Kultni film iz 1999. godine, Office Space, prikazuje mračan život Petera kao softverskog inženjera u kancelariji. Svakog petka, Peter pokušava da izbegne svog šefa i zastrašujuće reči: „Moraću da te zamolim da dođeš sutra.“

Ova scena je i dalje popularna na internetu skoro 25 godina kasnije jer oslikava uznemirujuće aspekte radnog odnosa – bespomoćnost koju Peter oseća, lažno saosećanje koje njegov šef izražava kada izdaje ovu direktivu, i beskonačan zahtev za većom produktivnošću.

Ne nedostaje prikaza loših šefova u popularnoj kulturi. Čak postoji i film sa tim nazivom. Ali stvari bi mogle postati još gore.

Šta misliti o novim šefovima koji se nastanjuju u radnim okruženjima širom svih sektora: menadžerima algoritmima?

Uspon upravljanja algoritmima

Perspektiva da roboti zamene radnike često je obrađivana u medijima. No, nije samo radna snaga ta koja se automatizuje. Menadžeri se takođe nalaze u tom procesu.

Sve češće vidimo kako softverski algoritmi preuzimaju menadžerske funkcije, poput filtriranja prijava za posao, delegiranja posla, ocenjivanja radne učinkovitosti – pa čak i odlučivanja kada treba da se otpuste zaposleni.

Prebacivanje zadataka sa ljudskih menadžera na mašine samo će rasti kako uređaji za nadzor i praćenje postaju sve sofisticiraniji. Konkretno, nosiva tehnologija koja može pratiti kretanje zaposlenih.

Sa stanovišta poslodavca, postoji mnogo prednosti u prebacivanju dužnosti menadžera na algoritme. Algoritmi smanjuju poslovne troškove automatizovanjem zadataka koji traju duže kada ih obavljaju ljudi. Uber, sa svojih 22.800 zaposlenih, može nadzirati 3,5 miliona vozača prema najnovijim godišnjim podacima.

Sistemi veštačke inteligencije takođe mogu otkriti načine za optimizaciju poslovnih organizacija. Uberov model cene u porastu (privremeno povećanje cena kako bi se privukli vozači tokom prometnih perioda) moguć je samo zato što algoritam može obraditi promene u potražnji putnika u realnom vremenu.

Rizici

Neki problemi povezani sa upravljanjem algoritmima dobijaju više pažnje nego drugi. Možda je najviše raspravljani rizik među novinarima, istraživačima i donosiocima odluka algoritamska pristrasnost.

Amazonov nefunkcionalni sistem rangiranja CV-a je poznat primer. Ovaj program, koji je korišćen za ocenjivanje CV-a na skali od jedan do pet, je obustavljen jer je dosledno ocenjivao CV-ove sa muškim karakteristikama više nego slične one sa više ženskih karakteristika.

Ali postoji nekoliko drugih problema koji se odnose na rast upravljanja algoritmima.

Jedan od njih je problem transparentnosti. Klasični algoritmi su programirani da donose odluke na osnovu korak-po-korak uputstava i daju samo programirane izlaze.

S druge strane, algoritmi mašinskog učenja uče da donose odluke samostalno nakon izloženosti velikim količinama obuke podataka. To znači da postaju složeniji kako se razvijaju, čineći njihove operacije neprozirnim čak i za programere.

Kada je obrazloženje odluke, poput one o otkazu zaposlenom, netransparentno, postavlja se moralno upitna situacija. Da li je odluka algoritma da otpusti zaposlenog bila pristrasna, korumpirana ili proizvoljna?

Ako jeste, njen rezultat bi se smatrao moralno nelegitimnim, ako ne i nezakonitim u većini slučajeva. Ali kako bi zaposleni mogli da dokažu da je njihov otkaz rezultat nezakonitih motiva?

Upravljanje algoritmima pogoršava nesrazmeru moći između poslodavaca i zaposlenih skrivajući zloupotrebu moći od nadoknade. Takođe, algoritmi uklanjaju ključnu ljudsku funkciju iz radnog odnosa.

To je ono što je filozof Jean-Jacques Rousseau nazvao našim „prirodnim osećajem sažaljenja“ i „prirodnim gađenjem prema gledanju patnje naših sugrađana“.

Iako nisu svi ljudski menadžeri saosećajni, postoji nula procenata šanse da će algoritamski menadžeri biti.

Algoritmi dizajnirani za maksimiziranje efikasnosti su indiferentni prema hitnim situacijama kao što su hitne situacije sa decom. Nemaju toleranciju za radnike koji se sporije kreću jer još uvek uče posao. Ne pregovaraju kako bi pronašli rešenje koje pomaže radnicima koji se bore sa bolestima ili invaliditetom.

Šta možemo da uradimo

Rizici sa kojima se radnici suočavaju pod upravom algoritama već su u centru pažnje istraživača, sindikata i programera koji nastoje da unaprede uslove rada. Američki političari raspravljaju o proširenju digitalnih prava za radnike.

Druga rešenja uključuju redovne procene uticaja algoritama na radnike i omogućavanje zaposlenima da učestvuju u odlučivanju o tome kako se ove tehnologije koriste.

Iako preduzeća mogu smatrati da su algoritmi za upravljanje izuzetno profitabilni, potreba za profitom nije razlog da se toleriše patnja zaposlenih.

Peter je na kraju naučio kako da upravlja svojim šefom i učini posao prijatnim. To je postigao prikazivanjem svoje vrednosti u vrlo ličnim susretima sa vrhunskim menadžmentom. Pitanje je kako bi prošao da je njegov šef bio algoritam?