Detener la sobreingeniería de gestión de personas

La tendencia hacia la optimización es desempeña a los empleados.
Detener la sobreingeniería de gestión de personas
Resumen.

Durante décadas, el mundo empresarial ha adoptado el empoderamiento de los trabajadores. Sin embargo, recientemente ha ido en aumento un contramovimiento (la optimización de la fuerza laboral). Trata a la mano de obra como una mercancía y busca reducirla al mínimo mediante el uso de la automatización y la inteligencia artificial, controlando estrechamente cómo las personas hacen su trabajo y reemplazando a los empleados por contratistas. Este enfoque prevalece especialmente en el sector tecnológico y en la economía de los conciertos. Y es motivo de profunda preocupación, dice el profesor de Wharton Cappelli.

La optimización atrae a la mayoría de los ejecutivos porque se les ha enseñado cómo hacerlo y cómo entenderlo. Se alinea con prioridades difíciles, como reducir costos, que hacen feliz a Wall Street. Sin embargo, no hay pruebas de que mejore los resultados empresariales. Además, la historia sugiere que ver la gestión de las personas como un desafío de ingeniería genera enormes problemas. Alejarse de la responsabilidad de los trabajadores los desmotiva y socava la productividad y la innovación. Cuando los algoritmos toman todas las decisiones, ni siquiera queda claro cómo los empleados pueden hacer sugerencias.

Aunque muchos procesos aún pueden mejorarse mediante la optimización, los gerentes no deberían elegirlo por encima del empoderamiento. La clave es encontrar la combinación adecuada de los dos enfoques, como lo hace el exitoso modelo de «producción ajustada» introducido por primera vez por Toyota.


Idea en resumen

La tendencia

Durante cuatro décadas, la creencia en el empoderamiento de los trabajadores ha sido ascendente. Pero en los últimos años ha ido cobrando fuerza un movimiento para optimizar la mano de obra. Trata al trabajo como una mercancía y se esfuerza por reducirlo al mínimo mediante el uso de la automatización y el software, controlando estrechamente la forma en que las personas hacen su trabajo y reemplazando a los empleados por trabajadores contratados y por contrato.

Causas de preocupación

No hay evidencia de que esta nueva forma de «gestión científica» sea una mejora. Al quitarles la responsabilidad a los trabajadores, las empresas los desmotivan, socavando su productividad y sus contribuciones innovadoras.

La mejor alternativa

No elijas la optimización por encima del empoderamiento. En su lugar, esfuérzate por encontrar la combinación adecuada de ambos, como lo ha hecho el enfoque de «producción ajustada» de gran éxito. La idea de que se puede tratar a las personas como máquinas es peligrosa.

La larga marcha hacia una gestión inteligente suele considerarse como un comienzo en la década de 1930, cuando los investigadores y, lo que es más importante, los líderes corporativos comenzaron a abandonar la suposición de que los trabajadores deberían ser tratados como máquinas y exigirles que realizaran tareas de acuerdo con especificaciones diseñadas con precisión. Empezaron a aceptar la creencia de que el rendimiento empresarial mejoraría si los empleados participaban realmente en las decisiones laborales. Durante décadas creció el campamento que favorecía el empoderamiento de los empleados. Pero ahora hay fuertes señales de que el péndulo se balancea hacia el otro lado: que el antiguo modelo de ingeniería se está reafirmando con entusiasmo. Y eso es motivo de profunda preocupación.

Si bien muchas organizaciones, especialmente aquellas que son más planas o han adoptado métodos ágiles, siguen afirmando que los empleados comprometidos son importantes, un número significativo y creciente parece estar siguiendo un enfoque de optimización, en el que la toma de decisiones y el control se devuelven a los expertos y los algoritmos. La mano de obra se trata como una mercancía y el objetivo es reducirla al mínimo sustituyendo a los empleados por trabajadores contratados y por trabajo y utilizando la automatización y el software para reducir la necesidad de juicio humano. Los comportamientos ideales se dictan a los empleados restantes, que son supervisados de cerca para verificar su cumplimiento. Hasta el momento, este cambio no ha sido respaldado por pruebas de que sea una mejora.

