Il mio capo è un algoritmo

Moglie: “Mi sono dimenticata del compleanno di mio marito. Mi ha salvato Amazon con la consegna in 2 ore”. Cliente supermercato: “Non faccio mai la coda, c’è sempre il numero giusto di personale”. Responsabile della selezione: “Sono arrivate 1900 candidature per lo stage. Mi salva il pre-filtro automatico dei curricula”.

Il livello di servizio a cui ci stiamo abituando nasconde spesso sistemi di gestione che fanno un uso massiccio della tecnologia, anche senza che lo sappiamo. Il “management algoritmico” riguarda l’utilizzo di algoritmi per svolgere funzioni di coordinamento e controllo, che solitamente sono gestite dai manager. Questa pratica, originata dalle piattaforme come Uber, viene sempre più adottata anche dalle aziende tradizionali per migliorare l’efficienza delle loro operazioni. Nelle piattaforme, i lavoratori sono freelance che si coordinano attraversoquesti algoritmi. Al contrario, nelle aziende tradizionali, i manager tendono ad utilizzare questi algoritmi per complementare il loro lavoro.

Gli algoritmi vengono utilizzati in due modi principali: controllo algoritmico e coordinamento algoritmico. Il primo viene utilizzato per allineare i comportamenti dei lavoratori con gli obiettivi dell’organizzazione. Il secondo, chiamato anche “pseudo-mercato”, consente di coordinare le risorse umane. Ci sono anche forme specifiche di algoritmi, come ad esempio quelli che raccomandano comportamenti ai lavoratori, che limitano l’accesso a determinate informazioni o quelli che sanzionano i lavoratori. Per quanto riguarda la restrizione di accesso alle informazioni, ad esempio, Glovo, Lyft e Lieferando, nascondono ai lavoratori informazioni importanti come il luogo di destinazione o il dettaglio degli ordini; mentre nei supermercati viene comunicata ai dipendenti solo una percentuale del target orario, e vengono omessi altri dettagli. La registrazione algoritmica avviene monitorando passivamente i dipendenti tramite strumenti come GPS, telecamere a circuito chiuso o scanner, che forniscono feedback in tempo reale sull’andamento del lavoro.

Ad esempio, sulla base della tonalità della voce dei dipendenti in un call center si possono rallentare i flussi di chiamate per permettere un recupero di energie o raccomandare una pausa. La ricompensa algoritmica prevede l’assegnazione, ad esempio, di badge virtuali per i lavoratori di Uber, che vengono assegnati in base a determinati comportamenti, o la possibilità di accedere prima al processo di scelta dei turni di lavoro; oppure compensazioni finanziarie per la realizzazione di un numero di consegne superiore alla media.

Per quanto riguarda il bilanciamento tra domanda e offerta del mercato, esiste la pratica dei prezzi dinamici, che aumenta e abbassa i prezzi in base alla domanda in quel momento e prevista, adottata, ad esempio, da Amazon. Il sito di e-commerce adatta l’esperienza di acquisto degli utenti e offre prezzi e offerte  personalizzate. Questo può comportare una differenza di prezzo per lo stesso prodotto tra diversi clienti in base alla loro cronologia di acquisto, ai loro comportamenti di navigazione, alla loro posizione geografica e  ad altri fattori. Spesso la differenza è marginale, oppure i prezzi sono semplicemente presentati in modo diverso in funzione del cliente, evidenziando alcuni fornitori maggiormente di altri, per lo stesso articolo. Nell’economia generale di un gigante che vende oltre 350 milioni di prodotti diversi, e consegna 1,6 milioni di pacchi al giorno, anche i centesimi si trasformano in valori significativi.

Anche le aziende tradizionali stanno adottando il management algoritmico (AM) per migliorare le loro attività. Ad esempio, le grandi banche, come Bank of America, le aziende logistiche, come DHL e nel settore della grande distribuzione, ad esempio Amazon, utilizzano soluzioni basate sull’AM per migliorare le loro attività di call center e i processi di consegna. Nell’industria manifatturiera e nel retail, sono stati utilizzati meccanismi di AM come l’algoritmo di coordinamento per migliorare i processi operativi dei centri di distribuzione e il lavoro in magazzino. Nell’industria dell’ospitalità e della ristorazione, un esempio di applicazione dell’AM, è l’impiego di algoritmi di previsione per determinare quando il personale deve essere chiamato a lavorare in base al numero previsto di clienti, utilizzato ad esempio da Starbucks, per gestire i turni e gli orari nelle sue caffetterie.

Vantaggi. Uno dei vantaggi di questi sistemi è l’efficienza nell’assegnazione delle attività o dei compiti ai  lavoratori e, in generale, l’ottimizzazione delle operazioni e dei processi aziendali, per aumentare le  produttività e la qualità del servizio offerto. Grazie all’utilizzo di algoritmi, è possibile distribuire in modo equo e rapido i compiti all’interno dell’organizzazione, riducendo al minimo i tempi morti. Ad esempio, le piattaforme come Uber e Lyft sono in grado di fornire un servizio di trasporto rapido e preciso perché gli algoritmi calcolano il miglior percorso da seguire in tempo reale, tenendo conto del traffico e delle condizioni meteorologiche. Inoltre, l’uso del management algoritmico può anche migliorare la qualità del servizio offerto, ad esempio monitorando le performance dei dipendenti e offrendo loro feedback in tempo reale per migliorare la loro efficienza ed efficacia. L’AM consente di monitorare costantemente i risultati ottenuti dai lavoratori, permettendo di individuare in modo precoce eventuali problemi e di correggerli
immediatamente. Grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, il management algoritmico identifica facilmente tendenze anche da segnali deboli, aiutando le aziende a prendere decisioni più informate e a pianificare le proprie attività in modo più strategico e proattivo.

Svantaggi e rischi. Ci possono essere alcune possibili conseguenze negative nell’impiego di questi sistemi, di cui essere consapevoli e da evitare. Alcuni rischi riguardano la mancanza di flessibilità e di discrezionalità nella gestione dei lavoratori, il rispetto sostanziale delle normative sulla privacy e la gestione dei dati sensibili, la reale equità dei criteri decisionali basati su algoritmi non sempre trasparenti e, non da ultimo, la potenziale perdita di posti di lavoro a causa dell’automatizzazione dei processi. Lasciare ad un algoritmo la sanzione automatizzata degli autisti che non soddisfano i criteri prestabiliti e la concessione di premi monetari o non monetari per il raggiungimento di obiettivi predefiniti, genera qualche perplessità.

Il futuro del lavoro sarà sempre più guidato dall’intelligenza artificiale e dalle tecnologie di gestione algoritmica. Questa pratica, nata dalle piattaforme come Uber, viene adottata sempre più anche dalle aziende tradizionali per migliorare l’efficienza delle loro attività, generando modelli ibridi di gestione. La simbiosi sempre più stretta tra uomo e macchina è come sempre una sfida e un’opportunità. Capire l’adattamento del mondo del lavoro ai rapidi sviluppi tecnologici e la necessità di considerare gli impatti sull’organizzazione e la società nel suo complesso ci riguarda tutti.

“C’è vero progresso solo quando i vantaggi di una nuova tecnologia diventano per tutti”, Henry Ford.