Lo que la gente odia de ser manejado por algoritmos, según un estudio de conductores de Uber
Por Mareike Möhlmann y Ola Henfridsson
Gestión de personal
Harvard Business Review
Las empresas utilizan cada vez más algoritmos para administrar sus fuerzas de trabajo remotas. Llamado "gestión algorítmica", este enfoque ha sido ampliamente adoptado en las empresas de economía de concierto. Por ejemplo, la compañía de transporte Uber aumenta sustancialmente su eficiencia al administrar a unos tres millones de trabajadores con una aplicación que le indica a los conductores qué pasajeros deben recoger y qué ruta tomar.
Ser administrado de esta manera también ofrece algunos beneficios a los trabajadores independientes: por ejemplo, los conductores de Uber son libres de decidir cuándo y por cuánto tiempo les gustaría trabajar y en qué área les gustaría servir. Sin embargo, nuestra investigación revela que la gestión algorítmica también es frustrante para los trabajadores, y su resentimiento puede llevarlos a comportarse de manera subversiva con el potencial de causar un daño real a sus empresas. Nuestra investigación también sugiere algunas formas en que las empresas pueden mitigar estas preocupaciones mientras siguen aprovechando los beneficios de la administración por algoritmo.
Junto con Lior Zalmanson (Universidad de Tel Aviv) y Robert W. Gregory (Universidad de Virginia), realizamos un estudio de métodos múltiples de los conductores de Uber en Nueva York y Londres. Recopilamos datos entrevistando informal y formalmente a 34 conductores, observando a los conductores en acción, analizando más de 1,000 publicaciones en foros en línea y revisando la cobertura de los medios de Uber en varias oleadas entre diciembre de 2015 y septiembre de 2018.
Descubrimos que los controladores de Uber tienen tres áreas de quejas constantes sobre el funcionamiento de algoritmos "para", preocupaciones que también hemos visto en otras compañías que usan administración algorítmica:
Vigilancia constante. Tan pronto como inician sesión en la aplicación Uber, los controladores son observados y analizados por los algoritmos de la plataforma; la aplicación rastrea su ubicación GPS, velocidad y tasa de aceptación de las solicitudes de los clientes. Les indica qué jinetes deben recoger dónde y cómo llegar a los destinos de los jinetes. Si los conductores difieren de las instrucciones de la aplicación, pueden ser penalizados o incluso expulsados de la plataforma. Independientemente de si la atención proviene de una aplicación o en persona, sabemos que el escrutinio del trabajo puede reducir la productividad.
De nuestro estudio descubrimos que los conductores encontraron las evaluaciones de desempeño en forma de calificaciones de los clientes particularmente frustrantes. Creemos que esto puede deberse a que amplifican los sentimientos negativos de los conductores de Uber sobre la vigilancia constante con una capa adicional de atención mediada por la tecnología.
Poca transparencia. Si bien la aplicación está aprendiendo mucho sobre ellos, a los conductores de Uber les resulta frustrante lo poco que saben sobre la aplicación. Encuentran frustrante la falta de transparencia de la lógica subyacente de los algoritmos complejos, ya que creen que es un sistema injusto que los manipula sutilmente sin su conocimiento o consentimiento. (De hecho, Uber ha admitido previamente que se basa en ideas de la ciencia del comportamiento para empujar a los conductores a trabajar más horas).
Los conductores de Uber, así como otros trabajadores de la economía del concierto, como los trabajadores de mensajería y entrega en Postmates y Deliveroo, exigen más transparencia sobre la asignación de trabajos, la compilación de sus calificaciones y su estructura de pago. Sin embargo, compañías como Uber argumentan que no pueden revelar la receta secreta de sus algoritmos a los competidores. Además, los avances recientes en inteligencia artificial y aprendizaje automático significan que los algoritmos ahora pueden aprender y ajustarse dinámicamente a cualquier entorno dado, lo que permite la automatización de tareas más sofisticadas (como la administración de la fuerza laboral). Pero cuanto más sofisticados se vuelven estos algoritmos, más opacos son, incluso para sus creadores.
Deshumanización. Los conductores de Uber informan que se sienten igualmente solitarios, aislados y deshumanizados. No tienen colegas con los que socializar o un equipo o comunidad para formar parte. Carecen de la oportunidad de construir una relación personal con un supervisor. Aquellos en plataformas de trabajo colectivo como Amazon Mechanical Turk han presentado quejas similares mientras realizan "micro tareas", como clasificar contenido o participar en encuestas.
Los conductores han respondido a sus diversas frustraciones con estos algoritmos identificando formas inteligentes de solucionarlos. Por ejemplo, un conductor en el foro de Uberpeople.net escribió: "Juega el sistema, no dejes que te juegue. Todos sabemos que a estas compañías les gusta ofrecer mejores incentivos a los conductores que pierden algo de tiempo. Por lo tanto, conduzca Uber durante una semana, Juno la próxima, Lyft tercero, etc. Cambio entre Uber/Juno semanalmente".
