El Futuro de la Gestión Algorítmica



En los últimos años, el auge de la Gig Economy - un mercado libre y global en el que empresas y trabajadores independientes establecen relaciones profesionales a corto plazo y bajo demanda, flexibles y basadas en las habilidades - ha transformado la forma de trabajar de millones de personas.


Sus defensores sostienen que la economía gigas proporciona a las personas más flexibilidad y oportunidades al tiempo que reduce las barreras de entrada al mercado laboral, mientras que sus detractores sostienen que socava las regulaciones y normas del lugar de trabajo al tiempo que anima a las empresas a tratar a los empleados como algo cada vez más desechable.


Sin importar la opinión que se tenga de esta forma de establecer relaciones laborales, la Gig Economy ha llegado para quedarse. Esto acarrea una serie de dificultades en torno a cómo organizar la gestión de una empresa ya que implica una mayor complejidad a la hora de tratar los datos cada vez más masivos. La solución que se ha planteado es la llamada Gestión Algoritmica.


Dugan et al definen a la Gestión Algorítmica como "un sistema de control en el que los algoritmos de autoaprendizaje se encargan de tomar y ejecutar las decisiones que afectan a la mano de obra, limitando así la participación y la supervisión humanas del proceso laboral. Sustituye algunas de las tareas y procesos a los que suelen dedicarse los trabajadores mediante el uso de algoritmos desarrollados por los propios datos de los individuos en la plataforma. En consecuencia, los trabajadores y los consumidores contribuyen, de forma no remunerada, al stock de capital intangible de la plataforma”.


De esta forma, se pueden mejorar la toma de decisiones dentro de la empresa al guiarse por algoritmos diseñados para basarse en datos y evidencia de la manera más objetiva posible. Los algoritmos pueden ayudar a tratar la creciente complejidad de los problemas a los que se enfrentan los directivos a diario. La capacidad de procesamiento de datos de los sistemas algorítmicos supera con creces la de los humanos, así pueden tener en cuenta todos los datos relevantes y excluir los factores irrelevantes. Esto permite una toma de decisiones basada en datos que es objetiva y justa, además de tener el potencial de reducir el sesgo personal.



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