Z rozwiązaniami z zakresu sztucznej inteligencji spotykamy się w wielu dziedzinach życia, rozmawiają z nami wirtualni konsultanci, kupujemy w „bezzałogowych” sklepach. Algorytmy pomagają interpretować wyniki badań medycznych. Czy AI jest w stanie także wspomagać menedżerów w funkcjach zarządczych?
Być może niektórzy wyobrażają sobie, że w przyszłości algorytmy będą mogły skutecznie podejmować samodzielne decyzje, jedynie przy minimalnym udziale człowieka. Jednak sztuczna inteligencja posiada pewne ograniczenia i pełna automatyzacja funkcji menedżerskich nie będzie, przynajmniej na razie, możliwa. Dotyczy to szczególnie złożonych zadań kognitywnych i intuicyjnego podejmowania decyzji.
Badania pokazują, że systemy AI mogą sobie radzić z decyzjami dotyczącymi wąskich zakresów wiedzy, wiążących się z powtarzalnymi działaniami na dużej ilości danych. Jednak ludzie ciągle są niezastąpieni w sytuacjach, gdy przestrzenie decyzyjne są jedynie luźno zdefiniowane i gdzie potrzebna jest intuicja i rozeznanie, wynikające z kojarzenia faktów oraz uwzględnianie czynnika emocjonalnego.
Widać to w firmach, które wdrażają takie systemy w szerokim zakresie i zautomatyzowały prawie wszystkie funkcje menedżerskie, takich jak na przykład Uber. Jednak częścią zadań, takich jak rozwiązywanie konfliktów czy rozpatrywanie reklamacji, zajmują się w nich w dalszym ciągu ludzie.
Najczęściej AI stanowi technologię wspierającą zarządzanie sprawowane przez ludzi. Algorytmy mogą być pomocne w dobieraniu spersonalizowanych szkoleń do poszczególnych pracowników czy w mierzeniu wydajności. Jednak raczej nie zastąpią menedżerów w zadaniach kreatywnych i taktycznych, takich jak burza mózgów, myślenie strategiczne czy też wymagających umiejętności społecznych.
Na niższych poziomach zarządzania w organizacji systemy sztucznej inteligencji mogą zapewniać koordynację zadań, menedżerowie mogą nadzorować ten proces i w razie potrzeby reagować. Na wyższych szczeblach zarządzania sztuczna inteligencja może być pomocna w zbieraniu informacji i zapewnianiu wsparcia w podejmowaniu decyzji przez menedżerów dysponujących holistyczną perspektywę i strategiczną wiedzą.
Na przykład Microsoft wykorzystuje automatycznie generowane „wyniki produktywności”, które dostarczają menedżerom informacji o tym, jak często pracownicy wysyłają e-maile i uczestniczą w spotkaniach wideo. Jednak takie informacje są wartościowe, gdy zostaną umieszczone w odpowiednim kontekście przez menedżera, który dokonuje oceny jakości pracy.
Autorzy artykułu na ten temat zwracają uwagę na niebezpieczeństwo, jakie mogą się wiązać z błędami rozwiązań algorytmicznych, które na przykład wzmocnią uprzedzenia ze względu na rasę (narodowość) lub płeć. Widoczne było to w badaniach amerykańskich, które pokazały, że szkolenie algorytmów sprawujących funkcję zarządzania zasobami ludzkimi na podstawie danych historycznych, które odzwierciedlały stronnicze decyzje dotyczące zatrudniania ludzi, wpłynęły na ich obecne działanie.
Takie błędy są również widoczne w systemie wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych w USA, kiedy to sędziowie wykorzystują systemy predykcyjne do określania prawdopodobieństwa wystąpienia recydywy u oskarżonych (wyższe prawdopodobieństwo wskazywało one dla czarnych oskarżonych).
Takim błędom może zapobiegać wprowadzenie tzw. audytów algorytmicznych, które być może będą obowiązkowe, gdy rozwiązania w zakresie AI staną się powszechne.
Umiejętność korzystania z pomocy sztucznej inteligencji to jedna z kluczowych umiejętności niezbędnych u menedżerów przyszłości. Zarządzanie coraz częściej będzie się bowiem wiązało z kierowaniem organizacją złożoną z ludzi, danych i automatycznych systemów, wspomagających podejmowanie decyzji.
Źródło:
Mohammad Hossein Jarrahi, Mareike Möhlmann, and Min Kyung Lee. Algorithmic Management: The Role of AI in Managing Workforces, MITSloan Management Review, April 045, 2023