setiap proses di mesin mereka dengan cara yang mereka harapkan dari tim mereka untuk melakukan pekerjaan. Mereka kemudian menandai proses ini di bawah kategori seperti “manajemen pesanan”, “proses akuntansi,” dan “operasi rantai pasokan”. Tidak ada batasan jumlah proses yang dapat diajarkan oleh seorang manajer ke sistem. Manajer mengandalkan intuisi, penilaian, dan pengalaman mereka untuk memilih dan mengajarkan proses-proses yang mereka yakini menyita sebagian besar upaya tim mereka. Data ini dikumpulkan ke dalam “grafik kerja”, peta tentang bagaimana tim ini menyelesaikan pekerjaan. Dengan menggunakan proses yang diajarkan oleh manajer, algoritme pembelajaran mesin kami berusaha menemukan pola serupa dari pekerjaan yang dilakukan oleh anggota tim. Kami kemudian mengukur fraksi hari masing-masing tim di mana anggota tim menunjukkan pola yang sama dari proses yang diajarkan. Ini pada dasarnya adalah ukuran sejauh mana intuisi seorang manajer memperhitungkan pekerjaan sehari-hari tim. Aspek kunci dari studi ini adalah menjaga privasi pengguna: kami memastikan bahwa semua alat dan pengumpulan data menganonimkan pengguna akhir, mengumpulkan data ke tim, dan memberi tim alat untuk menentukan dan memfilter informasi pengenal pribadi yang sensitif. Semua analisis dilakukan hanya pada tingkat tim gabungan, tanpa mengidentifikasi individu mana pun. Kami berasumsi bahwa dalam skenario yang ideal, manajer harus dapat memperhitungkan setidaknya 80% dari pekerjaan harian tim mereka — mendasarkan ambang batas nominal itu pada survei yang kami lakukan di antara para manajer, di mana kami meminta mereka untuk menilai berapa banyak pekerjaan mereka. pekerjaan sehari-hari tim yang mereka harapkan untuk dipahami. Kami mendefinisikan kesenjangan ingatan kerja sebagai bagian dari pekerjaan harian tim yang tidak dapat dilakukan oleh seorang manajer memperhitungkan, dengan asumsi plafon 80%. Ini juga merupakan ukuran kurangnya kelengkapan pemahaman manajer tentang pekerjaan yang dilakukan timnya sehari-hari. Kami menemukan kesenjangan ingatan kerja yang cukup besar di semua 14 tim — yang mengejutkan manajer mereka — dalam fungsi mulai dari operasi rantai pasokan, manajemen proyek, interaksi pelanggan, manajemen data master, keuangan/akuntansi, dan SDM. Sebuah contoh membantu menggambarkan masalah spesifik yang ditemukan oleh penelitian kami: Di satu perusahaan, tim rantai pasokan terus-menerus menghadapi keluhan dari karyawan tentang implementasi perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) yang buruk. Meskipun secara teknis benar dan memadai, implementasinya kekurangan beberapa fitur untuk memproses data. Akibatnya, untuk transaksi umum, karyawan terpaksa menghabiskan waktu menyalin data dari sistem ERP ke Excel, membuat tabel pivot, dan mengulangi data. Ketika mereka akhirnya mendapat jawaban, mereka menyalin data kembali ke sistem ERP. Ketika upaya ekstra ini ditambahkan ke beberapa transaksi, itu menyumbang sebagian besar pekerjaan bulanan tim. Semua orang di tim tahu ini adalah masalah sampai tingkat tertentu; mereka merasakan gesekan setiap hari; tetapi tidak ada yang mengerti betapa buruk situasinya sampai kami membantu mereka mengukur kesenjangan dari penilaian yang terlalu rendah dari manajer mereka.

Apa yang Dapat Dilakukan Pemimpin?

