Cyfryzacja od lat jest jednym z najmocniejszych trendów biznesowych, a czasy pandemii oraz wyniki finansowe korporacji bazujących na cyfrowych rozwiązaniach zachęciły właścicieli i menedżerów do inwestowania w rozwój zarządzania algorytmicznego. To, co przynosi korzyści właścicielom, niekoniecznie jednak przynosi korzyści pracownikom.
Sztuczna inteligencja (SI) i oparte na niej algorytmy w coraz większym stopniu bezpośrednio wpływają na sposób pracy coraz liczniejszych grup pracowników. Kurierzy podążają z przesyłkami trasą wyznaczoną przez aplikację. Cyfrowe urządzenia dyktują pracownikom wielkich magazynów dokładne wskazówki, jak dotrzeć do określonych pakunków, i czas ich przyniesienia na taśmę. Aplikacja dla brytyjskich pielęgniarek wymusza zaznaczanie każdej czynności wykonanej przy osobie, którą się opiekują, co jest niezbędne do wyliczenia wynagrodzenia. W call center pracownicy otrzymują wizualne komunikaty, gdy mówią do klienta zbyt szybko, zbyt wolno lub bez odpowiedniej intonacji. Pracujący na rzecz korporacji oferujących przewozy osób lub dowóz jedzenia logują się do aplikacji i dowiadują o aktualnych stawkach. Grafik sprzedawców w galerii handlowej jest wyznaczany na bieżąco w oparciu o przewidywania dotyczące liczby klientów sklepu danego dnia i o danych porach. Zatrudnieni w korporacji są automatycznie dołączani do projektów w oparciu o kompetencje (również rozpoznane przez algorytmy) oraz bieżące obciążenie obowiązkami zawodowymi. Kandydaci do pracy wpisują swoje CV do bazy na stronie potencjalnego pracodawcy i przechodzą wywiady selekcyjne z chatbotem rekrutacyjnym. Narzędzia cyfrowego nadzoru pozwalają wyliczać efektywność pracujących zdalnie na podstawie nawet najmniejszego ruchu myszką czy szybkości pisania na klawiaturze.
Co to jest zarządzanie algorytmiczne?
Co łączy wyżej wymienione sytuacje? Działania ludzi są wyznaczane przez różnorodne systemy oparte na sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i cyfrowych algorytmach. Podlegają one zarządzaniu algorytmicznemu, czyli zestawom narzędzi umożliwiających automatyczne zarządzanie osobami pracującymi w oparciu o zebrane i przetworzone cyfrowo dane. Podejmowanie decyzji może być w pełni zautomatyzowane, czyli pracownik otrzymuje zadanie, stawkę wynagrodzenia i wskaźniki efektywności prosto z systemu bądź półautomatycznie, gdy taka decyzja jest zatwierdzana formalnie przez człowieka pełniącego rolę kierownika.
Zarządzanie algorytmiczne jest esencją procesów cyfryzacji w organizacjach. Robotyzacja, rozwój cyfrowych narzędzi komunikacji oraz nadzoru, przetwarzanie dużych zbiorów danych (big data) – to wszystko dało fundament dla pozyskiwania i obróbki informacji generowanych przez osoby pracujące, co z kolei stworzyło możliwość algorytmicznego opisania procesów pracy na ogromną skalę – czasami przy skrajnym założeniu, że pracą jest tylko to, co mierzalne.
Takie założenie nie jest niczym nowym w zarządzaniu, nowe są tylko cyfrowe narzędzia. Podobne podejście charakteryzowało tayloryzm – nurt w naukach o zarządzaniu, który ma już ponad 100 lat i który przyniósł m.in. stworzenie taśmy produkcyjnej oraz traktowanie pracującego człowieka na podobieństwo maszyny. Dziś mamy tayloryzm cyfrowy – dążenie do maksymalnej kontroli nad procesami pracy poprzez podział zadań na małe części, zbieranie i analizę danych w celu wyznaczenia optymalnego sposobu realizacji zadań oraz jej ciągły monitoring przy pomocy cyfrowych narzędzi.
