"Xiao Li, te desempeñaste bien esta semana. Tus ventas aumentaron en 70, lo que ayudó a tu equipo a obtener el primer lugar en la clasificación. Pero aún tienes muchas oportunidades abiertas, así que continúa con el buen trabajo. !”?
Recibir comentarios sobre el desempeño ayuda a los empleados a crecer. Fomenta el aprendizaje y premia el buen desempeño. ? Pero ¿qué pasaría si un algoritmo en lugar de un humano proporcionara retroalimentación? Ésta es la base de la gestión algorítmica en las organizaciones.
¿Qué es la gestión algorítmica?
La gestión algorítmica es el seguimiento, evaluación y gestión estratégica de los empleados a través de algoritmos. Las organizaciones utilizan algoritmos para hacerse cargo de tareas que antes realizaban los gerentes.
Este tipo de innovación en la gestión es especialmente común en la economía de los trabajos por encargo. Por ejemplo, plataformas como Uber, Deliveroo y UpWork utilizan algoritmos para gestionar y monitorear de cerca su fuerza laboral global.
El algoritmo asigna tareas a los empleados y evalúa su desempeño. También brindan comentarios y sugerencias sobre cómo mejorar el desempeño.
Sin embargo, el uso de algoritmos para gestionar a los trabajadores ya no se limita cada vez más a la economía informal. Las organizaciones tradicionales están descubriendo cada vez más los beneficios de una mayor eficiencia y una toma de decisiones basada en datos.
Big data y la automatización se han convertido en la principal dirección de cambio para la mayoría de los departamentos empresariales, y los departamentos de recursos humanos también han comenzado a prestar atención a la toma de decisiones basada en datos.
Los algoritmos utilizados en recursos humanos pueden mejorar la eficiencia e incluso tomar mejores decisiones que los humanos. De hecho, según un informe de investigación de PwC, el 40% de los departamentos de recursos humanos de empresas multinacionales ya utilizan herramientas basadas en inteligencia artificial (los informes relevantes están disponibles a través de un chat privado).
Por ejemplo, en la selección de empleados, el uso de algoritmos se ha vuelto muy común. Este algoritmo se utiliza para seleccionar currículums y relacionar candidatos con puestos de trabajo.
Están utilizando el procesamiento del lenguaje natural para analizar expresiones faciales en entrevistas en vídeo o motivaciones reflejadas en las solicitudes escritas de los solicitantes. Además, el algoritmo proporciona información sobre el desempeño a los empleados y gerentes.
A medida que los algoritmos se vuelven cada vez más influyentes en la toma de decisiones organizacionales, es fácil plantear la siguiente pregunta: ¿Las decisiones se toman utilizando algoritmos con la objetividad y precisión adecuadas?
Al igual que otras tecnologías de toma de decisiones, la toma de decisiones algorítmica es un arma de doble filo y traerá una serie de desafíos.
¿Qué opinan los demandantes de empleo de una empresa que automatiza parte del proceso de entrevista y selección a través de máquinas?
¿Cómo responden los empleados a los comentarios automatizados sobre el desempeño (los comentarios ya no provienen de superiores directos)? ¿Hasta qué punto aceptarán los empleados dicha retroalimentación?
¿Hasta qué punto los directivos dependen de decisiones algorítmicas?
La realidad es que la implementación de algoritmos cambia la dinámica organizacional e interpersonal. ? Por lo tanto, debemos analizar más de cerca los beneficios y desafíos de la gestión algorítmica e identificar las mejores prácticas para implementarla en las organizaciones.
A continuación, analizamos en detalle nuestras recomendaciones para implementar la gestión de algoritmos en su organización.
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Tres grandes ventajas de la implementación organizacional de la gestión algorítmica
1. Iniciar el desempeño organizacional
Mejorar la productividad y la eficiencia del trabajo es algorítmica. gestión Una de las ventajas más importantes. Por ejemplo, ¿cuántos currículums puede escanear un reclutador en una hora?
El resultado es que los algoritmos básicamente pueden arruinar a los reclutadores humanos, y hay una enorme diferencia entre los dos que puede ayudar a las empresas a mantenerse por delante de la competencia por el talento.
Convertir las tareas manuales en automatización ayudará a mejorar el rendimiento organizacional al liberar tiempo y recursos de los gerentes para centrarse en tareas con mayor impacto estratégico. Las empresas que no logran integrar el análisis y la IA en sus asuntos estratégicos corren el riesgo de quedarse atrás.