Berita baiknya adalah penelitian kami menunjukkan bahwa celah ingatan kerja dapat ditutup dengan penggunaan Machine Learning (ML). Dalam penelitian ini, kami menggunakan kelas algoritme ML yang tidak memerlukan input manajerial apa pun untuk mendeteksi pola kerja tim. Kami mengecualikan pola yang tumpang tindih dengan pola yang dijelaskan oleh manajer, lalu mengukur fraksi tambahan hari tim yang dapat diperhitungkan menggunakan pola yang dideteksi seluruhnya oleh algoritme ML dan tanpa masukan manusia. Secara singkat, algoritme ML ini menemukan ledakan singkat aktivitas berulang dalam pola kerja tim. Mereka kemudian menggabungkan aktivitas berulang yang paling sering terjadi untuk membentuk rantai aktivitas yang lebih panjang. Dan ulangi proses ini sampai mereka tidak dapat menggabungkan aktivitas lebih jauh. Kami menemukan bahwa menggunakan algoritme ML mengurangi kesenjangan rata-rata ingatan kerja dalam penelitian kami dari ~60% menjadi 24%. Dalam tim di mana proses yang dijelaskan manajer hanya menyumbang 4% dari pekerjaan harian tim, algoritme ML mampu menjelaskan 48% tambahan pekerjaan harian tim dalam aktivitas produktif (mengurangi kesenjangan dari 96% menjadi 48%) Secara umum, algoritme bekerja lebih baik daripada manajer dalam penelitian kami karena dua alasan. Pertama, para manajer memiliki pandangan yang ketinggalan zaman dan/atau tidak lengkap tentang pola kerja tim mereka. Algoritme ML, sebaliknya, dapat menemukan pola tanpa bergantung pada intuisi yang sudah ada sebelumnya tentang pekerjaan apa yang sedang dilakukan. Kedua, algoritme ML dapat secara terukur menjelaskan banyak cara di mana pekerjaan yang sama dilakukan. Kami melihat kasus di mana manajer biasanya mengajarkan beberapa contoh tentang bagaimana menurut mereka pekerjaan itu seharusnya terjadi, tetapi tim melakukan pekerjaan yang sama dengan cara yang berbeda dari yang diharapkan manajer. Misalnya, ketika melakukan rekonsiliasi perdagangan, beberapa anggota tim yang berpengalaman telah menemukan jalan yang lebih pendek untuk mencapai rekonsiliasi dan karenanya menyimpang dari prosedur operasi standar yang ditentukan. Tanpa penggunaan alat pembelajaran mesin untuk mengimbangi, kesenjangan manajer dalam mengingat pekerjaan dasar tim mereka kemungkinan hanya akan tumbuh di masa depan mengingat tren ke arah kerja jarak jauh. Dan tanpa intervensi, manajer cenderung tidak mengetahui apa yang tidak mereka ketahui — dalam penelitian kami, manajer secara rutin terkejut ketika kami mengungkapkan hasil kami kepada mereka. Masa depan setiap lingkungan kerja — bukan hanya lingkungan kerja jarak jauh — dengan demikian bergantung pada melengkapi manajer dengan alat dan teknik baru untuk memahami dan mengelola tim mereka secara lebih efektif. Penggunaan alat tersebut akan membutuhkan standar privasi yang konsisten dan terbuka seperti anonimitas pengguna, agregasi data, dan komunikasi yang konsisten dari para pemimpin sehingga karyawan memahami niat mereka. Seluruh penelitian kami hanya berfokus pada tim dan tidak mengizinkan mengidentifikasi individu mana pun. Saran kami untuk mengubah pemimpin dan manajer adalah memperlakukan pengalaman tim Anda di tempat kerja sebagai data. Data tersebut kemungkinan akan mengungkapkan apa yang membuat tim Anda sakit dan apa yang mungkin secara realistis dengan investasi dalam transformasi digital dan inisiatif baru lainnya. Kemudian semua perubahan dengan manajer yang bermaksud baik akan dapat diukur. Sebaliknya, dengan tidak adanya data tersebut, tujuan top-down ditetapkan tanpa fakta diketahui, dan tim memiliki sedikit pilihan selain mendaftar untuk rencana tanpa memahami implikasinya, yang menyebabkan tekanan besar pada tim. Harapan kami adalah jika manajer lebih memahami tentang spesifik pekerjaan tim mereka, mereka akan menetapkan target yang lebih realistis dan membantu tim mereka menjadi lebih produktif.
