谁来助我与算法共舞——算法管理中的领导力
发布时间：2022-07-29 09:21:55 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：随着数字化技术飞速发展，工作场所经历着翻天覆地的变化；算法越来越受到广大企业的青睐，成为推动管理革新的重要角色。值得注意的是，一些企业积极倡导算法管人时，相对忽视人的价值，遭遇了许多新麻烦。原本是为提升人类福祉而发明的算法技术，却不幸成为
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随着数字化技术飞速发展，工作场所经历着翻天覆地的变化；算法越来越受到广大企业的青睐，成为推动管理革新的重要角色。值得注意的是，一些企业积极倡导“算法管人”时，相对忽视人的价值，遭遇了许多新麻烦。原本是为提升人类福祉而发明的算法技术，却不幸成为了“奴役”人的升级版工具。这警示领导者，必须正确审视算法管理的“利与弊”。 算法管理的“利与弊” 林德鲍姆（Lindebaum）等人（2020）提出，算法是一系列定义清晰、用于批量化解决特定问题的有限步骤或次序指令。企业借助算法能够完成之前仅凭人力或简单电子技术无法完成的复杂任务。例如，网约车平台基于调度算法管理网约车系统有限的资源，保证资源分配快速合理，从而最大程度地满足司机和乘客的需求。制造型企业在重型机械操作员身上配备疲劳检测头带以及携带GPS定位功能的徽章来提醒员工进行安全合规的生产操作，防止事故发生，并将这些与安全有关的绩效数据纳入最终考核之中。此外，部分企业还利用算法开展游戏化（gamification）任务设计，对员工的适当行为进行实时反馈与奖励，提升员工工作积极性，助推他们更加愿意投入到后续工作中去。上述例证充分体现出算法在管理效率提升方面的积极作用。借助算力支持，算法利用或产生大量数据，包括员工任务表现（行为）、生理、心理和实时位置等。组织或领导者可以利用这些多模态、多种类、规模巨大的数据辅助管理决策，从而提升管理效能，也能帮助员工更高效、轻松地完成工作，提升员工工作意义感和个人幸福感。 但另一方面，算法管理也被视为“泰勒制2.0”。与泰勒制相仿，算法管理的核心是算法控制，即通过强化现场数据采集、流程分析、效率管理，提升组织整体效率和绩效产出。由于算法能帮助企业对员工实现更广泛、更细颗粒度、更实时、更强影响力的控制，很多企业难免会被工具理性裹挟，想要不断突出算法的优势，替代人进行管理决策，而疏于考虑数字化本身的复杂性和适用性，以及数字化技术引入后，组织、管理者、员工发生的变化和彼此之间的协调适应问题。可以想象，这样做的结果往往事与愿违，算法管理驱使企业落入泰勒制困局，最终甚至弊大于利。以生活中常见的外卖行业为例，在算法驱使下的外卖员，被卷入了一场隐形竞赛。在这场只要有人参与就不会结束的竞赛中，算法在幕后扮演着一位理性、冰冷、强权的控制者角色，并且它还发动顾客通过评论对外卖员进行更广泛的约束与激励。因此，外卖员受制于系统规则和逻辑，不得不争分夺秒，增加单量和送餐速度，甚至为了能准时送餐而违反交通规则，威胁生命安全。可想而知，在算法牢笼束缚下，外卖员疲于奔命，其职业认同感与个人幸福感受到严重伤害。这样的剧情并不仅仅在外卖行业中上演，在各大传统行业中也同样可以看到困陷于算法中的大量员工。 算法管理下的个体：人性恶，还是人性善 为了回应“如何更好地发挥算法管理的技术优势，减少其负面影响”这一关键问题，领导者必须首先追问“受到算法管理直接影响的人是什么样的”。 麦格雷戈（Mc Gregor）在《企业中人的方面》提出了关于人性假设的X理论和Y理论。具体而言，X理论假定人性丑恶，认为人是懒惰的，逃避工作任务，不喜欢承担责任，不关注集体目标，只关注自己眼前的经济利益。在这种情况下，企业需要利用“胡萝卜+大棒”的方法，即通过强势控制对员工进行监督与激励。而算法管理在控制力上能实现对传统监管者的替代。例如，算法可利用模式识别和自然语言处理等技术自动分析录像片段中员工的行为动作，并进一步推测员工心理。这种自动化和侵入程度是传统监管方式无法达到的。遵循X理论的逻辑，算法管理作为一种替代性监督主体，能够激发员工工作责任感，明确工作角色和职责，避免人为差错因素，但也会大大增加员工的工作压力。总而言之，如果员工动机如X理论所预设，组织则应该将员工视为去个性化的机器，最大程度地发挥算法管理对员工实施严密控制的作用。而值得人们注意的是，一些企业利用算法对员工实施了过度控制，例如使用算法系统获取员工网上浏览记录和行为，提前预测员工的离职倾向和离职可能性。