Без тщательного рассмотрения алгоритмическое рабочее место будущего может превратиться в антиутопию, управляемую данными. Существует миллион способов, как алгоритмы в руках плохих менеджеров могут принести больше вреда, чем пользы: Как насчет того, чтобы с помощью алгоритма составить график работы так, чтобы количество часов было чуть меньше установленного законом порога полной занятости, или автоматически отправлять людям электронные письма, когда они опаздывают на работу более чем на пять минут, или подталкивать людей к работе в то время, которое они обычно проводят со своими семьями, предлагая им стимулы, или использовать датчики для наблюдения за работниками склада, а затем предупреждать их, когда они слишком долго укладывают полки, или постоянно регулировать цветовую температуру освещения в офисе, чтобы циркадная система ваших сотрудников считала, что поздний вечер - это все еще утро. Не думаете, что такие вещи могут произойти? Это уже происходит.
Одна из самых новых дилемм для руководителей в эпоху ИИ - когда и как использовать алгоритмы для управления людьми и командами. ИИ, алгоритмы и автоматизация могут позволить вам управлять большим количеством людей в масштабе, но это не значит, что они сделают вас лучшим руководителем. На самом деле, все может быть совсем наоборот: технология способна пробудить в нас самые худшие качества.
Если не уделить должного внимания алгоритмическому рабочему месту будущего, оно может превратиться в антиутопию, управляемую данными. Существует миллион способов, с помощью которых алгоритмы в руках плохих менеджеров могут принести больше вреда, чем пользы: как насчет того, чтобы с помощью алгоритма составить график работы таким образом, чтобы количество часов было чуть меньше установленного законом порога для полной занятости? Или автоматически отправлять людям электронные письма, когда они опаздывают на работу более чем на пять минут? Или подталкивание людей к работе в то время, когда они обычно проводят время со своими семьями, путем предоставления стимулов? Или использовать датчики для наблюдения за работниками склада и предупреждать их, когда они слишком долго укладывают полку? Или постоянно регулировать цветовую температуру освещения в офисе, чтобы циркадная система вашего сотрудника считала, что поздний вечер - это еще утро?
Не думаете, что такие вещи могут произойти? Это уже происходит. Например, компания Amazon получила два патента на браслет, предназначенный для управления движениями работников склада с помощью вибрации, чтобы подтолкнуть их к более эффективной работе. Компания IBM также подала заявку на патент системы, которая контролирует своих сотрудников с помощью датчиков, отслеживающих расширение зрачков и выражение лица, а затем использует данные о качестве сна сотрудника и расписании встреч, чтобы направить беспилотники для доставки порции кофеина, чтобы рабочие будни сотрудников не были нарушены перерывом на кофе.
<
Инсайт-центр
-
Взаимодействие с ИИ
Спонсор - Qlik Как люди и машины будут работать вместе.
Мы уже были здесь раньше. Около ста лет назад мир пережил революцию научного менеджмента, или, более популярно, тейлоризма. У американского инженера-промышленника Фредерика Уинслоу Тейлора было много идей о том, как компании могут объединить машины и рабочих для достижения максимальной эффективности, и он записал их все в своей книге "Принципы научного менеджмента" в 1911 году.
Многие принципы тейлоризма возрождаются сегодня с цифровым или искусственным интеллектом. Рассмотрим этот список идей, взятых прямо из тейлоризма: сбор эмпирических данных; анализ процессов; эффективность; устранение отходов; стандартизация лучших практик; презрение к традициям; массовое производство и масштабы; передача знаний между работниками и от работников в инструменты, процессы и документацию. Возможно, это звучит как план цифровой трансформации XXI века, но все это идеи, которые были у Тейлора все эти десятилетия назад, и когда они доводятся до крайности или применяются на практике без должного внимания к людям, которые их выполняют, результатом становится отчуждение и разобщенность.
Как и в случае с тейлоризмом, зависимость от алгоритмического управления может в конечном итоге вызвать беспокойство на рабочем месте и более широкие социальные волнения. Могут участиться забастовки, и в этом случае регулирующие органы должны будут рассмотреть возможность вмешательства. Сама автоматизация поставит серьезные проблемы перед характером работы, нашей идентичностью и тем, как люди воспринимают свое предназначение. Вашей организации придется решать сложный компромиссный вопрос: что лучше - уменьшить самостоятельность людей, полностью управляя их действиями с помощью ИИ, или использовать ИИ для координации распределенных, автономных команд?
