Terfi kararını verecek yöneticin algoritmaysa…
“Zeynep, bu haftayı harika geçirdin. Satışların %70 arttı. Takımında en iyi performansı sen gösterdin. Tebrikler! Hala önünde kendini geliştirmek için birçok fırsat var, başarılı çalışmalarına devam!”
Performansınızla ilgili geribildirim almak iyidir, gelişimi, öğrenmeyi ve kariyerinde ilerlemeyi destekler, eksiklerin giderilmesi için yol gösterici rol oynar. Üstelik bugün gelinen teknolojiyle, bu haftalık mesajların doğrudan süpervizörünüzden değil de, otomatik olarak sistemin kendisinden gelmesi mümkün. Bir algoritma kantitatif olarak performansınızı değerlendirerek bu sonucu iletiyor olabilir. Aynı Apple’ın fitness uygulamasının günün spor aktivitelerini, yürümenizi ve ayakta durmanızı değerlendirip hedefe ulaşmanız için sizi ufak ufak itmesi gibi.
Algoritmik yönetim çalışanların çalışmalarının stratejik olarak takip, değerlendirme ve yönetiminin algoritma bazlı yapılması anlamına gelir. Eskiden yöneticiler tarafından yapılan bu yönetim bugün görev bazında daha sistematik ve hızlı bir şekilde algoritmalar tarafından yapılabilmekte. Özellikle de uzaktan çalışmanın yaygın olduğu gig çalışanlarının yönetilmesinde etkili bir yöntem olarak kabul görmekte. Hatta Carnegie Mellon Üniversitesi’nin Human-Computer Interaction Institute tarafından gig ekonomiyi mümkün kılan inovasyon olarak benimsenmiş algoritmik yönetimin. Uber, Deliveroo ve UpWork bu sistemi uygulayan platform firmaları. Üstelik kuryeler, şoförler hep serbest meslekten, yani bu şirketlerin çalışanı bile değil. Yani, teoride kendi kendilerinin patronları. Ne kadar zaman çalışacaklarına, hangi işi alıp almayacaklarına kendileri karar veriyorlar.
Ancak sistem pratikte biraz daha farklı işliyor. Algoritmalar görevleri dağıtmakta ve görevin yapılış kalitesini değerlendirmekte. Bu değerlendirmenin sonunda da, çalışana geri bildirim ve performansını nasıl geliştireceği konusunda tavsiyeler vermekte. Pratikte öyle bir düzen var ki, kendi kendinin patronu bu sürücüler platformun parametreleriyle birbirleriyle yarışıyorlar. Kim daha hızlı, kim müşteriden daha iyi yorum almış, kim platformun yol önerilerine harfiyen uymuş, vs.
Algoritma ile yürütülen Uber sürücüleri
Harvard Business Review’de yayınlanan makaleye göre, Tel Aviv Üniversitesi’nden Lior Zalmanson ve Virginia Üniversitesi’nden Robert W. Gregory’nin New York ve Londra’daki Uber şoförlerinin katılımıyla gerçekleştirdikleri çok metotlu çalışmada, 34 şoförün röportaj verdiği, çalışmalarının gözlemlendiği ve 1000 online forumun incelendiği çalışmada çalışanların algoritmalardan şikayetçi olduğu üç ana alan ortaya çıkıyor. Sürekli izlenmek, şeffaflık eksikliği ve insan faktörünün yok olması.
Şoförler Uber uygulamasına giriş yapar yapmaz, platformun algoritmaları tarafından mikro yönetime tabi olurlar. GPS konumları, hızları ve müşterileri kabul etme hızları hep takip edilir, diğer sürücülerle kıyaslanır. Ayrıca platform müşterilerin nereden alınacağını tayin ettiği gibi, hangi yoldan gideceğini de sürücüye gösterir. Sürücü o yolu takip etmediği takdirde cezalandırılır.
Uygulama müşteri yönünden oldukça basit ve kullanıcı konforuna yönelik olmakla beraber, sürücüler uygulamayla ilgili az bilgiye sahiptirler ve de kompleks algoritmaları anlamaktan çok uzaktırlar. Uber’in de daha önce kabul ettiği gibi, sistem sürücülerin daha uzun saatler çalışmaları için sürücüleri yönlendirir. Deliveroo vb kurye servislerinin çalışanları gibi, Uberciler de kendilerine işlerin nasıl yönlendirildiği gibi alanlarda şeffaflık talep ederler.
Kendi başına çalışan şoför veya kurye ancak kısıtlı da olsa müşterilerle sosyalleşebilir, işin doğası gereği ve de teknoloji yüzünden, insan kontağı neredeyse sıfıra iner. Evet sistem işleri kolaylaştırıyor, hızlandırıyor ancak şirketle sahada çalışanların bağını tamamıyla mekanikleştiriyor. Uber bir yapay zekâ sistemi ve sürücüler bu sistem için çalışıyorlar. Tüm işlemler online olduğu gibi, şirketle ilişkiler internet bankacılığı seviyesinde.
Algoritma yönetimi sadece platform firmalarının yönetiminde kullanılmamakta, klasik kurumlarında verimlilik ve data odaklı karar vermeleri açısından avantaj yaratmakta. Birçok uluslararası firmanın işe alım departmanında objektif kriterlerin uygulanması ve etkin ve hızlı seçme yerleştirme odaklı olarak yapay zekâ araçları kullanılmakta. Özgeçmişlerin elenmesi ve en uygun adayların seçilmesinde ve de açık pozisyonlarla eşleşmesinde yapay zekâ algoritmaları ile ilk faz yürütülmekte. L’Oreal Grup bilişimsel dilbilim üzerine yapay zekâ çözümü veren bir işe alım programı ile, işe alım sürecini 10 kat hızlandırmış ve bu sayede %25 daha fazla kişiyle görüşme yapmak için zaman yaratılmış. Sonuç, daha etkin ve objektif bir işe alım süreci.
Algoritmaların gücü, perakende gibi, işgücü ihtiyaçlarının sıklıkla değişiklik gösterdiği sektörlerde büyük önem kazanıyor. Datadan çok, yılların deneyimiyle belli biasları olan yöneticiler stabil olmayan vardiyalarını sürdürerek gerektiğinde arayabilecekleri yarı zamanlı çalışanları tercih edebiliyor. Ancak bu çalışanların her çağrıldıklarında müsait olacaklarının bir garantisi yok. Ve de sürekli çalışan olmadıklarından markayla ilgili bilgileri, eğitimleri de kısıtlı. Bu durum markanın imajı ve müşteri memnuniyeti açısından problemli sonuçlar doğurabiliyor. Tüm bu negatifleri bertaraf etmek için, müşteri trafiği ve işgücü ihtiyacını belirleyen data inceleniyor ve yöneticinin deneyim ve sezgileriyle birleşerek optimum çözümün bulunmasına destek veriyor.
Algoritmalar verimliliğe hizmet ettiği ve insan faktörünü tamamen ortadan kaldırmadığı sürece objektif, etkin ve hızlı faaliyet göstermeye pusula oluyor. Ölçüyü iyi ayarlamak şirket yönetiminin elinde.