Quando os algoritmos pioram a vida dos gestores

junho 17, 2019 9:00 am - Publicado por Deixe um comentário

Um dos mais recentes dilemas que se colocam para os líderes na era da inteligência artificial (IA) é quando e como usar algoritmos para a gestão de pessoas e equipes. Inteligência artificial, algoritmos e automação podem permitir gerenciar mais pessoas em escala, mas isso não significa que essas ferramentas farão de você um líder melhor. Na verdade, o oposto pode ser mais verdadeiro: a tecnologia tem o potencial de trazer à tona o que temos de pior.

Sem uma reflexão atenta, o local de trabalho algorítmico do futuro pode acabar como uma distopia alimentada pelas informações. Há milhões de maneiras pelas quais os algoritmos nas mãos de maus gestores podem trazer mais malefícios do que benefícios: que tal usar um algoritmo para definir suas escalas de trabalho de modo que o número de horas fique ligeiramente abaixo do limite legal para emprego em período integral? Ou enviar e-mails automaticamente quando um colaborador estiver mais de cinco minutos atrasado para o trabalho? Ou persuadir colaboradores a trabalhar durante o tempo que normalmente passam com a família por meio de incentivos? Ou usar sensores para monitorar os trabalhadores de depósitos para alertá-los quando demoram demais para empilhar uma prateleira? Ou ajustar constantemente a temperatura da cor da iluminação do seu escritório para que o sistema circadiano dos colaboradores pense que, em vez de final de tarde, ainda é de manhã?

Você não acha que esse tipo de coisa pode acontecer? Pois elas já estão acontecendo. A Amazon, por exemplo, patenteou uma pulseira projetada para guiar os movimentos dos trabalhadores de depósitos por meio de vibrações para induzi-los a trabalhar com mais eficiência. A IBM entrou com pedido de patente para um sistema que monitora a força de trabalho com sensores capazes de acompanhar a dilatação da pupila e as expressões faciais, e utilizar dados sobre a qualidade do sono e o cronograma de reuniões dos colaboradores. Assim, seria possível acionar drones para levar aos colaboradores uma boa dose de bebida com cafeína para que a jornada de trabalho não seja interrompida com pausas para o café.

Nós já vimos isso antes. Há cerca de um século, o mundo testemunhou a revolução da Administração Científica, mais popularmente conhecida como taylorismo. O engenheiro industrial norte-americano Frederick Winslow Taylor tinha muitas ideias sobre como as empresas poderiam integrar máquinas e trabalhadores para atingir a máxima eficiência, e ele as descreveu em seu livro, Princípios de administração científica, de 1911.

Muitos princípios do taylorismo estão sendo revisitados hoje, com um toque digital ou de inteligência artificial. Considere esta lista de ideias retiradas diretamente do taylorismo: coleta empírica de dados; análise de processo; eficiência; eliminação do desperdício; padronização das boas práticas; desdém pela tradição; produção em grande escala; e transferência de conhecimento entre trabalhadores, e dos trabalhadores para ferramentas, processos e documentação. Isso pode soar como um plano de transformação digital do século 21, mas são todas ideias que Taylor teve há muitas décadas e, quando levadas ao extremo ou colocadas em prática com pouca consideração pelos humanos que as executam, o resultado é a indiferença e a desmotivação.

Assim como ocorre com o taylorismo, a confiança na gestão algorítmica pode acabar criando mal-estar no ambiente de trabalho e uma agitação social mais ampla. A atividade industrial pode crescer e, nesse caso, as agências regulatórias precisarão considerar uma intervenção. A própria automação apresentará sérios desafios à natureza do trabalho, à nossa identidade e a como as pessoas veem seu propósito. Sua empresa precisará enfrentar uma concessão crucial: é melhor reduzir o arbítrio dos seres humanos, direcionando suas ações inteiramente por meio da inteligência artificial, ou utilizar esse recurso para coordenar equipes distribuídas e autônomas?

A resposta para isso pode depender da natureza dos problemas que sua empresa está tentando resolver. Os algoritmos não são inerentemente ruins. A automatização de tarefas transacionais e repetitivas promete liberar as pessoas para fazerem um trabalho mais interessante e gratificante. E para decisões sutis e complexas que dependam da perspectiva e sutileza humanas, existe a oportunidade de se direcionar algoritmos para o aumento da eficiência dos trabalhadores, otimizando seus talentos combinados, em vez de maximizar suas contribuições individuais. Em outras palavras, em vez de transformar os algoritmos em arma de vigilância no ambiente de trabalho, é possível utilizá-los como catalisadores para aprimorar sua cultura de trabalho e a estrutura empresarial.