Ответ на этот вопрос может зависеть от характера проблем, которые пытается решить ваша компания. Алгоритмы не являются плохими по своей сути. Автоматизация транзакционных и повторяющихся задач должна освободить людей для выполнения более интересной и значимой работы. А для принятия тонких и сложных решений, требующих человеческого контекста и деликатности, существует возможность использовать алгоритмы для повышения эффективности работников путем оптимизации их совокупных талантов, а не максимизации их индивидуального вклада. Другими словами, вместо того чтобы использовать алгоритмы в качестве оружия слежки на рабочем месте, вы можете использовать их как катализатор для взлома вашей рабочей культуры и организационной структуры.
Отличным примером этой идеи на практике является голландский банк ING, который вдохновился такими компаниями, как Google, Netflix и Spotify, и реорганизовал свои традиционные отделы, такие как маркетинг, управление продуктами, управление каналами и ИТ-разработки, в гибкие команды и отряды, объединенные общей целью. Когда я брал интервью у Питера Джейкобса, ИТ-директора ING Bank и одного из первоначальных архитекторов его программы трансформации, он объяснил, что люди в крупных компаниях могут потерять чувство цели, если сложные проекты разбиваются на более мелкие компоненты и процесс превращается в виртуальный сборочный конвейер. Это мешает сотрудникам обрести чувство ответственности или сопричастности к конечной цели.
Мы увидим больше алгоритмического подбора талантов, причем не только для водителей Uber и курьеров, но и для профессионалов и экспертов. Publicis, международная маркетинговая компания, уже начала использовать алгоритмы для организации и распределения своих 80 000 сотрудников, включая менеджеров по работе с клиентами, кодеров, графических дизайнеров и копирайтеров. Каждый раз, когда появляется новый проект или клиентское предложение, алгоритм рекомендует правильное сочетание талантов для достижения наилучшего результата. Даже за пределами маркетинга появляются технологии, которые помогают автоматически подбирать навыки и проекты.
Платформы талантов в сочетании с автоматизацией все чаще рассматриваются как стратегия, позволяющая компаниям добиться масштаба без потери маневренности. Компания Walmart, стремясь более эффективно конкурировать с Amazon, изучает возможности расширения использования гиг-работников. IKEA, в рамках шага, который, будем надеяться, положит конец кривым книжным шкафам домашней сборки, купила Task Rabbit, платформу для поиска талантливых фрилансеров. На самом деле, многие крупнейшие работодатели в мире сегодня даже не продают вещи - они арендуют работников.
Конечно, дизайн платформ для поиска талантов также открыт для манипуляций и злоупотреблений. Некоторые компании розничной торговли подвергаются критике за нестабильные и несправедливые графики работы, созданные автоматизированными программными системами. Автоматизированное планирование работы может быть мощным инструментом, помогающим компаниям управлять своими расходами, будь то отправка работников домой, когда продажи замедляются, или быстрое пополнение штата при изменении погоды или при проведении сезонной акции. Но он также может быть структурирован таким образом, чтобы помочь организации избежать определенных обязательств. Например, в августе 2013 года, менее чем через две недели после того, как сеть магазинов модной одежды для подростков Forever 21 начала использовать Kronos, платформу оптимизации трудовых ресурсов, сотни работников, занятых полный рабочий день, были уведомлены о том, что они будут переведены на неполный рабочий день и что их медицинские льготы будут прекращены в рамках сокращения расходов и уменьшения обязательств. Неудивительно, что последовали судебные иски.
Самый справедливый способ разработать платформу для талантов, охватывающую всю иерархию компании, начиная с младших должностей и заканчивая высшими руководителями, - это представить, что все, сверху донизу, должны руководствоваться одними и теми же принципами. Завеса неведения" - это мыслительный эксперимент, предложенный в 1971 году американским философом Джоном Ролзом. Он предложил теорию о том, что лучший способ для людей принимать политические или социальные решения с далеко идущими последствиями - это представить, как бы они отнеслись к этим решениям, если бы проснулись на следующее утро и обнаружили, что являются одним из тех, кого они непосредственно затрагивают, и не имеют никакого вклада в принятие решения. Алгоритмические лидеры должны придерживаться такого же подхода при создании систем, управляющих их собственными командами и сотрудниками.
AI и алгоритмы предлагают массу возможностей для создания более гибких и полноценных способов работы. Но чтобы они работали эффективно, сначала убедитесь, что вами будут управлять и соответствовать тем же алгоритмам, которых вы ждете от других людей.
Об авторе
Майк Уолш - автор книги Алгоритмический лидер: Как быть умным, когда машины умнее вас. Уолш является генеральным директором Tomorrow, глобальной консалтинговой компании по проектированию компаний для 21 века.
- Hbr.org
Поделиться
