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시간 추적에는 평판 문제가 있습니다. AI가 그것을 바꿀 수 있습니까?

시간 추적에는 평판 문제가 있습니다. AI가 그것을 바꿀 수 있습니까?

시간 추적에는 평판 문제가 있습니다. AI가 그것을 바꿀 수 있습니까?

시간 추적은 오랫동안 직장에서 긴장의 원천이었습니다. 물론, 종이에, 그것은 더 많은 초점과 더 나은 생산성을 약속합니다. 그러나 실제로, 그것은 종종 또 다른 과제가되거나 심지어 미묘한 감독 형태가됩니다. 그리고 어리석은 도구를 추가하면 명확성 대신 마찰이 발생합니다.

결과? 팀은 프로세스에 대한 신뢰를 잃습니다. 통찰력을위한 도구는 소액 관리처럼 느껴지기 시작합니다. 그럼에도 불구하고 우리는 분명히 그것을 제대로 얻지 못합니다. 한 연구에 따르면 평균 근로자는 하루에 2 시간 53 분 동안 만 생산적이라는 것을 보여줍니다. 그게 근무일의 3 분의 1 미만. 나머지 시간? 회의, 끝없는 컨텍스트 전환, 멀티 태스킹 및 바쁘게 보이도록 압력이 가해집니다. 실제로 생산적이지 않고 단지처럼 보입니다.

시간 추적은 이것을 해결하는 데 도움이되었습니다. 그러나 실제로 시간이 어떻게 소비되는지에 대한 가시성이 없으면 팀은 추측을 남깁니다. 도구가 미세 관리처럼 느껴지도록 설계된 경우, 침식을 신뢰하십시오. 따라서 필요한 것은 시간이 이해되는 방식과 측정 방법의 변화입니다. 통제와 명확성으로 이동하는 하나.

전통적인 시간 추적 및 단점

대부분의 시간 추적 시스템은 작업이 명확하고 선형 블록으로 발생한다는 가정에 기반을두고 있습니다. 그러나 그것은 거의 사실입니다. 사실은, 전통적인 9-5 모델 더 이상 사람들이 실제로 일을 끝내는 방법을 반영하지 않습니다. 더 많은 사람들이 비선형 근무일로 이동하고 있으며, 이곳에서 작업이 엄격한 시간 블록이 아닌 에너지 최고점과 최저치 주위에 퍼져 있습니다. 작업은 사전 정의 된 상자에 깔끔하게 맞지 않으며 종종 해결하는 것보다 더 많은 문제를 일으키도록 강요합니다.

따라서 시간 추적이 정밀도를 요구할 때 사람들은 그것을 퍼지하거나 포기합니다. 로깅 시간은 자체 작업이지만 이미 과부하 된 할 일 목록의 또 다른 확인란이됩니다. 시간이 지남에 따라 시스템 침식에 대한 신뢰. 팀이 작동 방식을 이해하도록 돕는 대신,이 도구들은 종종 통찰력이 아니라 마찰을 더합니다.

더 깊은 문제는 이러한 시스템이 측정하도록 설계된 것입니다. 그들은 종종 온라인 상태를 유지하고, 반응 형처럼 보이고, 의미있는 결과를 제공하기보다는 회의를 체크하는 것과 같이 보이기위한 보상을받습니다. 초점은 작업을 수행하는 것에서 당신이 일을하고 있음을 보여주는 것으로 바뀝니다. 그리고 이러한 시스템에서 우선 순위를 정하는 종류의 작업이 항상 가장 중요한 작업은 아닙니다. 엄청난 시간의 시간은 업데이트, 알림 관리, 도구 간 점프, 내부 메시지 응답 또는 반복적 인 회의를 통해 앉는 데 소비됩니다. 사실은, 직원 시간의 60% 이제 이런 종류의“일에 관한 일”으로갑니다. 그것은 생산성의 환상을 만듭니다. 실제로 진전을 이끌어내는 더 깊고 가치가 높은 작업에서 초점을 꺼냅니다.

전통적인 시간 추적 도구는 오늘날 우리의 작업 방식으로 만들어지지 않았습니다. 그들은 작업이 안정적이고 예측 가능하다는 아이디어를 중심으로 구축되었지만 현실은 끊임없는 컨텍스트 전환, 협업 및 변화하는 우선 순위입니다. 즉, 이러한 도구는 종종 잘못된 것을 추적하게됩니다. 시간 추적이 유용한 경우 로그 활동 이상의 작업을 수행해야합니다. 사람들이 시간을 보호하고, 산만 해지고, 실제로 중요한 것에 집중하는 데 도움이됩니다. 팀에는 다른 규정 준수 도구가 필요하지 않습니다. 그들은 실제로 일이 어떻게 일어나는지 명확하게하는 무언가가 필요합니다.

