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时间跟踪存在声誉问题。 AI可以改变吗？
时间跟踪长期以来一直是工作场所紧张的根源。当然，在纸上，它有望更加重点和更好的生产率。但是，实际上，它通常只是另一个任务，甚至更糟的是一种微妙的监督形式。当您添加笨拙或侵入性工具时，您会得到摩擦而不是清晰度。结果？ […]帖子时间跟踪存在声誉问题。 AI可以改变吗？首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI时间跟踪长期以来一直是工作场所紧张的根源。当然，在纸上，它有望更加重点和更好的生产率。但是，实际上，它通常只是另一个任务，甚至更糟的是一种微妙的监督形式。当您添加笨拙或侵入性工具时，您会得到摩擦而不是清晰度。
结果？团队对此过程失去信任。应该是一种洞察力的工具开始感觉像是微管理的。但是，我们显然没有做到正确。一项研究表明，普通工人每天只能生产2小时53分钟。这不到工作日的三分之一。剩下的时间？它在会议，无休止的上下文切换，多任务处理以及显得忙碌的压力中滑落。实际上并不像这样，只是看起来像这样。
不到工作日的三分之一。时间跟踪应该有助于解决此问题。但是，如果没有可见的时间实际花费的时间，团队就在猜测。当旨在帮助更像微管理的工具时，信任会流行。因此，需要的是将时间的理解方式和测量方式的转变。一个从控制和清晰度转移到的。
传统时间跟踪及其缺点
大多数时间跟踪系统都是基于以下假设：工作在清晰的线性块中发生。但这很少是事实。实际上，传统的9比5模型不再反映人们实际完成工作的方式。越来越多的人转向非线性工作日，其中任务围绕能量高和低点而不是僵化的时间块。工作不整齐地适合预定义的框，并迫使它通常会产生比解决的问题更多的问题。
传统的9-5模型因此，当时间跟踪需要精度时，人们要么伪装或放弃它。记录时间成为其自己的任务，在已经超载的待办事项列表上的另一个复选框。随着时间的流逝，信任系统侵蚀。这些工具没有帮助团队了解他们的工作方式，而是通常会增加摩擦，而不是洞察力。
60％的员工时间