La artificialidad de la IA: ¿Por qué permitimos que las máquinas administren a los empleados?

Los algoritmos ya median mucho en varios aspectos de nuestra vida diaria, desde dónde decidimos comer, cómo llegamos del punto A al B, qué noticias vemos y cómo organizamos nuestro día. Como observó Peter Sondergaard, vicepresidente senior de Gartner, “el algoritmo de Amazon te mantiene comprando. Netflix te mantiene mirando. Y las aplicaciones algorítmicas más nuevas como Waze te mantienen en movimiento … Ahora tengo tantos dispositivos inteligentes, que lo único que no es inteligente soy yo «.

La declaración de Sondergaard revela cómo consideramos que la inteligencia artificial a menudo es superior, o al menos, más inteligente que la inteligencia humana. Existe una tendencia en las discusiones populares sobre la IA a olvidar la primera parte del acrónimo, la clave es artificial y, en cambio, se centra en la segunda, la inteligencia. Esto es especialmente cierto con la creciente integración de los sistemas de gestión algorítmica en entornos de trabajo que van desde pequeñas empresas de propiedad local hasta corporaciones multinacionales masivas.

A pesar del entusiasmo por el desarrollo y la gestión empresarial basados ​​en datos, no debemos ocultar el hecho de que los sistemas algorítmicos son creados por humanos. Si bien sus capacidades de procesamiento y cuantificación de información van más allá de la mecánica de un solo cerebro humano, aún tienen que igualar nuestra gama completa de habilidades cognitivas. Entonces, ¿por qué confiamos ciegamente en los sistemas de gestión algorítmica para que estén a cargo?

Los sistemas de gestión algorítmica se refieren en general al conjunto de herramientas y técnicas tecnológicas para gestionar un grupo de empleados y adoptar decisiones automatizadas o semiautomatizadas. Desde la gestión de los horarios del personal, la asignación de tareas, la emisión de evaluaciones de desempeño e incluso la terminación del empleo, los algoritmos se adelantan cada vez más a los roles de gestión anteriormente basados ​​en humanos. Los ejemplos de sistemas de gestión algorítmica a menudo se concentran en aplicaciones de transporte compartido o de entrega de comida (Ubers, Deliveroos y Foodoras junto con otras), aunque estos sistemas se están volviendo siempre presentes en una variedad de negocios.

Empresas como UPS y FedEx están utilizando algoritmos para optimizar las rutas diarias de los trabajadores. Target y Walmart confían en sistemas algorítmicos para administrar los horarios de los empleados. Los trabajadores domésticos y los manipuladores contratados a través de TaskRabbit están siendo anunciados, rastreados y rastreados por software automatizado. Las empresas de transmisión de música como Spotify se basan en una combinación de curación basada en datos y humanos, a lo que Tiziano Bonini y Alessandro Gandini se han referido como «guardianes de la plataforma» para establecer las preferencias de escucha de una audiencia global. Como confesó un empleado de Spotify, «la cultura de tener fe en los datos es lo primero que aprendí aquí».

Hacer que un algoritmo actúe como su jefe puede parecer increíblemente novedoso. Sin embargo, la gestión algorítmica, o la gestión basada en datos en general, es parte de una tendencia histórica más larga de «gestión científica» en nombre de una mayor productividad. A principios del siglo XX, cuando las industrias estadounidenses estaban en auge, Frederick Taylor se propuso mejorar la eficiencia industrial al afirmar que la gestión industrial podría convertirse en una ciencia precisa. Ingeniero mecánico de formación, seguía a los trabajadores de la fábrica con un cronómetro, anotando con precisión el tiempo que le tomaba a cada trabajador completar una serie de movimientos para calcular cómo se podían hacer las tareas más rápido y simplificarse. Las tareas complejas que llevaban demasiado tiempo debían descomponerse o mecanizarse. Taylor no simpatizaba con los trabajadores lentos y, si no cumplía con el tiempo estimado, lo despedirían.

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