1999 წლის საკულტო კლასიკურ ფილმში „საოფისე სივრცე“ ასახავს კაბინაში მცხოვრები პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრის, პიტერის საშინელ ცხოვრებას. ყოველ პარასკევს, პიტერი ცდილობს თავი აარიდოს უფროსს და საშინელ სიტყვებს: „მჭირდება, რომ წახვიდე და ხვალ მოხვიდე“.
ეს სცენა ინტერნეტში 25 წლის შემდეგაც პოპულარულია, რადგან ასახავს სამუშაო ურთიერთობის შემაშფოთებელ ასპექტებს — იმ უმწეობას, რასაც პიტერი გრძნობს, ყალბ თანაგრძნობას, რომელსაც უფროსი ამ დირექტივის გაცემისას გამოხატავს, დაუსრულებელ მოთხოვნას მეტი პროდუქტიულობის შესახებ.
პოპკულტურაში საშინელი უფროსების გამოსახულებათა ნაკლებობა ნამდვილად არ არის. არსებობს ამ სახელწოდების ფილმიც კი. თუმცა, ყველაფერი შეიძლება გაუარესდეს.
რა უნდა ვქნათ, თუ ყველა სექტორის სამუშაო ადგილებზე ახალი უფროსები გამოჩნდებიან — ალგორითმი მენეჯერები?
ალგორითმის მენეჯმენტის ზრდა
მედიაში ხშირად შუქდება მუშების შემცვლელი რობოტების პერსპექტივა. თუმცა, ავტომატიზებული მხოლოდ შრომა არ გახდება. ასეთი ბედი ელოდებათ მენეჯერებსაც.
სულ უფრო ხშირად ვხედავთ, რომ მენეჯერულ ფუნქციებს პროგრამული უზრუნველყოფის ალგორითმები ითავსებენ, ისეთ საქმეებს, როგორებიც არის სამუშაო განაცხადების შემოწმება, სამუშაოს დელეგირება, დასაქმებულის მუშაობის შეფასება; ხშირად ისინი იმასაც კი წყვეტენ, როდის უნდა გაუშვან სამსახურიდან დასაქმებული.
ადამიანი მენეჯერებიდან დავალებების მანქანებზე გადაცემა სულ უფრო გაიზრდება, რადგან მეთვალყურეობისა და მონიტორინგის მოწყობილობები სულ უფრო იხვეწება. განსაკუთრებით პორტატული ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია, დასაქმებულის მოძრაობებს უთვალთვალოს.
დასაქმებულის გადმოსახედიდან, მენეჯერის მოვალეობათა ალგორითმებისთვის გადაცემა შეიძლება დიდად მომგებიანი იყოს. ალგორითმები ბიზნესის ხარჯებს ამცირებს, რადგან ავტომატიზებულს ხდის ამოცანებს, რომელთა შესრულებისთვის ადამიანებს უფრო დიდი დრო სჭირდებათ. შარშანდელი მონაცემებით, Uber-ს, რომელშიც 22 800 ადამიანია დასაქმებული, შეუძლია 3,5 მილიონი მძღოლის მეთვალყურეობა.
ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს ასევე შეუძლიათ აღმოაჩინონ ბიზნესორგანიზაციების ოპტიმიზების გზები. Uber-ის ფასების ზრდის მოდელი (ფასების დროებითი ზრდა დატვირთულ დროებში მძღოლების მისაზიდად) შესაძლებელი გახდა მხოლოდ იმიტომ, რომ ალგორითმს შეუძლია რეალურ დროში დაამუშაოს ცვლილებები მგზავრთა მოთხოვნებში.
რისკები
ალგორითმულ მენეჯმენტთან დაკავშირებული ზოგიერთ პრობლემა უფრო მეტ ყურადღებას იქცევს. ალბათ ყველაზე დიდი რისკი, რომელსაც ხშირად განიხილავენ ჟურნალისტები, მკვლევრები და პოლიტიკოსები, არის ალგორითმული მიკერძოება.
ამის ყველაზე ცნობილი მაგალითია Amazon-ის ამჟამად ხმარებიდან ამოღებული CV რეიტინგის სისტემა. ეს პროგრამა, რომელიც აპლიკანტთა CV-ებს ხუთბალიანი სისტემით აფასებდა, ხმარებიდან ამოიღეს, რადგან მამაკაცთათვის დამახასიათებელ CV-ებს ის მუდმივად უფრო მაღალ შეფასებას აძლევდა, ვიდრე ისეთებს, რომლებიც ქალისას ჰგავდა.
