Przeciętny amerykański menedżer nadzoruje obecnie 12 bezpośrednich podwładnych, a dane sugerują, że sztuczna inteligencja jest zarówno przyczyną, jak i uzasadnieniem tej cichej, ale wstrząsającej zmiany w sposobie organizacji amerykańskiego miejsca pracy. Jest to jedna z najbardziej radykalnych zmian strukturalnych we współczesnym amerykańskim urzędzie i zachodzi przy stosunkowo niewielkiej debacie publicznej na temat tego, co dokładnie jest poświęcane w imię wydajności.
Nazwijmy to erą megamanagerów. Kierując się cięciami kosztów opartymi na sztucznej inteligencji, mniejszą biurokracją i nieustannym dążeniem korporacji do racjonalizacji siły roboczej, firmy spędziły ostatnie trzy lata na patroszaniu kadry kierowniczej średniego szczebla, pozostawiając temu, kto przeżyje, ze znacznie większymi zasobami pracy. Dane są bardzo oficjalne i pochodzą bezpośrednio z Urzędu Statystyki Pracy. Od czasu, gdy firma Gallup zaczęła monitorować tę liczbę w 2013 r., średnia liczba bezpośrednich podwładnych menedżerów wzrosła niemal dwukrotnie.
Jeśli sztuczna inteligencja potrafi zarządzać harmonogramem, podsumowywać oceny wyników, monitorować harmonogramy projektów i pokazywać wczesne sygnały ostrzegawcze o dysfunkcji zespołu, czy naprawdę potrzeba tak wielu koordynatorów? Nowy dział inżynierii stosowanej sztucznej inteligencji w Meta osiągnął najbardziej agresywną logikę, wdrażając stosunek pracowników do menedżerów wynoszący 50 do 1, czyli mniej więcej dwukrotnie więcej niż kiedyś uważano za zewnętrzną granicę funkcjonalnej struktury organizacyjnej. To, czy pozostałe amerykańskie firmy pójdą za tym przykładem, czy też stanie się to przestrogą, może określić przyszłość pracy na następną dekadę.
Zalety: szybkość, oszczędność i przejrzystość konstrukcji
Dla firm bezpośrednia matematyka wydaje się atrakcyjna. Mniej menedżerów oznacza niższe koszty personelu, bardziej płaską hierarchię i (w teorii) szybsze podejmowanie decyzji. Kiedy starszy wiceprezes nie musi już przekazywać informacji przez dwa lub trzy szczeble kadry kierowniczej średniego szczebla, zanim dotrą one do osób wykonujących prawdziwą pracę, informacje mogą przepływać szybciej, a odpowiedzialność może dotrzeć bliżej linii frontu. Analiza firmy Gartner z 2024 r. przewidywała, że jedna na pięć firm planuje wykorzystać sztuczną inteligencję specjalnie do optymalizacji warstw organizacyjnych.
Sztuczna inteligencja naprawdę pomaga niektórym menedżerom radzić sobie ze zwiększonym obciążeniem pracą. Narzędzia automatyzujące zadania administracyjne — identyfikowanie problemów z wydajnością, syntezowanie danych zespołu, opracowywanie komunikatów i koordynowanie harmonogramów w dużych grupach — zmniejszają tarcia, które kiedyś zajmowały wiele godzin w tygodniu menedżera. Jeśli zostanie to zrobione prawidłowo, tego rodzaju wzmocnienie sztucznej inteligencji może sprawić, że model megamenedżera stanie się realny: wyszkolony, dobrze wspierany szef kierujący tuzinem osób może być skuteczniejszy niż rozproszony, zakopany w papierach szef kierujący sześcioma.
Sprawa produktywności ma głęboki precedens historyczny. Szeroka analiza opublikowana w tym tygodniu przez Morgan Stanley dotyczyła pięciu poprzednich fal amerykańskich innowacji (od pierwszej rewolucji przemysłowej po Internet) i wykazała spójny wzorzec: technologie transformacyjne zwiększają wydajność na pracownika, szczególnie w połączeniu z celowym przeprojektowaniem organizacji. Zespół głównego ekonomisty USA Michaela Gapena odkrył, że w latach 1900–1929 elektryfikacja podwoiła godzinową produkcję przedsiębiorstw pozarolniczych. Internet przyspieszył wzrost wydajności pracy z około 1,5% rocznie do prawie 3,0% rocznie w 2000 r. Sztuczna inteligencja powinna podążać tym samym torem, zasugerował Gapen, z jednym kluczowym zastrzeżeniem. Historycznie rzecz biorąc, taki wzrost produktywności następował po latach, a czasem dziesięcioleciach, po początkowym szoku, a nie jednocześnie z nim. Ból zwykle pojawia się na pierwszym miejscu.