Baca selengkapnya

Rekomendasi:
Ilmu tidur dan kinerja - pelajari cara tidur lebih nyenyak Semua orang berbicara tentang fakta bahwa tidur sangat penting untuk menjaga kesejahteraan dan kesehatan Anda secara keseluruhan, tetapi hanya sedikit yang berbicara tentang fakta bahwa kualitas tidur dapat memengaruhi performa…
Bagaimana Membangun Ketangkasan Digital Menjadi… Saat kita bergerak ke fase pandemi berikutnya, lebih dari 90% organisasi menengah berencana untuk bermigrasi ke struktur kerja hibrida untuk setidaknya beberapa karyawan mereka. Lingkungan kerja hybrid menekankan pentingnya investasi…
Memanfaatkan AIOps di Industri Keuangan Kapan terakhir kali Anda masuk ke bank untuk menarik uang tunai? Dan seberapa sering Anda menyeimbangkan buku cek Anda? Proses manual yang dulunya rutin ini sekarang sebagian besar bersifat digital,…
Penelitian: Bagaimana Kinerja Peringkat Dapat… Dalam hal kesetaraan gender di tempat kerja, banyak organisasi yang sebagian besar berfokus pada mempekerjakan lebih banyak wanita. Tetapi untuk mencapai representasi yang lebih adil, penting juga untuk memeriksa perbedaan…
Mengapa Anda Harus Mempekerjakan Pengembang dengan… Musim panas lalu, komunitas Reddit /r/programmerhumor diguncang oleh pertanyaan yang didengar seseorang dalam wawancara kerja. Subreddit penuh dengan balasan seperti "Ini mengerikan" atau "Saya mungkin akan berbohong ... karena saya…
Bagaimana mengelola Pengunduran Diri Hebat Pergantian staf yang tinggi akan tetap ada. Strategi retensi memerlukan pemikiran ulangSAYATIDAK SANGAT JAUH Dulu, bos tidak perlu terlalu khawatir tentang tenaga kerjanya. Pendatang baru dapat menyerap budaya perusahaan secara…
8 Cara Mencegah Kelelahan Virtual Kelelahan Zoom adalah nyata; Kelelahan Virtual adalah yang berikutnya. Dengan pergeseran besar-besaran oleh pekerja kerah putih ke pengaturan kerja dari rumah yang didorong oleh pandemi virus corona baru-baru ini, pekerjaan…
Cara memperkenalkan diri kepada manajer perekrutan Mereka yang ingin mengalahkan kompetisi dan menginginkan yang terbaik untuk diri mereka sendiri - tetap tinggal. Kami telah mengumpulkan daftar tips yang sangat berguna dan mungkin mengubah permainan tentang cara…
Di Dunia Hybrid, Teknologi Anda Menentukan… Salah satu pertanyaan besar yang dihadapi banyak pemimpin sekarang adalah: bagaimana kita dapat berkomunikasi, berkolaborasi, dan terhubung secara bermakna dalam lingkungan hibrid (atau jarak jauh)? Ketika perusahaan bersaing untuk mendapatkan…
Amazon dan Starbucks mulai memberi pekerja berupah… Setelah berabad-abad berada di bawah kendali jadwal majikan mereka, pekerja berupah rendah akhirnya memiliki kekuatan tawar untuk menuntut tunjangan yang disediakan untuk pekerja kerah putih: jam kerja yang fleksibel.Dengan tujuan…
Anda Mungkin Akan Terkejut Mengetahui Berapa Banyak… Dalam hal menulis konten, sejumlah besar bisnis mengandalkan kecerdasan buatan (AI).Tren penulisan konten ini diungkapkan oleh studi skala besar baru yang dilakukan oleh Semrush , penyedia solusi konten, SEO, PPC,…
Apa yang Menghentikan Orang-orang di Tim Anda untuk Pergi? Pendekatan standar adalah melakukan wawancara keluar untuk memahami mengapa karyawan mengundurkan diri dan mencari solusi. Tetapi mempersempit alasan mengapa orang pergi dapat menimbulkan konsekuensi: pengabaian karyawan yang setia dan terlibat…
Mencapai Keseimbangan Gender di Semua Tingkat… Adalah umum bagi organisasi untuk memiliki kesetaraan gender atau mendekatinya dalam peran tingkat pemula, hanya untuk melihat persentase karyawan wanita menurun saat Anda semakin dekat ke puncak. Penyelidikan lebih dalam…
Lupakan Fleksibilitas. Karyawan Anda Menginginkan Otonomi. Fleksibilitas sekarang mendominasi cara kita berbicara tentang masa depan pekerjaan. Dan sementara survei kerja hibrida baru menunjukkan bahwa karyawan memang menginginkan fleksibilitas, itu juga menunjukkan bahwa fleksibilitas ini bergantung pada…
Menavigasi Pekerjaan Saat Menjalani Perawatan Kesuburan Dalam tindak lanjut artikel HBR mereka sebelumnya, “Employers, It's Time to Talk About Infertilitas,” penulis Serena G. Sohrab dan Nada Basir menawarkan saran berbasis penelitian untuk wanita yang menavigasi masalah…
