Человеческие потери от алгоритмического управления: когда машины управляют

Интеграция искусственного интеллекта в офис вызвала серьезные научные и общественные дебаты. Большинство обсуждений было сосредоточено на влиянии ИИ на занятость. Между тем, его последствия для психологии и поведения рабочих по большей части игнорируются.

Новое исследование под названием «Развертывание алгоритмов в задачах управления снижает просоциальную мотивацию», автор Армин Грануло, Сара Каприоли, Кристоф Фукс и Стефано Пунтони, адреса это менее изученное измерение. Исследование изучает, как использование алгоритмов в «задачах управления» (например, оценка эффективности работы сотрудников) влияет на просоциальную мотивацию сотрудников (желание защищать и способствовать благополучию других), ключевой аспект производительности труда и социальных взаимодействий. .

Результаты показывают закономерность: использование алгоритмов для решения задач управления, в отличие от менеджеров-людей, приводит к значительному снижению просоциальной мотивации сотрудников. Этот эффект объясняется усилением объективации коллег, когда они воспринимаются скорее как инструменты, а не как люди с эмоциями и индивидуальностью. В статье показано, что этот негативный эффект возникает даже тогда, когда алгоритмы и люди-менеджеры работают вместе, и варьируется в зависимости от типа управленческой задачи, выполняемой алгоритмами. Это бесценные уроки, поскольку мы все чаще обращаемся к ИИ в офисе.

Основные выводы исследования

• Использование алгоритмов в управлении значительно снижает желание сотрудников проявлять полезность и сотрудничать.
• Внедрение алгоритмов приводит к восприятию коллег как инструментов или ресурсов, а не как личностей с эмоциями и личными качествами, что способствует снижению просоциального поведения.
• Даже совместное управление с участием как алгоритмов, так и людей не полностью смягчает этот эффект.
• Негативное воздействие на просоциальную мотивацию варьируется в зависимости от конкретных управленческих задач, выполняемых алгоритмами, что указывает на то, что не все алгоритмические вмешательства одинаково эффективны.

Что нам делать с этой информацией?

Чтобы извлечь уроки из такого рода исследований, компании могут принять паллиативные меры независимо от того, планируют ли они интегрировать алгоритмы в свои процессы немедленно или в ближайшем будущем.

Поощрение человеческого взаимодействия

Поощрение более прямого взаимодействия и сотрудничества между людьми на рабочем месте может уравновесить обезличивающий эффект алгоритмического управления. Это предполагает создание среды, в которой сотрудники будут больше взаимодействовать друг с другом на личном уровне (рекомендуя больше например, личные обсуждения). У «возвращения в офис» есть свои преимущества, и мы не должны их игнорировать.

Найдите правильный баланс.

Интеграция человеческого понимания и эффективности алгоритмов, особенно в областях, требующих эмоционального интеллекта и тонкого принятия решений, может смягчить негативные последствия. Как отмечалось выше, смешение алгоритмов и людей для принятия решений мало что меняет… но просоциальное поведение, возможно, не является чем-то, к чему следует систематически стремиться в условиях компании. Поэтому мы должны гарантировать, что менеджеры-люди всегда решают более деликатные или сложные межличностные задачи, оставаясь при этом открытыми для небольшой поддержки алгоритмов в определенных местах.

Разработать этические принципы

Разработка и обеспечение соблюдения четких правил и этических стандартов использования ИИ на руководящих должностях может помочь обеспечить ответственное использование этих технологий с учетом благополучия сотрудников.

Между тем, повышение прозрачности внедрения инструментов ИИ и вовлечение сотрудников в этот процесс могут помочь создать более благоприятную и понимающую среду. Это включает в себя обучение сотрудников назначению и функциям инструментов искусственного интеллекта в их работе.

Слишком рано делать выводы

Хотя это увлекательный взгляд на одно возможное будущее, в исследовании, которое мы обсуждаем, есть много того, чего следует опасаться.

* В статье в основном используются корреляционные исследования и контролируемые эксперименты, которые могут не полностью отражать сложность реальной организационной динамики. * Обобщаемость результатов может быть ограничена из-за разнообразия рабочих мест и культурных различий. * Необходимы дальнейшие исследования для изучения долгосрочных последствий и взаимодействия между алгоритмическим управлением и различными организационными культурами. * Наконец… нам нужно задаться вопросом, ради чего компании уходят. Конечно, лучше, чтобы сотрудники помогали и сотрудничали. Но всегда ли это необходимо?

Как часто говорят ученые, необходимы дополнительные исследования.

В то время как внедрение искусственного интеллекта в управлении показывает повышает эффективность, это вызывает обеспокоенность по поводу эрозии позитивного социального поведения на рабочем месте. Полученные результаты свидетельствуют о необходимости сбалансированного подхода к интеграции ИИ в практику управления с учетом психологического воздействия на сотрудников.

Есть надежда, что при продуманном внедрении и регулировании преимущества ИИ можно будет использовать, сохраняя при этом социальную структуру рабочего места.

Удачи.

Также опубликовано здесь.