La optimización atrae a la mayoría de los ejecutivos porque se les ha enseñado cómo hacerlo y cómo entenderlo. Sin embargo, la historia sugiere que los problemas derivados de considerar la productividad de los trabajadores únicamente como un desafío de ingeniería han sido enormes y persistentes. Así que deberíamos saberlo mejor esta vez. Se ignoran generaciones de pruebas sobre los beneficios del empoderamiento de los empleados y los costos de quitárselo. Es posible lograr un equilibrio entre los dos modelos y obtener beneficios de ambos, pero eso requiere alejarse de la idea de que el rendimiento de los trabajadores es fundamentalmente un problema de ingeniería.

El trabajo se trata como una mercancía y el objetivo es reducirlo al mínimo.

La popularidad del enfoque de ingeniería ha aumentado durante las recesiones económicas, cuando los trabajadores no renuncian a pesar de que odian que los traten como máquinas, y ha caído en repuntes, cuando los trabajadores abandonan el barco o protestan. Lo más probable es que la recesión del coronavirus la afiance aún más. Sin resistencia del mercado laboral y sin una medición interna cuidadosa de los efectos, la optimización será fácil de llevar el día. Sería un terrible error.

El auge de los enfoques opuestos

La «gestión científica» y su objetivo de operar eficientemente las organizaciones comenzaron con Frederick Taylor a principios del siglo XX. Su opinión era que había una mejor manera de realizar las tareas laborales. Los ingenieros podían averiguarlo, y el papel de los trabajadores era solo ejecutarlo. Estos argumentos pronto se extendieron desde el trabajo de producción hasta los empleos de cuello blanco, dando forma a todo, desde los sistemas salariales hasta el diseño de oficinas y edificios.

En la década de 1930, Western Electric y otros empleadores vieron problemas con este enfoque —en particular, evidencia de que los empleados estaban frenando sus esfuerzos— y comenzaron a experimentar con programas en los que los trabajadores tenían más voz. Las tarifas por pieza (pago a los trabajadores individuales por la cantidad que produjeron) y los objetivos de rendimiento se relajaron. Los cambios han dado lugar a mejoras considerables. Elton Mayo y sus colegas de la Escuela de Negocios de Harvard documentaron estos resultados y recopilaron lecciones sobre cómo obtenerlos, lanzando el movimiento de relaciones humanas. Se centró en prestar atención a las necesidades psicológicas y sociales de los empleados: querían tener relaciones con otros empleados, sentir que su trabajo importaba y participar en las decisiones. Cuando se cumplieron esas condiciones, el rendimiento de los trabajadores se disparó; cuando no lo hicieron, se desplomó.Detener la sobreingeniería de gestión de personas Bruce Peterson/Galería Stock

En 1957, el reconocido académico de gestión Douglas McGregor observó en Harvard Business Review que los puntos de vista de la dirección sobre cómo sacar el máximo provecho de los trabajadores estaban profundamente divididos: un campo suscribía la opinión de que los trabajadores tenían que ser estrictamente controlados y dirigidos; el otro creía que los trabajadores contribuían mucho más cuando tenían la libertad de expresar sus ideas y tomar la iniciativa. En su libro seminal de 1960 El lado humano de la empresa, McGregor etiquetó el primer enfoque Teoría X y el segundo Teoría Y.

