CC BY
24Модель машинного обучения для оптимизации организации работы сотрудников офиса в удаленном и гибридном режимах
со см о см
!Л
О Ш
т
X
3
<
т О X X
Васильева Елена Викторовна,
д.э.н., доцент, руководитель Департамента бизнес-информатики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия, EVVasileva@fa.ru
Громова Алла Александровна,
к.э.н., доцент кафедры «Финансовые технологии», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, EAGromova@fa.ru
Вишневская Наталья Александровна,
стажер-исследователь Института цифровых технологий, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, NAVishnevskaya@fa.ru
Данная статья посвящена построению и использованию модели машинного обучения - метода математического моделирования для решения задачи в области управления эффективной работой сотрудников офисов при переходе на удаленный и/или гибридный режимы. Проблематика стала весьма актуальной начиная с 2020 года, принятия вынужденных мер в силу ковидных (пандемийных) ограничений. В исследовании приводятся результаты опроса менеджеров различного уровня из Москвы и Московской области, Санкт-Петербурга, Оренбургской области, Республики Башкортостан и др. по вопросам сложностей перехода на удаленный режим. Подчеркнута перспектива внедрения гибридного формата работы офиса (Офис 4.0). Выделены преимущества и недостатки такого формата. Поднят вопрос о новой роли ИТ в организационных процессах. В статье рассматривается вопрос применения продвинутой аналитики для изучения пользовательского опыта, включая мониторинг активности, вовлеченности и пограничного состояния персонала. Дан ряд рекомендаций по применению аналитического сервиса сбора и анализа атмосферы общения в коллективе на примере инструментов управления опытом сотрудников и продуктивностью персонала на основе нейро-технологий. Приведен пример восстановления ресурсного состояния, реализованного на основе применения нейроинтерфейсы в проекте Нейронет компании «Лаборатория знаний». Представлена авторская модель машинного обучения для диагностики выгорания сотрудников компании. Модель реализована на классических алгоритмах машинного обучения. Ключевые слова: математическое моделирование, модель машинного обучения, аналитика данных, офис 4.0, гибридный формат работы офиса, опрос.
Данная статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета.
Пандемия дала серьезный импульс ускорению цифровизации и расширению внедрения ранее прогнозируемых тенденций, которые несколько лет обсуждались в заинтересованных мировых и национальных кругах по информационному менеджменту. Она побуждает общество адаптироваться к «новой нормальности» через непосредственную необходимость в таких областях, как работа, образование, здравоохранение, развлечения и досуг, спорт, туризм, Интернет-торговля и т.д. Новая среда обеспечила беспрецедентные возможности для научно-исследовательского сообщества в области управления информацией для развития исследований, которые окажут значительное влияние на практику в этих и других областях. По сути, мы находимся на вершине новых достижений в цифровом пространстве и должны стремиться к разработке примеров, которые могут помочь определить будущее направление развития цифрового глобального общества на благо всех государств. С другой стороны, проблемы цифровизации расширились, в определенном смысле обострились и требуют дальнейшего осмысления и улучшения в постковидном мире.
Ускорение в сторону знаниевой и человеко-ориентирован-ной эпохи, где инновации будут основным инструментом развития являются главным трендом современного мира.
В рамках научного исследования был проведен опрос, в котором приняло участие 80 человек из Москвы и Московской области, Санкт-Петербурга, Оренбургской области, Республики Башкортостан и др. (с доверительной точностью 95%, доверительный интервал равен 11%). Возраст большинства опрошенных (75,9%) - до 40 лет. Почти половина респондентов являются специалистами, 18,8% - руководители среднего звена, а 12,5 % - руководители высшего звена.
Среди поставленных вопросов были такие: «Считаете ли Вы, что ваша работа может быть под угрозой из-за глобальных перемен?», «Как быстро Ваша компания перешла на удаленный режим работы в условиях пандемии 2020?», «С чем были связаны основные технические трудности перехода на удаленную работу?», «Предпочтительное соотношение работы офис / удаленный формат».
Большая часть респондентов (70%) считают, что глобальные перемены мало грозят им в плане потери работы, но 25% опрошенных ответили, что они боятся остаться без работы. Причем данную угрозу ощущают представители разных отраслей (финансовый сектор, реклама, маркетинг и СМИ, государственный сектор, торговля). Порядка половины респондентов готовы перестраиваться и адаптироваться, если им будет оказана необходимая поддержка, 40% отмечают, что для них не составляет никакого труда перейти на новый формат работы, и только 7,5% респондентов говорит о том, что для них это очень сложный процесс.
В рамках проведенного опроса был задан вопрос о проблемах, с которыми столкнулись сотрудники компаний при переходе на удаленный режим.
О том, что проблем не было ответили 23% всех респондентов. Если не учитывать их ответы, то самой распространённой проблемой оказалось отсутствие электронно-цифровой подписи, об этом сообщил 21% опрошенных, 20% назвали «невозможность отслеживать коммуникации и деятельность сотруд-
ников», 13% указали на проблемы, связанные с предоставлением доступа к ресурсам, 10% на проблемы информационной безопасности, по 8% респондентов указали на плохо выстроенные процессы и невозможность их быстрой автоматизации, отсутствие платформы для общения с коллегами, и отсутствие телекоммуникаций, 7% ответили о том, что в компании недостаточно развита ИТ-архитектура и 5% указали на отсутствие удобной платформы распределения и контроля задач - рис. 1.
