Майбутнє роботи: Чи є алгоритмічний менеджмент надто контролюючим?

На все більшій кількості робочих місць важливі рішення приймаються не менеджерами, а алгоритмами, які мають дедалі більший рівень доступу до працівників і контролю над ними. Хоча алгоритмічний менеджмент може підвищити ефективність і гнучкість (а також створити новий клас квазісамозайнятих працівників на таких платформах, як Uber і Instacart), критики попереджають про посилення нагляду і зменшення автономії працівників.

У нещодавно опублікованій праці професорка Wharton School Ліндсі Кемерон (Lindsey Cameron) досліджує, як водії таксі взаємодіють з інструментами алгоритмічного менеджменту, що уможливлюють роботу на основі додатків. У цьому інтерв’ю вона ділиться висновками свого дослідження, а також порадами щодо створення більш справедливого майбутнього роботи.

Як алгоритмічний менеджмент працює в гіг-економіці

Що таке «алгоритмічний менеджмент» і як він проявляється в робочій силі?

Алгоритмічний менеджмент — це коли алгоритм приймає рішення, які зазвичай приймає людина-менеджер. Це може бути будь-що, пов’язане з наймом, звільненням, оцінкою чи дисциплінуванням працівників.

Ці алгоритми дуже надійні. Наприклад, за типову зміну водій таксі може здійснити лише десяток поїздок, але при цьому матиме понад сотню унікальних взаємодій з алгоритмом. І хоча водій таксі — або інша робота в економіці, що базується на застосунках — часто розглядається як зразок алгоритмічного менеджменту, дуже багато робочих місць зараз мають алгоритми, вбудовані в них.

Згадайте працівників складу Amazon або людину на касі у вашому продуктовому магазині. Ймовірно, існує алгоритм, який підраховує, як швидко вони сканують товари, і оцінює їхню роботу. Згадайте про імейли та текстові повідомлення, які ви отримуєте з проханням оцінити працівника, з яким ви взаємодіяли. І не забуваймо, що тепер нас просять залишити чайові після кожної сервісної транзакції — ви можете бути певні, що інформація записується і використовується як показник ефективності. Коротше кажучи, алгоритми стають невід’ємною частиною роботи в різних професіях, галузях, рівнях кваліфікації та доходу.

Ваше дослідження вивчає, як таксисти взаємодіють зі своїми алгоритмічними менеджерами — зокрема, як вони проявляють автономію та приймають рішення. На перший погляд може здатися, що ці типи працівників мають мало автономії та вибору. Але Ви виявили, як водії вигадують способи отримати більше контролю.

Я розглядаю кожну взаємодію працівника з системою алгоритмічного менеджменту як випадок отримання згоди. Під згодою я маю на увазі: «Як змусити людей з ентузіазмом дотримуватися правил?». Завдяки цим невеликим взаємодіям люди відчувають, що у них є вибір. Це невеликий вибір, але він дуже реальний.

Існує багато тактик, які водії використовують для того, щоб проявити автономію. Одні суворо дотримуються всіх правил і підказок системи алгоритмічного менеджменту, сподіваючись, що це окупиться фінансово. Інші відхиляються від правил і рекомендацій, намагаючись переграти систему для отримання більш сприятливого результату. Це може включати вмикання та вимикання додатку, переміщення в місця з більшим попитом або відмову від кількох поїздок поспіль у спробі завищити ціни на квитки. Все це може допомогти людям відчути, що у них є вибір, і, зрештою, цей вибір допомагає таксомоторній компанії, оскільки працівники залишаються онлайн, що є однією з головних цілей фірми.

Чому алгоритмічний менеджмент може усугубити «хорошу погану роботу»

Зазвичай алгоритмічний менеджмент асоціюється з тим, що науковці називають «поганою роботою»: небезпечною, нестабільною та/або такою, що дає мало можливостей для розвитку чи автономії.

На перший погляд, робота з додатками є яскравим прикладом такої роботи. Але Ваше дослідження показує, що, коли справа доходить до реального ставлення людей до такої роботи, все не так просто. Це розуміння наштовхнуло Вас на створення неологізму «хороша погана робота».

Я визначаю «хорошу погану роботу» як роботу, яка є привабливою і значущою, але при цьому маскує структурно проблемні елементи, майже як троянський кінь. Зазвичай на поганій роботі люди мають негативний суб’єктивний досвід. Але коли ви говорите з більшістю людей, які займаються райдшерінгом або іншою роботою на основі додатків, більшість із них насолоджуються цим або принаймні вважають, що це краще, ніж їхні альтернативи. Моє дослідження розглядає напругу від позитивного суб’єктивного («хорошого») досвіду на структурно проблематичній («поганій») роботі.

Amazon є чудовим прикладом — робота на складі важка, але заробітна плата висока, особливо в сільській місцевості. Але це все ще алгоритмізовано, і люди часто змушені працювати на межі своїх фізичних та емоційних можливостей. Я маю на увазі — як ви розмірковуєте з алгоритмом? У майбутньому ми, ймовірно, побачимо більше таких робочих місць — із вищою оплатою або більшою гнучкістю, але у важких умовах праці, де алгоритми контролюють більшу частину досвіду.

Наразі алгоритмічний менеджмент асоціюється у нас із низькооплачуваною, нестабільною роботою, як-от водіння маршрутних таксі чи робота на складі. Чи вважаєте Ви, що це майбутнє для «білих комірців»?

Воно вже настало. Ми спостерігаємо широке поширення нових інструментів, технологій та цифровізації під назвою «Майбутнє роботи». Спостереження за працівниками, які працюють вдома, різко зросло під час пандемії, коли з’явилися інструменти, які можуть відстежувати натискання клавіш або те, чи були ви активні за комп’ютером або терміналом Bloomberg. Якщо ви виконуєте будь-яку роботу, пов’язану з клієнтами, алгоритм відстежує ваші рейтинги та відгуки. Існують алгоритми, які перевіряють вашу електронну пошту, щоб переконатися, що ви не займаєтеся корпоративним шпигунством або не розповідаєте образливі жарти.

Алгоритми є ендемічними для цього нового світу роботи, незалежно від того, що саме ви робите. Я просто вирішила вивчати тип роботи — таксі і роботу на основі додатків — в якому вони дуже поширені. Є чудова цитата, яку приписують письменнику-фантасту Вільяму Гібсону: «Майбутнє вже тут, просто воно розподілене нерівномірно». Якщо ви подивитеся на найбільш безправних, вразливих, маргіналізованих робітників, то саме на них нові інструменти та технології випробовуються в першу чергу. Прогностичні алгоритми, наприклад, зараз використовуються у всіх сферах, але спочатку їх тестували на умовно-достроковому звільненні ув’язнених, серед яких непропорційно багато афроамериканських чоловіків.

Що керівники та бізнес-лідери повинні знати про алгоритмічний менеджмент і про те, як він впливає на їхніх підлеглих?

Ви маєте тримати людину в курсі подій. Не можна встановлювати жорсткі та швидкі ліміти оцінювання. У деяких компаніях алгоритм може звільнити вас, якщо ви не виконуєте свою квоту. Цього не тільки не повинно відбуватися, але й має існувати процес оскарження рішень, коли вони приймаються.

Загалом, не дозволяйте алгоритму бути тупим. Подумайте про найгірший сценарій — як це може негативно вплинути на найбільш маргіналізовану особу — і розробляйте алгоритм, виходячи з цього, адже це єдиний спосіб зробити такий тип менеджменту найбільш інклюзивним.

За матеріалами Knowledge at Wharton