알고리즘 관리

Algorithmic management

알고리즘 관리는 현대 디지털 경제에서 특정 노동 관리 관행을 설명하기 위해 사용되는 용어입니다.학술적 사용은 2015년 민경 이승엽, 다니엘 쿠비비츠키()은 일반적으로, 로라비 2개 플랫폼과 로라()을 묘사했다.에미.es.[3][4]

알고리즘 관리의 개념은 알고리즘 [5]및 자동화 시스템에 대한 관리 기능의 위임으로 광범위하게 정의될 수 있습니다.알고리즘 관리는 [6]"관리자들이 전통적으로 수행한 학습 및 제어 기능을 수행하는 학습 알고리즘을 개선하는" 데 사용되는 실시간 및 "대규모 데이터 수집"을 가능하게 하는 최근 디지털 기술의 진보에 의해 가능해졌다.

현재의 직장에서는 기업은 기존의 계층적 [7]제어 없이 업무를 효과적으로 관리하고 가치를 창출하기 위해 "순위, 목록, 분류, 별 및 기타 기호"와 같은 회계 장치의 생태계를 사용합니다.이러한 디바이스의 대부분은 알고리즘 관리라고 불리는 라벨에 포함되어 있으며, 공유 경제 또는 긱 경제에서 운영되는 기업이 최초로 개발하여 효과적인 인건비 및 비용 절감 [8]척도로 기능하고 있습니다.예를 들어 Data & Society[9] 용어 해설자는 알고리즘 관리를 '작업 조건을 구성하고 [8]인력을 원격으로 관리하는 다양한 기술 도구 및 기술 세트'라고 설명합니다.Data & Society는 알고리즘 관리의 5가지 일반적인 기능 목록도 제공합니다.

  • 테크놀로지를 통한 다량의 데이터 수집 및 종업원 감시
  • 경영진의 의사결정에 정보를 제공하는 데이터에 대한 실시간 응답성
  • 의사결정 자동화 또는 반자동화
  • 퍼포먼스 평가의 평가 시스템 또는 기타 지표로의 이행
  • 간접적으로 노동자의 [8]행동을 장려하기 위해 "노지"와 벌칙을 사용한다.

알고리즘 관리의 지지자들은 "비효율성, 불투명성 및 변덕스러운 인간 [10]상사로 특징지어지는 노동 시장의 일부에서 새로운 고용 기회, 더 좋고 저렴한 소비자 서비스, 투명성과 공정성을 창출한다"고 주장한다.반면에 알고리즘 관리를 비판하는 사람들은 이러한 관행이 특히 새로운 도구와 [2][11][12]기술로 관리되는 노동자의 고용 상태에 영향을 미치기 때문에 몇 가지 문제로 이어진다고 주장한다.

용어의 역사

"알고리즘 관리"는 2015년 Lee, Kusbit, Metsky 및 Dabish가 Uber [1]및 Lyft 플랫폼을 연구하면서 처음 설명되었습니다.Lee 등은 연구에서 "관리 기능과 실제로 알고리즘을 지원하는 주변 제도적 장치를 가정하는 소프트웨어 알고리즘"이라고 명명했다.소프트웨어 알고리즘은 방대한 인력을 관리하는 플랫폼에 의해 "작업 할당, 최적화 및 평가"에 점점 더 많이 사용되고 있다고 합니다.Uber와 Lyft에 관한 Lee 등의 논문에서, 여기에는 운전자에게 작업을 할당하는 알고리즘, 서비스 가격을 최적화하는 메커니즘 및 운전자 성능을 평가하기 위한 시스템 사용이 포함되었습니다.2016년에 Alex Rosenblat과 Luke Stark는 알고리즘 관리에 대한 이러한 이해를 "Uber 운전자들의 행동과 관행에 대한 회사 정책의 자동 구현에 대해 설명하기 위해" 확장하려고 했습니다.Rosenblat과 Stark는 연구에서 알고리즘 관리 관행이 운전자가 "업무의 중요한 측면"에 대해 거의 통제하지 못하는 반면,[2] Uber는 운전자의 노동력을 훨씬 더 많이 통제한다는 것을 발견했습니다.

이때부터 알고리즘 관리 연구는 다양한 회사의 관리 관행을 설명하기 위해 이 용어를 확대했습니다. 예를 들어 알고리즘은 "패스트푸드 식당과 식료품점에서 다양한 형태의 성과 측정 기준과 심지어 기분까지 사용하여 스케줄 작업을 인계하고 있습니다."가장 빠른 직원을 피크타임에 [13]배치하는 것입니다."알고리즘 관리는 특히 Upwork나[14] Deliveroo와 [13]같은 플랫폼에서의 Gig 작업과 [15]Airbnb와 같은 공유 경제에서 널리 사용되는 것으로 보입니다.

