การจัดการด้วยอัลกอริทึมเป็นคำที่ใช้อธิบายแนวทางการจัดการแรงงานบางอย่างในเศรษฐกิจดิจิทัล ร่วมสมัย ในการใช้งานเชิงวิชาการ คำนี้ถูกบัญญัติขึ้นครั้งแรกในปี 2015 โดย Min Kyung Lee, Daniel Kusbit, Evan Metsky และ Laura Dabbish เพื่ออธิบายบทบาทการจัดการที่อัลกอริทึมเล่นบนแพลตฟอร์ม Uber และ Lyft ^{[ 1 ] [ 2 ]}แต่ต่อมานักวิชาการคนอื่นๆ ได้นำไปใช้เพื่ออธิบายลักษณะการจัดการและองค์กรของเศรษฐกิจแพลตฟอร์มโดยทั่วไปมากขึ้น^{[ 3 ] [ 4 ]}อย่างไรก็ตาม การนำแรงงานไปใช้ในรูปแบบดิจิทัลมีอยู่แล้วในภาคการผลิตตั้งแต่ทศวรรษ 1970 และการจัดการด้วยอัลกอริทึมกำลังแพร่หลายมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย^{[ 5 ]}

แนวคิดของการจัดการด้วยอัลกอริทึมสามารถนิยามได้อย่างกว้างๆ ว่าเป็นการมอบหมายหน้าที่การจัดการให้กับระบบอัลกอริทึมและระบบอัตโนมัติ^{[ 6 ]}การจัดการด้วยอัลกอริทึมเกิดขึ้นได้จาก "ความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยีดิจิทัล" ซึ่งช่วยให้สามารถ "รวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่" ได้แบบเรียลไทม์ จากนั้นจึงนำข้อมูลเหล่านั้นไป "ปรับปรุงอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ทำหน้าที่การเรียนรู้และควบคุมซึ่งโดยปกติแล้วผู้จัดการจะเป็นผู้ดำเนินการ" ^{[ 7 ]}คำนี้ไม่ได้หมายถึงเทคโนโลยีพื้นฐานเฉพาะเจาะจง แต่ครอบคลุมถึงทางเลือกในการออกแบบ นโยบายขององค์กร และการกำกับดูแลที่เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมในการจัดการในสถานที่ทำงาน^{[ 8 ] [ 9 ]}

ในสถานที่ทำงานยุคปัจจุบัน บริษัทต่างๆ ใช้ระบบนิเวศของเครื่องมือทางบัญชี เช่น "การจัดอันดับ รายการ การจำแนกประเภท ดาว และสัญลักษณ์อื่นๆ" เพื่อจัดการการดำเนินงานและสร้างมูลค่าได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องใช้รูปแบบการควบคุมแบบลำดับชั้นแบบดั้งเดิม^{[ 10 ]}เครื่องมือเหล่านี้จำนวนมากจัดอยู่ในกลุ่มที่เรียกว่าการจัดการด้วยอัลกอริทึม และได้รับการพัฒนาขึ้นครั้งแรกโดยบริษัทที่ดำเนินงานในเศรษฐกิจแบบแบ่งปันหรือเศรษฐกิจแบบงานชั่วคราวโดยทำหน้าที่เป็นมาตรการลดต้นทุนและแรงงานที่มีประสิทธิภาพ^{[ 11 ]} ตัวอย่างเช่น คำอธิบายของ Data &Society ^{[ 12 ]}อธิบายการจัดการด้วยอัลกอริทึมว่าเป็น 'ชุดเครื่องมือและเทคนิคทางเทคโนโลยีที่หลากหลายซึ่งกำหนดโครงสร้างเงื่อนไขการทำงานและจัดการกำลังคนจากระยะไกล' ^{[ 11 ]} Data&Societyยังให้รายการคุณลักษณะทั่วไป 5 ประการของการจัดการด้วยอัลกอริทึม:

• การเก็บรวบรวมข้อมูลและการเฝ้าระวังแรงงานอย่างครอบคลุมผ่านเทคโนโลยี;
• การตอบสนองต่อข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ใช้ประกอบการตัดสินใจด้านการจัดการ
• การตัดสินใจโดยอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติ;
• การเปลี่ยนการประเมินผลการปฏิบัติงานไปใช้ระบบการให้คะแนนหรือตัวชี้วัดอื่นๆ และ
• การใช้ "การกระตุ้น" และการลงโทษเพื่อจูงใจพฤติกรรมของคนงานทางอ้อม^{[ 11 ]}

ผู้สนับสนุนการจัดการด้วยอัลกอริทึมอ้างว่า "สร้างโอกาสการจ้างงานใหม่ บริการผู้บริโภคที่ดีขึ้นและถูกลง ความโปร่งใสและความเป็นธรรมในส่วนต่างๆ ของตลาดแรงงานที่มีลักษณะไม่มีประสิทธิภาพ ความไม่โปร่งใส และหัวหน้างานที่เป็นมนุษย์ที่เอาแต่ใจ" ^{[ 13 ]}ในทางกลับกัน นักวิจารณ์การจัดการด้วยอัลกอริทึมอ้างว่าการปฏิบัติดังกล่าวทำให้เกิดปัญหาหลายประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผลกระทบต่อสถานะการจ้างงานของคนงานที่ได้รับการจัดการด้วยเครื่องมือและเทคนิคใหม่ๆ^{[ 2 ] [ 14 ] [ 15 ]}

