Uno de los nuevos dilemas para los líderes en la era de la inteligencia artificial es cuándo y cómo usar algoritmos para dirigir personas y equipos. La Inteligencia Artificial (IA), los algoritmos y la automatización podrían permitirle dirigir a más personas, pero eso no significa que lo conviertan en un mejor líder. De hecho, lo opuesto podría ser cierto. La tecnología tiene el potencial de sacar lo peor de nosotros.
Sin una consideración cuidadosa, el algorítmico lugar de trabajo del futuro podría terminar como una distopía impulsada por datos. Hay un millón de formas en que los algoritmos en manos de malos directivos pueden dañar más de lo que ayudan. Por ejemplo, usar un algoritmo para definir sus plantillas laborales de forma que el número de horas quede justo por debajo del umbral legal de trabajo a tiempo completo y ajustar constantemente la temperatura de color de su oficina, de forma que el sistema circadiano de sus empleados piense que sigue siendo de mañana cuando ya está muy entrada la tarde.
Cosas similares ya están sucediendo. Amazon, por ejemplo, ha recibido dos patentes para una pulsera diseñada para guiar el movimiento de los trabajadores de sus almacenes usando vibraciones para empujarlos a ser más eficientes. IBM también ha solicitado una patente para un sistema que monitoree a su fuerza de trabajo con sensores que puedan registrar la dilatación de la pupila y las expresiones faciales y que también use datos sobre la calidad del sueño y las agendas de reuniones de los empleados para desplegar drones que les entreguen café, minimizando la necesidad de recesos.
Ya hemos estado ahí. Hace unos cien años, el mundo experimentó la llamada revolución de la administración científica, más conocida como “Taylorismo.” El ingeniero industrial estadounidense Frederick Winslow Taylor tenía muchas ideas acerca de cómo las compañías podrían integrar máquinas y trabajadores para una máxima eficiencia, y las escribió en su libro de 1911, The principles of Sscientific management.
Muchos principios del Taylorismo están reviviendo ahora con un giro basado en la IA. Considere esta lista de ideas tomada directamente del Taylorismo: recolección de datos empíricos, análisis de procesos, eficiencia, eliminación de desperdicios, estandarización de las mejores prácticas, desdén hacia la tradición, producción en masa y a escala, transferencia de conocimientos entre trabajadores y de estos hacia las herramientas, procesos y documentación. Esto podría sonar como un plan de transformación digital del Siglo XXI, pero todas son ideas que Taylor tuvo hace décadas.
Al igual que con el Taylorismo, la dependencia en una administración algorítmica podría terminar creando incomodidad en el lugar de trabajo e inquietudes sociales más amplias. Podría crecer la acción industrial, en cuyo caso los reguladores tendrán que analizar una intervención. La automatización en sí misma presentará serios desafíos sobre la naturaleza del trabajo, nuestra identidad y la forma en que las personas consideran su propósito. Su organización necesitará confrontar una desafiante elección: ¿Es mejor reducir la voluntad de los humanos al dirigir enteramente sus acciones por medio de la IA, o es mejor usar la IA para coordinar equipos distribuidos y autónomos?
La respuesta podría depender de la naturaleza de los problemas que su compañía está tratando de resolver. Los algoritmos no son inherentemente negativos. Automatizar tareas transaccionales y repetitivas debería liberar a las personas para realizar trabajos más interesantes y significativos. Además, para decisiones complejas que requieren atención humana, está la oportunidad de aprovechar los algoritmos para incrementar la efectividad de los trabajadores optimizando sus talentos combinados, en lugar de maximizar sus contribuciones individuales. En otras palabras, en lugar de usar algoritmos como un arma de vigilancia laboral, puede emplearlos como catalizador para “hackear” su cultura laboral y estructura organizacional.
Saque provecho
Un gran ejemplo de esta idea en la práctica viene del banco holandés ING, que se inspiró en compañías como Google, Netflix y Spotify, y reorganizó sus tradicionales departamentos, como marketing, administración de productos y desarrollo de tecnologías de la información, en equipos ágiles unidos por un propósito en común. Cuando entrevisté a Peter Jacobs, el jefe de información del ING Bank y uno de los arquitectos tradicionales de su programa de transformación, él explicó que las personas en grandes empresas pueden perder su sentido de propósito si los proyectos complejos son divididos en componentes más pequeños y el proceso se convierte en una línea virtual de ensamblaje.
Eso impide que los empleados adquieran un sentido de responsabilidad y apropiación respecto al objetivo final.
El ajuste algorítmico de talento para los profesionales también se volverá más común. Publicis, una compañía multinacional de marketing, ya ha comenzado a utilizar algoritmos para organizar y asignar a sus 80.000 empleados, incluyendo gerentes de cuentas, codificadores, diseñadores gráficos y escritores. Cada que hay un nuevo proyecto o propuesta para un cliente, el algoritmo recomienda la combinación adecuada de talentos entre los trabajadores para el mejor resultado posible.
Las plataformas de talento que usan automatización son vistas cada vez más como una estrategia para que las compañías se amplíen sin perder agilidad. Walmart, en un esfuerzo para competir con más eficiencia contra Amazon.com, está examinando formas de expandir su uso de trabajadores de la gig economy.
Por supuesto, el diseño de las plataformas de talento también está abierto a manipulación y abuso. Algunos minoristas han atraído críticas por horarios de trabajo erráticos e injustos creados por sistemas automatizados de software. Los horarios automatizados pueden ser una poderosa herramienta para ayudar a las compañías a manejar sus costos, ya sea que ello implique mandar a los trabajadores a casa cuando las ventas se reducen, o ampliar rápidamente al equipo en las promociones de temporada. Sin embargo, también pueden estructurarse para ayudar a la organización a evitar ciertas obligaciones. En agosto del 2013, por ejemplo, menos de dos semanas después de que la cadena minorista Forever 21 comenzó a usar Kronos, una plataforma de optimización de la fuerza de trabajo, cientos de empleados a tiempo completo fueron notificados de que se les cambiaría a un estatus de medio tiempo y sus beneficios médicos serían eliminados como parte de un movimiento para reducir costos y responsabilidades. No es sorprendente que esto fue seguido por una serie de demandas.
La forma más justa de diseñar una plataforma de talentos que abarque a toda la jerarquía de su compañía es imaginando que todos deben ser gobernados por los mismos principios. La IA y los algoritmos ofrecen muchas oportunidades para diseñar formas más flexibles y satisfactorias de trabajar. Sin embargo, para que sean efectivas, debe asegurar que usted se guiará por los mismos algoritmos que espera que obedezcan las demás personas.
Mike Walsh es el CEO de Tomorrow y autor de “The Algorithmic Leader: How to Be Smart When Machines Are Smarter Than You.”