Jonathan Brady/PA Images via Getty Images
- Всё больше работодателей усиливают мониторинг действий сотрудников на рабочих устройствах.
- Теперь Meta фиксирует часть действий работников, чтобы помогать обучать AI-агентов.
- Подобные подходы — это новая стадия офисного надзора, считает один корпоративный наблюдатель.
Клик. Перетаскивание. Обучение.
В разных компаниях всё активнее отслеживают то, что вы делаете на рабочем ноутбуке или телефоне. И такая слежка может ещё и показывать ИИ, как именно вы выполняете работу.
Во многих отраслях бизнес вкладывает огромные средства в AI-агентов, способных автоматизировать задачи и принимать решения. Но чтобы создать действительно полезных агентов, работодателям обычно требуется качественная «живая» информация, отражающая реальную рабочую рутину.
И теперь, помимо применения программ для контроля дисциплины и соблюдения правил, компании могут использовать ваши клики как пошаговые инструкции для обучения таких агентов.
«Это эволюция рабочего надзора — от измерения труда к изучению того, как его заменить», — сказал Дэн Шавбел, управляющий партнёр исследовательской компании Workplace Intelligence.
Мониторинг процессов: что именно видит работодатель
По данным отчёта Счётной палаты США, опубликованного в сентябре, корпоративное наблюдение усилилось из‑за роста удалённой работы и из‑за множества инструментов, которые позволяют фиксировать действия сотрудников.
К примеру, такие работодатели, как AT&T, применяли технологии, чтобы контролировать, кто приходит в офис, а JPMorgan отслеживает использование ИИ инженерами и наблюдает за ними через панели мониторинга, сообщал Business Insider в четверг.
Однако компаниям всё чаще важен не только отчёт, который вы написали, или код, который вы (или, что вероятнее, ваш ИИ) сгенерировали. Работодатели хотят увидеть весь путь к результату — как вы «готовили» этот продукт.
Дело в том, что то, как вы работаете — от писем до сообщений в Slack, — может стать для работодателя настоящей находкой: это помогает понять, как вы принимаете решения и как доводите задачи до конца.
Для компаний выгода очевидна. Подробные примеры из реальной практики — один из самых ценных типов данных для создания эффективных агентов. Это не то же самое, что обучение большой языковой модели, где иногда достаточно просто собрать данные из интернета. Рабочие данные, которые иногда называют «digital exhaust», обычно узкоспециализированы и напрямую связаны с операциями конкретной компании.
Meta развёртывает внутренний инструмент, который отслеживает активность сотрудников — в том числе такие вещи, как нажатия клавиш и движения мыши, — чтобы помогать обучать AI-системы, сообщал Business Insider во вторник.
Цель, как говорится во внутренней записке техногиганта, — лучше понять, как работники выполняют задачи, чтобы AI-агенты могли воспроизводить эти процессы или помогать в них. Некоторые сотрудники Meta выразили обеспокоенность тем, насколько пристально компания будет следить за их работой.
Представитель Meta заявил в среду, что агентам нужны реальные примеры того, как люди используют компьютеры.
«Существуют меры защиты, которые помогают обезопасить конфиденциальный контент, и данные не используются ни для каких других целей», — сказал представитель.
Шавбел из Workplace Intelligence отметил, что для компаний с большим числом высокоэффективных специалистов более глубокое понимание того, как сотрудники выполняют задачи, даёт огромные преимущества.
«Компании больше не просто измеряют продуктивность. Они фиксируют институциональные знания в режиме реального времени», — сказал он. «Это невероятно ценно».
Данные есть, а полной картины может не быть
Хотя некоторые работодатели могут мечтать обучать агентов на том, что сотрудники делают весь день, реализовать это на практике непросто.
Как сказала Эмили Роуз Макрэй, старший директор‑аналитик исследовательской компании Gartner, работодатели обычно располагают куда большим объёмом данных о сотрудниках, чем могут быстро и безопасно использовать.
Часто, по её словам, компании сохраняют эти сведения и затем не применяют их — либо решают не хранить вовсе — потому что это дорого и создаёт риски для безопасности.
При том что способность ИИ находить смысл в таких массивах информации может быть «невероятно мощной», она подчеркнула: те данные, которыми компании располагают, не обязательно отражают весь спектр того, что делает работник.
«Даже те данные, которые у нас есть, могут быть не теми данными, которые нужны, чтобы понять работу людей», — сказала Макрэй.
По её словам, обучать ИИ на данных об использовании устройств проще для некоторых ролей — например, в разработке программного обеспечения, где большая часть задач выполняется на компьютере и есть более чётко определённые шаги.
«Многие другие виды работы устроены несколько сложнее», — сказала Макрэй.
Она отметила в плюс Meta решение заранее сообщить сотрудникам о мониторинге. Слишком часто, по её словам, люди не знают, какие данные компании собирают.
«Если вы не говорите людям, а они узнают об этом, это воспринимается как предательство», — сказала Макрэй.
Как мониторинг подтачивает доверие
Шавбел в целом рассматривает усиление контроля как признак продолжающейся эрозии доверия между работниками и работодателями. Компании, по его словам, нередко могут проводить даже непопулярные меры из‑за того влияния, которое они обычно имеют на рынке труда.
Вероятно, поэтому — помимо желания сохранить рабочее место — сотрудники, которые боятся, что ИИ их заменит, всё равно могут соглашаться на подобный мониторинг, считает Шавбел.
«Если обучение этих AI-агентов, которые могут забрать мою работу через два года, покупает мне два года, чтобы удержаться на этой работе, пусть так», — сказал он.
Шавбел ожидает, что, даже несмотря на технические сложности, всё больше компаний будут пытаться использовать собранные данные, чтобы обучать агентов. Отчасти потому, что они так много инвестируют в ИИ.
Для технологических компаний, находящихся под давлением инвесторов и вынужденных показывать отдачу от расходов на ИИ, выгода двойная, сказал он: они могут улучшать собственные процессы, внедряя агентов, а также демонстрировать потенциальным клиентам своих AI‑продуктов и услуг, как сделать это у себя.
Шавбел добавил, что хотя руководители давно называют работников самым ценным ресурсом компании, теперь — потому что сотрудники могут обучать ИИ — они становятся ещё и её «лучшим технологическим активом».
Есть история о вашем опыте работы с ИИ на рабочем месте? Свяжитесь с этим журналистом по адресу [email protected].
