Managerul american are acum, în medie, 12 oameni care îi raportează direct, iar datele sugerează că inteligenţa artificială este atât cauza, cât şi justificarea acestei schimbări tăcute, dar uriaşe, în modul în care este organizat locul de muncă în Statele Unite.

Este una dintre cele mai evidente transformări structurale ale biroului american modern şi are loc fără prea multe dezbateri publice despre ce anume sacrificăm, de fapt, în numele eficienţei, scrie publicaţia Fortune.

Putem să-i spunem era „megamanagerului”. Impulsionate de reducerile de costuri facilitate de AI, de birocraţii mai suple şi de presiunea constantă a corporaţiilor pentru eficientizarea numărului de angajaţi, companiile şi-au redus în ultimii trei ani masiv rândurile managementului intermediar. Cei care au rămas se trezesc acum responsabili pentru un număr mult mai mare de oameni.

Iar datele provin dintr-o sursă cât se poate de oficială: Bureau of Labor Statistics. Numărul mediu de angajaţi care raportează direct unui manager aproape s-a dublat de când Gallup a început să urmărească acest indicator, în 2013.

Dacă AI poate gestiona programările, poate sintetiza evaluările de performanţă, monitoriza termenele proiectelor şi identifica din timp semnale privind problemele dintr-o echipă, mai este nevoie de atât de mulţi coordonatori umani?

Noua divizie de inginerie AI aplicată a Meta a dus această logică la una dintre cele mai agresive forme: un manager la 50 de angajaţi, aproximativ dublu faţă de ceea ce era considerat cândva limita maximă a unei structuri organizaţionale funcţionale. Dacă restul corporaţiilor americane vor urma acest model sau dacă experimentul se va transforma într-un avertisment ar putea defini viitorul muncii în următorul deceniu.

Avantajele: viteză, economii şi structuri mai simple

Pentru companii, calculul imediat pare atractiv. Mai puţini manageri înseamnă costuri salariale mai mici, ierarhii mai plate şi, cel puţin teoretic, decizii luate mai repede.

Atunci când un vicepreşedinte senior nu mai trebuie să transmită informaţia prin două sau trei niveluri de middle management înainte ca aceasta să ajungă la oamenii care fac efectiv munca, informaţia poate circula mai rapid, iar responsabilitatea poate ajunge mai aproape de cei aflaţi în prima linie.

O analiză Gartner din 2024 anticipa că una din cinci companii intenţionează să folosească AI în mod special pentru simplificarea nivelurilor organizaţionale.

AI îi ajută, de asemenea, în mod real pe unii manageri să facă faţă volumului mai mare de muncă. Instrumentele care automatizează sarcinile administrative – semnalarea problemelor de performanţă, sintetizarea datelor despre echipă, redactarea comunicărilor şi coordonarea programelor pentru grupuri mari – reduc timpul pierdut anterior de manageri cu astfel de activităţi.

Dacă este implementată corect, această formă de augmentare prin AI ar putea face viabil modelul megamanagerului: un şef competent şi bine sprijinit de tehnologie, care conduce 12 oameni, ar putea fi mai eficient decât un şef distras şi îngropat în hârtii care conduce şase.

Argumentul productivităţii are precedente istorice puternice. O analiză amplă publicată de Morgan Stanley a analizat cinci valuri anterioare de inovaţie din Statele Unite – de la prima Revoluţie Industrială până la internet – şi a identificat acelaşi tipar: tehnologiile transformative cresc producţia per angajat, mai ales atunci când sunt însoţite de o reorganizare deliberată a companiilor.

Echipa economistului-şef pentru SUA al Morgan Stanley, Michael Gapen, a constatat că electrificarea a dublat producţia pe oră în sectorul privat non-agricol între 1900 şi 1929. Internetul a accelerat creşterea productivităţii muncii de la aproximativ 1,5% pe an la aproape 3% pe an până în 2000.

AI ar trebui să urmeze aceeaşi traiectorie, sugerează Gapen, dar există o precizare esenţială: în trecut, aceste câştiguri de productivitate au apărut la ani sau chiar decenii după perturbarea iniţială, nu simultan cu aceasta. Durerea tinde să vină prima.

Ce pierdem: mentorat, moral şi scara carierei

Dacă bilanţul financiar arată bine, cel uman arată considerabil mai prost.