Zwiększanie nierówności na rynku pracy
Nie brzmi to jak opis przyjaznego środowiska pracy. Procesom cyfryzacji towarzyszy otoczka marketingowa, kładąca nacisk na narrację o tworzeniu świata, w którym wszystkie nudne, powtarzalne czynności będą realizowane cyfrowo, przez maszyny, a dzięki temu ludzie będą mogli skupić się na innowacjach. Oczywiście wspomina się o konieczności przekwalifikowania dużych grup pracowników, których praca zostanie zastąpiona rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji.
W wielu obszarach zastosowanie SI faktycznie przyniosło postęp, wynikający z bardzo szybkiej analizy olbrzymich zbiorów danych, której człowiek nie jest w stanie wykonać. Rrzeczywiste motywy właścicieli firm stojące za gwałtownym rozwojem cyfryzacji dotyczą jednak możliwości obniżania kosztów dzięki takim innowacjom. Sztuczna inteligencja zastępuje coraz bardziej wykwalifikowanych pracowników, ponieważ docelowo może być tańsza. To dlatego procesy te coraz mocniej uderzają w średnie stanowiska w firmach, czyli tam, gdzie wymogi kompetencyjne umożliwiają opracowanie odpowiedniego algorytmu dla wykonywania zadań, a likwidacja stanowisk będzie znacząca dla bilansu kosztowego. Grupy pracownicze z rutynowymi, powtarzalnymi, kwantyfikowalnymi zadaniami będą w największym stopniu podlegać temu procesowi zastępowania. W ten sposób zwiększa się też presja na spadek wynagrodzeń. W rezultacie wiele osób będzie mieć do wyboru podwyższenie kwalifikacji lub obniżenie oczekiwań – płacowych oraz co do formy zatrudnienia.
Automatyzacja jest bowiem powiązana ze znacznym wzrostem innych form zatrudnienia niż stała umowa o pracę. Samozatrudnienie, outsourcing, agencje pracy tymczasowej – to również skutki zmniejszania popytu na dawne średnie, pewne stanowiska w organizacjach. Wiele osób jest zmuszonych do pogodzenia się z rzeczywistością gigifikacji pracy, czyli sytuacji, gdzie nie mając stałego zatrudnienia, skacze się od jednej fuchy do drugiej, nawet jeśli będą one ładnie nazwane projektami. Jeżeli ktoś w firmach odnosi korzyści z tych procesów, to wysoce wykwalifikowane i wysoce opłacane kadry – dopóki nie okaże się, że je też można zastąpić algorytmami.
Destrukcja środowiska pracy
Poza strukturalnym wpływem na rynek pracy procesy cyfryzacji oddziałują również bezpośrednio na to, jak osoby pracujące w warunkach zarządzania algorytmicznego postrzegają środowisko pracy. Raport zbierający wyniki 45 badań nad skutkami zastosowania algorytmów do projektowania miejsc pracy wskazuje, że ma ono negatywny wpływ na autonomię pracowników, zróżnicowanie zadań, złożoność pracy, rozwiązywanie problemów, wymagania fizyczne, wsparcie społeczne, znaczenie zadań, wymagania emocjonalne, obciążenie zadaniami czy poczucie bezpieczeństwa. Nie znaleziono przykładów jednoznacznie pozytywnego wpływu zarządzania algorytmicznego na pracę; zarówno pozytywne, jak i negatywne konsekwencje stwierdzono jedynie w 2 obszarach: informacji zwrotnej oraz jasnośći ról. Podsumowując: rozwiązania tego typu oddziałują destrukcyjnie na środowisko pracy.
Nie widać głoszonych marketingowo korzyści w postaci możliwości skupienia na innowacjach, wręcz przeciwnie – duża część pracowników ma poczucie coraz większego upraszczania zadań. Jest to zrozumiałe, jeśli będziemy pamiętali o założeniach cyfrowego tayloryzmu. Okazuje się, że człowiek staje się dodatkiem do systemu, a nie system wsparciem dla człowieka.
Skutki takiego podejścia są szkodliwe na wielu poziomach. Pracujący dla korporacji platformowych (którzy notabene nie są uważani za pracowników ze względu na brak umów) pozostają w asymetrycznej relacji, w której cała władza i decyzyjność są po stronie właściciela aplikacji. W przypadku protestów (np. dotyczących wynagrodzeń) buntownicy są po prostu usuwani z platformy. Pracownicy centrów dystrybucji cierpią z powodu podwyższonej wypadkowości wynikającej z wyśrubowanych norm dyktowanych przez algorytm. Brytyjskie pielęgniarki, które zaznaczały w aplikacji wykonane działania, zaczęły się skupiać na technicznych i pilnych zadaniach, zaniedbując rozmowy z pacjentami; w rezultacie przyniosło to spadek jakości opieki oraz poczucia sensu pracy z ich strony. Pracujący w call center z aplikacją podpowiadającą sposób rozmowy czują się jak ludzkie chatboty. Totalny nadzór sprawia, że pracujący zdalnie obawiają się prowadzenia prywatnych rozmów w swoim własnym domu, gdy włączony jest służbowy komputer.