También están lo suficientemente enojados, y se sienten lo suficientemente sin poder, que están encontrando formas creativas de dar a conocer su descontento; por ejemplo, los conductores están jugando con el sistema causando artificialmente un aumento de precios. También se están volviendo políticos; especialmente en la economía de los conciertos, los conductores de servicios de transporte y mensajería buscan compensar el aislamiento social que experimentan en su rutina diaria al involucrarse activamente en comunidades en línea, pero las compañías mismas no están involucradas en esas plataformas. En cambio, las organizaciones de tipo sindical más adversas han surgido a medida que los conductores o los correos buscan apoyarse mutuamente, como la organización de derechos de los trabajadores con sede en Seattle, Working Washington, que reunió a los correos que entregan para Postmates, DoorDash y otros servicios a pedido. .
Para abordar estos desafíos y mitigar sus riesgos para el negocio, y, no menos importante, para implementar prácticas éticas, sugerimos que las compañías que administran todo o parte de su fuerza de trabajo a través de algoritmos:
Mareike Möhlmann es profesora asistente en la Warwick Business School en el Reino Unido. Anteriormente trabajó como investigadora postdoctoral en la Stern School of Business de la Universidad de Nueva York.
Ola Henfridsson es profesor de tecnología de negocios en la Escuela de Negocios de la Universidad de Miami. Anteriormente se desempeñó como profesor y jefe del grupo de Sistemas de Información en la Warwick Business School en el Reino Unido.
Gestión de personal
Harvard Business Review
Las empresas utilizan cada vez más algoritmos para administrar sus fuerzas de trabajo remotas. Llamado "gestión algorítmica", este enfoque ha sido ampliamente adoptado en las empresas de economía de concierto. Por ejemplo, la compañía de transporte Uber aumenta sustancialmente su eficiencia al administrar a unos tres millones de trabajadores con una aplicación que le indica a los conductores qué pasajeros deben recoger y qué ruta tomar.
Ser administrado de esta manera también ofrece algunos beneficios a los trabajadores independientes: por ejemplo, los conductores de Uber son libres de decidir cuándo y por cuánto tiempo les gustaría trabajar y en qué área les gustaría servir. Sin embargo, nuestra investigación revela que la gestión algorítmica también es frustrante para los trabajadores, y su resentimiento puede llevarlos a comportarse de manera subversiva con el potencial de causar un daño real a sus empresas. Nuestra investigación también sugiere algunas formas en que las empresas pueden mitigar estas preocupaciones mientras siguen aprovechando los beneficios de la administración por algoritmo.
Junto con Lior Zalmanson (Universidad de Tel Aviv) y Robert W. Gregory (Universidad de Virginia), realizamos un estudio de métodos múltiples de los conductores de Uber en Nueva York y Londres. Recopilamos datos entrevistando informal y formalmente a 34 conductores, observando a los conductores en acción, analizando más de 1,000 publicaciones en foros en línea y revisando la cobertura de los medios de Uber en varias oleadas entre diciembre de 2015 y septiembre de 2018.
Descubrimos que los controladores de Uber tienen tres áreas de quejas constantes sobre el funcionamiento de algoritmos "para", preocupaciones que también hemos visto en otras compañías que usan administración algorítmica:
Vigilancia constante. Tan pronto como inician sesión en la aplicación Uber, los controladores son observados y analizados por los algoritmos de la plataforma; la aplicación rastrea su ubicación GPS, velocidad y tasa de aceptación de las solicitudes de los clientes. Les indica qué jinetes deben recoger dónde y cómo llegar a los destinos de los jinetes. Si los conductores difieren de las instrucciones de la aplicación, pueden ser penalizados o incluso expulsados de la plataforma. Independientemente de si la atención proviene de una aplicación o en persona, sabemos que el escrutinio del trabajo puede reducir la productividad.
De nuestro estudio descubrimos que los conductores encontraron las evaluaciones de desempeño en forma de calificaciones de los clientes particularmente frustrantes. Creemos que esto puede deberse a que amplifican los sentimientos negativos de los conductores de Uber sobre la vigilancia constante con una capa adicional de atención mediada por la tecnología.
Poca transparencia. Si bien la aplicación está aprendiendo mucho sobre ellos, a los conductores de Uber les resulta frustrante lo poco que saben sobre la aplicación. Encuentran frustrante la falta de transparencia de la lógica subyacente de los algoritmos complejos, ya que creen que es un sistema injusto que los manipula sutilmente sin su conocimiento o consentimiento. (De hecho, Uber ha admitido previamente que se basa en ideas de la ciencia del comportamiento para empujar a los conductores a trabajar más horas).