Un alt sondaj Gartner arată că 75% dintre liderii de HR consideră că managerii sunt deja copleşiţi de responsabilităţile tot mai numeroase, iar 69% spun că aceştia nu au competenţele necesare pentru a conduce eficient schimbarea – şi asta chiar înainte ca integrarea completă a AI să se producă.

Datele Gallup arată că nivelul global de engagement al angajaţilor a coborât la doar 21%, aproape de minimul ultimilor 15 ani. Iar managerii înşişi – nu doar oamenii pe care îi conduc – raportează unele dintre cele mai puternice scăderi ale satisfacţiei la locul de muncă.

The Wall Street Journal a susţinut recent că munca devine tot mai lipsită de bucurie, pe măsură ce multe birouri capătă o atmosferă aproape funebră în epoca megamanagerului.

Poate cel mai puţin discutat cost al creşterii numărului de oameni aflaţi în subordinea unui singur manager este ceea ce se întâmplă cu angajaţii aflaţi la începutul carierei.

Coachingul, mentoratul şi dezvoltarea practică sunt primele victime atunci când un singur şef trebuie să coordoneze 12 oameni în loc de şase.

Un manager cu 12 subordonaţi direcţi pur şi simplu nu poate dedica fiecărei persoane acelaşi număr de ore pentru dezvoltarea potenţialului, feedback în timp real sau susţinerea juniorilor în discuţiile la care aceştia nu participă. În timp, această lipsă se acumulează şi ameninţă dezvoltarea talentelor.

Ierarhiile mai plate perturbă şi traseul tradiţional al carierei. Dacă sunt mai puţine trepte pe scară, există şi mai puţine modalităţi de a urca. În plus, angajaţii au mai puţine modele vizibile care să le arate cum arată progresul profesional.

Unul din trei lideri de HR spune că restructurările determinate de AI au eliminat din organizaţii cunoştinţe instituţionale esenţiale pe care angajaţii rămaşi nu au reuşit să le înlocuiască.

Paradoxul expertizei

Neil Thompson, cercetător la MIT care studiază modul în care evoluează capacităţile AI în economie, propune o perspectivă mai nuanţată asupra mizei acestei transformări.

În cercetarea sa – în cadrul căreia au fost evaluate 40 de modele AI pe mii de sarcini reale de serviciu, fiecare fiind analizată de profesionişti din domeniul respectiv – Thompson şi colegii săi au constatat că automatizarea nu afectează toate componentele unui job în aceeaşi măsură.

Variabila esenţială este dacă sarcinile automatizate reprezintă partea de expertiză a jobului sau doar infrastructura administrativă construită în jurul acesteia.

„Dacă o parte din jobul tău este automatizată şi este ceva pentru care nu aveai nevoie cu adevărat de expertiza ta, este extraordinar”, explică Thompson. „Poţi să petreci mai mult timp ocupându-te de partea din job care este cu adevărat valoroasă.”

Cercetarea realizată împreună cu economistul MIT David Autor arată că, atunci când automatizarea elimină componentele unui job care necesită mai puţină expertiză, salariile angajaţilor rămaşi tind chiar să crească. Sunt mai puţini oameni, dar aceştia fac mai mult din ceea ce îi face greu de înlocuit.

Pericolul apare în situaţia opusă: atunci când AI atacă tocmai nucleul de expertiză al unei profesii. Thompson oferă exemplul GPS-ului, care a eliminat în mare parte cunoştinţele de navigaţie ce defineau cândva meseria taximetristului. Într-un asemenea scenariu, salariile scad, iar identitatea profesiei începe să se golească de conţinut.

Întrebarea pentru era megamanagerului este în care dintre aceste două scenarii se află managerii.

Dacă AI preia zgomotul administrativ şi le permite managerilor să se ocupe mai mult de ceea ce înseamnă efectiv leadership – coaching, strategie şi dezvoltarea talentelor –, modelul ar putea funcţiona.

Dar dacă numărul angajaţilor aflaţi în subordinea unui singur manager creşte atât de mult încât acesta nu mai are timp nici pentru partea de expertiză a propriului job, atunci modelul riscă să nu producă nici eficienţă, nici mentorat, ci doar epuizare.