Руководитель Руководитель Руководитель Преподавате.. высшего низового среднего Специалист звена звена
проблем не возникало
отсутствие электронно-цифровой подписи
невозможность отслеживать коммуникации и деятельность сотрудников
с предоставлением дополнительного доступа к ресурсам
проблемы связанныес информационной безопасностью
плохо выстроенные процессы и невозможность их быстрой автоматизации
нет платформы для общения с коллегами
не налажены телекоммуникации
недостаточно развита ИТ-инфраструктура
нетудобной платформы распределения и контроля задач
Рисунок 1 - Проблемы, с которыми столкнулись компании при переходе на удаленный режим
В разрезе позиций большее количество проблем указали специалисты (7% - невозможность отслеживать коммуникации и деятельность сотрудников, 5% - отсутствие электронно-цифровой подписи, 5% проблемы с доступом к ресурсам). Для руководителей высшего звена критичной проблемой оказалось отсутствие электронно-цифровой подписи (5%). Также, стоит заметить, что лишь 1% представителей топ-менеджмента ответили, что не столкнулись с проблемами при переходе на удаленный режим.
За время пандемии работодатели открыли для себя весь спектр возможностей, которые предоставляет виртуальная работа в течение этого периода. Первыми гибридную модель подхватили Альфа-банк [1], Сбер [3, 4], Росбанк, Открытие [5], ВымпелКом, Ingate, Mail.ru Group, Positive Technologies, Ростелеком, МВС ГРУП, BIOCAD, BCG и др. Концепция офиса с гибридным форматом (Офиса 4.0) была озвучена еще в 2019 году [1]. Однако пандемия внесла в эту концепцию гораздо больше смысла. С нашей точки зрения, концепция Офиса 4.0 должна включать в себя создание человеко-ориентированной цифровой среды, основанной на экосистемном и гибридном подходе, которая за счет использования цифровых технологий объединит людей независимо от их местонахождения и сделает их деятельность максимально эффективной и комфортной.
Альфа-банк использовал смешанный вариант организации работы: часть сотрудников продолжает работать в офисе на постоянной основе, часть - полностью перешли на удаленный формат, а большинство работает в гибридном режиме. Такой же подход избрал финансовый холдинг Citygroup [2]. В Сбере работникам предлагается три формата работы: в офисе, удаленно, гибридный вариант. Руководитель также может разрешить сотруднику работать 3 месяца удаленно из другого реги-
она России с сохранением всех льгот [3]. Также в нем организованы «виртуальные» команды, в которые входят, например, клиентские и сервисные менеджеры, а также «виртуальные» руководители вертикалей, руководители внутренних структурных подразделений, территориальные и региональные менеджеры [4].
В банке «Открытие» пришли к выводу, что целевым форматом труда может быть комбинированный вариант, без привязки к конкретному рабочему столу и без обязательного постоянного присутствия в офисе [5]. Эта модель позволяет компании быть более гибкой в часто управления персоналом.
Из преимуществ гибридного офиса - широкий выбор локации и найма персонала из любой точки земного шара, экономия офисного пространства, затрат на персонал, на командировки и массовые мероприятия, сокращение расходов на дорогу к офису и стрессовых ситуаций, и, как следствие, увеличение числа более счастливых, лояльных и самостоятельных сотрудников, что показывает рост метрики лояльности NPS (Net Promoter Score).
Участники опроса отдали большее предпочтение (40% голосов) соотношению офис (25%) и удаленная работа (75%), 23% респондентов выбрали паритет (50%/50%), 21% - только дистанционному формату.
Как управлять технологиями для роста бизнеса? Понятно, что концепция может быть реализована только в условиях мониторинга и управляемости всех процессов. ИТ-решения, позволяющие вести мониторинг бизнес-процессов, дают возможность выявить проблемные места, где происходят задержки или их прерывания, а также обнаружить новые области автоматизации и роботизации рутинных операций. Некоторые проблемы, влекущие за собой задержку в выполнении операций, возникают только в условиях удаленной работы, поскольку сотрудникам сложнее проинформировать коллег о поступлении задачи на исполнение или прокомментировать ее детали. В гибридном режиме также возникают трудности в назначении, планировании, участии и контроле различных активностей и встреч. Технологии глубинного анализа процессов в данной ситуации помогут обеспечить прозрачность их реализации, зафиксировать и проинформировать о возникающих отклонениях и нестандартных вариантах их исполнения (последовательности действий, задержек, реакций сотрудников) [320].
Кроме того, ИТ могут быть задействованы для мониторинга активности работника и его результативности. Как показал проведенный в рамках настоящего НИР опрос, подавляющее большинство людей (по нашим данным - более 65% респондентов) не готовы работать под постоянным контролем через видеокамеры. Также многие сотрудники сопротивляются применению средств отслеживания движений манипуляторов и интенсивности печати на ПК. Более комфортным, и в то же время более точным и объективным инструментом контроля в данном случае могут выступать системы, которые помогут более точно моделировать и анализировать реальные процессы «как есть».
Обучение инновациям внутри индустрии важно на всех уровнях должностей, особенно для руководства. Важны понимание и вовлечение персонала в стратегические задачи. Загрузка в новую реальность пройдет легче, если анализировать в компании успешные современные кейсы, открыто обсуждать новые тенденции и технологии (трендвотчинг).
Для обеспечения условий работы персонала с максимальной отдачей важно создать комфортный цифровой офис, предоставив доступ к различным ИТ-сервисам: Wellness- и креативные пространства, зоны коворкинга, спортивные помещения, учебные помещения и комнаты для отдыха, др. По оценкам экспертов [96], к технологиям, которые больше всего
X X
о
го А с.
X
го m
о
2 О
м
CJ
fO CS
0
CS
in
01
О Ш
m
X
<
m О X X
влияют на эффективность персонала, можно отнести: социальные сети, инструменты обучения и развития, бизнес-аналитики, управления проектами инструменты, CRM.
