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Gestión de trabajadores mediante Inteligencia Artificial
En un libro reciente de 2022, titulado Your Boss is an Algorithm: Artificial Intelligence, Platform Work and Labour, Antonio Aloisi y Valerio De Stefano afirman que las herramientas digitales reemplazarán los roles gerenciales e intensificarán los procesos internos en los centros de trabajo en mayor medida que la sustitución masiva de puestos de trabajo por máquinas.
La capacidad que poseen los sistemas de Inteligencia Artificial para ejecutar tareas que implican una toma de decisiones tiene el potencial de sustituir las funciones que tradicionalmente realizaban los mandos intermedios, y es uno de los factores que permiten explicar la nueva fase de reducción de niveles jerárquicos que se está dando en las organizaciones. Esta transformación plantea también desafíos a la nueva configuración organizativa, como es la perdida de autoridad de los directivos y supervisores de nivel superior, o la merma en la comunicación entre directivos y trabajadores, dos factores que están detrás del aumento de las situaciones de estrés laboral en las empresas.
En qué consiste la AIWM
La gestión de trabajadores por medio de Inteligencia Artificial (AIWM, por sus siglas en inglés) se distingue de otras tecnologías y dispositivos de control del trabajo basadas en aplicaciones de software que se han empleado con anterioridad. La AIWM consiste en algoritmos informáticos que asumen funciones gerenciales, respaldados por dispositivos que facilitan la implementación práctica de estos algoritmos en las organizaciones.
Entre las definiciones de AIWM que podemos encontrar me gusta especialmente la que ofrece la Agencia Europea de Seguridad y Salud en el Trabajo (EU-OSHA):
La AIWM se refiere a un sistema de gestión de trabajadores que recopila datos, a menudo en tiempo real, del espacio de trabajo, los trabajadores, el trabajo que realizan y las herramientas (digitales) que utilizan para su trabajo.que a su vez se introduce en un sistema basado en IA que toma decisiones automatizadas o semiautomatizadas o proporciona información a los responsables de la toma de decisiones (como los responsables de RRHH, los empleadores, a veces los trabajadores) sobre cuestiones relacionadas con la gestión de los trabajadores.
La gestión de personas mediante el uso de algoritmos no es una práctica novedosa, sino que se remonta a prácticas anteriores como la que se plantean desde la Organización Científica del Trabajo y los estudios de tiempos y movimientos.
Lo que caracteriza a la AIWM de estos usos anteriores de algoritmos es el grado de autonomía que se da en la toma de decisiones y en la ejecución de diversas funciones gerenciales como complemento o sustitución de las actividades humanas. No obstante, conviene señalar que la total autonomía de los algoritmos en la toma de decisiones no se ha implementado aún, por lo que los sistemas de AIWM son empleados de manera complementaria o de apoyo a la dirección en lugar de reemplazar por completo las funciones humanas. Por tanto nos es verdad que ¡Tu jefe es un allgoritmo! Esa afirmación puede llevar a engaños o a malas interpretaciones (algunas veces de manera interesada) sobre el papel de la IA en el nuevo entorno digital de trabajo que emerge en las empresas.
Obtenida de iStock
Para qué se emplean los sistemas de AIWM
La gestión de los trabajadores mediante IA abarca una amplia gama de funciones que se pueden agrupar en dos categorías:
a) las aplicaciones y funciones destinadas a apoyar la productividad de los trabajadores; y
b) las destinadas a la supervisión, control y evaluación de los trabajadores.
Estas dos categorías de funciones no son mutuamente excluyentes. De manera frecuente encontramos ambas en los sistemas de AIWM que emplean las organizaciones.
Los sistemas de AIWM se emplean para supervisar (o guiar automáticamente), evaluar y regular los procesos de trabajo. Asumen principalmente funciones de dirección de los mandos de nivel intermedio. Desde el punto de vista organizativo, estas tecnologías parecen extenderse más allá del papel taylorista tradicional de control y supervisión. Por un lado, desplazan y sustituyen a los mandos intermedios, reduciendo los niveles jerárquicos. Pero, al mismo tiempo, las tecnologías AIWM cristalizan estructuras autoritarias, transformando al "jefe" en un algoritmo.
La capacidad de toma de decisiones autónoma, integrada en algoritmos inteligentes, puede abarcar una amplia gama de actividades tradicionales de gestión de la fuerza de trabajo en las empresas con tres objetivos organizativos:
- Mejorar la eficiencia y/o productividad de los trabajadores. Esto abarca funciones como la asignación de tareas y turnos, así como proporcionar dirección u orientación en la ejecución de diversas tareas.
- Mejorar el proceso de toma de decisiones. Aquí se incluyen funciones como el seguimiento del rendimiento de los empleados, la realización de evaluaciones, la facilitación de promociones e incluso el empleo de modelos predictivos para anticipar las decisiones de los trabajadores, como dejar su trabajo actual.
- Mejorar la salud, la seguridad y el bienestar de los trabajadores. Esto implica funciones como la identificación, prevención y gestión de comportamientos de riesgo que puedan suponer una amenaza para la salud y la seguridad de los trabajadores.
Implementar los sistemas AIWM de forma ética y fiable
Las cuestiones mencionadas indican que es necesario implementar medidas asociadas al uso de sistemas AIWM que garanticen que la gestión de los recursos no se utilice indebidamente o no dé lugar a riesgos y a consecuencias negativas para la seguridad y salud de los trabajadores. Entre las medidas a adoptar están:
- Proporcionar a los trabajadores las herramientas para negociar cómo se recopilan, analizan, almacenan y se desvinculan/venden sus datos.
- Garantizar la representación de los trabajadores en la cogobernanza de los sistemas basados en la IA.
- Garantizar la transparencia y el derecho de información sobre el diseño e implementación de los sistemas de IA.
- Asegurar que dichos sistemas se desarrollen, utilicen y evalúen siguiendo un enfoque centrado en el ser humano.
Además de estas medidas, una implementación ética de sistemas AIWM debe regirse por cuatro principios:
- Respeto a la autonomía humana: los sistemas de IA deben seguir un diseño centrado en el ser humano que fomente las habilidades cognitivas, sociales y culturales de los seres humanos y no deben manipular, engañar o quitarles su autonomía.
- Prevención de daños: los sistemas de IA no deben causar ni exacerbar ningún daño físico o psicosocial a los seres humanos. Esto también implica tratar de prevenir el daño a la naturaleza.
- Equidad: los sistemas de IA deben proporcionar igualdad de oportunidades a los seres humanos y no discriminar ni eliminar su libertad de elección. Este principio está estrechamente relacionado con el sesgo discriminatorio de la IA que se ha analizado anteriormente.
- Explicabilidad: los sistemas de IA deben ser lo más transparentes posible y proporcionar la mayor cantidad de información posible sobre la lógica detrás de sus resultados para garantizar que los responsables de la toma de decisiones puedan evaluarlos debidamente.
La gestión de personas mediante sistemas AIWM permite aligerar las estructuras organizativas, reduciendo los niveles jerárquicos y colaborando en la mejora de la eficacia y la eficiencia de las organizaciones. Por el contrario, estos sistemas pueden resultar en una gestión más autoritaria y menos participativa que en el pasado.
Se hace preciso, por tanto, establecer medidas e iniciativas que puedan aprovechar su potencial de manera responsable, proporcionando formación e información clara a los trabajadores y sus representantes para maximizar los beneficios de la IA mientras se minimizan los riesgos.
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