El coste social de la gestión algorítmica

Se están desplegando algoritmos para automatizar las tareas de gestión en una variedad cada vez mayor de sectores y entornos. Amazon, Uber y UPS, por ejemplo, los utilizan para supervisar los movimientos y el rendimiento de millones de conductores y trabajadores de almacenes, y 7-Eleven, IBM y Uniqlo los utilizan para hacer un seguimiento del rendimiento de ventas de los trabajadores minoristas o evaluar las habilidades de los empleados.

Este cambio a la «gestión algorítmica» obviamente ofrece a las empresas una mayor eficiencia y rentabilidad. Pero, ¿también puede tener consecuencias no deseadas y efectos alienantes, sobre todo en lo que respecta a la dinámica laboral?

Sorprendentemente, pocos investigadores han considerado metódicamente esta pregunta, lo que significa que tenemos muy pocos datos que puedan ayudarnos a responderla. Para abordar esa brecha, en nuestra investigación comprobamos rigurosamente si el impacto de la gestión algorítmica va más allá de la productividad de los trabajadores. Más recientemente, nosotros examinado los efectos que la gestión algorítmica tiene en la motivación prosocial, que es un importante impulsor de la creatividad, la productividad, la interacción social y el bienestar general en el lugar de trabajo. Al hacerlo, identificamos una brecha particularmente interesante e importante: los empleados gestionados algorítmicamente resultan menos propensos a ayudar o apoyar a sus colegas que los empleados gestionados por personas.

Las empresas que utilizan la gestión algorítmica deben ser conscientes de este problema y estar atentas a otros efectos negativos que la gestión algorítmica puede tener en la psicología y la dinámica social de los empleados. Afortunadamente, como veremos en este artículo, nuestras investigaciones sugieren que las empresas pueden mitigar estos efectos creando un entorno de trabajo que fomente activamente las interacciones sociales.

El problema

Empezamos nuestra investigación con una encuesta de campo a los trabajadores de los sectores del transporte, la distribución y la logística, donde la gestión algorítmica es habitual. Este fue el primer lugar en el que descubrimos que los trabajadores gestionados algorítmicamente están menos dispuestos a ayudar o apoyar a sus compañeros. La tendencia se mantuvo incluso después de tener en cuenta los factores específicos de sus organizaciones (como el tamaño o la antigüedad media de los empleados), sus puestos de trabajo (como la satisfacción de la dirección o la satisfacción general) y sus características personales (como el género y los ingresos).

Luego realizamos un experimento de campo en colaboración con una empresa alemana de alquiler de furgonetas para comprobar directamente los resultados conductuales de la gestión algorítmica. Al principio de este experimento, pagamos a unos 1000 trabajadores por encargo desde una plataforma laboral en línea para que crearan lemas para las campañas de marketing en las redes sociales de la empresa de alquiler de furgonetas. Los trabajadores se dividieron al azar en dos grupos, uno de los cuales fue guiado y evaluado por un algoritmo y el otro por una persona. Cuando los trabajadores terminaron la tarea, les pedimos que ofrecieran consejos a otras personas sobre cómo crear lemas de marketing eficaces y, a continuación, medimos su disposición a hacerlo.

Lo que descubrimos fue notable: los trabajadores gestionados por el algoritmo ofrecían aproximadamente un 20% menos de consejos a sus compañeros que los trabajadores gestionados por la persona, y la calidad de sus consejos era inferior. (Curiosamente, la calidad de los lemas reales que crearon los dos grupos no difería significativamente, lo que sugiere que la gestión algorítmica no afecta necesariamente al desempeño de los trabajadores en función de las tareas).

La solución

Cuando realizamos nuestra encuesta de campo entre los trabajadores de los sectores del transporte, la distribución y la logística, descubrimos que las interacciones sociales habituales entre los trabajadores actúan como una barrera contra el efecto negativo de la gestión algorítmica. Esto sugiere que las empresas pueden mitigar activamente los efectos adversos promoviendo un entorno en el que los trabajadores puedan conectarse y mantener intercambios significativos. Esto podría implicar iniciativas como ofrecer salas de descanso comunes, implementar rotaciones de equipos y organizar eventos sociales o actividades de ocio conjuntas.

En otro estudio, asignamos aleatoriamente a los participantes a una de dos afecciones. Con una condición, los participantes leyeron sobre un contexto laboral en el que la tarea de gestión descrita en el escenario era la evaluación del desempeño de los trabajadores. En la otra condición, en cambio leyeron sobre un contexto laboral en el que la tarea de gestión descrita en el escenario era programar y planificar el trabajo. También manipulamos al mismo tiempo si la tarea de gestión (evaluación o planificación) la realizaba un gerente humano solo o un gerente humano mediante un algoritmo (que es la forma en que se implementa a menudo la gestión algorítmica).

Curiosamente, solo observamos una disminución de la motivación prosocial con la gestión algorítmica cuando la tarea principal era la evaluación del desempeño, lo que nos dijo que la gestión algorítmica no disminuye la motivación prosocial de manera uniforme en todas las tareas de gestión. El impacto negativo resulta ser particularmente pronunciado cuando los algoritmos supervisan y evalúan el desempeño de los empleados. Las empresas deben ser conscientes de este efecto. Si deciden que quieren confiar en la gestión algorítmica en la evaluación del desempeño y otras tareas relacionadas con los recursos humanos, deberían trabajar para integrar a los gerentes humanos.

Pero incluso cuando participan gerentes humanos, nuestras investigaciones muestran que el uso de algoritmos en la evaluación del desempeño sigue corriendo el riesgo de producir un efecto negativo en la conducta prosocial. En el estudio que acabamos de comentar y en otro estudio que evaluó directamente el efecto de la participación humana, los efectos negativos en la conducta prosocial persistieron cuando los directivos humanos evaluaron el desempeño de los empleados mediante algoritmos.

Anticipándose a esto, las empresas y los directivos tienen que informar e implicar a los empleados de forma proactiva en las decisiones relacionadas con el uso de la gestión algorítmica. Cuando los empleados son reconocidos e incluidos de esta manera como partes interesadas en el diseño e implementación de la gestión algorítmica, es más probable que mantengan conductas prosociales y menos probabilidades de que se sientan cosificados.

Empresas como Haier, uno de los mayores fabricantes de electrodomésticos del mundo, ha implementado de manera eficaz sistemas automatizados de evaluación del desempeño al permitir a los empleados establecer sus propios puntos de referencia de desempeño más allá de los objetivos mínimos determinados algorítmicamente. Además, las empresas deben garantizar una comunicación transparente y concienzuda sobre cómo se utilizan los algoritmos y quién tiene la última palabra en los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, IBM incorpora algoritmos en sus decisiones de compensación, pero también comunica claramente a los empleados que estos algoritmos proporcionan recomendaciones que los gerentes pueden decidir anular.

No se puede negar que la gestión algorítmica ofrece a las empresas muchas oportunidades nuevas para mejorar la forma en que realizan su trabajo. Pero solo estamos empezando a entender los efectos que la práctica puede tener en el bienestar personal, las conductas colaborativas y la dinámica de los equipos, por lo que las empresas deben actuar con mucho cuidado al empezar a utilizarla. En particular, deberían trabajar activamente para mitigar los efectos negativos que la gestión algorítmica puede tener en la conducta prosocial, dado lo vital que es esa conducta en general para el éxito en el lugar de trabajo a nivel individual y colectivo. Hay que encontrar un equilibrio y las empresas tendrán que trabajar con diligencia para encontrarlo.