На сегодняшний день инструменты удаленной и совместной работы являются уже неотъемлемой частью жизни любого работника. Офисное пространство вне зависимости от кризисных изменений видоизменяется и наполняется цифровыми устройствами. Некоторые из них позволяют создать удобное, ориентированное на людей рабочее пространство в условиях удаленной работы и для успешного взаимодействия дистанционно распределенных команд.
Среди наиболее востребованных решений для проведения онлайн-встреч участники исследования выделили следующие системы видеоконференции: Microsoft Teams, Zoom и Skype. Для удаленной работы с информацией больше трети наших респондентов вообще не используют никакие сервисы облачного хранения. Однако, среди тех, кто их использует, популярными являются лидеры данного рынка: Microsoft One Drive, Google Drive и Яндекс Диск. Для управления проектами в основном используется Jira (31,6%), а также некоторые отметили BaseCamp, ProofHub, Trello и Bitrix 24. При этом оставшиеся 63,2% респондентов указали, что у них на работе не применяется ни одно из 7 предложенных решений. Также половина респондентов отметила, что никаких специфичных решений не было внедрено для перехода на удаленный режим работы. Остальные опрошенные указали, что были внедрены системы видеоконференцсвязи и внедрение или доработка систем, поддерживающих управление бизнес-процессами.
Переговорная комната («видеопереговорная», конференц-комната), оборудованная плазменные или LCD панелями, аудиооснащением, конференц-системами, состоящими из нескольких пультов-микрофонов на местах участников и блока управления - у модератора, позволяет проводить групповые видеоконференции. Но удаленная работа выдвинула новые требования к организации мест для взаимодействия сотрудников. Есть мессенджеры и сервисы для видеосвязи Discord, Telergram или Skype. Особое место в Офисе 4.0 занимают технологии виртуальной и дополненной реальности, которые позволяют эффективно взаимодействовать удалённым сотрудникам и тем, кто работает в обычном формате, дают возможность создания особых пространств для коллаборации.
В период пандемии некоторые компании уже начали переходить на работу в смешанной реальности в качестве альтернативы личного сотрудничества, которая дает хорошую основу для сохранения общения, пусть даже через его виртуальную имитацию в условиях гибридной офисной модели. Виртуальная переговорка от Glue, в которой используется шлем виртуальной реальности, с 2018 г. используется топ-менеджментом Microsoft, Toyota и HP [6]. Приложение может вести стенограмму выступления, строить отчеты. Подобное коллабора-тивное пространство Modum Lab создано в Сбере и ПАО «Газпром нефть» [6]. Швейцарский инвестиционный банк UBS применил технологию дополненной реальности в работе своих трейдеров с помощью очков HoloLens от Microsoft, а в дальнейшем планируют устанавливать дополнительные мониторы, которые будет выводить видео с работающих у коллег камер [7].
Следующим шагом может быть реализация мониторинга эмоционального состояния сотрудников. В качестве расширения базовой функциональности решений анализа процессов можно рассмотреть возможность их интеграции с технологиями продвинутой аналитики пользовательского опыта персонала организации в рамках концепции Experience Management (Управление впечатлениями и информационная поддержка пользовательского опыта). Основное ее назначение заключается в мониторинге соцсетей в части появления негативных
комментариев сотрудников (не только о компании), выявление отрицательного окраса их сообщений. Это позволит оценивать эмоциональное состояние работников и своевременно информировать руководство о необходимости принятия мер по борьбе с их выгоранием.
В научный обиход понятие синдрома перегорания (burnout syndrome) введен Гербертом Фрейденбергером (H.Freudenberger) в 1974 г. В отечественной литературе с начала 1990-х годов ему были посвящены исследования многих авторов, включая В.В. Бойко, Т.В. Форманюк, Н.В. Козину, М.М. Скугаревскую, Л.И. Ларенцову, Е.Д. Соколову, Г.А. Макарову, И.Л. Гурееву, О.В. Рыбину, Т.В. Соколовскую, С. В. Браз-говскую, Н. Е. Водопьянову, Е. С. Старченкову, Е. И. Лозинскую, Н. Б. Лутову, В. Д. Вида и др. Важным качеством личности и ценности работника определяется его способность противостоять длительному воздействию стрессовых ситуаций, умение сдерживать внутренний эмоциональный фон и стойкий навык мало окрашенного реагирования на негативные раздражители. Терминологией, классификацией факторов, описанием характеристик эмоциональной устойчивости посвящены работы таких ученых как Л.М. Аболина, К.М. Гуревича, О.В. Дашкевича, М.И. Дьяченко, П.Б. Зильбермана, В.А. Понома-ренко, Р.Н. Макарова и др. Причем исследования в основном проводились в различных прикладных областях с нацеленностью выявить эмоциональную реакцию людей в экстремальных условиях, включая испытания в авиации, спорте, инженерных сферах и др. Перегруженность людей, занятых в ИТ-сфере или при интенсивной ИТ-нагрузке, когда человек весь день проводит за компьютером, изучать начинают только сейчас. Поэтому каждый результат вносит свой вклад в общее представление эмоциональных процессов в ИТ-контексте. Таковым вкладом является и анализ результатов данного исследования.
Проведенный в рамках научного исследования опрос позволил оценить изменения в эмоциональном состоянии сотрудников организаций, принявших участие в исследовании. По результатам анализа полученных ответов были сделаны выводы, что большинство работников почувствовали себя в новых условиях значительно тревожнее в не зависимости от возраста (см. рис. 2). Если же рассматривать тех специалистов, которые после перехода в удаленный режим почувствовали себя более комфортно, то из них 18% - это респонденты моложе 30 лет, 8% - от 31 до 40 лет, 4% - от 41 до 50 лет и 4% -от 51 до 60 лет.
