Doxa 1908

Investigación: Los líderes subestiman el trabajo creativo de los equipos gestionados por IA
Tenga cuidado con las consecuencias no deseadas del uso de herramientas algorítmicas para la gestión.

Por Shane Schweitzer y David De Cremer

Liderazgo y Gestión de Personal

Harvard Business Review

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Resumen. Debido a la capacidad de la IA para aprender de grandes cantidades de datos y maximizar la eficiencia, las empresas han predicho que los humanos que trabajen con ella podrán liberar tiempo y ampliar sus esfuerzos creativos, impulsando así una mayor innovación. Pero, a pesar del entusiasmo de los gurús de la tecnología y de las empresas, ¿es así realmente como se desarrollará la adopción de herramientas de IA? Una serie de experimentos sobre cómo las herramientas algorítmicas cambiaron la consideración y los recursos que se les daba a los trabajadores para el trabajo creativo e innovador sugieren que estas herramientas (específicamente, las herramientas algorítmicas que supervisan la productividad de los empleados) en realidad podrían socavar la capacidad de los empleados para realizar este trabajo, y que las empresas que implementen estas herramientas al azar podrían ver amargado su optimismo.

¿Cómo afectará el trabajo creativo la inteligencia artificial (IA)? Con las inmensas y crecientes capacidades de la IA (puede hacer de todo, desde estructurar horarios de trabajo, gestionar tareas administrativas y brindar asesoramiento a los tomadores de decisiones ), los líderes de opinión de la industria son comprensiblemente optimistas sobre su potencial. Gran parte de este optimismo depende de la afirmación de que, debido a la capacidad de la IA para aprender de grandes cantidades de datos y maximizar la eficiencia, los humanos que trabajen con ella podrán liberar tiempo y ampliar sus esfuerzos creativos, impulsando así una mayor innovación. Se han escrito numerosos análisis e informes corporativos a favor de esta afirmación.

Pero, a pesar del entusiasmo de los gurús de la tecnología y de las empresas, ¿es así realmente como se desarrollará la adopción de herramientas de IA? Para responder a esta pregunta, realizamos una serie de experimentos para probar una forma en que las herramientas algorítmicas cambiaron la consideración y los recursos que recibían los trabajadores para el trabajo creativo e innovador. Nuestros resultados sugieren que estas herramientas (específicamente, las herramientas algorítmicas que supervisan la productividad de los empleados) podrían en realidad socavar la capacidad de los empleados para realizar este trabajo, y que las empresas que implementan estas herramientas al azar podrían ver amargado su optimismo.

En lugar de asumir que la IA permitirá a los humanos centrarse en el lado creativo del trabajo de forma predeterminada, los líderes deben tener en cuenta la realidad organizacional y cómo las herramientas algorítmicas cambian su capacidad para evaluar el desempeño. En la mayoría de las organizaciones, es la percepción que tiene la alta dirección sobre quién tiene potencial creativo lo que dicta qué equipos recibirán apoyo desde arriba para llevar a cabo esfuerzos innovadores. En nuestra investigación, descubrimos que la evaluación del potencial creativo de los líderes disminuyó cuando la IA gestionaba parte de su proceso de trabajo. Si ese es el caso, entonces estas herramientas terminarán perjudicando la capacidad de los empleados para ser creativos e impulsar la innovación.

Cómo la gestión algorítmica cambia las percepciones de los líderes

Nuestra reciente investigación sobre gestión algorítmica (el uso de algoritmos de IA para supervisar el flujo de trabajo de los empleados, establecer tareas y evaluar el desempeño) proporciona una perspectiva sorprendente sobre este tema y sugiere que debemos considerar más cuidadosamente los sistemas de IA que implementamos antes de hacer grandes declaraciones. sobre sus beneficios. En una serie de experimentos, descubrimos que los miembros de equipos de trabajo gestionados por un algoritmo de IA eran vistos como menos creativos, no más, en comparación con los equipos gestionados por un humano. Estos equipos dirigidos por algoritmos también recibieron menos financiación asignada específicamente para proyectos de innovación.

En nuestro primer experimento, 180 personas (experiencia laboral promedio de 16,52 años) participaron en una simulación en línea de una organización de marketing. La organización constaba de cuatro niveles: empleados del equipo, supervisores del equipo, alta dirección y junta directiva. Los participantes fueron asignados a la alta dirección y se les informó que supervisarían los equipos.

Luego, los participantes recibieron información sobre uno de los equipos, incluido el supervisor del equipo. Algunos participantes aprendieron que el equipo estaba supervisado por un algoritmo informático, programado para rastrear y evaluar el desempeño de los equipos; Otros participantes se enteraron de que el equipo estaba supervisado por un participante humano en el experimento. Luego pedimos a los participantes que calificaran sus evaluaciones de los miembros del equipo que conocían, donde descubrimos que los miembros del equipo supervisados ​​por un algoritmo eran vistos como menos creativos que los miembros del equipo supervisados ​​por un humano. Además, si la gestión algorítmica afecta la apariencia creativa de los trabajadores, entonces también debería afectar cuánto están dispuestos los gerentes a invertir en los esfuerzos innovadores de estos equipos. Entonces, pedimos a los participantes que actuaban como altos directivos que tomaran una decisión: su organización tenía un presupuesto dedicado a impulsar la innovación, que podían distribuir entre los equipos de la empresa. Descubrimos que las personas optaron por dar menos de estos recursos a equipos administrados por algoritmos, lo que muestra aún más las formas en que los algoritmos pueden comprometer la capacidad de los equipos para ser creativos y generar innovación para las empresas.