Czego Ci brakuje: Mentoringu, morale i drabiny kariery
Ludzka księga wygląda znacznie gorzej niż bilans. Inne badanie Gartnera wykazało, że 75% liderów HR uważa, że menedżerowie są już przytłoczeni rosnącymi obowiązkami, a 69% twierdzi, że menedżerom brakuje umiejętności skutecznego przewodzenia zmianom jeszcze przed pełną integracją sztucznej inteligencji. Dane Gallupa pokazują, że ogólne zaangażowanie pracowników spadło do zaledwie 21%, czyli prawie do najniższego poziomu od 15 lat, a sami menedżerowie (a nie tylko osoby, których nadzorują) zgłaszają jedne z największych spadków zadowolenia z pracy ze wszystkich kohort. Niedawno dziennik „Wall Street Journal” dowodził, że praca jest coraz bardziej „ponura”, ponieważ w epoce megamenedżerów w wielu biurach panuje żałobna atmosfera.
Być może najbardziej niedocenianym kosztem niekontrolowanej inflacji jest to, co spotyka ludzi na wczesnych etapach kariery. Coaching, mentoring i rozwój praktyczny – miękka infrastruktura, która w przeszłości budowała kanały zarządzania i przekazywała wiedzę instytucjonalną z pokolenia na pokolenie – to pierwsze ofiary, gdy jeden szef zatrudnia 12 osób zamiast sześciu. Menedżer mający kilkunastu bezpośrednich podwładnych po prostu nie może przeznaczyć tej samej liczby godzin na osobę na pielęgnowanie potencjału, przekazywanie informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym lub wspieranie młodszych pracowników w pomieszczeniach, w których ich nie ma. Ta luka się kumuluje, stwarzając zagrożenie dla rozwoju talentów.
Spłaszczone hierarchie zakłócają również tradycyjny rozwój kariery w sposób, który dopiero zaczyna wyłaniać się z danych. Kiedy na drabinie jest mniej szczebli, jest mniej sposobów na awans i mniej widocznych modeli tego, jak wygląda awans. Jeden na trzech liderów HR poinformował, że restrukturyzacja oparta na sztucznej inteligencji pozbawiła ich organizacje kluczowej wiedzy instytucjonalnej, której pozostała siła robocza po prostu nie była w stanie zastąpić.
Paradoks doświadczenia
Neil Thompson, naukowiec z MIT, który bada ewolucję możliwości sztucznej inteligencji w gospodarce, oferuje bardziej szczegółowe ramy pozwalające zrozumieć, o co tak naprawdę chodzi. W swoich badaniach, w ramach których oceniono 40 modeli sztucznej inteligencji dotyczących tysięcy rzeczywistych zadań zawodowych, z których każdy został oceniony przez specjalistów w odpowiedniej dziedzinie, Thompson i jego współpracownicy odkryli, że automatyzacja nie wpływa w równym stopniu na wszystkie części pracy. Krytyczną zmienną jest to, czy automatyzowane zadania stanowią eksperckie części danej roli, czy też otaczające je rusztowanie administracyjne.
„Jeśli część Twojej pracy jest zautomatyzowana i nie wymaga tak naprawdę niezbędnej wiedzy specjalistycznej, to świetnie” – powiedział Thompson. „Możesz spędzić więcej czasu na tej części pracy, która jest naprawdę wartościowa”. Z ich badań, których współautorem jest ekonomista z MIT David Autor, wynika, że gdy automatyzacja usuwa z pracy elementy wymagające niższych kwalifikacji, płace pozostałych pracowników w rzeczywistości rosną: jest ich mniej, ale robią więcej tego, co czyni ich niezastąpionymi. Niebezpieczeństwo, ostrzega Thompson, polega na odwrotnym scenariuszu: gdy sztuczna inteligencja obiera za cel specjalistyczną część danej roli (sposób, w jaki GPS położył kres mistrzostwu nawigacji, które kiedyś definiowało rzemiosło taksówkarza); Spadają płace i słabnie tożsamość zawodu.
