Zarządzanie algorytmiczne w europejskich miejscach pracy

Zarządzanie algorytmiczne to wykorzystanie technologii cyfrowych do pełnej lub częściowej automatyzacji funkcji menedżerskich, w tym organizacji, koordynacji, monitoringu, nadzoru i oceny pracy. Początkowo kojarzony z cyfrowymi platformami pracy, obecnie termin ten jest rozumiany jako szerszy i szerszy zakres środowisk zatrudnienia.

Chociaż zarządzanie algorytmiczne może zwiększać efektywność i zarządzanie ryzykiem, a w niektórych sektorach, takich jak usługi finansowe i transport, może być napędzane zgodnością regulacyjną, to jednak niesie ze sobą wyzwania i potencjalne wady. Chociaż ilościowe dowody oparte na reprezentatywnych ankietach są stosunkowo ograniczone, rośnie liczba badań – głównie opartych na badaniach jakościowych – które łączą zarządzanie algorytmiczne z intensyfikacją pracy, zwiększoną presją czasową i zmniejszoną autonomią pracowników. Istniejące dowody sugerują również, że efekty zależą od dostępnych dla pracowników zasobów pracy, takich jak autonomia, wsparcie organizacyjne i wykorzystanie umiejętności, co może złagodzić potencjalne negatywne skutki.

Raport ten przyczynia się do trwającej debaty politycznej, prezentując wyniki analizy danych z Europejskiego Badania Warunków Pracy 2024, ze szczególnym uwzględnieniem zarządzania algorytmicznego w europejskich miejscach pracy. W raporcie zarządzanie algorytmiczne mierzy się według tego, czy pracownicy zgłaszają, że w pracy są wykorzystywane programy komputerowe do przydziału zadań, określania godzin pracy (harmonogramu) lub monitorowania ich wyników. Ta uproszczona operacjonalizacja obejmuje trzy podstawowe funkcje zarządzania algorytmicznego, ale nie zawiera wyczerpującej definicji tego pojęcia. Analiza dotyczy wyłącznie pracowników, analizując zarówno powszechność zarządzania algorytmicznego, jak i jego związek z warunkami pracy oraz zdrowiem i dobrostanem pracowników.

Aby zbadać łączne powiązanie zarządzania algorytmicznego, zasobów pracy i wymagań stanowiskowych z wynikami zdrowotnymi i dobrostanem, raport opiera się na koncepcji obciążenia stanowiska, definiowanego jako sytuacja, w której wymagania pracy przewyższają zasoby pracy. Pracownicy są rozproszeni w różnych profilach jakości pracy, od wysoce obciążonych stanowisk charakteryzujących się wysokim zapotrzebowaniem i ograniczonymi zasobami po stanowiska o wysokich zasobach, charakteryzujące się korzystniejszym balansem między wymaganiami a zasobami.

Po przyjęciu Dyrektywy o Pracy na platformach (Dyrektywa (UE) 2024/2831) uwaga polityczna stopniowo wykraczała poza pierwotne skupienie na algorytmicznym zarządzaniu w pracy platformowej na kierunku jego zastosowania w bardziej konwencjonalnych środowiskach pracy. Klasyfikacja niektórych systemów sztucznej inteligencji (AI) wykorzystywanych w zarządzaniu pracą jako systemów wysokiego ryzyka na mocy Ustawy o sztucznej inteligencji (rozporządzenie UE) 2024/1689) stanowi ważny krok w podejściu UE do regulacji technologii cyfrowych w miejscu pracy i odzwierciedla rosnące obawy dotyczące implikacji tych technologii dla pracowników.

Inne unijne instrumenty legislacyjne istotne dla zarządzania algorytmicznego to Ogólne rozporządzenie o ochronie danych osobowych (Rozporządzenie (UE) 2016/679), które ustanawia zabezpieczenia dotyczące przetwarzania danych osobowych pracowników i automatycznego podejmowania decyzji; Dyrektywa o ramach informacyjnych i konsultacyjnych (Dyrektywa 2002/14/WE), która przewiduje udział przedstawicieli pracowników w decyzjach dotyczących organizacji pracy; oraz Dyrektywa o Ramowym Zakresie Bezpieczeństwa i Higieny Pracy (Dyrektywa Rady 89/391/EWG), która wymaga od pracodawców oceny i zapobiegania ryzykom dla zdrowia i bezpieczeństwa pracowników, w tym ryzykom psychospołecznym.

Niedawno Parlament Europejski, w swojej rezolucji dotyczącej cyfryzacji, sztucznej inteligencji i zarządzania algorytmicznego w miejscu pracy (2025), dostrzegł zarówno szanse, jak i wyzwania związane ze wzrostem wykorzystania cyfryzacji, AI i zarządzania algorytmicznego w miejscu pracy.

• Zarządzanie algorytmiczne jest najpowszechniejsze wśród pracowników biurowych, techników oraz operatorów zakładów i maszyn. W tych zawodach najczęściej zgłaszane funkcje zarządzania algorytmicznego są automatyczne przydzielanie zadań i monitorowanie wydajności, podczas gdy automatyczne planowanie jest znacznie rzadsze. Menedżerowie, profesjonaliści, pracownicy usług i sprzedaży, rzemieślnicy, pracownicy zawodów podstawowych oraz szczególnie wykwalifikowani pracownicy rolnicy zgłaszają niższy poziom zarządzania algorytmicznego ogólnie. Automatyczne planowanie jest również bardziej równomiernie rozłożone między zawody niż pozostałe dwie funkcje.

• W sektorach o największej popularności zarządzania algorytmicznego – finanse i nieruchomości, informacja i komunikacja oraz transport i przechowywanie – monitorowanie wydajności i automatyczne przydzielanie zadań są konsekwentnie najczęściej zgłaszanymi funkcjami, podczas gdy automatyczne planowanie jest mniej powszechne. Dla porównania, wszystkie trzy funkcje są stosunkowo rzadkie w edukacji, rolnictwie, górnictwie oraz budownictwie.

• Spośród trzech algorytmicznych funkcji zarządzania, automatyczne przydzielanie zadań jest najsilniejszym predyktorem transformacji stanowisk, w tym tworzenia nowych zadań, usuwania innych zadań oraz większej interakcji z kolegami. Automatyczne planowanie i monitorowanie wydajności wykazują podobne, ale bardziej umiarkowane powiązania z transformacją stanowisk.

• Wykorzystanie trzech algorytmicznych funkcji zarządzania wiąże się z wyższymi wymaganiami pracy, zwłaszcza ilościowymi (rejestrując intensywność pracy). Pracownicy podlegający zarządzaniu algorytmicznemu są również bardziej narażeni na obciążenie zawodowe niż ci, którzy tego nie doświadczają. Spośród trzech badanych funkcji monitorowanie wydajności wyróżnia się jako najbardziej konsekwentnie kojarzone z gorszymi wynikami zdrowotnymi i dobrostanem, a wydaje się, że w niewielkim stopniu wzmacnia negatywne skutki istniejącego obciążenia zawodowego w już wymagających miejscach.

• To, czy algorytmiczne zarządzanie łagodzi lub potęguje te negatywne skutki, zależy od konkretnej funkcji algorytmicznej: zautomatyzowany przydział zadań ani nie łagodzi, ani nie zwiększa obciążenia pracy; automatyczne planowanie ma marginalnie istotny efekt łagodzący dla pracowników pracujących w wymagających pracach; a monitorowanie wydajności znacząco potęguje negatywne skutki przeciążenia pracy, dodatkowo zwiększając wyczerpanie i konflikty między pracą a rodziną oraz zmniejszając zaangażowanie w pracy.

• Zarządzanie algorytmiczne nie jest równomiernie rozłożone pomiędzy sektory, zawody i państwa członkowskie UE, ani nie stanowi jednolitego zestawu praktyk; obejmuje raczej różnorodne funkcje menedżerskie i zastosowania organizacyjne. Chociaż wspólna ochrona bazowa jest niezbędna, ich wdrożenie można wspierać poprzez dialog społeczny, negocjacje zbiorowe, praktyczne wskazówki oraz przykłady dobrych praktyk, które odzwierciedlają różne sposoby wykorzystania zarządzania algorytmicznego.

• Ciągłe monitorowanie i porównania między państwami członkowskimi mogą pomóc wzmocnić politykę opartą na dowodach. Jednocześnie potrzebne są większe inwestycje w analizę praktyk firmowych, aby lepiej zrozumieć, jak algorytmiczne funkcje zarządzania są wdrażane i integrowane w organizacji pracy, w tym jak różne narzędzia i praktyki współgrają i łączą się, kształtując wyniki w miejscu pracy.

• Zarządzanie algorytmiczne jest częścią szerszej cyfrowej transformacji pracy. W tej analizie wiąże się ono z wyższymi wymaganiami pracy, zwłaszcza ilościowymi, oraz większym obciążeniem zatrudnienia, podczas gdy jego relacja z dostępem do zasobów miejsc pracy jest bardziej mieszana. W miarę rozwoju jego wdrażania należy zwracać uwagę na konsekwencje dla jakości pracy, zapewniając, że jego wdrożenie jest wspierane odpowiednimi zasobami miejsca, wsparciem pracowników oraz zabezpieczeniami dla zdrowych warunków pracy.

• Monitorowanie wydajności jest najpowszechniejszą formą zarządzania algorytmicznego i wiąże się z wyższymi wymaganiami, mniejszymi zasobami oraz gorszymi wynikami zdrowotnymi i dobrostanem, zwłaszcza dla już obciążonych pracowników. Zabezpieczenia powinny zapewniać przejrzystość tego, co jest monitorowane, jak wykorzystywane są dane i jak podejmowane są decyzje. Silne egzekwowanie przepisów dotyczących prawa pracy i ochrony danych – wraz z efektywną realizacją istniejących praw do informacji, konsultacji i negocjacji zbiorowych – jest niezbędne, aby zapewnić algorytmiczne monitorowanie wydajności uczciwe i proporcjonalne.

• Niezbędne jest zapewnienie odpowiedzialnej implementacji i integracji funkcji zarządzania algorytmicznego w procesach organizacyjnych i systemach cyfrowych poprzez ramy zarządzania, oceny wpływu oraz zaangażowanie pracowników. W miejscach, gdy zostaną zidentyfikowane istotne ryzyka, organizacje powinny wdrażać odpowiednie zabezpieczenia zgodne z obowiązującymi przepisami dotyczącymi pracy, ochrony danych i AI. Zarządzanie algorytmiczne może przekształcić zadania i organizację pracy, wymagając przeprojektowania stanowisk skoncentrowanych na człowieku, aby dostosować wzrost produktywności do dobrostanu pracowników, wspierane przez wytyczne polityczne i mechanizmy konsultacji.