En las últimas cuatro décadas, el modelo Teoría Y ha ido en aumento. Han proliferado los comités conjuntos de salud y seguridad entre empleadores y empleados, los círculos de calidad y los equipos de fábrica empoderados. El gran impulso hacia la Teoría Y comenzó a finales de la década de 1970, cuando había pruebas abrumadoras de la mala calidad del trabajo que se hacía en la fabricación estadounidense y en el resto del mundo al que se habían extendido las ideas de Taylor. Al menos parte del problema era que la automatización había hecho que los trabajos fueran tan aburridos que los trabajadores estaban desvinculados de sus tareas. Cuando la dirección respondió a su falta de esfuerzo supervisándolos más de cerca y castigándolos más severamente, el rendimiento y la calidad disminuyeron aún más. El antídoto eran los arreglos por los que los empleados que realizaban el trabajo, no los inspectores de calidad al final de la línea de producción, encontraban problemas y se encargaban de solucionarlos. Las empresas japonesas se adhirieron pronto. El método de producción ajustada de Toyota, por ejemplo, tenía varios componentes, pero su idea central era otorgar a los empleados de primera línea la autoridad para mejorar la calidad y la productividad, hasta el punto de darles el poder de detener las líneas de producción. La clara superioridad de los automóviles y otros productos fabricados en estas fábricas pronto llamó la atención de los gerentes.

En la década de 2000, la producción ajustada (también conocida como Toyota Production System) se había extendido de los automóviles a la atención médica, al gobierno y a todas las industrias intermedias. La calidad y la productividad y los resultados de los trabajadores, como la reducción de la rotación, fueron mejores. Pero a menudo era difícil introducir una producción ajustada, sobre todo en las fábricas automotrices sindicalizadas de Estados Unidos, donde las normas laborales eran extensas, la desconfianza entre los gerentes y los trabajadores era profunda y prevalecía una actitud de «no inventarse aquí». Sin embargo, en los últimos años, la tendencia hacia una gestión ágil de proyectos ayudó a difundir aún más las ideas de la Teoría Y.

El retroceso

Se podría argumentar que la popularidad del modelo de comportamiento comenzó a menguar con la Gran Recesión, cuyos efectos duraron tanto tiempo que muchos gerentes más jóvenes llegaron a la mayoría de edad sin saber nada más. Pero también existían otros factores.

La mano de obra líquida.

Una gran preocupación de las empresas siempre fue que, si bien la demanda del mercado fluctuaba mucho, su fuerza laboral estaba bastante fija. Eran difíciles de cortar cuando el negocio estaba decaído y difíciles de recuperar rápidamente si las cosas se recuperaban repentinamente. La economía de los gig sugirió un enfoque diferente.

Historias de crecimiento desbocado como Uber, a cuyos conductores solo se les pagaba cuando había algo que hacer bien en ese momento, causaron una gran impresión en otros empleadores, que optaron por recortar el personal a tiempo completo y agregar contratistas que no recibían beneficios o necesitaban que se les pagara cuando el negocio cayó. Pasar a una fuerza de trabajo que era como un grifo (encenderlo cuando lo necesite, apáguelo en cuanto no lo haga) y reducir los costos fijos en el proceso se convirtió en un objetivo explícito. Las empresas de contratación de personal y de externalización de procesos de contratación (RPO) intervino para permitir la transición. Introdujeron términos como «mano de obra líquida» y «talento bajo demanda» para describir sistemas en los que los contratistas recibían remuneración por la tarea y los proveedores proporcionaban personal justo a tiempo. Ahora, las firmas de RPO ofrecen un compromiso de «ciclo completo», gestionando el equilibrio entre contratación, despidos y contratación para los empleadores a fin de garantizar el nivel mínimo de personal necesario para realizar el trabajo todos los días.

Cuando les quitamos todas las decisiones a los empleados, ya no se sienten responsables.

El modelo de talento bajo demanda ya está muy extendido. Los estudios muestran que aproximadamente un tercio de las personas que trabajan en corporaciones estadounidenses no son empleados de esas empresas. Google tiene más contratistas y trabajadores temporales que los empleados a tiempo completo (más de 130.000 frente a 123.000, según una historia de 2020 de Daisuke Wakabayashi en el New York Times), fenómeno que no es infrecuente entre las empresas tecnológicas. El trabajo por contrato es el núcleo de prácticamente todas las empresas de servicios de automóviles y de las empresas de reparto como Amazon Flex y Deliveroo. Superan los límites legales entre empleados y contratistas supervisando eficazmente gran parte de lo que hacen los contratistas: monitorear exactamente dónde están los conductores y trazar rutas paso a paso para ellos. Según un New York Times historia de Patricia Callahan, Amazon Flex incluso requiere un sorprendente estándar de 999/1000 para entregas puntuales. (Amazon no ha respondido a una solicitud de comentario sobre sus prácticas).

