Winkelmand

Geen producten in je winkelmand.

Zo voorkom je als manager dat medewerkers slachtoffer worden van een algoritme

Algoritmes kunnen managers assisteren in het monitoren en verbeteren van de productiviteit. Wie algoritmes verkeerd inzet kan een onmenselijke manager worden die het werkplezier en productiviteit van werknemers vergald.

misbruik algoritmes niet om medewerkers af te beulen Unsplash
Je leest nu: Zo voorkom je als manager dat medewerkers slachtoffer worden van een algoritme

Algoritmes spelen op menig vloer een belangrijke – soms zelfs dominante – rol. De geautomatiseerde instructiereeksen worden kritisch tegen het licht gehouden. Zo blijken algoritmes regelmatig vooroordelen te bevatten. Leunen we te sterk op algoritmes dan vergeten we zelf te denken, wat tot hachelijke situaties kan leiden. Denk bijvoorbeeld aan een navigatieprogramma dat ons adviseert op een gevaarlijke plek om te keren. Algoritmes en kunstmatige intelligentie (AI) kunnen daarentegen ook helpen om grotere teams aan te sturen. ‘Maar dat maakt je nog geen betere leider’, waarschuwt Mike Walsh, auteur van The Algorithmic Leader en CEO van Tomorrow.

Modern Taylorisme

Walsh stelt dat onbedachtzaam gebruik van algoritmes kan leiden tot een data-gedreven dystopie. Hierbij vergelijkt hij de toenemende mogelijkheden van algoritmen met het Taylorisme. Begin twintigste eeuw stond Frederick Taylor aan de basis van een stroming die bedrijfsprocessen op de werkvloer op een wetenschappelijke manier wilde benaderen. Dit moest leiden tot een optimalisatie van de productiviteit. Arbeid werd opgedeeld in kleine, repetitieve processen. Taylor noteerde met de stopwatch in de hand hoe snel arbeiders ijzeren staven in een wagon konden kieperen. Vervolgens stelde hij aan de hand daarvan productienormen op. De theorieën van Taylor wonnen snel aan populariteit en werden begin twintigste eeuw toegepast bij onder meer Renault, Bosch en Siemens. En uiteraard bij Ford. Het automerk zette vol in op de lopende band. Doordat arbeiders niet naar het werk kwamen, maar het werk naar de arbeiders kon het productietempo door de lopende band worden bepaald.

Critici van het Taylorisme wijzen erop dat arbeiders vervreemden van hun werk. Doordat ze alleen korte, repeterende taken uitvoeren verliezen zij binding met het eindproduct. Tayloristen zouden de mens puur als productiefactor zien. Ruimte voor persoonlijke ontwikkeling en eigen initiatief is er niet. Medewerkers moesten eenvoudigweg doen wat hen werd opgedragen. Walsh stelt dat algoritmes een moderne variant zijn van de donkere kanten van het Taylorisme. Wat heb je aan applicaties die medewerkers stimuleren om in hun vrije tijd te werken? Of aan automatisch verzonden e-mails wanneer mensen vijf minuten te laat inloggen?

Algoritmes niet inherent slecht

Zo klinkt er regelmatig kritiek op het personeelsbeleid dat Amazon in zijn distributiecentra voert. Camera’s houden orderpikkers permanent in de gaten. Wc-bezoeken worden getimed. Onhaalbare doelen hebben ertoe geleid dat medewerkers zichzelf dusdanig uitputten dat ze op de werkvloer staand in slaap vielen. De techgigant heeft ook patenten op een armband die de bewegingen van magazijnmedewerkers in de gaten monitort. De wearable zou werknemers middels trilsignalen in staat stellen hun werk efficiënter te doen.

Algoritmes zijn volgens auteur Walsh niet inherent slecht. Hij stelt dat bedrijven en managers zichzelf af moet vragen wat beter is: wil je medewerkers beperken in hun zelfstandigheid en vrijheid door AI of wil je AI inzetten om autonome teams te coördineren. Het antwoord op deze vraag is hem gelegen in het probleem dat de onderneming probeert op te lossen. Desalniettemin vindt Walsh dat algoritmes vooral moeten worden ingezet als middel om organisatiestructuren te verbeteren en niet als controlemechanismen.

Sluier van onwetendheid

Hierbij verwijst hij managers naar het gedachte-experiment van de filosoof John Rawls. Omdat mensen geneigd zijn van uit hun eigenbelang te redeneren bedacht de Amerikaanse wijsgeer de zogeheten ‘sluier van onwetendheid’. In deze denkbeeldige situatie weet niemand zijn intelligentie, etniciteit, geslacht, vermogenspositie etc. Welke keuzes zouden we achter deze sluier maken? Zouden we het algoritme een goed idee vinden als we niet de manager, maar de distributiemedewerker waren in het Amazon-pakhuis?

Is het antwoord op die vraag negatief, dan weet je als manager wat je te doen staat met het algoritme.