p Se você acha que seu gerente o trata injustamente, você pode ter pensado que substituir o chefe por uma máquina imparcial que recompensa o desempenho com base em dados objetivos é um caminho para a felicidade no local de trabalho. p Mas por mais atraente que pareça, você estaria errado. Nossa revisão de 45 estudos sobre máquinas como gerentes mostra que odiamos ser escravos de algoritmos (talvez até mais do que odiamos ser escravos de pessoas irritantes).

p O gerenciamento de algoritmos - no qual as decisões sobre a atribuição de tarefas aos trabalhadores são automatizadas - está mais frequentemente associado à economia de gigabytes.

p Plataformas como o Uber foram construídas com tecnologia que usava coleta e vigilância de dados em tempo real, sistemas de classificação e "cutucadas" para gerenciar os trabalhadores. Amazon foi outro adotante entusiasta, usando software e vigilância para direcionar trabalhadores humanos em seus enormes armazéns.

p Conforme os algoritmos se tornam cada vez mais sofisticados, estamos vendo-os em mais locais de trabalho, assumindo tarefas que antes eram província de chefes humanos.

p Para ter uma ideia melhor do que isso significará para a qualidade do trabalho e o bem-estar das pessoas, analisamos pesquisas publicadas em todo o mundo que investigaram o impacto do gerenciamento algorítmico no trabalho.

p Identificamos seis funções de gerenciamento que os algoritmos são atualmente capazes de realizar:monitoramento, definição de metas, gestão de desempenho, agendamento, compensação, e rescisão de trabalho. Em seguida, vimos como esses trabalhadores afetados, baseando-se em décadas de pesquisa psicológica mostrando quais aspectos do trabalho são importantes para as pessoas.

p Apenas quatro dos 45 estudos mostraram efeitos mistos no trabalho (alguns positivos e outros negativos). O restante destacou efeitos consistentemente negativos sobre os trabalhadores. Neste artigo, veremos três impactos principais:

• Menos variedade de tarefas e uso de habilidade
• Reduzida autonomia de trabalho
• Maior incerteza e insegurança

p 1. Reduzida variedade de tarefas e uso de habilidades

p Um ótimo exemplo de como o gerenciamento algorítmico pode reduzir a variedade de tarefas e o uso de habilidades é demonstrado por um estudo de 2017 sobre o uso de monitoramento eletrônico para pagar enfermeiras britânicas que prestam atendimento domiciliar a idosos e pessoas com deficiência.

p O sistema sob o qual as enfermeiras trabalhavam tinha como objetivo melhorar sua eficiência. Eles tiveram que usar um aplicativo para "marcar" suas atividades de cuidado. Eles eram pagos apenas pelas tarefas que podiam ser marcadas. Nada mais foi reconhecido. O resultado foi que eles se concentraram nas tarefas de atendimento técnico e urgente - como trocar curativos ou dar medicamentos - e desistiram de conversar com seus pacientes. Isso reduziu tanto a qualidade do cuidado quanto a percepção das enfermeiras de fazer um trabalho significativo e valioso.

p A pesquisa sugere que o uso crescente de algoritmos para monitorar e gerenciar trabalhadores reduzirá a variedade de tarefas e nos tornará mais qualificados. Centros de chamada, por exemplo, já usa a tecnologia para avaliar o humor dos clientes e instruir o funcionário do call center sobre exatamente como responder, de quais emoções eles devem profundamente até o quão rápido eles devem falar.

p 2. Reduzida autonomia de trabalho

p Trabalhadores de show se referem como a "falácia da autonomia" que surge da aparente capacidade de escolher quando e por quanto tempo eles trabalham, quando a realidade é que algoritmos de plataforma usam coisas como taxas de aceitação para calcular pontuações de desempenho e determinar atribuições futuras.

p Esta perda de autonomia geral é sublinhada por um estudo de 2019 que entrevistou 30 trabalhadores de gig usando as plataformas "peça por peça" Amazon Mechanical Turk, MobileWorks e CloudFactory. Em teoria, os trabalhadores podiam escolher por quanto tempo trabalhariam. Na prática, eles sentiram que precisavam estar constantemente de plantão para garantir as melhores tarefas de pagamento.

p Esta não é apenas a experiência dos trabalhadores de show. Um estudo detalhado de 2013 da indústria de direção de caminhões dos EUA mostrou a desvantagem dos algoritmos que ditam quais rotas os motoristas devem tomar, e quando eles deveriam parar, com base nas condições meteorológicas e de tráfego. Como disse um motorista do estudo:"Um computador não sabe quando estamos cansados, cansado, ou qualquer outra coisa [...] também sou profissional e não preciso do [computador] me avisando quando devo parar de dirigir. "

p 3. Aumento da intensidade e insegurança

p O gerenciamento de algoritmos pode aumentar a intensidade do trabalho de várias maneiras. Pode ditar o ritmo diretamente, como acontece com o uso de cronômetros pela Amazon para "selecionadores" em seus centros de distribuição.

p Mas talvez mais perniciosa seja sua capacidade de aumentar indiretamente a pressão do trabalho. Os trabalhadores que realmente não entendem como um algoritmo toma suas decisões se sentem mais incertos e inseguros sobre seu desempenho. Eles se preocupam com todos os aspectos de como a máquina os classifica e classifica.

p Por exemplo, em um estudo de 2020 sobre a experiência de 25 entregadores de alimentos em Edimburgo, os pilotos falaram sobre se sentirem ansiosos e "no limite" para aceitar e concluir trabalhos para que suas estatísticas de desempenho não sejam afetadas. Isso os levou a correr riscos, como passar por semáforos vermelhos ou por meio de tráfego intenso sob chuva forte. Eles se sentiram pressionados a pegar todas as atribuições e concluí-las o mais rápido possível para receber mais tarefas.

p Evitando um tsunami de trabalho insalubre

p A extensão esmagadora em que os estudos mostram resultados psicológicos negativos do gerenciamento algorítmico sugere que enfrentamos um tsunami de trabalho insalubre à medida que o uso dessa tecnologia se acelera.

p Atualmente, o projeto e o uso de sistemas de gerenciamento algorítmico são orientados pela "eficiência" para o empregador. Uma abordagem mais considerada é necessária para garantir que esses sistemas possam coexistir com pessoas dignas, trabalho significativo.

p Transparência e responsabilidade são fundamentais para garantir que os trabalhadores (e seus representantes) entendam o que está sendo monitorado, e porque, e que eles podem apelar dessas decisões para um superior, humano, potência. p Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.