En un segundo experimento, observamos cómo la prevalencia de la gestión algorítmica en la empresa afectaba las opiniones gerenciales de los empleados. Al igual que en el primer experimento, los participantes aprendieron sobre un equipo supervisado por un humano o un algoritmo. Pero luego recibieron otra información: algunos participantes aprendieron que solo un equipo en toda la organización estaba supervisado por un algoritmo, mientras que otros participantes aprendieron que cada equipo estaba supervisado por un algoritmo. Después de todo, si la implementación de la gestión algorítmica se generaliza en la empresa, tal vez estos empleados humanos no sean señalados como menos creativos porque la práctica se normaliza. Los resultados, sin embargo, fueron menos optimistas: los trabajadores humanos fueron vistos como menos creativos independientemente de si la gestión algorítmica estaba generalizada o implementada de manera más conservadora; También se les dieron menos recursos dedicados a la innovación.

Los empleados gestionados por algoritmos son vistos como menos creativos.

¿Cuáles son las implicaciones de nuestros hallazgos para las organizaciones y los supervisores?

En primer lugar, como líder organizacional, debe ser consciente de que automatizar los procesos de gestión para que los humanos puedan sobresalir en aquello en lo que son buenos (como la creatividad) puede resultar contraproducente y, a menudo, sin que usted se dé cuenta. Con la gestión algorítmica implementada, es probable que piense menos en el potencial creativo de sus empleados y, en consecuencia, les brinde menos apoyo para prosperar e innovar en el trabajo. Este punto deja claro que la adopción de la IA no es simplemente una cuestión de tecnología. También requiere que los líderes consideren cómo la mera presencia de la tecnología afecta inadvertidamente cómo usted y otros evaluarán y tratarán a la fuerza laboral humana. En esto, los líderes siempre deben recordar que los algoritmos no cambian las habilidades intrínsecas de los trabajadores humanos: con el apoyo adecuado (con o sin un supervisor algorítmico), los humanos pueden impulsar, y de hecho lo hacen, la innovación para las empresas.

En segundo lugar, si es consciente del riesgo anterior, podría verse tentado a realizar una implementación lenta de la gestión algorítmica para probar el terreno, o podría estar más inclinado a implementarlo todo de una vez para impulsar la adopción organizacional. Lamentablemente, es probable que ninguno de los dos enfoques atenúe los efectos negativos en la forma en que ve a sus empleados. De hecho, nuestros experimentos demostraron que los equipos dirigidos por algoritmos eran vistos de la misma manera independientemente de si su implementación era lenta o rápida. En cambio, los líderes deberían centrarse en qué tareas específicas realiza la gestión algorítmica. Por ejemplo, la gestión algorítmica nunca debería estar a cargo de tareas exclusivamente humanas, como brindar apoyo emocional, sino que debería hacerse cargo de tareas más rutinarias y mecanizadas. En otras palabras, dejemos que los algoritmos sólo hagan lo que mejor saben hacer y que los humanos se encarguen del resto.

Este punto también nos lleva a la cuestión del “aumento”: es importante que la IA se adopte de manera que quede claro para todos que la tecnología no está ahí porque sea mejor que la fuerza laboral humana. De lo contrario, terminará en una situación en la que los empleados que trabajan con IA serán vistos y evaluados como menos capacitados. En cambio, enfatice que la IA puede ayudar a los humanos a ser aún mejores. El uso de esta lente puede contrarrestar las tendencias automáticas de los líderes a ver, como demostramos, a los empleados como menos capaces cuando se les exige que trabajen con IA. Por lo tanto, los líderes que implementan IA deben comunicar cuidadosamente y con precisión por qué se utiliza la IA y cuál es su relación exacta con la fuerza laboral.

Finalmente, nuestra investigación destaca la necesidad constante de que las empresas sean deliberadas en la implementación de tecnologías novedosas, considerando cuidadosamente las formas en que estas tecnologías pueden afectar a sus empleados humanos. Ya existen investigaciones que muestran que ser administrado mediante algoritmos socava la confianza de los empleados y la satisfacción laboral. En conjunto con nuestros hallazgos, esto sugiere un doble vínculo para la gestión algorítmica: a los empleados no les gusta y los gerentes ven a estos empleados desde una perspectiva menos favorable. Si bien las tecnologías de inteligencia artificial más nuevas son interesantes y pueden mejorar las prácticas organizacionales, solo beneficiarán a su empresa a largo plazo si considera cuidadosamente las formas en que también podrían afectar negativamente a la fuerza laboral y las prácticas organizacionales en general.

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Shane Schweitzer es profesor asistente de gestión y desarrollo organizacional en la Escuela de Negocios D'Amore-McKim.

David De Cremer es profesor de gestión y tecnología en la Universidad Northeastern y decano de la familia Dunton de su Escuela de Negocios D'Amore-McKim. Su sitio web es daviddecremer.com.