Имате ужасног шефа, да ли бисте га заменили управљачким алгоритмом

Популарни филм из 1999. године Office Space бави се Питеровим туробним животом софтверског инжењера који дане проводи у скученом канцеларијском боксу и сваког петка покушава да избегне шефа како не би чуо његову реченицу „Мораћу да те замолим да дођеш и сутра, а можда и у недељу“.

Ова сцена је и даље популарна на интернету, више од две деценије касније, јер приказује један од непријатних аспеката радног односа – беспомоћност коју Питер осећа, лажну симпатију коју његов шеф исказује када саопштава ову наредбу и бескрајни захтеви за већом продуктивношћу.

Успон управљачких алгоритама

Све извеснија ситуација да ће роботи заменити раднике честа је тема у медијима. Али не аутоматизује се само рад већ и управљање. Све чешће смо сведоци да софтверски алгоритми преузимају управљачке функције, као што је преглед пријава за посао, давање радних задатака, процена учинка радника – па чак и одлучивање када запослени треба да буду отпуштени, наводе докторанд Роберт Донахју са Универзитета у Бату и његов колега Тијаго Ривера. 

Пребацивање задатака са менаџера на машине још више ће се повећати како уређаји за надзор и праћење постају све софистициранији. Конкретан пример су апарати који прате кретање запослених.

Са становишта послодавца, преношења дужности менаџера на алгоритме даје им приличну корист. Алгоритми смањују пословне трошкове аутоматизацијом задатака за које је потребно више времена да људи обаве. „Убер“, са својих 22.800 запослених, према последњим годишњим подацима, може да надгледа три и по милиона возача.

Системи вештачке интелигенције такође могу открити начине за оптимизацију пословне организације. „Уберов“ модел повећања цена (привремено подизање цена да би се привукли возачи у време гужве) могућ је само зато што алгоритам може да обради промене у потражњи путника у реалном времену.

Ризици

На неке од проблема који су повезани са управљањем алгоритмима поклања се више пажње. Ризик о којем највише расправљају новинари, истраживачи и креатори политике, вероватно је пристрасност алгоритма.

„Амазонов“ систем рангирања кандидата који је на крају укинут, један је од злогласних примера. Овај програм, који је коришћен за оцењивање биографија кандидата на скали од један до пет, укинут је јер је доследно давао више оцене за биографије у којима је било више мушких карактеристика у односу на оне које се могу сматрати женским.

Али постоји још неколико важних питања када су у питању менаџерски алгоритми. 

Један од проблема је и транспарентност. Класични алгоритми су програмирани да доносе одлуке на основу упутстава корак по корак и дају само програмиране излазе.

Алгоритми машинског учења, с друге стране, уче да сами доносе одлуке након што су опремљени великим бројем података. То значи да постају сложенији како се развијају, чинећи њихове операције непредвидивим чак и за програмере.

Када образложење иза одлуке попут отпуштања запосленог није транспарентно, долази до морално сумњивог аранжмана. Да ли је одлука алгоритма да отпусти запосленог била пристрасна, корумпирана или произвољна?

Ако је тако, његов резултат би се сматрао морално нелегитимним, ако не и незаконитим у већини случајева. Али како да запослени докаже да је његово отпуштање резултат незаконите одлуке?

Управљање алгоритмом погоршава неравнотежу моћи између послодаваца и запослених штитећи злоупотребе овлашћења од обештећења. А алгоритми искључују критичну људску функцију из радног односа. То је оно што је филозоф Жан-Жак Русо назвао наш „природни осећај сажаљења“ и „урођену одбојност према томе да гледамо како ближњи људи пате“.

Иако нису сви менаџери нарочито емпатични, не постоји никаква шанса да ће то бити алгоритам. У студији случаја коју су аутори урадили у случају Амазонових курира по уговору, приметили су огорчење које радници платформе осећају због неспособности алгоритма да прихвати људске жалбе.

Алгоритми дизајнирани да максимизирају ефикасност равнодушни су према хитним случајевима за бригу о деци. Немају толеранцију према радницима који се споро крећу јер тек уче посао. Они не преговарају да пронађу решење које помаже раднику који се бори са болешћу или инвалидитетом.

Шта можемо да урадимо

Ризици са којима се суочавају радници под управљачким алгоритмима већ су у центру пажње истраживача, синдиката и програмера софтвера који покушавају да промовишу добре услове рада. Амерички политичари расправљају о проширењу дигиталних права за раднике. Остала решења укључују редовне процене утицаја алгоритма на раднике и давање могућности запосленима да кажу како се ове технологије користе.

Иако предузећа могу сматрати да су алгоритми управљања веома уносни, потреба за остваривањем профита није разлог да се толеришу патње запослених.

Питер с почетка приче је на крају научио како да управља својим шефом и да рад учини пријатним. Он је то учинио тако што је показао своју вредност током веома пријатних сусрета са највишим нивоима менаџмента. Питање је како би прошао да му је шеф био алгоритам?