31-40 до 30 лет лет
41-50 лет
51-60 лет
более 60 лет
Стало максимально комфортно 11% 2% 2% 2%
Стало комфортнее Стало тревожнее Стало максимально тревожно 7% 6%
15% 11% 11% 6% 2%
7% 11% 4%
Источник: разработано авторами по результатам исследования Рисунок 2 - Изменения в эмоциональной состоянии работников организаций
Переход на удаленный или гибридный формат работы выявил проблему, заключающуюся в сложности измерения результативности работы персонала. Здесь недостаточно использовать традиционные методы оценки. Необходимо задействовать более сложные методы и инструменты, включая технологии поведенческой аналитики [7, 8]. Например, Microsoft использует и предлагает своим клиентам решение, которое позволяет проводить оценку рабочего процесса (совещаний и других коммуникаций). Обрабатывая данные о том, какие тех-
нологии и сервисы используют сотрудники (мессенджеры, сервисы видеоконференцсвязи), в каких совещаниях участвуют, как предпочитают общаться (письма, голосовые сообщения, видео-встречи и т. д.), система формирует отчеты для последующего анализа и принятия решений [9].
Также активно используются сервисы для оценки личной эффективности. Их применяют сотрудники компаний для отслеживания баланса между работой и отдыхом. Более продвинутые решения предлагают варианты корректировки графика работы с целью достижения желаемого баланса.
Поскольку деятельность организаций, оказавшихся в зоне цифровой трансформации, все больше становится интеллектуальной и креативной, особое значение приобретают технологии коллективного интеллекта [10], которые учитывают компетенции сотрудников, а также позволяют организовать групповую работу на разных этапах процессной деятельности с учетом не только знаний, но и психологических особенностей, и организационных возможностей конкретного человека.
Рынок Intellegent assitance and bots является одним из самых быстро растущих в мире на данный момент. На рынке есть как давно устоявшиеся игроки, так и новые, набирающие популярность. Среди лидеров рынка выделяется компания MUSE, которая является производителем устройств EEG (Electro Encephalo Graphie) Sensor. Также на рынке с 2013 года с двумя продуктами (Emotiv Insight и Epoc Neuroheadset) представлена компания Emotiv Inc. В настоящее время уже сформированы рынки-предшественники, закладывающие основу спроса в этой области. Это рынок нейроинтерфейсов (интерфейсов «мозг-компьютер»), в который входит рынок нейроинтерфейсов для коммуникаций, развлечения и спорта. Всего объем рынка цифровых инструментов поддержания здоровья, тренинга и стимуляции мозговой активности по оценке на 2020 год составил $6 млрд. [11].
В рамках проекта Нейронет разрабатываются сразу несколько отдельных продуктов, позволяющих повысить производительность труда сотрудников любой компании. В их число входит разработка компании «Лаборатория знаний», которая позволяет считывать нейрофизиологические показатели и анализировать продуктивность работы сотрудника. Устройство Mind Productivity Assistant (MPA) предназначено для регистрации и анализа электрофизиологических и биометрических параметров человека через измерение ряда электрофизиологических и биологических параметров человека, в том числе ЭЭГ, двигательной активности, пульса и температуры тела. Измерение этих параметров производится с помощью специальной аппаратуры, а также бытовых датчиков, таких как не-инвазивные нейроинтерфейсы Emotiv Insight и MUSE, фит-несс-браслет Mio Link. Помимо биологических показателей, обеспечивается сбор и обработка данных выполняемых действий работника на компьютере: ввод данных с помощью мыши и клавиатуры, запуск и завершение приложений, действия в браузере и средах разработки. MPA наблюдает за состоянием человека и информирует о любых отклонениях. Такой подход улучшает условия труда и оптимизирует рабочий процесс. С применением MPA повышение производительности труда в зависимости от конкретного типа выполняемой деятельности составит не менее 30%.
В основе разработки MPA лежат поведенческие модели, объединяющие теоретические разработки когнитивистики и психофизиологии: когнитивной нагрузки, влияния стрессоген-ных факторов, утомляемости, характера деятельности, а также общая многопараметрическая модель. Принцип функционирования решения представлен на рис. 3.
Биометрические данные. ЭЭГ.ФПГ
Психоэмоциональное состояние
Ясность, бодрость, усталость, увлеченность процессом, конннтивная нагрузка "поток"
Вид деятельности
Чтение, написание ^ документации, разработка игр, кодирование, оставление тестов
Тренажер
Рекомендации
Действия на ПК,
Учет действий пользователей на ПК.
Источник: Разработано авторами по материалам исследования Рисунок 3 - Принцип функционирования решения
Таким образом, нейроинтерфейсы, доказавшие свою полезность в медицине, промышленности и спорте, уже сегодня могут быть использованы HR-службами для диагностики эмоционального состояния сотрудников. С помощью нейроинтер-фейса данные могут собираться в течение рабочего дня с 11:00 до 18:00 и отображать 3 параметра: ясность текущего состояния испытуемого, увлечённость и стресс. Это позволяет контролировать ресурсное состояние работника.
Среди инструментов Офис 4.0 должны быть инструменты, позволяющие выявлять негативные проблемы сотрудников, отслеживать их эмоциональное состояние, например, с использованием пульс-опросов [12]. Подобная система может иметь интерфейс информационного табло (dashboard), с выведенной на него общей (усредненной по подразделению) информацией по уровню эмоциональной устойчивости кадров, с возможностью детализации по конкретному сотруднику и рекомендациям по предотвращению его выгорания. Среди исследуемых показателей могут быть оценки того, когда он был последний раз в отпуске, как много времени он проводит на онлайн переговорах, получает ли он помощь от руководства и т.п.
