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Algoritmos estão sendo usados para automatizar tarefas de gestão em uma variedade cada vez maior de setores e ambientes. A Amazon, a Uber e a UPS, por exemplo, utilizam essas ferramentas para supervisionar os movimentos e o desempenho de milhões de motoristas e trabalhadores de armazéns, e a 7-Eleven, a IBM e a Uniqlo, para monitorar o desempenho dos vendedores no varejo e para avaliar as competências dos funcionários.
Esta mudança para a “gestão algorítmica” obviamente oferece às empresas maior eficiência e rentabilidade. Mas pode também ter consequências não intencionais e efeitos alienantes, especialmente quando se trata da dinâmica do local de trabalho?
Surpreendentemente, poucos pesquisadores consideraram esta questão metodicamente, o que significa que temos muito poucos dados que podem nos ajudar a respondê-la. Para endereçar essa lacuna, em nossa pesquisa testamos rigorosamente se o impacto da gestão algorítmica se estende para além da produtividade dos trabalhadores.
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Mais recentemente, examinamos os efeitos que ela tem na motivação pró-social, que é um importante impulsionador de criatividade, produtividade, interação social e bem-estar geral no local de trabalho.
“Ao fazê-lo, identificamos um problema particularmente interessante e importante: os funcionários geridos algoritmicamente revelam-se menos inclinados a ajudar ou apoiar colegas do que os funcionários geridos por pessoas”
As empresas que utilizam a gestão algorítmica precisam estar atentas a este problema e alertar para outros efeitos negativos que ela pode ter na dinâmica psicológica e social dos funcionários. Felizmente, como discutiremos neste artigo, nossa pesquisa sugere que as empresas podem mitigar estes efeitos criando um ambiente de trabalho que incentive ativamente as interações sociais.
O problema
Iniciamos com uma pesquisa de campo com trabalhadores dos setores de transporte, distribuição e logística, onde a gestão algorítmica é comum. Este foi o primeiro lugar onde descobrimos que os trabalhadores geridos dessa forma estão menos inclinados a ajudar ou apoiar os colegas. A tendência persistiu mesmo depois de termos considerado fatores específicos das suas organizações (como a dimensão ou a permanência média dos funcionários), os seus empregos (como a satisfação da gestão ou a satisfação geral) e as suas características pessoais (como o gênero e a renda).
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Em seguida, conduzimos um experimento de campo em colaboração com uma empresa alemã de aluguel de vans para testar diretamente os resultados comportamentais da gestão algorítmica. No início desta experiência, a partir de uma plataforma de trabalho online, pagámos aproximadamente 1.000 trabalhadores temporários para criar slogans para as campanhas de marketing nas redes sociais da empresa de locação.
Os trabalhadores foram divididos aleatoriamente em dois grupos, sendo um deles orientado e avaliado por um algoritmo e outro por uma pessoa. Depois de os trabalhadores terem concluído a tarefa, pedimos que eles aconselhassem outras pessoas sobre como criar slogans de marketing eficazes e, em seguida, medimos a sua vontade de fazer isso.
O que descobrimos foi notável: os trabalhadores geridos algoritmicamente ofereceram cerca de 20% menos aconselhamento aos seus pares do que os trabalhadores geridos por pessoas. E a qualidade do aconselhamento foi inferior. (Curiosamente, a qualidade dos slogans reais que os dois grupos criaram não diferiu significativamente, o que sugere que a gestão algorítmica não afeta necessariamente o desempenho dos trabalhadores nas suas tarefas.)
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A solução
Quando conduzimos a pesquisa de campo com trabalhadores dos setores de transportes, distribuição e logística, descobrimos que as interações sociais regulares entre eles funcionam como uma barreira ao efeito negativo da gestão algorítmica.
“Isso sugere que as empresas podem mitigar ativamente os efeitos adversos, promovendo um ambiente onde os trabalhadores possam se conectar e ter trocas significativos. O que envolveria iniciativas como a disponibilização de salas de descanso comuns, a implementação de rotação das equipes e a organização de eventos sociais ou atividades de lazer conjuntas”
Em outro estudo, designamos aleatoriamente os participantes para uma de duas condições. Na primeira condição, os participantes leram sobre um contexto de trabalho em que a tarefa de gestão descrita era a avaliação do desempenho dos trabalhadores. Na outra condição, leram, em vez disso, sobre um contexto de trabalho onde a tarefa de gestão descrita era a programação e o planeamento do trabalho. Também manipulamos simultaneamente se a tarefa gerencial (avaliação versus planejamento) foi executada apenas por um gerente humano ou por um gerente humano usando um algoritmo (que é a forma como a gestão algorítmica é frequentemente implementada).
Curiosamente, apenas observamos uma diminuição na motivação pró-social com a gestão algorítmica quando a tarefa central era a avaliação de desempenho, o que nos indica que a gestão algorítmica não diminui a motivação pró-social de maneira uniforme em todas as tarefas de gestão. O impacto negativo acaba por ser particularmente pronunciado quando os algoritmos monitoram e avaliam o desempenho dos funcionários.
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As empresas precisam estar atentas a esse efeito. Se decidirem que querem contar com a gestão algorítmica na avaliação de desempenho e outras tarefas relacionadas com RH, devem trabalhar para integrar gestores humanos.
Mas mesmo quando gestores humanos estão envolvidos, nossa pesquisa mostra que a utilização de algoritmos na avaliação de desempenho ainda corre o risco de produzir um efeito negativo no comportamento pró-social. No estudo que acabamos de discutir e em outro que testou diretamente o efeito do envolvimento humano, os impactos negativos no comportamento pró-social persistiram quando os gestores humanos avaliaram o desempenho dos funcionários através de algoritmos.
Antecipando isso, as empresas e os gestores precisam informar e envolver proativamente os funcionários nas decisões relativas ao uso da gestão algorítmica. Quando os funcionários são reconhecidos e incluídos desta forma como partes interessadas na concepção e implementação dessas ferramentas, são mais propensos a manter comportamentos pró-sociais – e menos propensos a se sentirem-se objetificados.
Empresas como Haier, um dos maiores produtores de eletrodomésticos do mundo, por exemplo, implementou efetivamente sistemas automatizados de avaliação de desempenho, capacitando os funcionários a estabelecer seus próprios padrões de desempenho além das metas mínimas determinadas por algoritmos.
Além disso, as empresas precisam garantir uma comunicação transparente e consciente sobre como os algoritmos são utilizados e quem tem a palavra final nos processos de tomada de decisão. Por exemplo, a IBM incorpora algoritmos em suas decisões de remuneração, mas também comunica claramente aos funcionários que esses algoritmos fornecem recomendações que os gestores podem decidir ignorar.
Não há como negar que a gestão algorítmica oferece às empresas muitas novas oportunidades para melhorar a forma como realizam seu trabalho. Mas estamos apenas começando a compreender os efeitos que essa prática pode ter no bem-estar pessoal, nos comportamentos colaborativos e na dinâmica das equipes, razão pela qual as empresas devem ter muita cautela à medida que começam a utilizá-la.
Em particular, devem trabalhar ativamente para mitigar os efeitos negativos que a gestão algorítmica pode ter no comportamento pró-social, dada a importância que esse comportamento tem, de um modo mais geral, para o sucesso no local de trabalho, em nível individual e coletivo. Há um equilíbrio a ser alcançado aqui, e as empresas precisarão trabalhar diligentemente para encontrá-lo.
HBR: ©.2024 Harvard Business School Publishing Corp.
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