Um ótimo exemplo dessa ideia posta em prática é o banco holandês ING, que se inspirou em empresas como Google, Netflix e Spotify, e reorganizou seus departamentos tradicionais como marketing, gestão de produtos, gestão de canal e desenvolvimento de TI em equipes ágeis e grupos unidos por um propósito comum. Quando entrevistei Peter Jacobs, CIO do ING Bank, e um dos arquitetos originais de seu programa de transformação, ele explicou que as pessoas em grandes empresas podem perder seu senso de propósito quando projetos complexos são divididos em componentes menores e todo o processo passa a ser, essencialmente, uma linha de montagem virtual. Isso não permite que os colaboradores adquiram um senso de responsabilidade ou propriedade sobre o objetivo final.

Veremos uma maior correspondência algorítmica de talentos, não apenas para motoristas de Uber e entregadores, mas também entre profissionais e especialistas. A Publicis, uma empresa multinacional de marketing, já começou a utilizar algoritmos para organização e atribuição entre seus 80 mil colaboradores, incluindo gestores de contas, programadores, designers gráficos e redatores. Sempre que houver um novo projeto ou apresentação de projetos para clientes, o algoritmo recomenda a combinação certa de talentos para o melhor resultado possível. Mesmo para além do marketing, estão surgindo tecnologias que auxiliam na compatibilização automatizada entre habilidades e projetos.

Plataformas de talentos, aliadas à automação, são cada vez mais vistas como uma estratégia para as empresas ganharem em escala sem perderem em agilidade. A Walmart, em um esforço para competir de forma mais eficaz com a Amazon, está estudando maneiras de expandir o emprego de trabalhadores da economia gig. A IKEA, em uma iniciativa que, espera-se, poderia significar o fim de estantes de livros mal montadas em casa, adquiriu a Task Rabbit, uma plataforma de talentos freelancer. De fato, boa parte dos maiores empregadores do mundo hoje sequer vende algum produto; eles alugam trabalhadores.

É claro que o design das plataformas de talentos também está aberto a manipulações e abusos. Alguns varejistas têm atraído críticas por conta de turnos de trabalho erráticos e injustos criados por sistemas de software automatizados. A programação automatizada de turnos de trabalho pode ser uma ferramenta poderosa que ajuda as empresas a gerenciar seus custos, quer isso signifique dar folga aos colaboradores quando as vendas diminuem ou rapidamente aumentar a equipe quando o clima muda ou se houver uma promoção sazonal. Entretanto, essa programação também pode ser estruturada para ajudar uma empresa a evitar certas obrigações. Em agosto de 2013, por exemplo, menos de duas semanas depois da rede de moda adolescente Forever 21 começou a usar a Kronos – uma plataforma de otimização da força de trabalho – centenas de trabalhadores em tempo integral foram notificados que seriam transferidos para meio período e que seu convênio médico seria cancelado como parte de uma iniciativa de corte de custos e redução de passivos. E, como era de se esperar, ações trabalhistas se acumularam.

A maneira mais justa para criar uma plataforma de talentos que englobe toda a hierarquia da sua empresa, dos cargos júnior aos líderes do alto escalão, é imaginar que todos, de cima a baixo, devem ser governados pelos mesmos princípios. O Véu da Ignorância foi um exercício de raciocínio proposto em 1971 pelo filósofo norte-americano John Rawls. Ele propôs uma teoria de que a melhor maneira para as pessoas tomarem decisões políticas ou sociais com forte impacto seria imaginar como se sentiriam sobre essas decisões se acordassem na manhã seguinte e descobrissem que elas eram uma das pessoas diretamente afetadas e não participaram da decisão. Os líderes algorítmicos devem adotar a mesma abordagem ao criar sistemas que gerenciem suas próprias equipes e colaboradores.

A inteligência artificial e os algoritmos oferecem uma profusão de oportunidades para se criar formas mais flexíveis e satisfatórias de trabalhar. Para funcionarem de maneira eficaz, no entanto, primeiro verifique se você também seria gerenciado e compatibilizado pelos mesmos algoritmos a que você espera que os outros se enquadrem.


Mike Walsh é autor do livro The Algorithmic Leader: How to Be Smart When Machines Are Smarter Than You. Walsh é CEO da Tomorrow, uma consultoria global voltada ao design de empresas para o século 21.

Publicado por: Harvard Business Review

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