Мониторинг и заполнение профессиональных пробелов в организациях могут быть реализованы с помощью технологий анализа данных и прогнозной и предиктивной аналитики [13]. Появилось отдельное направление - «Аналитика людей» (англ. «people analytics») [14]. Успешные кейсы применения аналитики людей для понимания динамики и определения механизмов удержания и развития потенциала талантливых сотрудников от компаний VMware, Saberr, и Humanyze уже обсуждаются в мировом сообществе. В период пандемии нужны подходы Continuous employee listening strategy (стратегия непрерывного слушания сотрудника) и оценка вовлеченности сотрудников в режиме реального времени на основе технологий искусственного интеллекта.
Программные сервисы, которые помогают вести анализ эмоционального климата компании, загруженности и удовлетворенности персонала своей работой, - аналитическая система Yva.ai, облачные решения Sap Success Factors, 1С-Бит-рикс, Снежинка от компании МТС, платформа Pulse от Сбер и пр.
Поддержка физического, ментального и эмоционального благополучия сотрудников крайне важна, работают ли они в офисе или удаленно. Особенно это становится актуальным, когда работники находятся на этапе адаптации к новым усло-
X X
о
го А с.
X
го m
о
2 О M
со
fO
es
0 es
in
01
О Ш
m
X
<
m О X X
виям работы в удаленном режиме. Причинами выгорания считаются перегрузка и вовлеченность в рабочий режим 24/7, завышенные ожидания работодателей от работников более упорной работы и высокой производительности, ощущение постоянного цейтнота, а также обесценивание выполненной работы, проявляемое в снижении обещанной премии, несправедливом распределении задач, отсутствии ясности роли, плохо организованной обратной связи, низкой поддержке со стороны менеджера.
В 2021 г. возникла у многих людей физическая и моральная усталость от пандемии. Перегрузка в условиях удаленной работы была вызвана в том числе тем, что фактически время, кроме как работой, людям заняться было нечем. А это негативно сказалось на их эмоциональном состоянии. Произошёл пересмотр смыслов. Возникли такие вопросы, как: зачем мне столько работать? Компании должны помочь сформулировать эти новые смыслы, помочь своим сотрудникам выстраивать работу удаленно из другого города / страны; работать с ресурсным состоянием (для новых вызовов, которых сейчас будет немало); выстраивать коммуникации; проводить мероприятия онлайн; эффективно распределять время между личной жизнью и работой.
Ресурсные состояния человека — это представления психоэмоционального состояния человека, позволяющие однозначно идентифицировать человеку свое состояние и бессознательно его изменить в заранее натренированное состояние [16]. Всего выделяют 8 ресурсных состояний человека: 1) усталость; 2) уравновешенность; 3) стресс-показатель негативного эмоционального фона, перенапряжения регуляторных систем организма; 4) монотония; 5) когнитивная перегрузка; 6) длительный стресс; 7) бодрость; и 8) ясность.
В качестве перспективных мер борьбы со стрессом сотрудников и их адаптации к удаленной или гибридной форме труда может быть использована система предиктивной аналитики. Для предотвращения выгорания может быть разработана и применена модель машинного обучения, реализованная как информационная система диагностики выгорания сотрудников компании. Авторами апробирована концепция, где в качестве данных для обучения модели были выбраны результаты проведенного опроса. В качестве целевой переменной предсказывается эмоциональное состояние.
Модель реализована на классических алгоритмах машинного обучения. В работе для сравнения их было применено четыре: наивный Байесовский классификатор, логистическая регрессия, градиентный бустинг и метод к-среднего. После обучения модели на тренировочных данных по каждому классическому алгоритму были получены следующие результаты точности модели: метод наивного Байесовского классификатора - 90%, метод логистической регрессии - 92%, метод к-сред-него - 91%. Наиболее адекватным в данной задаче оказался метод градиентного бустинга, имеющий точность предсказания - 95%.
Разработанная модель машинного обучения для оценки эмоционального состояния сотрудников представлена на рис. 4. В системе случайным образом были поделены результаты опроса на две выборки: 70% - тренировочные данные (для обучения) и 30% тестовые (для предсказания). В модель также может быть интегрирован открытый дата сет kaggle.com. В качестве входных показателей модели были использованы наиболее значимые для выгорания результаты опроса: возраст; пол; длительность рабочего дня; желание работать удаленно; профессиональная сфера; позиция; дисциплинированность; время, затрачиваемое на ответы по электронной почте; время, затрачиваемое на встречи и переговоры; изменения в
полномочиях и ответственности; доступ к ресурсам и источникам в любое время; возможность обращения за помощью к руководителю.
Rclritvt ОП РОСНЫ...
г
«
Источник: Разработано авторами по материалам исследования Рисунок 4 - Модель машинного обучения выгорания сотрудников в системе Rapid Miner
Для построения регрессии и составления прогноза данные опроса (например, загрузка задачами) заменены с дискретных на непрерывные (использована шкала от 0 до 4) или на усредненные (например, загрузка доп. временем). Выходной параметр - эмоциональное состояние, где: 0 - произошло выгорание сотрудника, 1 - сотрудник эмоционально устойчив. Фрагмент полученных результатов эксперимента на модели машинного обучения представлен на рис. 5, 6. В столбце, окрашенном в зеленый цвет, отображается предсказанное моделью эмоциональное состояние каждого сотрудника.