Y no hay pruebas de que la reducción de la plantilla mejore los resultados empresariales. En promedio, recortar empleados temprano y con fuerza en las recesiones no se asocia con un mejor desempeño financiero y, según los estudios, incluida una de Wayne Cascio, Arjun Chatrath y Rohan Christie-David, empresas que retrasan los despidos les va mejor. Además, todo contrato requiere que alguien lo gestione, y eso tiene en cuenta cualquier ahorro de costes, algo que Lauren Weber de la Wall Street Journal que se encuentra en la industria de los juegos de ordenador.

Además, mi investigación y la de otros han demostrado que el uso de trabajadores de agencia junto con los empleados tiene efectos negativos en el personal permanente, debilita la lealtad y las relaciones con los compañeros y reduce el rendimiento operativo. Aún no sabemos mucho sobre cómo se compara la productividad de los contratistas individuales con la de los empleados, pero sí sabemos que, a diferencia de los empleados, no tienen la obligación legal o psicológica de velar por los intereses de la empresa. Por lo tanto, aunque ciertamente hay muchos contratistas comprometidos, las empresas no deberían esperar esfuerzos discrecionales de ellos; en realidad, podría violar sus contratos para intervenir y hacer algo que las empresas no pidieron. Tampoco se debe esperar que se salgan de su camino para transmitir buenas ideas a las empresas (como suelen hacer los empleados) cuando pueden venderlas a esos clientes o a sus competidores.

Una última razón por la que los supuestos detrás de la fuerza laboral líquida no se sostienen es que los contratistas no parecen desaparecer cuando las empresas se dirigían al sur. (Los cierres relacionados con la pandemia que causaron la Gran Depresión: el nivel de desempleo tanto para los empleados regulares como para los contratistas es una excepción obvia). La investigación muestra que los contratistas suelen quedarse con los clientes tanto tiempo como lo hacen los empleados habituales porque empiezan a asumir funciones más vitales. Si se van, sus conocimientos e información les acompañan. El ingeniero consultor Tim Near, por ejemplo, encuentra que es bastante valioso como la única persona que conoce las especificaciones y el diseño originales de un componente de avión, ahora de nuevo en demanda, en el que comenzó a trabajar como contratista hace 15 años.

Negociación salarial.

Una práctica sencilla pero importante de la teoría de la optimización, la diferenciación de precios, se está aplicando ahora a los salarios iniciales. Es fácil olvidar que los empleadores solían tener sueldos iniciales fijos, especialmente para los puestos de entrada; ahora está de moda negociarlos. El cincuenta y dos por ciento de los empleadores que responden a una Encuesta 2017 realizado por CareerBuilder informó que ofrecían salarios a posibles empleados inferiores a los que estaban dispuestos a pagar, sin duda esperando que algunas personas no intentaran negociarlos o no pudieran negociarlos. Tenían razón. La mayoría de los empleados no lo hicieron.

Los expertos en el lugar de trabajo saben que, a largo plazo, pocas cuestiones causan más dificultades, incluidos problemas legales, que pagar cantidades diferentes a personas con habilidades similares por hacer el mismo trabajo. Pero los ahorros iniciales generados por la minimización del sueldo inicial, que podemos medir fácilmente, parecen haber atraído a las empresas a arriesgarse.

IA y optimización.

La fuerza más poderosa que empuja a las empresas hacia la Teoría X es la inteligencia artificial. En la actualidad, las herramientas de IA son prácticamente todos algoritmos derivados de programas de aprendizaje automático: conjuntos de ecuaciones que optimizan los requisitos de personal, la adecuación de los candidatos a puestos de trabajo, movimientos de marketing,. Los algoritmos les quitan la toma de decisiones a los empleados y la trasladan a los expertos: los científicos de datos que los crean. Este es exactamente el cambio que Taylor abogó: encontrar la mejor manera de utilizar los principios de ingeniería.

