Incerto合同会社(总部:东京都荒川区,代表:佐藤碧人,https://www.incerto.tech/)今日宣布,推出专为实施远程/混合工作制度企业设计的AI系统『业务管理AI』。产品详细信息已在产品页面(https://www.incerto.tech/products/gyomu-kanri-ai)公开。 『业务管理AI』是一款针对组织的AI工具,由AI自动摘要并记录员工的电脑操作实况,使经营层和经理能够以数据形式掌握组织的实际业务状况。其目的是累积组织的实际业务数据,这些数据仅通过自我报告或打卡考勤无法记录。 累积的数据可用作未来组织营运决策的参考数据,例如资源分配、组织重组、工作方式改革和人员规划。在导入时,员工的事前告知和同意设计是营运条件,并可根据企业的信息处理政策选择云端或内部部署两种配置。 ■ 提供背景 随着远程/混合工作制度的常态化,企业内部长期面临经营层和经理缺乏客观手段来了解「组织中正在进行哪些业务,以及进行到何种程度」的困境。 通过工时日报/周报进行的自我报告,不仅输入负担集中在员工身上,记录的粒度也因人而异,使得汇总的数据难以达到组织营运决策所需的精确度。虽然可以从上下班打卡或电脑登录时间了解在席时间,但却无法得知在这段时间内完成了多少工作。资源分配、组织重组和人员规划的判断往往依赖于经理的个人观察和报告,这种倾向在远程环境中尤其明显。 尽管存在电脑操作日志和活动监控等传统工具,但许多企业因顾虑员工隐私和心理安全性而迟迟未能导入。组织对业务状况的了解方式偏向「自我报告型」和「直接监控型」两种,未能创建可持续运营的组织业务数据基础,这已成为远程/混合工作企业日益突出的经营课题。 ■ 课题:组织业务实况的不可见性 在远程/混合工作企业中,通常观察到以下情况: 自我报告数据的局限性。 工时日报/周报的记录粒度因员工而异,且输入负担大,因此汇总后的数据难以直接用于组织营运决策。 「在席时间」与「实际产出」的不匹配。 电脑登录时间或考勤打卡虽能显示在席时间,但无法掌握组织在该时间内推进了哪些工作,推进了多少。仅凭考勤数据难以区分会议频繁日和集中工作日。 监控厌恶与业务可视化的权衡。 传统监控工具常以牺牲员工心理安全为代价换取可视化,有损远程工作制度本身的信任。 组织横向业务数据基础的缺失。 许多企业的各部门/团队仍通过单独的试算表、任务管理工具或聊天口头报告来管理业务状况,未能达到可横向分析整个组织业务实况的状态。 组织营运决策数据的不足。 资源分配、组织重组、工作方式改革和人员规划等经营判断需要可靠的实际业务数据,但目前组织缺乏这些数据,导致决策往往依赖经理报告和经验法则。 共同点是,组织中实际进行的业务未能累积为数据,导致组织营运决策无法基于客观材料进行。 ■ 解决方案:『业务管理AI』 『业务管理AI』是一款针对组织的AI工具,它将组织中正在进行的业务实况以AI摘要数据的形式累积,既非通过自我报告,也非直接监控。 AI通过Slack、Discord、GitHub、Gmail、Notion、Google Workspace、Microsoft 365等内部工具的活动、电脑屏幕、业务沟通等各种业务相关日志,集成性地掌握组织的实际业务状况。它将每位员工的工作内容、使用的工具、预计任务和工时记录为结构化数据,供组织内部使用,经营层和经理可参考AI整理的业务摘要,而非个别工作画面。 组织内部累积的数据越多,对业务模式的识别准确度越高,作为组织营运判断数据的精确度也随之提升。