Оцените ваше эмоциональное состояние ... prediction(Oi4eHHTe ваше эмоциональное состояние... Пол Возраст Стаж
1 1 1 35 15
0 0 1 45 15
1 1 1 45 15
1 1 1 25 5
1 1 1 25 5
0 0 0 25 5
0 0 1 25 5
0 0 0 25 5
1 1 1 25 5
1 0 1 25 5
0 0 1 35 15
1 1 1 55 15
0 0 0 25 5
0 0 1 25 5
1 1 0 35 15
0 0 1 55 15
Источник: Разработано авторами по материалам исследования Рисунок 5 - Фрагмент результатов исследования на модели машинного обучения
На рисунке 6 представлены результаты прогноза выгорания сотрудников. Сведения сгруппированы по возрасту. В графе «1» зеленым и в графе «0» синим цветом отображены данные, которые были правильно предсказаны. Анализ эксперимента на модели показал, что самыми математически значимыми причинами эмоциональной стабильности стали «работа сотрудника в удаленном режиме» и «количество времени, затрачиваемое на совещания».
Оцените ваше эмоциональное состояние (0 - выгорание) О 1
Источник: Разработано авторами по материалам исследования Рисунок 6 - Результаты исследования на модели машинного обучения
Требования к системе, сбору и представлению данных -добровольное участие в опросе и соблюдение конфиденциальности данных. Для анализа эмоционального состояния сотрудников предлагается проводить мини тестирование один раз в две недели. Необходимо ответить на следующие 13 вопросов:
1. ФИО (фиксируется автоматически, но зашифровано для конечных пользователей - руководителей сотрудников для большего доверия сотрудников).
2. Пол (может заполняться автоматически на основе данных организации).
3. Возраст (может заполняться автоматически на основе данных организации).
4. Стаж (может заполняться автоматически на основе данных организации).
5. Какова средняя продолжительность Вашей работы за компьютером?
6. Хотели бы Вы работать в удаленном режиме?
7. Работаете ли Вы в удаленном или гибридном режиме сейчас?
8. Какова длительность Вашего рабочего дня?
9. Сколько времени в среднем Вы тратите на ответы по электронной почте в день?
10. Сколько времени в среднем Вы тратите на встречи и переговоры в день?
11. Возросли ли Ваша роль, полномочия и ответственность?
12. Можете ли Вы напрямую обращаться с вопросом к любому источнику информации?
13. Можете ли Вы обратиться за помощью к Вашему руководителю?
Система сравнивает их ответы с неким идеальным вариантом, который был получен на основе выявления паттернов, отраженных в профилях выгоревшего и эмоционального устойчивого работника. При обнаружении отклонений в худшую сторону, информация будет поступать ответственному за работу с персоналом. Паттерны корректируются, обновляя профили. По итогам нескольких опросов для каждого сотрудника строится индивидуальная траектория нахождения в эмоционально устойчивом или близком к выгоревшему состоянию. Однако, стоит заметить, что тестирование не может стать основным средством выявления нестабильного состояния, тем более без регулярного применения.
Результаты мониторинга эмоционального состояния работников отражаются в информационной панели, которая показывает усредненные значения основных оцениваемых показателей, таких как (рис. 7-9):
- Средняя длительность рабочего дня;
- Средняя длительность работы за компьютером;
- Среднее время ответов на электронную почту;
- Среднее время переговоров;
- Доля близких к выгоранию в подразделении сотрудников;
- Средняя скорость выгорания сотрудников в подразделении;
- Детальная информация о каждом сотруднике, близком к выгоранию (информация по эмоционально устойчивым сотрудникам не выводится на информационную панель);
- Предложения по улучшению эмоционального состояния.
Информация о подразделении
18
Качичеаво ^Л Кммчесгео
... .'.-и 1чии ШчМ илрудншииб/иших
Средняя скорость выгорания
Мшм
Детальная информация по сотрудникам близким к выгоранию за месяц
Изанпв Ивлн
«пличегтвп времени компьютером - 40 гтах-ЗОлет.
Последний йТПуСк ■ 30.03.2020 хма^и* работать удагр^но • да текущий формат эя(5птн - ооиг. вр!рип НД ОТВР-Ы ПО Р-ТМ11 - 30 время на переговоры - 20 возросли ли Ваши полномочия ■ нет можете ли Ви обратиться за помощью к руководителю-да
эмоциональное состояние выгорание
Средняя длительность Средняя длительность
рабочего дня работы за компьютером
Г\ Г\
Среднее время ответов Среднее время
на е-таН переговоров
Л Г\
Источник: Разработано авторами по материалам исследования Рисунок 7 - Шаблон информационной панели для оценки эмоционального состояния сотрудников
Основная информация
Работа а офисе/ удаленна
Интенсивность рабочего дня
День сотрудника
Изменения в распорядке
Оценка счастливых сотрудников
Работа в офисе
удобно воздерживаюсь
Работа на удаленке
<ь удобно
Гибридный вариант работы
X X О го А С.
X
го т
о
Источник: разработано авторами по результатам исследования Рисунок 8 - Шаблон панели, разработанной в рамках данного исследования
О
м «
Основная информация
Работа в офисе/ удаленка
Интенсивность рабочего дня
День счастливого Изменения в сотрудника распорядке
со es
0
CS
in
01
О Ш
m х
<
m о х
X
Изменения в интенсивности неформального общения
Длительность рабочего дня счастливого сотрудника
и у | не изменилась
более 8 часов
V Щр
9231% ^^^^ ^^ 16-8 часов
более 8 часов | до 2 часов
Изменения в длительности рабочего дня
руководитель руководитель ia среднего звена
сократился немного, но это было заметно ■ш
сократился значительнопоявилось ощущение наличия свободного времени
увеличился незначительно ЯШ
увеличился на 2-3 часа
увеличился значительно, стал бесконечен
Источник: разработано авторами по результатам исследования Рисунок 9 - Шаблон панели, разработанной в рамках данного исследования
Таким образом, алгоритм машинного обучения нацелен на поиск паттернов выгоревших людей, что дает возможность корректировать профиль и проводить мониторинг по актуальным для каждого сотрудника характеристикам. Диагностика на основе искусственного интеллекта позволит дать более объективную оценку в сравнении с однократным тестированием на основе популярных методик, таких как, например, Опросник выгорания К., Маслач С. Джексон (Maslach Burnout Inventory, MBI) [15-17]. В качестве дополнительного инструмента может быть применен также анализ тональности переписки в соцсе-тях, но в этом случае могут возникнуть ограничения для мониторинга - не все сотрудники активно размещают информацию или комментируют в открытых источниках.
