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:
- Kembali ke Dunia Kerja Setelah Menjadi Caregiver Memasuki kembali angkatan kerja berbayar dari peran pengasuhan penuh waktu bisa terasa menakutkan. Bahkan waktu istirahat yang singkat dapat membuat seseorang merasa kurang percaya diri atau tidak yakin pada diri…
- Latihan 20 Menit Mingguan Ini Akan Mendorong Tujuan… Pendapat yang dikemukakan oleh kontributor Entrepreneur adalah milik mereka sendiri. Salah satu keuntungan terbesar bekerja di startup adalah kesempatan bagi setiap karyawan — dari magang hingga eksekutif puncak — untuk…
- 4 Pertanyaan Eksekusi Strategi Kritis yang Harus… 4 Pertanyaan Eksekusi Strategi Kritis yang Harus Ditanyakan oleh Eksekutif Oleh Razat Gaurav Anda jalani setiap hari: perubahan harapan pelanggan, dinamika pasar, masalah rantai pasokan, perkembangan sosial politik. Faktor-faktor seperti…
- Di Era Digital 2020-an, Pekerjaan Lebih Dari Sekedar… Orang tidak bisa lagi dipaksa masuk ke dalam kotak getty Telah ada pemikiran ulang yang hebat tentang arti pekerjaan dan pekerjaan, dan banyak orang tidak ingin melakukan pekerjaan sehari-hari lagi.…
- Bagaimana Menentukan Dimana Anda Berada pada… Menjalankan bisnis bisa sangat menantang, dan mengelola tim karyawan mungkin merupakan salah satu aspek pekerjaan yang lebih sulit. Anda tidak hanya memiliki tim dengan kepribadian, gaya belajar, dan kekuatan serta…
- 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…
- Pekerjaan Jarak Jauh Harus (Kebanyakan) Asinkron Pandemi mempercepat banyak tren, mulai dari streaming, e-commerce, dan platform pengiriman makanan hingga adopsi kerja jarak jauh yang meluas. Namun alih-alih memanfaatkan kesempatan ini untuk meningkatkan cara kami bekerja, sebagian…
- 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…
- Mengapa Pekerja Garis Depan AS Berhenti Ketidakpuasan dengan gaji dan masalah terkait Covid bukan satu-satunya alasan pekerja garis depan berhenti berbondong-bondong. Lain adalah ketidakpuasan dengan bos mereka. Empat taktik dapat membantu meningkatkan keterampilan dan praktik manajer…
- Menyeimbangkan Produktivitas & Kepuasan Kerja Selama… Pengunduran Diri Hebat mungkin membayangi transformasi digital akhir pandemi dan rencana percepatan bisnis perusahaan Anda karena karyawan mencari peluang yang lebih baik atau mengubah hobi mereka menjadi karier baru. Ini…
- Masa Depan untuk Karir di Otomasi Tampak Cerah Industri teknologi terus menghadapi kekurangan keahlian di seluruh industri yang melumpuhkan, dan karena otomatisasi menjadi teknologi penting yang membantu mempercepat proses bisnis, organisasi di berbagai industri mengembangkan alur kerja yang…
- 3 Hal yang Dilakukan Sosiolog yang Mempelajari… Jika Anda seorang pengusaha wanita, Anda hampir pasti menghadapi semua masalah yang sama seperti pengusaha lainnya, seperti mempekerjakan staf yang baik, menjangkau pelanggan, dan berinovasi produk Anda. Tetapi jika Anda…
- Kesenjangan keterampilan TI memaksa para pemimpin… 17 November 2021 14:20 Kredit Gambar: Shutterstock Mendengar dari CIO, CTO, dan eksekutif tingkat C dan senior lainnya tentang data dan strategi AI di Future of Work Summit 12 Januari…
- 3 Cara Membantu Karyawan Merasa Nyaman dengan Sistem… 2021 menandai tahun bersejarah bagi program whistleblower Komisi Sekuritas dan Bursa AS (SEC). Tahun lalu SEC memberikan jumlah penghargaan tertinggi, baik dalam hal volume penghargaan dan dolar pada tahun tertentu…
- Kepala eksekutif lebih aneh dari sebelumnya Pekerjaan yang tidak mungkin menjadi lebih sulitC BOSS ELEBRITAS dulu memiliki nama panggilan yang dibuat berdasarkan sumbu pendek dan kebrutalan. "Chainsaw Al" dan "Neutron Jack" terdengar lebih seperti pegulat daripada…
- Jika Anda Percaya Salah Satu dari 5 Hal Ini, Anda… Apa yang membuat seseorang menjadi pemimpin yang efektif? Yang terbaik adalah kreatif daripada reaktif, kata Bill Adams, salah satu pendiri dan CEO perusahaan pengembangan kepemimpinan, Leadership Circle. Itulah temuan dari…
- 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…
- Bagaimana Perusahaan Dapat Mendorong Keanekaragaman,… Protes keadilan sosial dalam beberapa tahun terakhir mendorong banyak perusahaan untuk membuat pernyataan publik yang mendukung keragaman, kesetaraan, dan inklusi (DE&I). Tetapi penelitian baru tentang upaya DE&I di perusahaan menunjukkan…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- Cara Membangun Program Peningkatan Keterampilan yang Sukses Upskilling adalah investasi jangka panjang dalam menambah pengetahuan, keterampilan, dan kompetensi yang membantu karyawan memajukan karir mereka. Ketika karyawan ditawarkan dan didorong untuk memanfaatkan peluang peningkatan keterampilan untuk pertumbuhan pribadi…
- Membuat Silo Berfungsi untuk Organisasi Anda Hasutan untuk “menghancurkan” atau “menghancurkan” silo organisasi sering muncul di jurnal praktisi dan sarjana. Meskipun mereka dapat menghambat kolaborasi — atau bahkan mengarah pada perang wilayah — vertikal ada untuk…
- 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…
- Mengapa Anda Tidak Harus Menyewa Dokumen Saat Yang… “Curriculum Vitae”, atau dikenal sebagai resume, telah ada sejak sekitar 1482. Dibuat oleh Leonardo de Vinci yang hebat, "CV" profesional menawarkan cara yang cepat dan efisien untuk mempekerjakan manajer untuk…
- Monorepo: Mengenal Konsep, Keuntungan, dan… Selamat datang di blog kami yang membahas tentang monorepo. Dalam dunia pengembangan perangkat lunak, monorepo adalah konsep yang semakin populer dalam pengelolaan kode sumber. Pada blog ini, kami akan menjelaskan…
- Ada tiga jenis pekerja. Kamu yang mana? Jika Anda termasuk di antara legiun yang baru-baru ini menangkap bug berhenti, sebuah nasihat: Sebelum Anda menerima pekerjaan baru, berpikirlah seperti seorang sarjana manajemen dan cari tahu yang jenis pekerja…
- 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,…
- Rencana 3-Kata Facebook untuk Membawa Semua Orang… Facebook--atau Meta, demikian nama perusahaan sekarang--mengumumkan pada hari Selasa bahwa karyawan akan memiliki opsi untuk menunda kembali mereka ke kantor hingga nanti pada tahun 2022. Perusahaan telah merencanakan untuk mengembalikan…