Cuando los algoritmos empeoran a los directivos

Imágenes de Gremlin/Getty

Uno de los dilemas más recientes para los líderes en la era de la IA es cuándo y cómo utilizar los algoritmos para gestionar las personas y los equipos. La IA, los algoritmos y la automatización pueden permitirle gestionar más personas a gran escala, pero eso no significa que lo conviertan en un mejor líder. De hecho, puede que ocurra todo lo contrario: la tecnología tiene el potencial de sacar lo peor de nosotros.

Sin considerarlo detenidamente, el el lugar de trabajo algorítmico del futuro podría terminar como una distopía basada en datos. Hay un millón de maneras en las que los algoritmos en manos de malos directivos podrían hacer más daño que bien. ¿Qué tal utilizar un algoritmo para establecer sus listas de trabajo de modo que el número de horas esté justo por debajo del umbral legal para trabajar a tiempo completo? ¿O enviar automáticamente correos electrónicos a las personas cuando llegan más de cinco minutos tarde al trabajo? ¿O dar un codazo a las personas a trabajar durante el tiempo que normalmente pasan con sus familias ofreciéndoles incentivos? ¿O usar sensores para monitorear a los trabajadores del almacén y luego advertirles cuando tardan demasiado en apilar una estantería? ¿O ajustar constantemente la temperatura de color de la iluminación de su oficina para que el sistema circadiano de su empleado piense que al final de la tarde sigue siendo mañana?

¿No cree que sucedan este tipo de cosas? Ya está sucediendo. Amazon, por ejemplo, ha recibido dos patentes para un 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 un patente para un sistema que monitorea su fuerza laboral con sensores que pueden rastrear la dilatación de las pupilas y las expresiones faciales y, a continuación, utilizar los datos sobre la calidad del sueño del empleado y la agenda de reuniones para desplegar drones y lanzar una ráfaga de líquido con cafeína, de modo que las jornadas de trabajo de los empleados no se vean interrumpidas por una pausa para tomar café.

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Ya hemos estado aquí antes. Hace unos cien años, el mundo vivió 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 las máquinas y los 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 se están reviviendo hoy en día con un toque digital o basado en la IA. Considere esto lista de ideas tomado directamente del taylorismo: recopilación de datos empíricos; análisis de procesos; eficiencia; eliminación del despilfarro; estandarización de las mejores prácticas; desdén por la tradición; producción en masa y escala; y transferencia de conocimientos entre los trabajadores y desde los trabajadores a las herramientas, los procesos y la documentación. Puede parecer un plan de transformación digital del siglo XXI, pero todas son ideas que Taylor tuvo hace tantas décadas y, cuando se llevan a los extremos o se ponen en práctica sin tener en cuenta a los humanos que las llevan a cabo, el resultado es alienación y desconexión.

Al igual que con el taylorismo, confiar en la gestión algorítmica puede acabar creando malestar en el lugar de trabajo y un malestar social más amplio. La acción industrial podría aumentar, en cuyo caso los reguladores tendrán que considerar la posibilidad de intervenir. La automatización en sí misma representará serios desafíos para la naturaleza del trabajo, nuestra identidad y cómo la gente considera su propósito . Su organización tendrá que hacer frente a un difícil equilibrio: ¿es mejor reducir la agencia de los seres humanos dirigiendo sus acciones exclusivamente mediante la IA, o es mejor utilizar la IA para coordinar equipos distribuidos y autónomos?

La respuesta a eso puede depender de la naturaleza de los problemas que su empresa intente resolver. Los algoritmos no son intrínsecamente malos. La automatización de las tareas transaccionales y repetitivas debería permitir a las personas realizar trabajos más interesantes y significativos. Y para las decisiones sutiles y complejas que requieren un contexto humano y delicadeza, existe la oportunidad de aprovechar los algoritmos para aumentar la eficacia de los trabajadores mediante la optimización de sus talentos combinados, en lugar de maximizar sus contribuciones individuales. En otras palabras, en lugar de utilizar los algoritmos como arma de vigilancia en el lugar de trabajo, puede utilizarlos como catalizador para hackear su cultura laboral y su estructura organizativa.

