Cuando los algoritmos empeoran a los administradores

Cuando los algoritmos empeoran a los administradores

La tecnología puede sacar lo peor de nosotros, pero no tiene que hacerlo.

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Resumen.

Sin una cuidadosa consideración, el lugar de trabajo algorítmico del futuro puede terminar como una distopía basada en datos. Hay un millón de maneras en que los algoritmos en manos de los malos gerentes podrían hacer más daño que bien: ¿Qué tal usar un algoritmo para establecer sus listas de trabajo de manera que el número de horas esté justo por debajo del umbral legal para el empleo a tiempo completo, o enviar automáticamente correos electrónicos a las personas cuando tienen más de cinco minutos tarde para trabajar, o empujar a las personas a trabajar durante el tiempo que normalmente pasan con sus familias ofreciendo incentivos, o usando sensores para monitorear a los trabajadores del almacén y luego advertirles cuando tardan demasiado en apilar un estante, o ajustando constantemente la temperatura de color de la iluminación de su oficina para que que el sistema circadiano de su empleado cree que tarde todavía es mañana. ¿No crees que este tipo de cosas pasarían? Ya está sucediendo.


Uno de los dilemas más recientes para los líderes en una era de IA es cuándo y cómo usar algoritmos para administrar personas y equipos. La IA, los algoritmos y la automatización pueden permitirle administrar más personas a escala, pero eso no significa que le harán un mejor líder. De hecho, todo lo contrario puede ser cierto: la tecnología tiene el potencial de sacar lo peor de nosotros.

Sin una cuidadosa consideración, el lugar de trabajo algorítmico del futuro puede terminar como una distopía basada en datos. Hay un millón de maneras en que los algoritmos en manos de los malos gerentes podrían hacer más daño que bien: ¿Qué tal usar un algoritmo para establecer sus listas de trabajo de manera que el número de horas esté justo por debajo del umbral legal para el empleo a tiempo completo? ¿O enviar correos electrónicos automáticamente a las personas cuando llegan más de cinco minutos tarde a trabajar? ¿O empujar a las personas a trabajar durante el tiempo que normalmente pasan con sus familias ofreciendo incentivos? ¿O usar sensores para monitorear a los trabajadores del almacén y luego advertirles cuando tardan demasiado en apilar un estante? ¿O ajustando constantemente la temperatura de color de la iluminación de su oficina para que el sistema circadiano de su empleado piense que tarde todavía es mañana?

¿No crees que este tipo de cosas pasarían? Ya está sucediendo. Amazon, por ejemplo, ha recibido dos patentes para una Pulsera diseñado para guiar los movimientos de los trabajadores del almacén con el uso de vibraciones para empujarlos a ser más eficientes. IBM también ha solicitado una patente para un sistema que monitorea su fuerza de trabajo con sensores que pueden rastrear la dilatación de la pupila y las expresiones faciales y luego utilizar datos sobre la calidad del sueño y el calendario de reuniones de un empleado para desplegar drones para entregar una sacudida de líquido con cafeína de modo que los días de trabajo de sus empleados no perturben por un descanso para el café.

Hemos estado aquí antes. Hace unos cien años, el mundo experimentó la revolución de la Gestión Científica, o más popularmente, Taylorismo. El ingeniero industrial estadounidense Frederick Winslow Taylor tenía muchas ideas sobre cómo las empresas podrían integrar máquinas y trabajadores para lograr la máxima eficiencia, y las escribió todas en su libro de 1911, Los principios de la gestión científica.

Muchos principios del Taylorismo están siendo revividos hoy con un giro digital o basado en IA. Considere esto lista de ideas tomado directamente del Taylorismo: recolección de datos empíricos; análisis de procesos; eficiencia; eliminación de residuos; estandarización de las mejores prácticas; desdén por la tradición; producción en masa y escala; y transferencia de conocimientos entre trabajadores y trabajadores a herramientas, procesos y documentación. Eso podría sonar como un plan de transformación digital del siglo XXI, pero todas son ideas que Taylor tuvo hace todas esas décadas, y cuando se llevan a extremos, o se ponen en práctica con poco respeto por los humanos que las llevan a cabo, el resultado es alienación y separación.

Al igual que con el Taylorismo, la dependencia de la gestión algorítmica puede terminar creando malestar en el lugar de trabajo y disturbios sociales más amplios. La acción industrial puede crecer, en cuyo caso los reguladores tendrán que considerar la intervención. La automatización en sí misma presentará serios desafíos a la naturaleza del trabajo, nuestra identidad y cómo la gente considera su propósito. Su organización tendrá que enfrentarse a una compensación desafiante: ¿Es mejor reducir la agencia de los seres humanos dirigiendo sus acciones completamente por IA, o es mejor usar IA para coordinar equipos distribuidos y autónomos?