Pytaniem, które pojawia się w epoce megamanagera, jest to, czego doświadczają menedżerowie scenariuszy. Jeśli sztuczna inteligencja poradzi sobie z hałasem administracyjnym i pozwoli menedżerom pełnić więcej funkcji przywództwa (coaching, myślenie strategiczne, rozwój talentów), matematyka może się sprawdzić. Jeżeli jednak inflacja w zakresie kontroli będzie tak dotkliwa, że menedżerowie nie będą w stanie wykonać specjalistycznej części swojej pracy, wówczas istnieje ryzyko, że model nie zapewni ani efektywności, ani mentoringu, a jedynie wyczerpanie.
Przejście, które widzieliśmy (i źle zarządzaliśmy) już wcześniej
Thompson uważa, aby nie dołączyć do wieszczy zagłady. Ich badania wykazały „przypływ” możliwości sztucznej inteligencji: stały wzrost, a nie falę załamania. „Jeśli ludzie, których słyszysz przez cały dzień, mówią: «Do końca 2026 r. praca ulegnie całkowitej przemianie», oznacza to, że mamy nieco dłuższy harmonogram” – powiedział. Podkreśla jednak również, że przypływ podnosi się na tyle szybko, że należy rozpocząć działania polityczne już teraz, zanim woda sięgnie po kolana.
To ostrzeżenie odbija się echem przez półtora wieku historii gospodarczej. Każda większa fala innowacji w historii Ameryki – od energetyki parowej i kolei po elektryfikację i Internet – powodowała wysiedlenia pracowników, koncentrację początkowych zysków wśród posiadaczy kapitału i wywoływała reakcję polityczną, zanim korzyści w zakresie produktywności ostatecznie wzrosły. Ekonomiści Morgan Stanley zauważają, że w poprzednich pięciu falach „raczej przenoszono pracowników na inne stanowiska, a nie dezaktualizowano”, ale okresy przejściowe były wstrząsające, a dystrybucja świadczeń zależała w dużej mierze od decyzji politycznych, inwestycji w edukację i adaptacji instytucjonalnej. Kiedy systemy te dobrze zareagowały (tak jak podczas „wielkiej kompresji” w połowie XX wieku, która zbiegła się z ekspansją związków zawodowych, progresywnymi podatkami i ustawą o OG), innowacje zapewniły szeroko rozpowszechniony dobrobyt. Kiedy pozostawali w tyle, nierówności pogłębiły się.
„Od 1980 r. koncentracja dochodów i bogactwa gwałtownie wzrosła, do czego przyczyniają się zwroty z kapitału, zmiany techniczne oparte na umiejętnościach oraz decyzje w zakresie polityki publicznej, które zmieniły politykę z czasów Wielkiej Kompresji” – napisał zespół Gapena. „Innowacja sama w sobie nie determinuje nierówności: instytucje i polityki publiczne pośredniczą w sposobie podziału zysków”.
Otwartym pytaniem – które zadecyduje o tym, czy era megamenedżerów zostanie zapamiętana jako przełom w produktywności czy kryzys zarządzania – jest to, czy nadal sprawującym władzę przełożonym uda się dokonać tego samego. W tej chwili są pochowani pod 12 bezpośrednimi podwładnymi; pozbawiony wsparcia administracyjnego; poproszono ich o kierowanie inicjatywami w zakresie transformacji sztucznej inteligencji, do których nie zostali zatrudnieni ani przeszkoleni; a wszystko to w środowisku, w którym zaufanie i zaangażowanie pracowników są bliskie historycznie najniższym poziomom. Technologia, która miała ułatwić im pracę, uczyniła ich, przynajmniej na razie, trudniejszymi, bardziej samotnymi i jednocześnie ważniejszymi. To, czy jest to koszt przejścia, czy nowy, stały status przywództwa w Ameryce, jest decydującą kwestią dotyczącą miejsca pracy w tej dekadzie.