Цена компании за выгорание сотрудников высока. По данным на октябрь 2020 года организация из 1000 человек в связи выгоранием сотрудников и нежелательной текучестью кадров теряет 2 миллиона долларов в год [18]. Сохранить необходимый уровень вовлеченности и психоэмоционального состояния работников можно за счет демонстрации ценности и важности работы сотрудников лично их руководителю и команде. Как показывают различные исследования, данные меры позволяют сохранить ментальное здоровье в коллективе в 25-30 % случаев.
Таким образом, выделены наиболее успешные инструменты для обновления и создания комфортной среды современного офиса, в том числе в условиях гибридного формата работы. Авторами разработана модель машинного обучения для диагностики эмоционального состояния работников компании и выявления симптомов выгорания. Построена приборная панель наблюдения за изменениями эмоционального фона компании. Выделены требования к подобного рода системам, составлен список входных показателей. Модель обучена на дата сете по результатам проведенного в рамках исследования опроса.
Литература
1. Владислав Тюрин. Офис 4.0: парадокс цифровой трансформации // itWeek. URL: https://www.itweek.ru/digitalization/article/detail.php?ID=206814 (дата обращения 01.03.2023)
2. Бизнес выбирает гибкую организацию труда // РБК. URL: https://plus.rbc.ru/news/60f52aca7a8aa9ce7bb52906 (дата обращения 01.03.2023)
3. Ковалева М. Сбер позволит сотрудникам уходить в отпуск на год и работать из любой части России // Финансовая газета, 09.06.2021. URL: https://fingazeta.ru/news/novosti/472374 (дата обращения 19.08.2021)
4. Особенности управления сотрудниками на расстоянии // Сбер [Электронный ресурс]. URL: https://courses.sberuniversity.rU/leadingremoteteams/1 (дата обращения 05.03.2023)
5. Русанов С. Революция рабочих мест. О стратегических изменениях в IT-блоке банка «Открытие». URL: https://www.open.ru/about/media/45735 (дата обращения 15.03.2023)
6. VR, AR и 3D-коллаборативные пространства: как использовать технологии во время карантина и не только? URL: https://vc.ru/future/115633-vr-ar-i-3d-kollaborativnye-prostranstva-kak-ispolzovat-tehnologii-vo-vremya-karantina-i-ne-tolko (дата обращения 05.03.2023)
7. Швейцарский банк UBS перевел трейдеров в дополненную реальность из-за коронавируса [Электронный ресурс].
- 22.09.2020. - URL: https://habr.com/ru/news/t/520116/] (дата обращения 14.03.2023)
8. Elgan M. Zoom fatigue is real and it's costly. - URL: https://www.idginsiderpro.com/article/3544019/zoom-fatigue-is-real-and-it-s-costly.html_(дата обращения 18.07.2021)
9. Microsoft показала платформу Mesh для общения и работы в смешанной реальности. - URL: https://habr.com/ru/news/t/545186/ (дата обращения 04.07.2021)
10. Славин, Б.Б. Цифровые технологии интеллектуальной коллективной деятельности // Системный анализ в экономике
- 2018. Сборник трудов V Международной научно-практической конференции-биеннале. - Москва, 2018. - С. 427-431
11. Колодинская Н. Люди должны привыкнуть к нейрога-джетам так же, как к смартфонам. RB. URL: https://rb.ru/analytics/neuro/ (дата обращения 01.03.2023)
12. Saaty T.L. Decision making with the analytic hierarchy process // Int. J. Services Sciences. - 2008. - Vol. 1, No. 1. Рр. 100-115
13. 5 CFR Part 250 - Personnel Management in Agencies. URL:
https://www.opm.gov/leaving/index.aspx?link=https://www.gpo.go v/fdsys/pkg/FR-2016-12-12/pdf/2016-29600.pdf (дата обращения 21.03.2023)
14. Bhalla V., Dyrchs S., Strack R. Twelve Forces That Will Radically Change How Organizations Work. URL: https://www.bcg.com/publications/2017/people-organization-strategy-twelve-forces-radically-change-organizations-work.aspx?linkId=35939610 (дата обращения 24.03.2023)
15. Психологические тесты. URL: https://psytests.org/psystate/maslachE.html (дата обращения 11.03.2023).
16. Водопьянова, Н. Е. Синдром выгорания. Диагностика и профилактика : практическое пособие / Н. Е. Водопьянова, Е. С. Старченкова. — 3-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2017. — 343 с.
17. Лозинская Е. И., Лутова Н. Б., Вид В. Д. Системный индекс синдрома перегорания. - СПб.: НИПНИ им. Бехтерева, 2007. - 19 с.
18. Из выступления Давида Яна, основателя Yva.ai. URL: https://www.yva.ai/ru/blog/3-stadii-
vygoraniya?utm_medium=email&_hsmi=111712036&_hsenc=p2 ANqtz-
89ooqGCnnUS28jMvXs3F8L_zpj7EhTQTRlFULWAbDMnFrFrDE _zrfqKf5cb2MTVwnEnfyJjguWdBjfZYnlqW9lOEes2A&utm_conten
t=111712036&utm_source=hs_email_(дата обращения
15.04.2023)
Machine learning model for optimizing the organization of work of office
employees in remote and hybrid modes Vasilyeva E.V., Gromova A.A., Vishnevskaya N.A.
Financial University under the Government of the Russian Federation JEL classification: C01, C02, C1, C4, C5, C6, C8
This article is devoted to the construction and use of a machine learning model - a mathematical modeling method for solving a problem in the field of managing the effective work of office employees during the transition to remote and / or hybrid modes. The issue has become very relevant since 2020, the adoption of forced measures due to covid (pandemic) restrictions. The study presents the results of a survey of managers at various levels from Moscow and the Moscow region, St. Petersburg, the Orenburg region, the Republic of Bashkortostan, etc. on the difficulties of switching to a remote mode. The prospect of introducing a hybrid format of office work (Office 4.0) was emphasized. The advantages and disadvantages of this format are highlighted. The question was raised about the new role of IT in organizational processes. The article deals with the issue of using advanced analytics to study user experience, including monitoring the activity, engagement and borderline state of the staff. A number of recommendations are given on the use of an analytical service for collecting and analyzing the atmosphere of communication in a team, using the example of tools for managing the experience of employees and productivity of personnel based on neuro-technologies. An example of the restoration of the resource state, implemented on the basis of the use of neural interfaces in the Neuronet project of the Knowledge Laboratory company, is given. The author's machine learning model for diagnosing burnout of company employees is presented. The model is implemented on classical machine learning algorithms.
Keywords: mathematical modeling, machine learning model, data analytics, office 4.0, hybrid office format, survey.
References
1. Vladislav Tyurin. Office 4.0: the paradox of digital transformation // itWeek. URL:
https://www.itweek.ru/digitalization/article/detail.php?ID=206814 (Accessed 03/01/2023)
2. Business chooses a flexible organization of labor // RBC. URL: https://plus.rbc.ru/news/60f52aca7a8aa9ce7bb52906 (accessed 03/01/2023)
3. Kovaleva M. Sberbank will allow employees to go on vacation for a year and work
from any part of Russia // Financial newspaper, 06/09/2021. URL: https://fingazeta.ru/news/novosti/472374 (accessed 08/19/2021)
4. Features of managing employees at a distance // Sber [Electronic resource]. URL:
https://courses.sberuniversity.ru/leadingremoteteams/1 (accessed 03/05/2023)
5. Rusanov S. The revolution of jobs. On strategic changes in the IT block of Otkritie
Bank. URL: https://www.open.ru/about/media/45735 (accessed 03/15/2023)
6. VR, AR and 3D collaborative spaces: how to use technology during quarantine and
beyond? URL: https://vc.ru/future/115633-vr-ar-i-3d-kollaborativnye-prostranstva-kak-ispolzovat-tehnologii-vo-vremya-karantina-i-ne-tolko (accessed 03/05/2023)
7. The Swiss bank UBS transferred traders to augmented reality due to the
coronavirus [Electronic resource]. - 09/22/2020. - URL: https://habr.com/ru/news/t/520116/] (accessed 03/14/2023)
8. Elgan M. Zoom fatigue is real and it's costly. - URL: https://www.idginsiderpro.com/article/3544019/zoom-fatigue-is-real-and-it-s-costly.html (Accessed 07/18/2021)
9. Microsoft showed the Mesh platform for communication and work in mixed reality. -
URL: https://habr.com/ru/news/t/545186/ (accessed 07/04/2021)
10. Slavin, B.B. Digital technologies of intellectual collective activity // System analysis
in economics - 2018. Proceedings of the V International scientific and practical conference-biennale. - Moscow, 2018. - S. 427-431
11. Kolodinskaya N. People should get used to neurogadgets in the same way as to
smartphones. R.B. URL: https://rb.ru/analytics/neuro/ (accessed 03/01/2023)
12. Saaty T.L. Decision making with the analytic hierarchy process // Int. J. Services
Sciences. - 2008. - Vol. 1, no. 1. Rr. 100-115 13.5 CFR Part 250 - Personnel Management in Agencies. URL: https://www.opm.gov/leaving/index.aspx?link=https://www.gpo.gov/fdsys/pkg/F R-2016-12-12/pdf/2016-29600.pdf ( accessed 21.03.2023)
14. Bhalla V., Dyrchs S., Strack R. Twelve Forces That Will Radially Change How
Organizations Work. URL: https://www.bcg.com/publications/2017/people-organization-strategy-twelve-forces-radically-change-organizations-work.aspx?linkId=35939610 (Accessed 03/24/2023)
15. Psychological tests. URL: https://psytests.org/psystate/maslachE.html (Accessed
03/11/2023).
16. Vodopyanova, N. E. Burnout syndrome. Diagnosis and prevention: a practical
guide / N. E. Vodopyanova, E. S. Starchenkova. - 3rd ed., Rev. and additional -Moscow: Yurayt Publishing House, 2017. - 343 p.
17. Lozinskaya E. I., Lutova N. B., Vid V. D. System index of burnout syndrome. - St.
Petersburg: NIPNI im. Bekhtereva, 2007. - 19 p.
18. From a speech by David Yan, founder of Yva.ai. URL: https://www.yva.ai/ru/blog/3-
stadii-vygoraniya?utm_medium=email&_hsmi=111712036&_hsenc=p2ANqtz-
89ooqGCnnUS28jMvXs3F8L_zpj7EhTQTRlFULWAbDMnFrFrDE_zrfqKf5cb2M
TVwnEnfyJjguW
dBjfZYnlqW9lOEes2A&utm_content=111712036&utm_source=hs_email (accessed 04/15/2023)
X X О го А С.
X
го m
о
2 О
м
CJ