La respuesta a esto puede depender de la naturaleza de los problemas que su empresa está tratando de resolver. Los algoritmos no son intrínsecamente malos. Automatizar las tareas transaccionales y repetitivas debería liberar a las personas a realizar un trabajo más interesante y significativo. Y para decisiones sutiles y complejas que requieren contexto humano y delicadeza, existe la oportunidad de aprovechar algoritmos para aumentar la efectividad de los trabajadores optimizando sus talentos combinados, en lugar de maximizar sus contribuciones individuales. En otras palabras, en lugar de utilizar algoritmos como arma de vigilancia en el lugar de trabajo, puede utilizarlos como catalizador para hackear su cultura de trabajo y estructura organizativa.

Un gran ejemplo de esta idea en la práctica es el banco holandés ING, que se inspiró en empresas como Google, Netflix y Spotify, y reorganizó sus departamentos tradicionales como marketing, gestión de productos, gestión de canales y desarrollo de IT en equipos ágiles y escuadrones unidos por un propósito común. Cuando entrevisté a Peter Jacobs, CIO de ING Bank, y uno de los arquitectos originales de su programa de transformación, explicó que las personas de las grandes empresas pueden perder su sentido de propósito si los proyectos complejos se dividen en componentes más pequeños y el proceso se convierte esencialmente en un ensamblaje virtual línea. Esto impide que los empleados adquieran un sentido de responsabilidad o propiedad sobre el objetivo final.

Veremos más coincidencias algorítmicas de talento, no solo para los conductores de Uber y el personal de reparto, sino también para profesionales y expertos. Publicis, una empresa multinacional de marketing, ya ha comenzado a utilizar algoritmos para organizar y asignar sus 80.000 empleados, incluidos gestores de cuentas, codificadores, diseñadores gráficos y redactores. Siempre que haya un nuevo proyecto o lanzamiento de cliente, el algoritmo recomienda la combinación correcta de talento para obtener el mejor resultado posible. Incluso más allá del marketing, las tecnologías son emergente que ayudan a la correspondencia automatizada de habilidades y proyectos.

Las plataformas de talento, combinadas con la automatización, se ven cada vez más como una estrategia para que las empresas ganen escala sin perder agilidad. Walmart, en un esfuerzo por competir más eficazmente con Amazon, es examinar maneras de ampliar su uso de trabajadores de la economía concierto. IKEA, en un movimiento que con suerte podría deletrear el final de las estanterías torcidas ensambladas en casa, compró Task Rabbit, una plataforma de talento freelancer. De hecho, muchos de los mayores empleadores del mundo hoy en día ni siquiera venden cosas en absoluto; ellos alquilan trabajadores.

Por supuesto, el diseño de plataformas de talento también está abierto a la manipulación y el abuso. Algunos minoristas han atraído críticas por los horarios de trabajo erráticos e injustos creados por sistemas de software automatizados. La programación automatizada del trabajo puede ser una herramienta poderosa para ayudar a las empresas a gestionar sus costos, ya sea que eso signifique enviar trabajadores a casa cuando las ventas se ralentizan, o que se dote rápidamente de personal cuando cambia el clima o cuando hay una promoción estacional. Pero también puede estructurarse para ayudar a una organización a evitar ciertas obligaciones. En agosto de 2013, por ejemplo, menos de dos semanas después de que la cadena de moda adolescente Forever 21 comenzara a usar Kronos, una plataforma de optimización de la fuerza laboral, cientos de trabajadores a tiempo completo fueron notificados que serían cambiados a tiempo parcial y que sus beneficios de salud serían cancelados como parte de un movimiento para reducir costos y reducir el pasivo. No es de extrañar, demandas subsiguieron.

La forma más justa de diseñar una plataforma de talentos que abarque toda la jerarquía de su empresa, desde sus puestos junior hasta sus principales líderes, es imaginar que todos, de arriba a abajo, tienen que estar gobernados por los mismos principios. El Velo de la Ignorancia fue un experimento de pensamiento propuesto en 1971 por el filósofo estadounidense John Rawls. Propuso una teoría de que la mejor manera para que la gente tome decisiones políticas o sociales con un impacto de largo alcance es que ellos imaginen cómo se sentirían acerca de esas decisiones si se despertaran a la mañana siguiente y descubrieran que eran una de las personas que se vieron directamente afectadas y no tenían ninguna aportación al decisión. Los líderes algorítmicos deben adoptar el mismo enfoque cuando construyen sistemas que gestionen sus propios equipos y empleados.

La IA y los algoritmos ofrecen una gran cantidad de oportunidades para diseñar formas de trabajar más flexibles y satisfactorias. Pero para que funcionen eficazmente, primero asegúrese de que sería administrado y emparejado por los mismos algoritmos que espera que otras personas sigan.


Escrito por
Mike Walsh




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