Considere un trabajo que solía ser un bastión del individualismo y la autonomía: el transporte de larga distancia. Érase una vez, los camioneros podían conducir cómo y cuándo querían siempre y cuando llegaran a su destino a tiempo. Ahora los algoritmos dictan rutas y horarios, prácticas de conducción y todo lo demás. Las cabinas de los camiones están equipadas con equipos que supervisan a los conductores y recopilan información, tanto para cumplir los requisitos como para mejorar los algoritmos. Las cámaras registran si los conductores quitan las manos del volante, lo que permite a las empresas atracar su salario si lo hacen; la velocidad y el tiempo de conducción se vigilan minuto a minuto; y los conductores reciben instrucciones paso a giro para llegar a cada destino (lo que, por ejemplo, reduce los giros a la izquierda porque representan más accidentes y lleva más tiempo).

Un buen ejemplo de dónde puede llevar esto viene de Amazon y de sus más de 125.000 empleados de almacén, a quienes se les asignan objetivos, creados por algoritmos, sobre cuánto tiempo deberían tardar en recoger cada artículo de un pedido. El incumplimiento de un objetivo conduce a una advertencia, también emitida por el algoritmo, y tres advertencias son motivo de despido, según un 2019 New York Times artículo de Scott Shane. El supervisor todavía tiene la última llamada para despedir al empleado, pero no está claro cuánto durará eso.

Cuando les quitamos todas las decisiones a los empleados, ya no se sienten responsables y su interés en contribuir con más disminuye. Con algoritmos basados en IA que toman todas las decisiones, ni siquiera está claro cómo podrían ayudar. Supongamos que un camionero descubre una mejor manera de entrar y salir de los muelles de carga: ¿A quién se lo dice el conductor? Sí, los algoritmos ahorran combustible y dinero, en promedio, pero las innovaciones generadas por los trabajadores no ocurrirán si nos alejamos del empoderamiento e instituimos la planificación y los controles asociados con la optimización.

Transferir las decisiones de los gerentes de línea y los trabajadores a los expertos y al software conlleva costes significativos que son más difíciles de seguir. Una es que socava a los supervisores y gerentes de línea cuya responsabilidad de contratar, programar, evaluar el desempeño, etc., era la fuente de su autoridad. ¿Qué le dice un supervisor a un empleado descontento al que se le ha asignado trabajar tres sábados seguidos mediante un software de programación? ¿Cómo puede ese supervisor pedir ayuda adicional a la empleada cuando el supervisor no puede hacer nada por ella? El intercambio de favores que construye relaciones y da a los empleados la sensación de que la organización los apoya desaparece en este entorno.

Luego pasamos a monitorear el trabajo de cuello blanco, algo que solía ser extremadamente difícil de hacer, manteniendo a raya la optimización en ese ámbito. Ya no. El nuevo software de gestión del rendimiento que cuenta las pulsaciones de teclas y captura y analiza capturas de pantalla para rastrear las tontas es solo la punta del iceberg de la recopilación de datos. Proveedores como Teramind e InterGuard venden sistemas estándar que proporcionan todas estas funciones y mucho más. Los programas populares, como Microsoft Outlook Calendar y Slack, ya identifican con quién nos reunimos y cuánto tiempo pasamos con ellos; esa información se incluye en modelos de cuánto tiempo se deben llevar a cabo determinados proyectos.