L'Oreal Group es una empresa de cosmética y cuidado de la piel con sede en París, Francia, que cuenta con 80.000 empleados en todo el mundo y recibe una media de 130 solicitudes de empleo por cada vacante.
L'Oréal abre alrededor de 65.438.05.000 puestos de trabajo cada año y necesita procesar casi un millón de solicitudes, por lo que comenzó a intentar utilizar tecnología de inteligencia artificial para ayudar a los reclutadores a deshacerse del dolor de cabeza de la selección de currículums.
Mya es un chatbot que puede manejar las preguntas planteadas por los solicitantes, ahorrando así a L'Oréal un tiempo valioso en el proceso de contratación inicial. Además, puede verificar detalles importantes como si el candidato aún no ha encontrado trabajo y el estado actual de la visa.
A continuación, los candidatos se enfrentan a Seedlink, un software de inteligencia artificial que evalúa las respuestas que dan a las preguntas abiertas de la entrevista. Esta herramienta puede encontrar candidatos que fueron pasados por alto durante el proceso de revisión del currículum.
Los reclutadores de la empresa dijeron que el software les ayudó a ahorrar 200 horas de trabajo al seleccionar 80 pasantes entre 12.000 candidatos. La tecnología de inteligencia artificial ha ayudado a L'Oréal a reclutar 65.438 empleados 65.438 veces más rápido y a aumentar las posibilidades de los candidatos de ser entrevistados en un 25%.
2. Mejorar la toma de decisiones de gestión y la telegestión.
La toma de decisiones basada en evidencia y datos se ha vuelto cada vez más común en los últimos años. Los algoritmos pueden ayudar a abordar los problemas cada vez más complejos que enfrentan los gerentes todos los días. Las capacidades de procesamiento de datos de los sistemas algorítmicos están mucho más allá de las capacidades de los humanos.
Pueden considerar todos los datos relevantes y excluir factores irrelevantes. De esta manera, podemos tomar decisiones objetivas, imparciales y basadas en datos. Además, puede reducir el sesgo en el proceso de toma de decisiones.
Por ejemplo, los sesgos cognitivos pueden llevar a los minoristas a creer que necesitan hacer arreglos inestables para sus empleados. Los acuerdos inestables en el comercio minorista significan que los minoristas reducen los costos laborales mediante cambios en los horarios de trabajo.
Muchos minoristas creen que este tipo de programa es eficaz porque ven los beneficios inmediatos a corto plazo (como recortes salariales) pero pasan por alto los efectos negativos a largo plazo (como el impacto en el servicio al cliente).
Aquí entran en juego algoritmos que pueden predecir las necesidades de personal en función de datos como el tráfico de clientes. Las investigaciones muestran que "los algoritmos combinados con la intuición de los gerentes pueden conducir a mejores decisiones de personal".
Este algoritmo también es beneficioso para el trabajo remoto. La fuerza laboral estará cada vez más distribuida y el trabajo remoto e híbrido se convertirá en la norma hasta cierto punto.
Esto puede aportar importantes beneficios a los empleados. Sin embargo, puede resultar difícil para los gerentes mantenerse al día con el progreso y el desempeño de los empleados. Los algoritmos de seguimiento del rendimiento pueden ser una herramienta importante para una gestión remota exitosa.
3. Reciba información y comentarios personalizados
La gestión algorítmica no solo aporta beneficios a los directivos, sino también a los empleados. El algoritmo puede proporcionar comentarios personalizados sobre el rendimiento.
Deliveroo envía informes mensuales personalizados de rendimiento a sus repartidores. Obtienen información sobre su "tiempo promedio para tomar el pedido", "tiempo de viaje al restaurante", "tiempo de viaje al cliente" y otras métricas rastreadas por el algoritmo.
El algoritmo proporciona información sobre el progreso laboral, las tareas pendientes y los proyectos de los empleados. También se utilizan para mejorar el bienestar de los empleados. El algoritmo analiza las necesidades y objetivos de los empleados y recomienda programas de formación y desarrollo.
El algoritmo también puede rastrear y evaluar los factores más importantes para el bienestar y la motivación de los empleados y, sobre esta base, proporcionar a los gerentes recomendaciones sobre cómo mejorar el bienestar de los empleados.
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Los tres desafíos más importantes para las organizaciones que utilizan la gestión algorítmica.
1. Cuestiones éticas relacionadas con la gestión de algoritmos
Además de los beneficios de la gestión de algoritmos, también existen varias cuestiones éticas importantes.
