自从疫情开始后，越来越多的人开始居家办公。而为了确保雇员从事他们应该做的工作，很多企业开始使用监控软件和程序来监视员工的生产效率。多数员工对这种公司“控制”自己的手段深恶痛绝，且事实也证明，如此监控员工并不能提高生产力。
那么，有没有一种更人道，更具有同理心的方式，能让企业不用如此监控员工，还能提高工作效率呢？
作者： 若兰·马蒂、 什里雅斯·卡伦斯
来源：哈佛商业评论Lab （ID：hbrc_lab）
自从疫情将员工转移到家庭办公室，远离老板的监视以来，企业们一直在担心，人们真的在像他们应该做的那样工作吗 ?
尽管居家办公时代的生产率大幅提高，但这种焦虑一直存在。为了缓解压力，企业越来越多地求助于新的数字工具，这些工具可以实施某种程度的监督，根据员工的姓名识别每个人，并跟踪他们的时间使用情况——记录击键、计算信息、重新记录屏幕显示，甚至记录他们何时离开办公桌去上厕所。
理论上，雇主可以利用这些信息优化员工的工作方式。但在实际操作中，这些工具通常是一种钝器。这种方法背后有一个简单粗暴的逻辑:让人们对他们如何花费时间负责，从每一秒钟中榨取生产力。
首先，这是一种压迫，可能会挫伤员工的士气。 因为他们受到了严格的监控，他们理所当然会感到自己的隐私受到了侵犯。 不难看出，这种环境最终会促使人们辞职。
其次，办公室内的工作活动不能很好地代表实际生产力。 由于只关注人们采取的行动，这些工具完全忽略了人们工作的环境。 管理人员经常试图在根本不完善的环境中提高生产力——充满碎片化或非标准化的流程和任务、用户不友好的IT应用程序、糟糕的UX设计、瓶颈和其他使工作更困难、更慢的因素。没有一个单独的员工控制这些变量，而是服从于它们。 因此，这些提高效率的工具不仅不能解决问题，甚至没有把真正的问题提出来。
要真正解决问题，公司需要换个视角，问问自己的工作环境是否支持员工提高效率。做到这一点的关键是同理心。
问问自己:我们希望员工这样打发时间吗?我们的环境能激励他们做到最好吗?要解决上述问题，请查找工作结构不佳、应用程序碎片化和数据分散在多个系统中的位置。解决这些问题需要一系列的解决方案，包括自动化、投资修复IT系统，甚至改变企业软件未来版本的构建方式。
强迫人们做毫无意义的辛苦和没有成效的工作是有代价的。首先， 它经常使人们失去动力，特别是当他们没有机会学习新技能的时候。 但最重要的是，设计糟糕的工作导致每年生产力损失9-10%。
利用数据寻找更好的工作方式
数据和技术创造了强大的新方法来理解工作是如何完成的。 监控工具关注的是个人，但真正的机会是企业利用它们作为一面镜子来了解自己的系统。 虽然监控创造了一种对立的关系，但通过分析来理解工作环境(或人们如何体验工作)也可以以一种使员工和公司保持一致的方式使用:更高效、更不令人沮丧的工作环境对员工的经验和生产力都是一种福利。
大多数公司已经有了这样做的先例。零售公司投资数百万美元来绘制客户旅程图。以前，这是通过调查和访谈来完成的。但为了大规模实现这一目标，他们使用技术和数据来了解客户的体据，雇主可以利用这些数据构建工作图，或团队如何体验工作的数字地图，以查看流程在哪里出错，并改进它们。
为了负责任地、同理心地做到这一点，雇主在建立工作图表时必须遵守以下规则。
▌匿名每一个用户。 要确保你不能明确指出或说出用户的名字，不要使用用户作品的截图或视频。通过姓名识别用户侵犯了用户的隐私，降低了用户对系统的信任。
将来自用户的数据汇总到一个团队中。聚集中存在匿名性。这个过程的重点应该是识别团队中常见的模式，而不是审计个人的时间使用情况，目的是改善整个团队的工作。
▌消除信息不对称。 向你收集数据的最终用户开放你的分析/数据/见解。让他们看到这些数据是关于团队的。 向你的员工展示工作图表数据是为了改变团队的工作体验，而不是为了识别和伤害任何个人。
-转向集体解决问题。让你的员工参与决定采取什么行动来减少团队日常生活中的摩擦。 例如，如果您的数据表明工作模式具有很高的可变性，那么与您的团队讨论他们是否需要额外的培训，或者这项工作是否必须精简。授权每个团队构建和访问自己的工作图，以激励每个团队解决自己的本地问题。
▌为每个团队本地化模式和操作。 了解每个团队面临的本地挑战，并针对团队采用特定的解决方案。例如，自上而下的“所有团队通过自动化节省10%的成本”的一刀切的命令可能不起作用。相反，在有些团队中，培训可能是更好的选择。
太多的公司在没有考虑到员工的工作难度的情况下就开始压榨他们。但试图从一个破碎的系统中挤出更多的生产力只能到此为止，而且代价高昂。 利用数据提高生产率的本能没有错，但如果做得不好，就会迅速侵蚀信任和士气。 为了让公司意识到这些数据真正能带来的潜在收益，他们需要愿意利用这些数据来认真审视自己。这会为每个人带来更好的结果。
作者： 若兰·马蒂（Rohan Narayana Murty) 什里雅斯·卡伦斯（Shreyas Karanth）；
来源： 哈佛商业评论Lab（ID：hbrc_lab）；
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