Detener la sobreingeniería de gestión de personas Bruce Peterson/Galería Stock

Con solo medir cuánto tiempo permanecen encendidas las luces del detector de movimiento, el software ya puede indicarnos cuánto tiempo pasan las personas en sus oficinas. El reloj está de vuelta en forma de insignias que nos deslizan dentro y fuera de los edificios, rastreando cuándo llegamos y salimos, así como en qué áreas entramos para ver a otras personas. El software de mapas de interiores va mucho más allá e identifica dónde se encuentran los empleados individuales en las instalaciones en tiempo real. Los proveedores ahora ofrecen software que supuestamente identifica a los empleados por la forma en que caminan cuando no se les puede observar la cara. Los sensores miden quién se reúne con quién, cuánto tiempo nos sentamos en nuestros escritorios,. Como Sarah Krause de la Wall Street Journal encontrado, los empleadores escuchan en las salas de conferencias y analizan las conversaciones para organizar y gestionar mejor los equipos. La empresa de fitness Life Time, por ejemplo, analiza las conversaciones de las reuniones de equipo como ejercicio de desarrollo para los nuevos directivos.

Un momento revelador llegó con los cierres de Covid-19, cuando un gran número de organizaciones enviaron a la gente a casa al trabajo. ¿Las empresas confiarían en que los empleados sean productivos o intentarían supervisarlos? La respuesta parece ser la última: Drew Harwell, del Washington Post informó de un aumento en el uso de software «tattleware» que, literalmente, observa todo lo que los empleados que trabajan en casa hacen en sus computadoras. Un proveedor citado en el artículo de Harwell dijo que sus clientes se sienten «completamente autorizados a saber lo que hacen los empleados» en casa.

Konrad Putzier y cortador de astillas del Wall Street Journal reportado que a medida que las empresas se preparaban para llevar a los empleados a sus lugares de trabajo después de las paradas, algunas estaban estableciendo un software de mapeo de interiores para supervisar si los empleados cumplían con los nuevos requisitos de distanciamiento social. Los observadores señalaron que no habría una buena razón para retirarlo después de que pasara la pandemia.

Toda esta información se puede utilizar con fines constructivos, como diseñar mejores diseños de oficinas. Pero también podría identificar qué empleados salen del edificio durante largos períodos de tiempo, quién está organizando los grupos de apuestas de March Madness,. Ethan Bernstein y Ben Waber señalan que los esfuerzos descendentes para diseñar espacios de trabajo para producir los efectos deseados suelen ser contraproducentes, por ejemplo, reducir la colaboración en lugar de aumentarla. Recomiendan a las empresas experimentar para ver qué prácticas obtienen los resultados que importan. (Consulte «La verdad sobre las oficinas abiertas»,) HBR, noviembre-diciembre de 2019.

A los empleados nunca les ha gustado ser monitoreados. La ola de huelgas que creó los sindicatos industriales en la década de 1930 estuvo motivada tanto por el deseo de hacer retroceder el control de la dirección y los requisitos laborales tayloristas, como el momento degradante de las pausas para ir al baño, como por la insatisfacción con los salarios. Además, el monitoreo rara vez funciona según lo previsto, porque los empleados encuentran formas de evitarlo. Más de una cuarta parte de los empleados admite haber cubierto las cámaras web de sus computadoras de trabajo y casi un tercio cambia de los teléfonos de su empresa a sus teléfonos celulares personales cuando hablan con sus compañeros de trabajo para evitar que sus empleadores escuchen, según una encuesta realizada por SimplyHired, un proveedor de servicios laborales en línea.

El desafío para los directivos es encontrar la combinación de prácticas que realmente funcione.

Avanzar hacia la optimización basada en IA tampoco es gratuito. Así como la gestión científica de Taylor requería que las empresas contrataran a un grupo de expertos del entonces emergente campo de la ingeniería industrial, los esfuerzos de optimización actuales están alimentando la demanda de los científicos de datos. Los empleos para las personas que crean algoritmos están aumentando rápidamente, y el salario base promedio para ellos es de 113.309 dólares, según Glassdoor.