თუმცა, ალგორითმული მენეჯმენტის ზრდას თან ახლავს კიდევ რამდენიმე პრობლემა.
ერთ-ერთია გამჭვირვალობის პრობლემა. კლასიკური ალგორითმები ისეა დაპროგრამებული, რომ გადაწყვეტილება ნაბიჯ-ნაბიჯ მიცემულ ინსტრუქციებზე დაყრდნობით მიიღონ და იძლევიან მხოლოდ პროგრამირებულ შედეგებს.
მეორე მხრივ, მანქანური სწავლების ალგორითმები, მრავალი საწვრთნელი მონაცემის გაცნობის შემდე სწავლობენ, როგორ მიიღონ გადაწყვეტილებები თავად. ეს იმას ნიშნავს, რომ განვითარებასთან ერთად, ისინი უფრო მეტად კომპლექსური ხდება და მათი ოპერაციები პროგრამისტებისთვისაც კი გაუმჭვირვალეა.
ისეთი გადაწყვეტილების მიღმა, როგორიცაა თანამშრომლის გათავისუფლება, როდესაც არ არის გამჭვირვალეობა, ჩნდება მორალურად საეჭვო შეთანხმება. იყო თუ არა ალგორითმის მიერ დასაქმებულის სამსახურიდან გაშვება მიკერძოებული, კორუმპირებული ან თვითნებური?
ალგორითმული მენეჯმენტი ამძაფრებს ძალის დისბალანსს დასაქმებულსა და დამსაქმებელს შორის, რადგან იცავს უფლებამოსილების ბოროტად გამოყენებისგან. ალგორითმები შრომითი ურთიერთობებიდან იღებს კრიტიკულ ადამიანურ ფუნქციებს.
სწორედ ამას უწოდებდა ფილოსოფოსი ჟან-ჟაკ რუსო „სინანულის ბუნებრივ გრძნობას“ და „თანდაყოლილ ზიზღს სხვისი ტანჯვის დანახვისას“.
მიუხედავად იმისა, რომ ყველა მენეჯერი თანამგრძნობი არ არის, ნული პროცენტია იმის შანსი, რომ ალგორითმი მენეჯერები ასეთები იყვნენ.
ეფექტიანობის მაქსიმალურად გასაზრდელად შექმნილი ალგორითმები გულგრილები არიან ბავშვთა მოვლის გადაუდებელი შემთხვევების მიმართ. გულგრილები არიან დასაქმებულთა ნელა განვითარების მიმართ, რადგან ისინი ჯერ კიდევ საქმეს სწავლობენ. ისინი არ აწარმოებენ მოლაპარაკებას, რათა იპოვონ ისეთი გამოსავალი, რომელიც ავადმყოფ დასაქმებულს გამოსავლის პოვნაში დაეხმარება.
რისი გაკეთება შეგვიძლია
ალგორითმული მენეჯმენტის ქვეშ მყოფ დასაქმებულთა წინაშე არსებული რისკები უკვე ცენტრალურ ფოკუსს წარმოადგენს მკვლევართათვის, სავაჭრო გაერთიანებებისთვის თუ პროგრამული უზრუნველყოფის დეველოპერთათვის, რომლებიც ცდილობენ, ხელი შეუწყონ კარგ სამუშაო გარემოს. ამერიკაში პოლიტიკოსები განიხილავენ დასაქმებულთათვის ციფრული უფლებების გაფართოებას.
სხვა გამოსავალთა შორის არის საფრთხეების რეგულარული შეფასება — რა გავლენას ახდენს ალგორითმები თანამშრომლებზე და მათთვის ამ ტექნოლოგიების გამოყენების სწავლება.
შესაძლოა ბიზნესებმა დაასკვნან, რომ ალგორითმული მენეჯმენტი ძლიერ შემოსავლიანია, მაგრამ მოგების მიღების აუცილებლობა ნამდვილად არ არის თანამშრომლის ტანჯვის მოთმენის მიზეზი.
პიტერმა თავის უფროსის მართვა თანდათან ისწავლა და სამსახური სასიამოვნო გახადა. მან ამას იმით მიაღწია, რომ აჩვენა თავისი ფასი მაღალი დონის მენეჯმენტის წარმომადგენლებთან შეხვედრებისას წარმოაჩინა. კითხვა იმაში მდგომარეობს, როგორ მოახერხებდა ის ამას, მისი უფროსი რომ ალგორითმი ყოფილიყო?
მომზადებულია The Conversation-ის მიხედვით.