AI가 실제로 도울 수있는 곳

AI는 시간 추적의 구조와 목적을 다시 생각할 수있는 기회를 제공합니다. 목표는 사람들을 모니터링하는 것이 아닙니다. 작업이 실제로 어떻게 전개되는지 이해하는 것입니다. 도구, 커뮤니케이션 및 워크 플로에서 패턴을 수동적으로 분석함으로써 AI는 작업을 추가하거나 흐름을 방해하지 않고 시간이 소요되는 방법에 대한보다 명확하고 정확한 그림을 구축 할 수 있습니다.

예를 들어, AI는 누군가가 깊은 초점을 맞추거나 끊임없이 문맥 전환을하고 생산성을 보존하는 데 도움이되는 방식으로 반응 할 때 인식 할 수 있습니다. 회의 나 조정에 소요되는 시간에 대해서만보고하는 것이 아닙니다. 중단 후 복구하는 데 걸리는 시간 또는 작업량이 번 아웃으로 넘어지기 시작하는시기와 같이 패턴을 실시간으로 표면합니다. 이러한 통찰력은 작업 전환, 휴식을위한 물러나거나 우선 순위 조정을 의미하든 정오 코스 수정을 지원하기에 충분합니다.

마찬가지로 AI는 개별 작업 스타일에 적응할 수 있습니다. 어떤 사람들은 이른 아침에 가장 생산적이며, 다른 사람들은 그날에 집중된 스프린트에서 가장 생산적입니다. 엄격한 구조를 부과하기보다는 이러한 리듬을 배우고 조정하는 시스템은 에너지를 보존하고 피로를 예방하는 데 도움이됩니다.

잘 사용 된 AI는 타이머, 수동 입력 및 추가 노력을 제거하여 전통적인 시간 추적에서 마찰을 제거합니다. 도구와 같은 도구 일찍 AI Time Tracker는 백그라운드에서 조용히 실행하여이를 가능하게하여 회의, 도구 및 작업에 걸쳐 시간이 소요되는 방법을 자동으로 선택합니다. 방해하거나 다른 사람이 일하는 방식을 바꾸도록 요구하지 않습니다. 대신, 그것은 하루가 어디로 가는지 명확하게 보며 사람들이 자신의 시간을 보호하고 집중력을 유지하도록 도와줍니다.

개인의 경우, 이는 고장이나 산만 함이 발생하는 것을 의미하므로 여전히 조정할 시간이 있습니다. 팀의 경우 자체보고에 의존하지 않고 실제로 작업이 어떻게 진행되고 있는지에 대한 데이터가 공유되는 데이터가 제공됩니다. 조정의 속도가 느려지는 곳, 사람들이 너무 얇게 뻗어있는 곳, 시간이 얕은 일로 미끄러지는 곳을 쉽게 식별 할 수 있습니다. 값은 추적을 추적하지 않습니다. 시간이 보이도록하여 더 잘 사용할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 또한 팀에게 문제가 증가하기 전에 일시 중지하고 반영 할 공간을 제공합니다. 시간 패턴이 명확 해지면 에너지를 드래그하는 것을 발견하는 것이 더 쉬워집니다. 번 아웃은 하룻밤 사이에 나타나지 않습니다. 그것은 일련의 작고 간과 된 비 효율성을 통해 구축됩니다. 그리고 그것을 무시하는 비용은 가파른다 : 일부 추정치는 소진의 의료 비용을 연간 1,900 억 달러. 따라서 작은 것들을 일찍 잡는 것은 팀의 복지에 좋지 않습니다. 결론 문제입니다.

AI가 생산성에 대한보다 인간적인 접근을 향한 첫 단계입니까?

궁극적으로 AI는 인간의 판단을 대체하지는 않지만 실제 데이터로 지원합니다. 시간이 잃어버린 곳, 초점이 어디에서 분류되는지, 에너지가 떨어지는 곳을 보여줌으로써 팀에게 더 똑똑한 결정을 내릴 수있는 명확성을 제공합니다. 통제에 관한 것이 아닙니다. 실제로 업무가 실제로 발생하는 방식에 따라 더 나은 전화를하는 것입니다. 시간 추적의 목표는 매 시간마다 더 많은 출력을 압박하는 것이 아닙니다. 사람들이 더 큰 의도로 시간을 사용하도록 돕는 것입니다. 가장 효과적인 시스템은 개인에게 지속적으로 최적화하도록 압력 을가하지 않습니다.

실제 생산성이 항상 더 많은 일을하는 것은 아닙니다. 그것은 에너지를 세우는 에너지를 투자하고 공간에 잘 만들기 위해 건축에 관한 것입니다. 그것은 시간을 제어하는 ​​것이 아니라 그것을 보호하기 위해 첫 번째 추적의 시간을 다시 생각하는 것으로 시작합니다.

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