Konieczność regulacji
Od czasów pandemii rozwój zarządzania algorytmicznego rozprzestrzenia się w organizacjach niczym pożar w lesie. Firmy IT opracowują aplikacje na zlecenie klientów zapatrzonych w korporacje, które są gwiazdami biznesowymi (jak np. Amazon, Apple, Microsoft czy Alphabet) – czyli przede wszystkim w organizacje platformowe. Brak regulacji sprawia, że nowe rozwiązania są opracowywane na zasadzie „skoro można, zróbmy to”, bez analiz ryzyka dla środowiska pracy. Główny argument opiera się na tabelkach z danymi finansowymi – to ma się opłacać. Podstawowe korzyści z tych rozwiązań, jakie są wymieniane w opracowaniach biznesowych, to możliwość zmniejszenia kosztów dzięki ograniczeniu pracy ludzkiej (czyli likwidacji stanowisk) oraz zwiększenie efektywności, co często wynika z podkręcenia norm dla pracowników.
Dlatego konieczne jest wprowadzenie regulacji. Na podstawowym poziomie oznacza to wymóg przejrzystości algorytmu dla pracowników. Obecnie kryteria decyzyjne dotyczące kluczowych z punktu pracownika spraw, jak np. ustalanie wskaźników efektywności, wynagradzanie czy awansowanie, często są niejasne (a w organizacjach platformowych wręcz niejasne z założenia). Odpowiedź: Tak wynika z algorytmu nie jest żadną informacją, a jedynie potwierdzeniem asymetrii w dostępie do informacji. Prawo dotyczące ujawnienia algorytmu pracownikom wprowadzono już m.in. w Hiszpanii. W polskim parlamencie z inicjatywy posła Adriana Zandberga z Razem prowadzone są prace nad podobną ustawą, która dawałaby związkom zawodowym możliwość kontroli nad algorytmami wykorzystywanymi w miejscu pracy. Jest to krok wstępny – kolejne powinny obejmować obligatoryjne informacje ze strony zatrudniających odnośnie do tego, jakiego rodzaju dane są zbierane w wyniku nadzoru pracowników oraz jak te dane są przetwarzane i wykorzystywane w procesach decyzyjnych.
Na poziomie wyższym niezbędna jest kontrola algorytmów przed ich wdrożeniem w celu oszacowania możliwego ryzyka. Już na etapie planowania systemów algorytmicznych powinna być uruchomiona zestandaryzowana procedura audytu, obejmująca również etap po wdrożeniu. Rozwijanych jest kilka modeli takiego podejścia, a procedura audytu wstępnego została wdrożona w Kanadzie.
Działania regulatorów spotykają się z oporem – w Polsce jedna z kancelarii prawnych obsługujących korporacje w zakresie prawa pracy skrytykowała projekt ustawy z podkomisji sejmowej jako przynoszący ryzyko dla pracodawców ze względu na konieczność ujawnienia poufnych danych. Takie argumenty, wraz z twierdzeniem, że są to zbyt skomplikowane i zaawansowane technicznie kwestie, aby mogły być zrozumiane przez związki zawodowe czy pracowników, są podnoszone od początku prac nad regulacjami w różnych krajach. Kontekst jest jednak prosty: właściciele firm korzystają na asymetrii informacji. A jeśli kryteria decyzyjne stosowane w algorytmach są zbyt skomplikowane, aby można je było wyjaśnić pracownikom, którzy tym decyzjom podlegają, to znaczy, że coś jest nie tak z samym algorytmem.
Świat pracy czeka długa droga w procesie regulacji obszaru zarządzania algorytmicznego. Uporządkowanie tego zagadnienia od strony prawnej jest wstępem do rozmowy o rozwiązaniach, które pozwolą w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w miejscu pracy również dla dobra osób pracujących.