Huelga un equilibrio

Se podría argumentar que la baraja está en contra de Teoría Y. Los ejecutivos con títulos en ingeniería e informática representan hasta un tercio de los directores ejecutivos de todas las grandes corporaciones, según algunas estimaciones. El 47% de los directores ejecutivos tienen experiencia en finanzas, un campo en el que la minimización de costos, las fórmulas y los objetivos numéricos, no el empoderamiento, tienen su poder. Los enfoques conductuales asociados con la Teoría Y aparecen de manera modesta en los planes de estudios de las escuelas de negocios, y están acompañados por cursos de microeconomía, contabilidad, finanzas y operaciones, todos ellos basados en procesos de optimización. Mientras tanto, los programas de capacitación en gestión empresarial que enseñan ideas conductuales han desaparecido en gran medida.

Finalmente, los enfoques de la Teoría Y requieren mucho tiempo y energía de los líderes y gerentes y son blandos. Por el contrario, los enfoques de optimización pueden estipularse mediante reglas, delegarse y alinearse con prioridades estrictas, como maximizar la eficiencia y reducir los costos, que hacen felices a los directores financieros y a Wall Street.

Un triste ejemplo del desprecio por la gestión de la Teoría Y que prevalece en las C-suites se puede encontrar en neoyorquino historia sobre la reestructuración de Boeing y cómo contribuyó a sus sufrimientos con el avión 737 Max. El programa de producción ajustada de la empresa, en el que los ingenieros buscaban mejoras en los procesos, fue una característica distintiva de calidad y rentabilidad. Cuando un alto ejecutivo anunció que Boeing estaba recortando fondos para ello, un ingeniero involucrado en él se opuso en un desayuno de gestión laboral, señalando cuánto dinero había ahorrado el programa. El ejecutivo respondió: «Las decisiones que hago tienen más influencia sobre los resultados que todas las decisiones que tomas».

El gran desafío para los directivos no es elegir entre Teoría X y Teoría Y. Más bien, es encontrar la mezcla de prácticas que realmente, no teóricamente, funcionan. Cuando se introdujo por primera vez la gestión científica, fue espectacularmente más eficaz que el caos en la fabricación que la había precedido, y fue un factor clave para ayudar a las corporaciones estadounidenses a dominar los mercados globales. Muchas prácticas comerciales siguen siendo deficientes y podrían ser mucho más efectivas e incluso más justas si se optimizan. La contratación viene a la mente: En la mayoría de las empresas, los gerentes con poca o ninguna formación sobre cómo contratar siguen tomando decisiones basadas en sus instintos y prejuicios.

Sin embargo, incorporar la optimización y el empoderamiento de los empleados en conjunto funciona mucho mejor. Uno de los puntos fuertes de la producción ajustada es que captura ambos al entregar la tarea de mejorar la productividad y la calidad a los trabajadores de primera línea, enseñándoles cómo diseñar mejor los puestos de trabajo. Por lo tanto, es desalentador ver que las empresas sustituyen ese enfoque por software. Un fenómeno similar está ocurriendo con la programación y el horario flexible. Los trabajadores como grupo alguna vez descubrieron la mejor manera de hacer el trabajo y, al mismo tiempo, satisfacer las necesidades de los empleados. Ahora hay disponible software que promete «optimizar» los horarios de trabajo para las necesidades empresariales. A medida que las empresas hacen malabares con los horarios de dotación de personal para lograr el distanciamiento social en las oficinas, será revelador ver si utilizan el enfoque impulsado por los empleados o si utilizan algoritmos.

La mayor limitación en juego parece ser la misma que siempre ha sido: el atractivo intelectual de la optimización y su promesa de una forma sencilla y mejor de gestionar que puedas poner en marcha y luego terminar con ella. Los gerentes pueden evitar el arduo trabajo de involucrar a los empleados en la solución de problemas del lugar de trabajo y pasar a las tareas más emocionantes de la estrategia. Como lo expresó Kurt Vonnegut en su novela Piano jugador, «Si no fuera por la gente, la maldita gente siempre se enreda en la maquinaria… el mundo sería un paraíso para los ingenieros». Puede ser más fácil ignorar a la gente, pero seguimos aquí. Es muy importante tener en cuenta nuestras necesidades e intereses, y los líderes eficaces deben tenerlo en cuenta.


Escrito por
Peter Cappelli



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