또한 최근 연구에서는 알고리즘 관리의 포괄적 용어인 "알고리즘 누드"에 해당하는 하위 구조를 정의했습니다.2021년에 발행된 Mareyke Möhlmann의 Harvard Business Review 기사는 다음과 같이 설명하고 있습니다.「기업은, 개인을 강제적으로 관리 및 제어하기 위해서가 아니라, 바람직한 행동, 즉 개인화된 데이터로부터 학습해, 미묘한 방법으로 [16]개인을 변경하는 알고리즘을 사용하고 있습니다.」이 개념은 시카고 대학의 경제학자 리처드 테일러와 하버드 로스쿨 교수 캐스 선스타인에 의해 보급된 쐐기 이론에 기초하고 있지만, "AI와 기계 학습의 최근 발전으로 인해 알고리즘 쐐기는 알고리즘이 아닌 다른 것보다 훨씬 강력합니다.종업원의 행동 패턴에 관한 많은 데이터를 즉시 입수할 수 있기 때문에, 기업은 개인의 의사결정이나 행동을 대규모로 변화시키기 위한 개인화된 전략을 개발할 수 있게 되었습니다.이러한 알고리즘은 실시간으로 조정할 수 있기 때문에 접근법이 [16]더욱 효과적입니다."

기타 노무관리 관행과의 관계

알고리즘 관리는 1900년대 초에 Frederick Taylor에 의해 개척된 Scientific Management 접근법과 같은 다른 형태의 관리와 비교되고 대조되어 왔습니다.Henri Schildt는 알고리즘 관리를 "Scientific Management 2.0"이라고 불렀습니다.이것에 의해, 관리는 「인간의 실천이 아니고,[13] 테크놀로지에 짜넣어진 프로세스」가 됩니다.비슷하게, 캐슬린 그리스바흐, 아담 라이히, 루크 엘리엇-네그리, 루스 밀크만은 "노동에 대한 알고리즘 통제는 비교적 새로운 것일 수 있지만, 노동 [3]통제의 오래된 메커니즘의 많은 특징들을 복제한다"고 제안한다.

한편, 일부 논평가들은 알고리즘 관리가 단순히 과학 경영의 새로운 형태나 디지털 테일러리즘이 아니라 플랫폼 경제에서 노동 통제에 대한 뚜렷한 접근 방식을 나타낸다고 주장한다.예를 들어 데이비드 스타크와 이바나 파이스는 다음과 같이 말한다.

"20세기 초의 사이언티픽 매니지먼트와는 달리 21세기 알고리즘 매니지먼트에는 규칙이 있지만 관료주의적이지 않고 서열은 있지만 계급은 없다. 감시가 있지만 규율은 없다.알고리즘 관리는 새로운 형태의 알고리즘 관료주의를 만들기 위해 관료적 구조와 관행을 자동화하지 않습니다.Taylorism의 장치와 실천은 계층적 감독 시스템의 일부였던 반면, 알고리즘 관리의 장치와 실천은 다른 관심의 경제와 새로운 가시성 체제 안에서 일어납니다.판옵티콘이 아닌 수직이 아닌 삼각형의 알고리즘 관리에서는 감시선이 아닙니다.[4]

마찬가지로, Data & Society의 알고리즘 관리 설명자는 이러한 관행이 노동자를 [8]지시하기 위해 인간 감독자에 더욱 크게 의존하는 이전의 관리 구조에서 현저하게 벗어난 것이라고 주장한다.

문제들

알고리즘 관리는, 현재의 디지털 경제에서 종업원의 제어와 가치 창출의 효과적이고 효율적인 수단을 제공할 수 있습니다.그러나 해설자들은 알고리즘 관리가 제기하는 몇 가지 문제, 특히 알고리즘 관리가 관리하는 근로자에게 제기하는 문제를 강조했습니다.이 관행에 대한 비판은 종종 알고리즘 관리 관행과 관련된 몇 가지 핵심 이슈를 강조한다. 예를 들어, 감시 및 통제 조치의 불완전성과 범위, 또한 근로자가 주요 의사결정 프로세스에서 배제될 수 있다는 위협, 사용자에 대한 투명성 결여 및 정보 비대칭성, 편중 가능성.차별, 비인간적인 경향, 그리고 전통적인 고용주의 책임을 [8][17]회피하는 조건을 만들 수 있는 가능성.이 마지막 포인트는 특히 논란이 되고 있습니다.알고리즘적인 관리 관행이 기업에 의해 종업원을 종업원이 아닌 독립 도급업자로 재분류하기 위해 사용되고 있기 때문에 경우에 따라서는 종업원의 [10]비난, 소송 [18]및 와일드캣 파업으로 이어지기도 합니다.또 다른 중요한 문제는 이러한 장치의 투명성 결여와 관련이 있는데,[19] 이는 고용 계약 당사자 간에 이미 존재하는 정보의 비대칭성을 증가시키기 때문에 고용 맥락에서 더 심각하다.그러나 적어도 유럽에서는 고용 및 데이터 보호법이 직장에서 알고리즘의 투명성을 촉진하고 결과적으로 [20]고용주에 의한 관리 특권의 남용을 이미 제한하고 있는 규칙 위반을 밝혀내기 위해 많은 규제 항체를 가지고 있는 것으로 보인다.

레퍼런스

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