再如，另一些企业利用类似布里德（Breed）在《编辑部的社会控制》中所描述的“潜网”（用特定社会环境中的传播媒介实现无形但强有力的社会控制），对员工进行悄无声息的监控。在算法加持下，近到员工在公司内网中的言论和行为，远到员工在工作场所之外社交媒体的使用记录，都可能成为潜网用来对员工施加控制的工具。 而与X理论相对的Y理论则假设人性本善，认为人的本性积极，员工热爱工作，在适当机会下愿意将个人目标与集体目标统一起来，进行自我约束并在工作场所表现出合适行为，外来控制与惩罚会对员工造成威胁与阻碍。如果遵循Y理论的逻辑，施加强力的算法监控可能会使员工感受到工作自主性的受限以及隐私的被侵犯，进而会降低员工对管理和组织的信任，最终会损害员工工作绩效和个人幸福感。 事实上，X理论和Y理论刻画的并非绝对的善恶之分，而是反映出算法管理对员工个体可能发挥的两面功能。不难发现，Y理论对人性和员工工作动机的认识相对更加充满善意。笔者认为，虽然为了保持高效运转，企业需要对员工施加适当控制，但是，企业在管理过程中绝不应该忽视对员工作为独特个体的关注。从长远来看，企业最大的资产是人才。只有获取、保留、发展、利用好人才，才能保证企业在激烈的竞争环境，特别是在数字化浪潮中，实现可持续发展。通过算法管理，管理者可以获得凭借传统方式无法实现的实时多模态大数据搜集能力；这种能力能帮助管理者更好地理解员工、与员工们一起实现高效决策。人们必须意识到，即使算法管理造成了一定程度的“去个体化”，“成就个体”依然是组织发展的终极目标之一。 我们急需算法领导力 算法管理是一把双刃剑。如果把算法管理的引入视为是组织高层的意志，那么企业在设计算法时，就应该融入更多的人性考量。例如，外卖平台为了实现劳动价值最大化和高效化，不断压缩外卖骑手送餐时间，致使诸多劳工矛盾涌现。作为危机回应，外卖龙头饿了么和美团均尝试优化算法系统，给骑手留出更多的弹性时间，在一定程度上主动纠正技术的社会性偏差。与此同时，人们必须意识到，技术与人不是孤立的，技术应作为一种辅助和强化工具，帮助管理者进行决策，而不是替代管理者在组织和团队中的领导作用。所以，企业管理者设计或引入特定算法促使企业实现数字化转型提效的同时，必须思考如何发挥自身主动性，来应对算法管理导致的潜在风险。这就涉及到新兴的算法领导力（algorithmic leadership）议题，即在算法背景下，领导者将要应对哪些新兴挑战，又该如何有效地帮助员工与算法“和谐共舞”。 具体而言，领导者们必须清楚地意识到，员工在算法管理下面临着许多不可忽视的“张力”，遍布于员工与机器、组织和同事之间。首先，人工智能和自动化将员工从机械重复劳动中解放出来的同时，也造成一些传统岗位员工技术性失业或遭受更大的技能要求压力。面对这些替代与威胁，员工会自然地感动不安：我是否会被机器取代？我和机器有什么区别？机器凭什么来管理我？作为拥有真实智能（authentic intelligence）而不是人工智能（artificial intelligence）且具有人性温度的领导者，需要回应员工与机器之间的主体张力。 其次，组织使用算法更多是为了降本、增效、提质、创新，往往将员工发展和利益置于次要位置。这一过程中可能出现组织为了整体利益牺牲员工个体利益的情形。例如工厂依据效率最大化和算法计算结果向工人发出“最优”行动指令，但这种帮助可能会与工人自身经验和习惯产生冲突，引发其经历角色模糊并降低工作自主性。作为连接组织和员工的重要环节，领导需要回应组织与员工之间的利益张力。 第三，算法可能加剧人与人之间的竞争与不信任。在算法管理下，员工被物化为生产数据的机器，这进一步影响员工对自身的看法和对周围同事的认同。在这种情况下，员工是将同事当成并肩合作的伙伴，还是在算法指挥棒下相互竞争的对手？作为在组织中直接对员工施加社会影响的重要他人，领导者需要回应员工之间的协作张力。 人机交互行为研究领域著名学者德克莱默（De Cremer）在《算法同事》一书中提出，相较于传统管理者而言，算法管理中的领导者需要接受继续教育与培训，以技术主导的效率模式作为新型工作方式，并帮助员工理解、利用新技术；同时领导者需要关注自身作为人类的独特性（如创造力、同理心、伦理判断等），采取更加积极主动、注重情绪情感的方式，与员工们建立起良好的社会关系。由此可见，算法管理中的领导者必须懂得在技术和人性之间找到平衡。 为了发挥领导力在消解算法对员工造成不利影响时的作用，促使组织内人与算法高效协同，共同发展，笔者认为，算法领导力应该具备三种典型行为内涵，分别是人文关怀、目标权衡与关系协同。 （编辑：无锡站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |