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“劳动力优化”:警惕“科学管理”大潮回流

2020-10-16  作者:沃顿商学院人力资源中心主任彼得·卡佩利

  ◤人工智能的高速发展,推动了劳动力管理方式从"员工赋权"走向"劳动力优化"。后者借助科技的力量,使用自动化和人工智能,促进了生产发展,却极大地削弱了人的主动性,使人成为了机器的附庸。当算法决定一切,一切的工作和工作的一切尽在掌握之中时,未来的世界会怎样?美国《哈佛商业评论》杂志2020年9/10月刊发表了沃顿商学院人力资源中心主任彼得·卡佩利(Peter Cappelli)的反思文章《停止员工管理中的过度工程化》(Stop Overengineering People Management)。
 

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  ●“员工赋权”与“劳动力优化”
 
  几十年来,商界一直支持“员工赋权”(Worker Empowerment)。但最近一种相反的趋势——“劳动力优化”(Workforce Optimization)——正在兴起。它把劳动力当作一种商品,并试图通过使用自动化和人工智能严格控制人们的工作方式以及用承包商取代雇员来将劳动力减少到最低限度。这种做法在科技行业和零工经济中尤为普遍,这引起了人们的深切关注。
 
  “劳动力优化”吸引了大多数高管,因为“劳动力优化”与降低成本等让华尔街满意的优先事项一致。然而,没有证据表明它能改善生产成果。此外,历史表明,将人员管理仅仅看作一个工程挑战会导致巨大的问题。将员工身上的责任卸掉会降低他们的积极性,削弱生产力和创新能力。当算法做出所有决定时,员工甚至不清楚将如何提出建议。 
 
  通向开明管理的长征通常被认为始于20世纪30年代,当时研究人员和企业领导人开始放弃这样一种假设,即工人应该被当作机器来对待,并被要求按照精确设计的规格来执行任务。他们开始相信,如果员工真正参与到工作决策中,企业绩效就会提高。几十年来,支持“员工赋权”的阵营不断壮大。但现在有强烈的迹象表明钟摆正在向另一个方向摆动。
 
  尽管许多组织仍声称相信敬业的员工很重要,但越来越多的组织似乎在遵循一种优化方法,即将决策和控制推给专家和算法。劳动力被视为一种商品,其目标是通过用合同工和零工替代员工,并通过使用自动化和软件减少对人工判断的需求,将劳动力成本降至最低。到目前为止,还没有证据证明这种变化是一种进步。
 
  历史表明,仅仅将工人生产率视为工程挑战而引发的连锁问题是巨大而持久的。所以这次我们应该更清楚。几代人以来,关于“员工赋权”的好处和取消赋权的成本都被忽视了。在这两种模式之间取得平衡并从中获益是有可能的,但这需要放弃认为员工绩效从根本上是一个工程问题的观点。
 
  “科学管理”(Scientific management)及其有效运作组织的目标始于20世纪初的弗雷德里克·泰勒。他的观点是,有一种最好的方式来完成工作任务。工程师可以解决这个问题,而工人的角色只是执行它。这些争论很快从生产工作扩展到白领工作,并影响了从薪酬体系到办公室和建筑设计的方方面面。
 
  ●人工智能:一切工作尽在监控中
 
  推动公司走向优化理论的最强大的力量是人工智能。目前,人工智能工具实际上都是源自机器学习程序的算法:一组优化人员需求、职位候选人的匹配度、营销手段等的方程。算法将决策权从员工手中转移到专家手中,即构建算法的数据科学家。这正是泰勒所主张的转变:利用工程原理找到一种最好的方法。
 
  想想一份曾经是个人主义和自治堡垒的工作——长途卡车司机。很久以前,只要能准时到达目的地,卡车司机就可以按自己的意愿和时间开车。现在,算法决定了路线和时间表、驾驶操作,以及其他一切。卡车驾驶室配备了监控司机和收集信息的设备,目的是执行这些要求和改进算法。摄像头会记录司机是否把手离开方向盘,如果他们这样做,公司就可以扣他们的工资。速度和驾驶中的每分钟都被关注。司机在到达每个目的地时都会得到一个又一个指示,比如减少左转弯,因为这样会导致更多的事故,花更多的时间。
 