Los conductores de Uber, así como otros trabajadores de la economía del concierto, como los trabajadores de mensajería y entrega en Postmates y Deliveroo, exigen más transparencia sobre la asignación de trabajos, la compilación de sus calificaciones y su estructura de pago. Sin embargo, compañías como Uber argumentan que no pueden revelar la receta secreta de sus algoritmos a los competidores. Además, los avances recientes en inteligencia artificial y aprendizaje automático significan que los algoritmos ahora pueden aprender y ajustarse dinámicamente a cualquier entorno dado, lo que permite la automatización de tareas más sofisticadas (como la administración de la fuerza laboral). Pero cuanto más sofisticados se vuelven estos algoritmos, más opacos son, incluso para sus creadores.
Deshumanización. Los conductores de Uber informan que se sienten igualmente solitarios, aislados y deshumanizados. No tienen colegas con los que socializar o un equipo o comunidad para formar parte. Carecen de la oportunidad de construir una relación personal con un supervisor. Aquellos en plataformas de trabajo colectivo como Amazon Mechanical Turk han presentado quejas similares mientras realizan "micro tareas", como clasificar contenido o participar en encuestas.
Los conductores han respondido a sus diversas frustraciones con estos algoritmos identificando formas inteligentes de solucionarlos. Por ejemplo, un conductor en el foro de Uberpeople.net escribió: "Juega el sistema, no dejes que te juegue. Todos sabemos que a estas compañías les gusta ofrecer mejores incentivos a los conductores que pierden algo de tiempo. Por lo tanto, conduzca Uber durante una semana, Juno la próxima, Lyft tercero, etc. Cambio entre Uber/Juno semanalmente".
También están lo suficientemente enojados, y se sienten lo suficientemente sin poder, que están encontrando formas creativas de dar a conocer su descontento; por ejemplo, los conductores están jugando con el sistema causando artificialmente un aumento de precios. También se están volviendo políticos; especialmente en la economía de los conciertos, los conductores de servicios de transporte y mensajería buscan compensar el aislamiento social que experimentan en su rutina diaria al involucrarse activamente en comunidades en línea, pero las compañías mismas no están involucradas en esas plataformas. En cambio, las organizaciones de tipo sindical más adversas han surgido a medida que los conductores o los correos buscan apoyarse mutuamente, como la organización de derechos de los trabajadores con sede en Seattle, Working Washington, que reunió a los correos que entregan para Postmates, DoorDash y otros servicios a pedido. .
Para abordar estos desafíos y mitigar sus riesgos para el negocio, y, no menos importante, para implementar prácticas éticas, sugerimos que las compañías que administran todo o parte de su fuerza de trabajo a través de algoritmos:
- Compartir información. En teoría, la gestión algorítmica puede aumentar la transparencia, ya que incluso los algoritmos de aprendizaje que se utilizan para gestionar a los trabajadores reflejan un conjunto de reglas y procedimientos que cumplen con los objetivos estratégicos de la alta dirección. Puede que no sea posible compartir el algoritmo con los trabajadores, pero el liderazgo de la empresa puede y debe compartir con ellos los datos y objetivos que lo informaron.
- Invita comentarios. Para contrarrestar los comandos unidireccionales que el algoritmo transmite a los conductores, las empresas deben encontrar formas de incluirlos democráticamente en la toma de decisiones, por ejemplo, involucrándolos en comités o consejos que discutan y negocien regulaciones internas relacionadas con el trabajo. Hacer que los trabajadores se involucren activamente en las discusiones sobre el diseño de sistemas basados en algoritmos haría mucho para construir fuerzas de trabajo más comprometidas y de apoyo.
- Construir un contacto humano. La gente necesita gente. Las organizaciones deben desarrollar comunidades formales y de apoyo donde los trabajadores se sientan miembros y puedan establecer conexiones sociales. Agregar un elemento humano a la forma en que se maneja a las personas ayudará a los trabajadores a sentirse menos como si fueran tratados como máquinas. Por ejemplo, algunos de los conductores en nuestro estudio hablaron con cariño de la empresa de transporte de pasajeros de Nueva York Juno (adquirida por Gett en 2017), que, al principio de su existencia, empleó un extenso sistema de atención al cliente humano que ayudaba ansiosamente a los conductores con preguntas o problemas..
- Generar confianza. La implementación de beneficios que mejoran el bienestar de los trabajadores, como proporcionar apoyo financiero en caso de enfermedad, o una mejor paga por enfermedad o licencia de maternidad, puede ser un primer paso para humanizar la empresa y mitigar la ira de los empleados que son manejados por algoritmos sin rostro.
Mareike Möhlmann es profesora asistente en la Warwick Business School en el Reino Unido. Anteriormente trabajó como investigadora postdoctoral en la Stern School of Business de la Universidad de Nueva York.
Ola Henfridsson es profesor de tecnología de negocios en la Escuela de Negocios de la Universidad de Miami. Anteriormente se desempeñó como profesor y jefe del grupo de Sistemas de Información en la Warwick Business School en el Reino Unido.
No hay comentarios:
Publicar un comentario