El principal objetivo de este algoritmo es mejorar la toma de decisiones y hacerla más objetiva y justa. Sin embargo, lo contrario puede ser cierto y, dado que los algoritmos pueden eliminar o reducir la intervención humana en el proceso de toma de decisiones, las personas pueden considerarlos injustos.
La principal preocupación son los datos en los que se basa el algoritmo. Los algoritmos se entrenan con datos de muestra para predecir eventos y tomar decisiones, por lo que la calidad de los datos es un factor importante.
Por ejemplo, una organización podría entrenar un algoritmo a partir de datos históricos de talento en los que pocas mujeres ocupan puestos directivos, y el algoritmo podría entonces predecir que las mujeres tienen menos probabilidades de tener éxito en puestos directivos corporativos. Como resultado, las mujeres pueden quedar excluidas de los programas de gestión del talento de una organización.
Los algoritmos a menudo operan en "cajas negras", son opacos y a menudo no está claro con qué precisión funciona el algoritmo. Esto podría poner en duda la confiabilidad de los algoritmos y plantear cuestiones de responsabilidad por las decisiones algorítmicas.
Algunos estados de Estados Unidos han estado estudiando el uso de algoritmos e inteligencia artificial en el reclutamiento y cómo garantizar la equidad y la transparencia.
El estado de Nueva York está promulgando una legislación que exige la contratación de proveedores de tecnología para realizar auditorías antisesgos y garantizar el cumplimiento de las leyes contra la discriminación laboral.
Illinois ha promulgado la Ley de Entrevistas en Vídeo con IA, que restringe a las empresas que utilizan inteligencia artificial para analizar las entrevistas en vídeo de los candidatos.
Utilizar la gestión algorítmica no es una cuestión de sí o no. Normalmente, sólo algunas decisiones están automatizadas. Por lo tanto, las cuestiones de equidad y responsabilidad dependen de cuánto dependen las empresas de la toma de decisiones algorítmica.
La verdadera pregunta es: ¿la funcionalidad del algoritmo está mejorada o está completamente automatizada? Existe una diferencia entre usar un algoritmo para brindarle consejos o usar un algoritmo para reemplazar la toma de decisiones humana.
2. La gestión algorítmica plantea desafíos a los roles de los gerentes y de recursos humanos.
La gestión algorítmica reduce o sustituye la implicación e interacción humana en los diferentes procesos. Esto plantea desafíos para los gerentes y recursos humanos. ¿Qué pasa con la gestión de empleados cuando desaparece el lado individual y empático?
Los gerentes y profesionales de recursos humanos deben adaptarse a las nuevas tendencias generadas por la gestión algorítmica. Necesitan nuevas habilidades y capacidades para prepararse para el uso responsable de los algoritmos.
Los directivos y responsables de recursos humanos también deben adoptar la perspectiva de los empleados (potenciales). Por ejemplo, cuando los candidatos no confían en el algoritmo para ver cuán únicos son, puede haber un problema con el algoritmo utilizado en el reclutamiento.
Entonces, tras la aplicación de la gestión algorítmica, ¿cómo afrontan los directivos y departamentos de recursos humanos el aumento de la automatización y la disminución de la interacción humana?
¿Cómo pueden cambiar con éxito una cultura basada en datos? Todas estas son preguntas a las que RRHH y los directivos deben encontrar respuestas.
3. Riesgos de la gestión algorítmica para el bienestar de los empleados
La gestión algorítmica también puede conllevar riesgos para el bienestar de los empleados. Algunos comparan el seguimiento, la retroalimentación y la evaluación del comportamiento en tiempo real con la vigilancia de Taylor, y la gestión algorítmica puede verse como una forma intrusiva de control sobre los empleados.
También parece entrar en conflicto con la tendencia de dar a los empleados más autonomía, trabajo y horarios flexibles. Las empresas deben prestar mucha atención a cómo reaccionan los empleados ante la introducción de la gestión algorítmica.
Algunos empleados pueden ver esto como una amenaza a su seguridad psicológica y autonomía. Como resultado, la felicidad de los empleados puede disminuir debido a la introducción de la gestión algorítmica.
Por ejemplo, una cadena hotelera internacional utiliza herramientas de software para gestionar el personal de limpieza. Deben estar constantemente actualizados sobre qué habitación se debe limpiar a continuación, y la empresa puede realizar un seguimiento de cuánto tiempo les lleva limpiar una habitación.
