Sistemele de evaluare bazate pe utilizatori sunt substitute ieftine pentru un șef priceput

Managementul unei proporții tot mai mari de lucrători este externalizat la necunoscuți.

57
8 minute de lectură

SE ÎNTÂMPLĂ des, când mergi pe trotuar, îndreptându-te spre ușa casei. Primești un e-mail cu întrebarea „Câte stele îi acorzi șoferului tău de la Uber?”. Sistemele de evaluare (rating), ca cel al firmei colaborative de taximetre, reprezintă infrastructura esențială în lumea comerțului digital. Aproape orice vrei să cumperi online vine cu o evaluare „crowdsourced”[1], de la abonamentele la această revistă la un iPhone stricat de pe eBay și, din ce în ce mai mult, la oameni care furnizează servicii. Dar oamenii nu sunt obiecte. Dat fiind că evaluările se aplică la lucrători, merită efortul să considerăm consecințele – pentru evaluator și pentru cel care este evaluat.

Sistemele de evaluare bazate pe utilizatori au fost dezvoltate în anii ’90. Internetul era un loc promițător, un mare bazar, unde oricine putea să cumpere de la oricine sau să vândă orice oricui. Era necesar ca platformele de comerț online să creeze însă încredere, iar cumpărătorii și vânzătorii să creadă că plățile se vor efectua cum trebuie și că produsul va fi identic cu cel descris. Platformele comerciale online ca Amazon sau eBay au adoptat sisteme bazate pe reputație, în care vânzătorii și cumpărătorii dădeau reacții despre tranzacții. Scorurile de reputație adăugate la produse, la vânzători sau la cumpărători le dădeau încredere utilizatorilor că nu vor fi înșelați.

Astfel de sisteme s-au extins apoi și la piața muncii. Lucrătorii din cadrul unor firme de economie colaborativă, precum Uber sau Upwork, au evaluări furnizate de utilizatori. Angajatorii convenționali urmează și ei această tendință. Un telefon dat la bancă sau livrarea unei comenzi de mâncare plasată online vor fi acum probabil urmate de o notificare, care vă îndeamnă să faceți o evaluare a persoanei care tocmai v-a servit.

Superficial, astfel de evaluări par menite să sporească încrederea. Pentru utilizatorii Uber, să zicem, care vor fi luați de șoferi pe care nu îi cunosc, evaluările par un mod de a-i liniști că parcursul lor cu mașina nu se va încheia printr-o răpire. Totuși, ceea ce era odinioară necesar acum nu mai este. Uber este o firmă globală, care valorează zeci de miliarde de dolari și cu milioane de clienți constanți. Clienții săi știu acum că aplicația le înregistrează identitatea șoferilor și le urmărește rutele. Brandul Uber este cel care creează încrederea; pentru majoritatea pasagerilor, nu merită efortul să aștepte un șofer evaluat cu 4,8, față de unul evaluat cu 4,5.

Mai degrabă, evaluările funcționează din ce în ce mai mult în sensul de a ieftini costul managementului, mutând sarcina de a monitoriza lucrătorii la utilizatori. Deși Uber îi consideră pe șoferi ca pe niște contractori independenți, în multe privințe, ei se aseamănă cu angajații. Firma se străduiește să le ofere utilizatorilor o experiență rezonabil de uniformă de la o cursă la alta. Și dat fiind că șoferii sunt repartizați aleatoriu la clienți, platforma este cea care are grijă dacă cursele duc la repetarea afacerii și cea care suportă costul unui comportament prost al șoferilor. În mod obișnuit, o firmă aflată într-o astfel de situație ar trebui să investească din greu în monitorizarea lucrătorilor săi – angajând personal care să se ocupe de asigurarea calității, de pildă, făcând curse incognito cu Uber. Un sistem de evaluare reduce totuși nevoia de monitorizare, aliniind interesele firmei cu cele ale lucrătorilor. (Șoferii cu evaluări proaste riscă să li se dezactiveze profilul.)

