Tekoälyn kehityksen myötä yleistyvä algoritminen hallinta voi muuttaa perinteistä johtamista merkittävästi. Minna Silvan (2023) on käsitellyt tätä ajankohtaista ja keskustelua herättävää aihetta opinnäytetyössään, joka tehtiin Haaga-Helian Master-tutkinnon Strategiatyö organisaatioissa -ohjelmassa. Algoritmista hallintaa on tutkittu toistaiseksi kansainvälisestikin erittäin vähän. Suomessa Silvanin opinnäytetyö on edelläkävijä.

Mitä on algoritminen hallinta? Millaisia mahdollisuuksia ja riskejä algoritmisen hallinnan tuottamiin muutoksiin sisältyy? Mihin tekoälyajan johtamisessa kannattaa panostaa, kun valmistaudutaan algoritmisen hallinnan kaltaisiin uudistuksiin?

Näitä asioita pohdimme tässä blogitekstissä hyödyntäen edellä mainitun opinnäytetyön tuottamaa asiantuntemusta.

Mitä on algoritminen hallinta?

Algoritminen hallinta tarkoittaa työvoiman tekoälypohjaista seurantaa, valvontaa ja osittain automatisoitua päätöksentekoa. Termiä käyttivät ensimmäistä kertaa Lee, Kusbit, Metsky ja Dabbish vuonna 2015 tutkiessaan dataan perustuvaa työvoimanhallintaa Uber ja Lyft -kyydinjakoalustoilla (Lee ym. 2015, 1603).

Ilmiöinä työntekijöiden seuranta ja valvonta ovat luonnollisesti jo vanhoja. Tekoälyn kehityksen myötä näitä toimintoja voidaan kuitenkin toteuttaa pienemmällä vaivalla, laajamittaisemmin, paremmalla tarkkuudella ja reaaliajassa (Baiocco, Fernández-Macías, Rani & Pesole 2022, 18).

Algoritmien suoritettavaksi on mahdollista siirtää erityisesti rutiininomaisia johtamistehtäviä. Tällaisia ovat muun muassa työvuorojen suunnittelu, tehtävien jako ja aikataulutus, toistuvat suoritusarvioinnit sekä säännöllisten raporttien luominen, analysointi ja jakelu.

Tähtäimessä tehostaminen

Onnistuessaan algoritminen hallinta tarjoaa uusia mahdollisuuksia perinteisen johtamistyön kehittämiseen ja täydentämiseen. Algoritmisen hallinnan mahdollisuudet liittyvät vahvasti nimenomaan kykyyn parantaa toiminnan tehokkuutta (Silvan 2023, 59). Johtajille jää enemmän aikaa vaikuttaa asioihin, jotka vaativat inhimillistä ymmärrystä, kuten luovaan ongelmanratkaisuun sekä työntekijöiden motivointiin ja kehittämiseen (Briône 2020, 14).

Jos otetaan esimerkki tämän tekstin kirjoittajien kotikentältä (Haaga-Helia ammattikorkeakoulu), niin merkittävää algoritmien hyödyntämiseen perustuvaa kehittämispotentiaalia voisi epäilemättä löytyä esimerkiksi opettajien vuosityöaikaa koskevan suunnittelun parista.

Pidemmällä aikavälillä algoritmien kehitys johtaa todennäköisesti siihen, että entistä vaativampia johtamistoimintoja pyritään suorittamaan tekoälyä apuna käyttäen. Ylilyöntejä tulee ilman muuta tapahtumaan. Johtamista käsittelevässä tutkimuskirjallisuudessa algoritminen hallinta tyypillisesti määritellään sosiotekniseksi ilmiöksi, joka väistämättä vaikuttaa jollain tavalla – hyvässä ja joskus pahassa – rooleihin, valtasuhteisiin ja valintoihin organisaatiossa (Jarrahi ym. 2021; Silvan 2023).

Eettiset riskit ja tiedon puute

Käyttökokemusten perusteella tiedetään jo nyt, että tekoäly ja algoritmit eivät ole virheettömiä. Klassisin esimerkki on työnhakijoiden seulontaan suunniteltu algoritmi, jonka huomattiin syyllistyvän syrjintään esimerkiksi kansallisuuden, ikäluokan tai toimintarajoitteisuuden perusteella. Yllättääkö ketään, että erityisesti tuo algoritmi suosii valkoihoisia miehiä (Bernhardt, Kresge & Suleiman 2022, 8)? Onkin luonnollista, että monet ovat huolissaan algoritmien mahdollisesti aikaansaamista epäoikeudenmukaisista johtamisratkaisuista. Huolta kannetaan täysin aiheellisesti myös siitä, että algoritmien käyttöä ei vielä valvota ja säädellä systemaattisesti.

Pelot ja huolet vahvistuvat tiedon ja ymmärryksen puutteesta. Tämä koskee tietysti myös tekoälyä ja algoritmista hallintaa. Vaikka siis pelot ovat vakavia, ei niiden taustalla välttämättä aina ole reaalisia riskejä. Usein kuulee keskustelua siitä, miten tekoälyn myötä ihmistyöntekijöistä tulee tarpeettomia. Monet tekoälyn vaikutuksia tutkineet (esim. Jarrahi ym. 2021; Silvan 2023) kuitenkin painottavat, että algoritminen hallinta on tarkoitettu yritysjohdon ja työntekijöiden tueksi eikä korvaamaan heitä.

Tekoälyajan ennakoiva johtaminen

On haastavaa yrittää ennakoida, mitä tapahtuu ilmiöille, jotka ovat uusia ja kehittyvät voimakkaasti. Visionäärisimmätkin asiantuntijat myöntävät, että tarkka tulevaisuuden hahmottaminen on tekoälysovellusten kohdalla käytännössä mahdotonta.

Pahin virhe kuitenkin olisi, jos annettaisiin periksi ennakointihaasteen edessä. Vaikka tulevaisuus onkin tuntematon, on sitä silti pakko pyrkiä ymmärtämään.

Tekoälyajan ennakoiva johtaminen edellyttää seuraavanlaisia asenteita ja toimia: