Algoritmično upravljanje v evropskih delovnih okoljih

Algoritemsko upravljanje je uporaba digitalnih tehnologij za popolno ali delno avtomatizacijo vodstvenih funkcij, vključno z organizacijo, usklajevanjem, spremljanjem, nadzorom in vrednotenjem dela. Čeprav je bil izraz sprva povezan z digitalnimi delovnimi platformami, se danes razume širše in se uporablja na širšem spektru delovnih okolij.

Čeprav lahko algoritemsko upravljanje poveča učinkovitost in upravljanje tveganj ter je v nekaterih sektorjih, kot so finančne storitve in promet, lahko pogojeno z regulativno skladnostjo, prinaša tudi izzive in morebitne slabosti. Čeprav so kvantitativni dokazi, ki temeljijo na reprezentativnih anketah, razmeroma omejeni, obstaja vse več raziskav – večinoma na podlagi kvalitativnih študij – ki povezujejo algoritemsko upravljanje z intenzivnostjo dela, večjim časovnim pritiskom in zmanjšano avtonomijo delavcev. Obstoječi dokazi prav tako kažejo, da so učinki odvisni od razpoložljivih delovnih virov za zaposlene, kot so avtonomija, organizacijska podpora in uporaba veščin, kar lahko ublaži morebitne negativne vplive.

To poročilo prispeva k tekoči politični razpravi z predstavljanjem ugotovitev iz analize podatkov Evropske raziskave delovnih pogojev 2024, s poudarkom na algoritmičnem vodenju na evropskih delovnih mestih. V tem poročilu se algoritmično upravljanje meri glede na to, ali zaposleni poročajo, da se računalniški programi uporabljajo na delovnem mestu za razporejanje nalog, določanje delovnega časa (urnik) ali spremljanje njihove uspešnosti. Ta poenostavljena operacionalizacija zajema tri temeljne upravljavske funkcije algoritmičnega vodenja, vendar ne ponuja izčrpne definicije koncepta. Analiza je omejena le na zaposlene in preučuje tako razširjenost algoritmičnega vodenja kot tudi njegovo povezavo z delovnimi pogoji ter zdravjem in dobrem počutjem zaposlenih.

Za preučevanje združene povezave med algoritmičnim upravljanjem, delovnimi viri in zahtevami delovnih mest na zdravstvene in dobre počutje se to poročilo opira na koncept obremenjenosti delovnih mest, ki je opredeljena kot situacija, v kateri zahteve po delovnem mestu presegajo delovne vire. Zaposleni so razporejeni po različnih profilih kakovosti dela, od zelo obremenjenih delovnih mest z visokimi zahtevami in omejenimi viri, do delovnih mest z visokimi viri, ki jih zaznamuje ugodnejše ravnovesje med zahtevami in viri.

Po sprejetju Direktive o platformnem delu (Direktiva (EU) 2024/2831) se je politična pozornost postopoma premaknila od prvotnega osredotočanja na algoritmično upravljanje v platformnem delu in se usmerila v uporabo v bolj konvencionalnih delovnih okoljih. Razvrstitev določenih sistemov umetne inteligence (UI), ki se uporabljajo za upravljanje dela, kot visokorizičnih sistemov po Zakonu o umetni inteligenci (uredba (EU) 2024/1689) predstavlja pomemben korak v pristopu EU k regulaciji digitalnih tehnologij na delovnem mestu in odraža naraščajočo zaskrbljenost glede posledic teh tehnologij za zaposlene.

Drugi zakonodajni instrumenti EU, ki so pomembni za algoritmično upravljanje, vključujejo Splošno uredbo o varstvu podatkov (Uredba (EU) 2016/679), ki določa varovalke za obdelavo osebnih podatkov delavcev in avtomatizirano odločanje; Direktivo o informacijskem in svetovalnem okviru (Direktiva 2002/14/ES), ki omogoča vključevanje predstavnikov delavcev v odločitve, ki vplivajo na organizacijo dela; in Direktivo o varnosti in zdravju pri delu (Direktiva Sveta 89/391/EGS), ki od delodajalcev zahteva, da ocenijo in preprečijo tveganja za zdravje in varnost delavcev, vključno s psihosocialnimi tveganji.

Nedavno je Evropski parlament v svoji resoluciji o digitalizaciji, umetni inteligenci in algoritmičnem upravljanju na delovnem mestu (2025) prepoznal tako priložnosti kot izzive, povezane z vse večjo uporabo digitalizacije, umetne inteligence in algoritmičnega upravljanja na delovnem mestu.

• Algoritmično vodenje je najbolj razširjeno med pisarniškimi delavci, tehniki ter operaterji obratov in strojev. V teh poklicih sta najpogosteje poročani algoritmični upravljalski funkciji avtomatizirana dodeljevanje nalog in spremljanje uspešnosti, medtem ko je avtomatizirano razporejanje precej manj razširjeno. Vodje, strokovnjaki, delavci v storitvah in prodaji, obrtniki, delniki v osnovnih poklicih in zlasti usposobljeni kmetijski delavci poročajo o nižjih ravneh algoritmičnega vodenja na splošno. Avtomatizirano razporejanje je tudi bolj enakomerno razporejeno med poklici kot drugi dve funkciji.

• V sektorjih z največjo razširjenostjo algoritmičnega upravljanja – finance in nepremičnine, informacije in komunikacije ter transport in shranjevanje – sta spremljanje uspešnosti in avtomatizirana dodeljevanje nalog dosledno najpogosteje poročani funkciji, medtem ko je avtomatizirano razporejanje manj razširjeno. Nasprotno pa so vse tri funkcije v izobraževanju, kmetijstvu in rudarstvu ter gradbeništvu razmeroma redke.

• Med tremi algoritmičnimi upravljavskimi funkcijami je avtomatizirana dodeljevanje nalog najmočnejši napovedovalec preobrazbe delovnih mest, vključno z ustvarjanjem novih nalog, odstranjevanjem drugih nalog in večjo interakcijo s sodelavci. Avtomatizirano razporejanje in spremljanje uspešnosti kažeta podobne, a bolj zmerne povezave s preobrazbo delovnih mest.

• Uporaba treh funkcij algoritmičnega vodenja je povezana z večjimi zahtevami po delovnem mestu, zlasti kvantitativnimi zahtevami (zajem intenzivnosti dela). Zaposleni, ki so podvrženi algoritmičnemu upravljanju, so prav tako bolj verjetno izpostavljeni obremenjenosti pri delu kot tisti, ki niso. Med tremi preučevanimi funkcijami izstopa spremljanje uspešnosti kot tista, ki je najbolj dosledno povezana z slabšimi rezultati zdravja in dobrega počutja, in se zdi, da v manjši meri povečuje negativne učinke obstoječe obremenitve na že tako zahtevnih delovnih mestih.

• Ali algoritemsko upravljanje zmanjšuje ali oslablja te negativne rezultate, je odvisno od specifične algoritmične funkcije: avtomatizirana razporeditev nalog ne zmanjšuje ne povečuje obremenjenosti pri delu; avtomatizirano razporejanje ima marginalno pomemben učinek za zaposlene v obremenjenih delovnih mestih; spremljanje uspešnosti pa znatno poveča negativne učinke obremenjenosti pri delu, kar še dodatno povečuje izčrpanost in konflikte med delom in družino ter zmanjšuje delovno angažiranost.

• Algoritemsko upravljanje ni enakomerno razporejeno med sektorji, poklici in državami članicami EU, prav tako ni enoten nabor praks; namesto tega zajema raznolik nabor upravljavskih funkcij in organizacijskih aplikacij. Čeprav so skupne osnovne zaščite bistvene, je njihovo izvajanje mogoče podpreti s socialnim dialogom, kolektivnim pogajanjem, praktičnimi smernicami in primeri dobre prakse, ki odražajo različne načine uporabe algoritmičnega upravljanja.

• Stalno spremljanje in primerjave med državami članicami lahko pomagajo okrepiti oblikovanje politik, ki temeljijo na dokazih. Hkrati je potrebna večja vlaganja v analizo praks podjetij, da bi bolje razumeli, kako se algoritmične upravljavske funkcije izvajajo in vključujejo v organizacijo dela, vključno s tem, kako različna orodja in prakse medsebojno delujejo in oblikujejo rezultate na delovnem mestu.

• Algoritemsko upravljanje je del širše digitalne preobrazbe dela. V tej analizi je povezano z večjimi zahtevami po delovnih mestih, zlasti kvantitativnimi in večjim delovnim pritiskom, medtem ko je njegov odnos do dostopa do delovnih virov bolj mešan. Ko se njegova uporaba širi, je treba pozornost nameniti posledicam za kakovost delovnih mest, tako da zagotovimo, da je njegova implementacija spremljana z ustreznimi delovnimi viri, podporo zaposlenim in varovalkami za zdrave delovne pogoje.

• Spremljanje uspešnosti je najbolj razširjena oblika algoritmičnega upravljanja in je povezano z večjimi zahtevami, manj viri ter slabšimi rezultati za zdravje in dobro počutje, zlasti za že tako obremenjene delavce. Varovalke bi morale zagotavljati preglednost glede tega, kaj se spremlja, kako se podatki uporabljajo in kako se sprejemajo odločitve. Močno uveljavljanje delovnih in zakonov o varstvu podatkov – skupaj z učinkovito izvajanjem obstoječih pravic do informacij, posvetovanja in kolektivnega pogajanja – je bistveno za zagotovitev pravičnega in sorazmernega algoritmskega spremljanja uspešnosti.

• Ključno je zagotoviti odgovorno izvajanje in integracijo funkcij algoritmičnega upravljanja znotraj organizacijskih procesov in digitalnih sistemov preko okvirov upravljanja, ocen vpliva in vključevanja zaposlenih. Kjer so prepoznana relevantna tveganja, bi morale organizacije uvesti ustrezne varovalke v skladu z obstoječo zakonodajo o delu, varstvu podatkov in umetni inteligenci. Algoritmično upravljanje lahko preoblikuje naloge in organizacijo dela, kar zahteva človeku usmerjeno prenovo delovnih mest, da se produktivnost uskladi z dobrobitjo zaposlenih, podprta s smernicami politike in mehanizmi posvetovanja.