Werken we later allemaal aan de hand van targets bepaald door algoritmen? En zullen alle uitvoerende taken geautomatiseerd worden zodat er een ‘nutteloze klasse’ ontstaat? Of gaan de algoritmes ons alleen maar helpen?
Tonia (71) werkt sinds een jaar voor Uber, de Amerikaanse taxidienst die haar werknemers met name laat werken via algoritmen. Via een app worden klanten aangemeld en meegenomen. Ook bepaalt de app via een routeplanner de route. Resultaat: “Ik rij efficiënt en heb altijd klanten dichtbij.” Zo werkt Uber een stuk efficiënter en goedkoper dan veel taxicentrales.
Haar ‘acceptatieratio’ moet minimaal 70 procent zijn. De afstand van de rit krijgt de chauffeur pas na het accepteren te zien. Tonia wordt na elke rit beoordeeld door haar passagiers, met één tot vijf sterren. Ze staat gemiddeld op een 4,85, ruim boven de beoordeling van minimaal 4,6 die Uber van zijn chauffeurs eist. Mocht ze daaronder komen, dan krijgt hij eerst een waarschuwing van de app.
Als de score nog te laag blijft, krijgt ze een dringende uitnodiging om op het Uber-kantoor langs te komen. Wat ook meespeelt: koeriers en chauffeurs maken zich afhankelijk van de apps. Ze bouwen vrijwel geen relatie op met de de klanten, of de passagiers. Ook betaalt Über geen ziektekosten of verzekeringen.
Onzekerheid over werk zorgt in veel andere situaties voor meer stress bij mensen, maar naar de specifieke gevolgen van dit soort apps op stress van koeriers en chauffeurs is nog maar weinig onderzoek gedaan.
HR
Hoewel algoritmen niet in staat zijn om een goed gesprek met je te voeren, zijn ze wel in staat om jou objectief te beoordelen. Dat zegt Barend Raaff, van de Amsterdamse miljoenen startup Harver. Hij maakt testen om werknemers te screenen voor grote bedrijven. “Een normaal cv wordt maar kort bekeken, met een verkeerde geboortedatum of achternaam ben je meteen kansloos. Wij doen de test totaal objectief.
Wat betekent de toenemende inzet van analyse voor de competenties die je als werkgever nodig hebt? Hoogleraar Sander Klous: “De toekomstige hr-manager is een datawetenschapper. Het klassieke hr focuste toch meer op de sociale vaardigheden, maar daar kom je niet meer mee weg.”
“We moeten wel heel goed begrijpen wat die algoritmes precies doen”, stelt hij: “Als er beslissingen worden genomen over werknemers heb immers een hoge mate van zekerheid nodig over de juistheid van die beslissing. Dan is het belangrijk dat je niet alleen verbanden ziet tussen bepaalde zaken, maar dat je dat verband ook begrijpt.”
Vragen? Stel ze!
Heb je nog vragen of wil je reageren? Stuur ons dan hier een berichtje in onze chat. Elke donderdag vertellen we in de Doe mee-nieuwsbrief wat we met alle reacties doen. Wil je die in je mail? Meld je dan hier aan.