Elon Musk, Bill Gates, dan Ilmu Pengetahuan Semua… Ketika saya bekerja di pabrik pembuatan buku, seorang teknisi pracetak tanpa sengaja meninggalkan selotip kecil di selembar film sebelum pelat cetak terbuka. Saya kebetulan mendengar diskusi yang dihasilkan antara dua…
Gerakan untuk meminta pertanggungjawaban AI… MirageC | Getty ImagesAlgoritma memainkan peran yang berkembang dalam kehidupan kita, bahkan karena kekurangan mereka menjadi lebih jelas: seorang pria Michigan yang dituduh melakukan penipuan harus mengajukan kebangkrutan; alat penyaringan…
Karyawan Saya Menginginkan Penghargaan yang Konstan Kolumnis Inc.com, Alison Green, menjawab pertanyaan tentang masalah tempat kerja dan manajemen--mulai dari cara menghadapi bos yang mengelola mikro cara berbicara dengan seseorang di tim Anda tentang bau badan.Pembaca bertanya:…
3 Cara Agar Orang Anda Tidak Terbakar Dengan pandemi Covid-19 yang akan memasuki tahun ketiga, para pemimpin bisnis menghadapi sejumlah tantangan yang signifikan. Di antara yang paling signifikan adalah bahwa di banyak industri, permintaan melebihi kemampuan perusahaan…
Konsekuensi yang Tidak Diinginkan dari Meminta… Sebagian besar manajer mencoba menciptakan lingkungan di mana karyawan mereka merasa nyaman untuk berbagi ide dan pendapat mereka. Sayangnya, penelitian baru menunjukkan bahwa secara aktif meminta masukan dapat memiliki konsekuensi…
Apa Budaya Hibrida Hebat Lakukan Secara Berbeda Pekerjaan hibrida, menurut pengalaman penulis, hanya berfungsi ketika semua karyawan diperlakukan sebagai karyawan jarak jauh. Untuk melakukan ini, perusahaan perlu melakukan lima hal: merangkul komunikasi asinkron, membuat batasan komunikasi menjadi…
Tugas mana yang terbaik untuk tim dan mana yang… Apakah dua kepala lebih baik dari satu? Atau apakah terlalu banyak juru masak merusak kaldu? Ini adalah pertanyaan penting bagi para manajer yang keputusannya tentang penugasan pekerjaan dapat memengaruhi produktivitas—dan…
Satu Keterampilan Penting yang Tidak Anda Wawancarai Kita semua berada dalam Perang untuk Bakat akhir-akhir ini, yang membuat semakin sulit untuk menemukan pemain A untuk ditambahkan ke tim Anda. Banyak dari kita menggunakan semua jenis alat analisis…
Bagaimana Rasanya Menjadi Wanita Berwarna dalam Arsitektur Para peneliti yang mempelajari bias dalam industri arsitektur menemukan bahwa hal itu sama dengan industri lain yang telah mereka pelajari, termasuk hukum, sains, dan teknik. Mereka menemukan bahwa hanya seperempat…
3 Ketegangan yang Perlu Dikelola Pemimpin di Tempat… Ketika datang ke budaya kerja hibrida, bahkan para pemimpin yang berkomitmen untuk memiliki organisasi yang inklusif berjuang untuk menerapkan kebijakan dan prosedur yang tepat. Alih-Kebanyakan Orang Amerika "benar", para pemimpin…
3 Komponen Penting yang Secara Dramatis Meningkatkan… Pendapat yang dikemukakan oleh kontributor Entrepreneur adalah milik mereka sendiri. Anda sedang membaca Entrepreneur United States, sebuah waralaba internasional dari Entrepreneur Media. Beberapa bisnis naik atau mati hanya dengan strategi:…
Bagaimana membangun peran martech baru Meskipun saya telah menghabiskan sebagian besar karir saya dalam peran dan fungsi yang berdekatan dengan teknologi pemasaran, saya hanya benar-benar didedikasikan untuk martech selama beberapa tahun terakhir. Saya secara resmi…
Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin dan Teknologi… Jika perusahaan Anda tidak memperlakukan data seperti aset, Anda bisa kehilangan peluang pertumbuhan besar.Itu menurut Swami Sivasubramanian, wakil presiden Amazon Machine Learning. Sivasubramanian berbicara selama percakapan utama tentang data dan…
Studi Pinjaman PPP Menunjukkan Ke Mana Uang Sebenarnya Pergi Sekitar tiga perempat dari Program Perlindungan Gaji senilai $800 miliar diberikan kepada pemilik bisnis alih-alih pekerja, sebuah studi baru menemukan.Penelitian ini dilakukan oleh para ekonom terkemuka termasuk profesor ekonomi terkenal…
Pemimpin Tidak Harus Memilih Antara Kasih Sayang dan Kinerja Para pemimpin mengalami tuntutan ekstrim untuk belas kasih pada saat tidak ada ruang untuk berkompromi pada hasil. Akibatnya, banyak pemimpin jatuh ke dalam perangkap pemikiran dalam pilihan biner antara kinerja…