Lo bueno y lo malo de trabajar bajo un algoritmo de monitoreo

(Bloomberg) - Se ha retratado a Bridgewater, el fondo de cobertura más grande del mundo, como una maquinaria estrambótica estilo Moneyball en la cual hasta el más mínimo movimiento de los empleados es monitoreado y evaluado, cada vez más, por algoritmos informáticos. Parece algo horrible, pero ¿qué pasaría si fuera en realidad un paso hacia un mundo más feliz y próspero?

Ciertamente, las descripciones del lugar --incluido un reciente artículo aparecido en el Wall Street Journal por el que Ray Dalio, el fundador, se ofendió de manera vehemente-- lo hacen parecer bastante espantoso. La firma, por ejemplo, acumula datos de empleados para producir “Tarjetas de Béisbol” individuales, con puntajes y calificaciones referidos a docenas de atributos. Eso es fantástico si el sistema lo convierte a uno en una tarjeta de Honus Wagner –-jugador legendario en la historia del béisbol-- pero posiblemente desmoralizante para todos los demás.

Bridgewater no es el único. Oficinas de todo el país están desplegando herramientas para monitorear y evaluar continuamente la actividad de los empleados. Las quejas sobre la naturaleza deshumanizadora de trabajar para jefes algorítmicos como Uber y Amazon han inspirado comparaciones con el “Taylorismo”, una teoría científica de gestión recordada principalmente por su utilización de cronómetros y reglas de cálculo especializadas.

Sin embargo, Frederick Taylor, autor de la teoría que lleva su nombre, no se propuso maximizar la eficiencia a expensas de la salud de los empleados. Quería más bien mejorar el bienestar de los trabajadores. El movimiento Progresista estaba en sus inicios y los activistas políticos y sociales querían impedir que los industriales explotaran a la clase trabajadora. Taylor creía que su sistema destinado a una mayor productividad armonizaría los intereses de los empleados y de la dirección.

Taylor enfatizaba la importancia de vincular la remuneración con el desempeño, pero temía que los trabajadores persiguieran la compensación al extremo del agotamiento y las lesiones. El objetivo de los cronómetros y la supervisión extrema de los horarios no apuntaba a llevar a los empleados hasta su límite, sino a moderar su ritmo para favorecer la salud a largo plazo. Taylor consideraba que la eficiencia ganada gracias a la gestión científica traería aparejados salarios más altos, menos horas de trabajo y una mayor satisfacción en el empleo. La idea contribuyó incluso a inspirar la creación del primer programa de Máster en Administración de Empresas en la Escuela de Negocios de Harvard en 1908.

Lamentablemente, los gerentes descubrieron rápidamente que la medición algorítmica del desempeño se podía usar para castigar la baja productividad en vez de alentar la iniciativa. Si la única recompensa por el buen comportamiento es no ser despedido, no tiene gracia. La supervisión constante sin ninguna ventaja para los empleados llevó a los trabajadores a rebelarse contra el uso de los relojes.

Sin embargo, en los ejemplos utilizados comúnmente para ilustrar la falta de humanidad del Taylorismo, la falla fundamental no es la gestión automatizada --es la relación empleador-empleado. En lugar de utilizar las mediciones del desempeño con el fin de optimizar a los empleados para una carrera duradera, las organizaciones tratan de extraer toda la productividad posible antes de que el empleado se vaya. En muchos casos, no hay demasiado tiempo para hacerlo: según PayScale, una firma que investiga las remuneraciones, los empleados de Amazon alcanzan una antigüedad promedio de doce meses. Un estudio encargado por Uber comprobó que hasta 2013, casi la mitad de sus conductores se iban dentro del primer año. No se sabe bien si una tasa de cancelación de clientes elevada lleva a desentenderse del bienestar del empleado a largo plazo o al revés, pero Uber no oculta sus ambiciones de reemplazar a los conductores por autos autónomos lo antes posible.

La gestión científica no tiene por qué ser una experiencia deshumanizadora. Dalio dice que los sistemas de gestión de Bridgewater están pensados para mejorar la toma de decisiones, la resolución de conflictos y el desarrollo personal. Esto no necesariamente significa eliminar de la ecuación a los gerentes; simplemente reconoce que los humanos son únicos y falibles, y les permite idealmente desarrollar soluciones no sesgadas. Suponiendo que sus empleados no se hayan convertido en ciborgs, es probable que esté haciendo algo bien.

En otras palabras, la tecnología podría ayudar a que el Taylorismo funcionara como estaba pensado --si los supervisores humanos pueden garantizar que los algoritmos son concebidos para aportar beneficios a largo plazo a empleados y empleadores por igual. Si Dalio se somete al mismo rigor que exige de sus empleados, quizá pueda lograr que ocurra.

Esta columna no necesariamente refleja la opinión de la junta editorial o de Bloomberg LP y sus dueños.

Nota Original: Working for an Algorithm Might Be an Improvement: Elaine Ou