  亚马逊旗下逾12.5万名仓库员工就是一个很好的例子,他们通过算法为员工设定挑选订单中每件商品所需的时间。根据斯科特·谢恩在2019年《纽约时报》上的一篇文章,未达到目标就会被算法警告,三次警告就会被开除。主管有解雇该员工的最终决定权,但这种权力会持续多久尚不清楚。
 
  当我们剥夺员工的所有决策权时,他们就不再觉得自己有责任,而且他们对额外贡献的兴趣也会下降。基于人工智能的算法掌控着一切,我们甚至不清楚它们能有什么帮助。假设一名卡车司机发现了一种更好的进出装卸码头的方法,司机会告诉谁?是的,这些算法平均来说节省了汽油和金钱,但是如果我们放弃赋权而建立与优化相关的计划和控制,来自工人的创新就不会发生。
 
  将决策从车间主任和工人转移到专家和软件会产生难以追踪的巨大成本。其一是,这削弱了主管和车间主任的地位,他们负责招聘、安排日程、评估业绩等,而这些正是他们权力的来源。对于一个连续三个星期六被计划软件安排工作的不开心的员工,一位主管能说些什么呢?当主管不能为员工做任何事情的时候,他又怎么能指望这名员工以后给他支持呢?在这种环境中,建立关系并让员工感觉到组织支持他们的善意交换消失了。 
 
  接下来是监控白领的工作。要在这个领域实现优化在过去是非常困难的。现在已经今非昔比了。新的绩效管理软件可以计算击键次数,捕捉并分析屏幕截图,以追踪那些工作懒散的员工,这只是数据收集工作的冰山一角。像Teramind和InterGuard这样的供应商出售现成的系统,提供所有这些功能甚至更多。微软Outlook Calendar和Slack等流行软件已经能识别出我们与谁见面以及与他们在一起的时间。然后,这些信息就进入了完成给定项目需要多长时间的模型中。
 
  仅仅通过测量运动检测器的灯亮了多长时间,软件就能告诉我们人们在办公室呆了多长时间。时钟以这样一种形式回到了我们的生活中,我们可以通过它进出大楼,跟踪我们到达和离开的时间,以及我们进入哪些区域去见其他人。室内绘图软件走得更远,能实时识别每个员工在设施中的位置。供应商现在提供的软件据称,可以在无法观察到员工面部表情的情况下,通过他们的走路姿势来识别他们。传感器可以识别谁在和谁开会,我们在办公桌前坐了多长时间,等等。
 
  ●人类缺席的“工程师的天堂”
 
  当科学管理刚被引入的时候,与之前的混乱生产相比,它确实更加有效。它是帮助美国公司统治全球市场的一个关键因素。许多商业实践如果得到优化,可能会更有效,甚至更公平。比如招聘:在大多数公司,没有受过招聘培训的经理们仍然根据直觉和偏见作选择。
 
  但是,如果将“劳动力优化”和“员工赋权”结合起来,效果会更好。精益生产的优势之一是,把提高生产力和质量的任务交给一线员工,教他们如何更好地设计工作。因此,看到公司用软件取代这一方式令人沮丧。员工作为一个群体曾经找到了在满足员工需求的同时完成工作的最佳方式。现在,有一种软件承诺为业务需求“优化”工作时间表。当公司为了在办公室保持社交距离而调整人员安排时,看看他们是使用员工驱动的方法还是使用算法,答案将昭然若揭。
 
  而限制似乎也和以前一样:优化的智力诉求,以及它承诺的一种简单的、最好的管理方法,应该仅仅被放在适当的位置。这样,管理者就可以避免让员工参与解决与工作场本身有关的艰苦工作,转而从事更令人兴奋的战略任务。正如库尔特·冯内古特在他的小说《自动钢琴》(Player Piano)中所说:“如果不是因为人类,那些该死的人们总是被机器纠缠在一起……这个世界将成为工程师的天堂。”忽视人的因素很容易,但人仍然是主宰。考虑人的需要和利益非常重要,而有效的领导者必须考虑到这一点。( 熊一舟/编译)
 
  《社会科学报》总第1726期7版
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