Sin embargo, el personal notó que el algoritmo no tenía en cuenta los matices de su trabajo, lo que hacía que el trabajo fuera más difícil. Se vuelven incapaces de organizar su día y sus trabajos se vuelven más difíciles a medida que los algoritmos les "ordenan" que "corran a toda velocidad por los pisos del hotel".
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Recomendaciones para implementar la gestión algorítmica
La buena noticia es que es posible aprovechar los beneficios de la gestión algorítmica y al mismo tiempo reducir los desafíos de la gestión algorítmica. Las siguientes estrategias pueden ayudar a los gerentes a implementar la gestión algorítmica de manera responsable en sus organizaciones.
1. Estrategia
En primer lugar, es importante determinar hasta qué punto se utilizará la gestión algorítmica. La plataforma Gig se basa completamente en la gestión algorítmica, pero para las empresas más tradicionales, esta puede no ser la solución adecuada.
Por lo tanto, esta no es una cuestión de uno u otro, sino de dónde y en qué medida.
Las empresas pueden encontrar un proceso rentable y relativamente estandarizado y empezar por ahí. Allí podrá esperar los máximos beneficios de la gestión algorítmica.
En cualquier caso, la integración de algoritmos en los procesos empresariales y de toma de decisiones requiere una estrategia clara: determinar si aumentan o automatizan la toma de decisiones humana.
2. Gestión del cambio
A la hora de implementar la gestión algorítmica, también es importante tener en cuenta el bienestar de los empleados.
Introducir algoritmos en una organización es un cambio sustancial y cambiar la perspectiva de la gestión puede resultar útil. La gestión proactiva del cambio es un factor decisivo a la hora de introducir algoritmos.
Debes asegurarte de que estás listo para cambiar. Al ayudar a sus empleados y gerentes a comprender el valor agregado de los algoritmos, puede prepararlos para el cambio.
Las personas también pueden sentirse amenazadas por la introducción de la gestión algorítmica. Esto puede deberse a una falta de comunicación amplia y profunda sobre la gestión de algoritmos.
Del mismo modo, los empleados pueden preocuparse de que las máquinas los estén reemplazando. Para superar esto, es importante involucrar a los empleados y gerentes en las primeras etapas del proceso de cambio. Establecer líneas abiertas de comunicación puede ayudar a abordar problemas que preocupan a la gente.
Esto incluye comunicar de forma proactiva el propósito de los datos y quién es responsable de las decisiones algorítmicas. Evita que los empleados o gerentes se sientan a oscuras.
La comunicación y la gestión del cambio deben ir de la mano de la formación. La formación puede facilitar que las personas se relacionen con los algoritmos y transfieran el poder de toma de decisiones.
Si las personas no entienden cómo funciona un algoritmo, es posible que no quieran utilizarlo. Es importante formar a los empleados y directivos en las habilidades y competencias necesarias para utilizar algoritmos.
3. Evaluación continua
Finalmente, las empresas necesitan adoptar una cultura de evaluación continua. La necesidad de implementar un algoritmo de seguimiento. Sólo cuando las decisiones sean precisas y de alta calidad la gente aceptará el valor añadido que aportan los algoritmos.
No todos los algoritmos pueden mejorar la eficiencia, por lo que es importante controlar su calidad. También es necesario realizar un seguimiento del impacto de este cambio en los empleados. Las organizaciones pueden brindar oportunidades para que los empleados, especialmente aquellos administrados por algoritmos, expresen sus inquietudes y brinden retroalimentación. Esto proporciona información valiosa para que las organizaciones ajusten y mejoren la gestión de algoritmos.
Los beneficios de la gestión algorítmica y cómo ayuda a las empresas a mantenerse por delante de la competencia son claros.
Este algoritmo no sólo mejora la eficiencia, sino que también potencia la capacidad de toma de decisiones. Sin embargo, esto no debería hacerse a expensas del bienestar de los empleados.
Automatizar tareas como proporcionar retroalimentación representa un gran cambio, pero tenemos la iniciativa de convertir este cambio en algo positivo y sostenible, y los gerentes y RR.HH. deben desempeñar un papel importante en la creación de un efecto de preparación para el cambio.
No existe un enfoque único para todos y cada organización deberá evaluar cuidadosamente los beneficios y desafíos asociados con la introducción de algoritmos.
Las estrategias presentadas en este artículo pueden ayudar a guiar a las organizaciones a través de esta transición. La gestión algorítmica es muy prometedora. Sin embargo, es necesario centrarse siempre en el activo más valioso que tiene una organización: nuestra gente.
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