Externalizarea în acest fel a managementului este atrăgătoare pentru firmele de toate felurile care sunt conștiente de necesitatea reducerii costurilor; de unde și proliferarea aplicațiilor tehnologice pentru a evalua un lucrător sau altul din domeniul serviciilor. Pentru a funcționa așa cum se cuvine, evaluările trebuie, totuși, să dea o indicație corectă a cât de bine se conformează lucrătorii comportamentului pe care îl doresc firmele. Adesea, ele nu fac asta. Se poate ca evaluatorii să nu aibă niciun stimulent să-și facă treaba bine. Ei pot să ignore mesajul care le cere să evalueze un lucrător sau să dea în mod automat scorul cel mai înalt. Ei pot să adere la norme sociale care descurajează înscrierea unor evaluări proaste, la fel cum este atunci când lași bacșișul standard după o cină la restaurant, deși serviciul nu a fost deloc excepțional. Clienții Uber le atribuie adesea cinci stele șoferilor în loc să se simtă neconfortabil cu ei înșiși pentru că i-au afectat perspectivele de muncă unui necunoscut. Și chiar și atunci când utilizatorii sunt corecți, evaluările lor pot să reflecte factori care sunt dincolo de controlul unui furnizor de servicii, cum ar fi aglomerația neprevăzută în trafic. Sisteme care le permit utilizatorilor să lase reacții mai detaliate (așa cum a început Uber) ar putea fi o soluție, dar cu prețul de a pierde mai mult timp, ceea ce ar putea să însemne mai puține recenzii.

Atunci când calitatea potrivirii între un lucrător și o sarcină este foarte importantă, crește problema sortării semnalului de zgomotul din sistemele de evaluare. Managerii pricepuți pot să știe când un lucrător care se chinuie într-un rol ar putea să dea rezultate excelente în altul; sistemele de evaluare pot să reflecte doar expresia insatisfacției clienților. Atari dificultăți afectează și platformele de economie colaborativă. Evaluările slabe pe un website de plasare a forței de muncă poate să reflecte o asociere incorectă între un lucrător cu un set de abilități și o firmă care are nevoie de altul, mai degrabă decât incapacitatea de efort sau lipsa de pregătire a lucrătorului.

Platformele pot să reducă potențialul pentru astfel de erori, incluzând mai multe informații despre sarcini și lucrătorii care le-ar putea îndeplini. Totuși, s-ar putea să descopere, spre dezamăgirea lor, că mai multe informații le dau utilizatorilor și mai multe oportunități de discriminare. O analiză a Upwork, de pildă, a descoperit să angajatorii de origine indiană căutau în mod disproporționat lucrători de naționalitate indiană pentru sarcinile lor. E drept, acest tip anume de informație ar putea fi ascunsă – și managementul convențional permite o doză mare de discriminare. Firmele au însă obligația juridică de a nu discrimina și de a-i forma în acest sens pe manageri.

Supraevaluat

Managementul este subapreciat în calitatea sa de contribuitor la succes. O lucrare recentă realizată de Nicholas Bloom, John Van Reenen și Erik Brynjolfsson sugerează că managementul bun este mai important decât adoptarea de noi tehnologii pentru performanța unei companii. Chiar și așa, recursul la evaluări pare este tot mai frecvent. Ele sunt, așa cum spune „Left Outside”, un blogger care scrie sub pseudonim, o tehnologie realmente perturbatoare – sunt suficient de ieftine pentru a fi adoptate pe scară largă, chiar dacă sunt inferioare practicilor cu tradiție. Așa cum este cazul cu tehnologiile care schimbă practicile, astfel de sisteme pot fi îmbunătățite. Programele bazate pe inteligența artificială pot să știe într-o bună zi cât de mult le-a plăcut oamenilor o cursă cu taxiul mai bine decât o știu ei înșiși. Între timp, managementul riscă să fie lăsat pe seama unora care nu-și merită rolul.

*Surse citate în acest articol

„Designing online marketplaces: trust and reputation mechanisms”, de Michael Luca, Innovation Policy and the Economy, National Bureau of Economic Research, 2016.

Peer-to-peer markets, de Liran Einav, Chiara Farronato și Jonathan Levin, Annual Review of Economics, 2016.

Diasporas and outsourcing: evidence from oDesk and India, de Ejaz Ghani, William Kerr și Christopher Stanton, Management Science, 2014.

What drives differences in management?, de Nicholas Bloom, Erik Brynjolfsson, Lucia Foster, Ron Jarmin, Megha Patnaik, Itay Saporta-Eksten și John Van Reenen, NBER, studiu de lucru, 2017

Vizitați blogul nostru Free exchange economics

Acest articol a apărut în secțiunea Finanțe și economie a ediției tipărite a The Economist, sub titlul „Barely managing”.

Din The Economist, tradus de Roxana Dascălu, publicat sub licență. Articolul original, în engleză, poate fi găsit pe www.economist.com

[1] Crowdsource: a obține informații sau input într-un demers sau proiect anume, folosind serviciile unui mare număr de oameni, plătiți ori neplătiți, prin intermediul internetului.

LĂSAȚI UN COMENTARIU

Comentariul:
Introduceți numele