Un buen 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 TI, en equipos y equipos ágiles unidos por un propósito común. Cuando entrevisté a Peter Jacobs, CIO de ING Bank y uno de los artífices originales de su programa de transformación, me explicó que las personas de las grandes empresas pueden perder el sentido de su propósito si los proyectos complejos se dividen en componentes más pequeños y el proceso se convierte, básicamente, en una línea de montaje virtual. Eso impide que los empleados adquieran un sentido de responsabilidad o propiedad sobre el objetivo final.

Veremos más combinaciones algorítmicas de talentos, no solo para los conductores de Uber y los repartidores, sino también para los profesionales y los expertos. Publicis, una empresa de marketing multinacional, ya ha empezado a utilizar algoritmos para organizar y asignar Son 80 000 empleados, incluidos directores de cuentas, programadores, diseñadores gráficos y redactores publicitarios. Siempre que hay un nuevo proyecto o propuesta para un cliente, el algoritmo recomienda la combinación correcta de talentos para obtener el mejor resultado posible. Incluso más allá del marketing, las tecnologías son emergente que ayudan a hacer coincidir automáticamente las habilidades y los proyectos.

Las plataformas de talento, combinadas con la automatización, se consideran cada vez más una estrategia para que las empresas ganen escala sin perder agilidad. Walmart, en un esfuerzo por competir de manera más eficaz con Amazon, es examinando formas de ampliar el uso de trabajadores de la economía colaborativa. IKEA, en una jugada que, con suerte, podría significar el fin de las estanterías torcidas montadas en casa, compró Task Rabbit, una plataforma de talentos para autónomos. De hecho, muchos de los principales empleadores del mundo actual ni siquiera venden cosas; alquilan trabajadores.

Por supuesto, el diseño de las plataformas de talentos también está abierto a la manipulación y al abuso. Algunos minoristas han recibido críticas por los horarios de trabajo erráticos e injustos creados por los sistemas de software automatizados. La programación automática del trabajo puede ser una herramienta poderosa para ayudar a las empresas a gestionar sus costes, ya sea que se trate de enviar a los trabajadores a casa cuando las ventas disminuyen o de aumentar rápidamente la plantilla cuando cambia el tiempo o cuando hay promociones de temporada. Pero también se puede estructurar para ayudar a la organización a evitar ciertas obligaciones. En agosto de 2013, por ejemplo, menos de dos semanas después de que la cadena de moda para adolescentes Forever 21 empezara a utilizar Kronos, una plataforma de optimización de la fuerza laboral, se notificó a cientos de trabajadores a tiempo completo que los cambiarían a tiempo parcial y que se cancelarían sus prestaciones de salud como parte de una medida para reducir costes y reducir las responsabilidades. No es sorprendente, demandas sobrevino.

La manera más justa de diseñar una plataforma de talentos que abarque toda la jerarquía de la empresa, desde los puestos subalternos hasta los principales líderes, es imaginar que todos, de arriba a abajo, tienen que regirse por los mismos principios. El velo de la ignorancia fue un experimento mental propuesto en 1971 por el filósofo estadounidense John Rawls. Propuso la teoría de que la mejor manera de que las personas tomen decisiones políticas o sociales con un impacto de gran alcance es que se imaginen lo que pensarían de esas decisiones si se despertaran a la mañana siguiente y descubrieran que son una de las personas que se vieron directamente afectadas y no participaron en la decisión. Los líderes algorítmicos deberían adoptar el mismo enfoque a la hora de crear sistemas que gestionen sus propios equipos y empleados.

La IA y los algoritmos ofrecen una gran cantidad de oportunidades para diseñar formas de trabajo más flexibles y satisfactorias. Pero para que funcionen de forma eficaz, primero asegúrese de que lo gestionan y hacen coincidir con los mismos algoritmos que espera que sigan otras personas.