“การจัดการด้วยอัลกอริทึม” ได้รับการอธิบายครั้งแรกโดย Lee, Kusbit, Metsky และ Dabbish ในปี 2015 ในการศึกษาแพลตฟอร์ม Uber และ Lyft ^{[ 1 ]}ในการศึกษาของพวกเขา Lee และคณะได้เรียก “อัลกอริทึมซอฟต์แวร์ที่ทำหน้าที่บริหารจัดการและอุปกรณ์เชิงสถาบันโดยรอบที่สนับสนุนอัลกอริทึมในทางปฏิบัติ” ว่าการจัดการด้วยอัลกอริทึม กล่าวกันว่าอัลกอริทึมซอฟต์แวร์ถูกนำมาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อ “จัดสรร ปรับให้เหมาะสม และประเมินงาน” โดยแพลตฟอร์มในการจัดการกำลังคนจำนวนมาก ในบทความของ Lee และคณะเกี่ยวกับ Uber และ Lyft นี้รวมถึงการใช้อัลกอริทึมในการมอบหมายงานให้กับคนขับ กลไกในการปรับราคาบริการให้เหมาะสม และระบบสำหรับการประเมินผลการปฏิบัติงานของคนขับ ในปี 2016 Alex Rosenblat และ Luke Stark พยายามที่จะขยายความเข้าใจเกี่ยวกับการจัดการด้วยอัลกอริทึมนี้ “เพื่อชี้แจงเกี่ยวกับการนำนโยบายของบริษัทไปใช้โดยอัตโนมัติเกี่ยวกับพฤติกรรมและการปฏิบัติของคนขับ Uber” จากการศึกษาของ Rosenblat และ Stark พบว่าแนวทางการจัดการแบบอัลกอริทึมมีส่วนทำให้ระบบเต็มไปด้วยความไม่สมดุลของอำนาจ โดยที่คนขับแทบไม่มีอำนาจควบคุม "แง่มุมที่สำคัญของงาน" ของตน ในขณะที่ Uber มีอำนาจควบคุมแรงงานของคนขับได้มากกว่ามาก^{[ 2 ]}

นับตั้งแต่นั้นมา การศึกษาเกี่ยวกับการจัดการด้วยอัลกอริทึมได้ขยายการใช้คำนี้เพื่ออธิบายแนวทางการจัดการของบริษัทต่างๆ โดยยกตัวอย่างเช่น อัลกอริทึม "กำลังเข้ามาควบคุมการจัดตารางงานในร้านอาหารฟาสต์ฟู้ดและร้านขายของชำ โดยใช้ตัวชี้วัดประสิทธิภาพในรูปแบบต่างๆ และแม้กระทั่งอารมณ์... เพื่อมอบหมายพนักงานที่เร็วที่สุดให้ทำงานในช่วงเวลาที่มีลูกค้ามาก" ^{[ 16 ] การ}จัดการด้วยอัลกอริทึมนั้นพบเห็นได้ทั่วไปในงานแบบจ้างชั่วคราวบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Upwork ^{[ 17 ]}และ Deliveroo ^{[ 16 ]}และในเศรษฐกิจแบบแบ่งปันเช่น ในกรณีของAirbnb [ ^{18 ]}

นอกจากนี้ งานวิจัยล่าสุดยังได้กำหนดโครงสร้างย่อยที่อยู่ภายใต้คำว่าการจัดการด้วยอัลกอริทึม เช่น "การผลักดันด้วยอัลกอริทึม" บทความใน Harvard Business Reviewที่ตีพิมพ์ในปี 2021 อธิบายว่า "บริษัทต่างๆ กำลังใช้อัลกอริทึมในการจัดการและควบคุมบุคคลมากขึ้น ไม่ใช่ด้วยการบังคับ แต่ด้วยการผลักดันให้พวกเขามีพฤติกรรมที่พึงประสงค์ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ การเรียนรู้จากข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขาและเปลี่ยนแปลงทางเลือกของพวกเขาในลักษณะที่ละเอียดอ่อน" ^{[ 19 ]}ในขณะที่แนวคิดนี้สร้างขึ้นจากทฤษฎีการผลักดันที่ได้รับความนิยมจากนักเศรษฐศาสตร์Richard Thaler แห่งมหาวิทยาลัยชิคาโกและ ศาสตราจารย์ Cass Sunstein แห่ง Harvard Law School "เนื่องจากความก้าวหน้าล่าสุดในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง การผลักดันด้วยอัลกอริทึมจึงมีประสิทธิภาพมากกว่าการผลักดันแบบไม่ใช้อัลกอริทึมมาก ด้วยข้อมูลมากมายเกี่ยวกับรูปแบบพฤติกรรมของพนักงานที่อยู่ในมือ บริษัทต่างๆ จึงสามารถพัฒนากลยุทธ์ส่วนบุคคลเพื่อเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจและพฤติกรรมของแต่ละบุคคลในวงกว้างได้ อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถปรับเปลี่ยนได้แบบเรียลไทม์ ทำให้แนวทางนี้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น" ^{[ 19 ]}

การจัดการด้วยอัลกอริทึมได้รับการเปรียบเทียบและเปรียบต่างกับการจัดการรูปแบบอื่น ๆ เช่นแนวทางการจัดการเชิงวิทยาศาสตร์ ซึ่งริเริ่มโดย Frederick Taylorในช่วงต้นทศวรรษ 1900 Henri Schildt เรียกการจัดการด้วยอัลกอริทึมว่า "การจัดการเชิงวิทยาศาสตร์ 2.0" ซึ่งการจัดการ "ไม่ใช่การปฏิบัติของมนุษย์อีกต่อไป แต่เป็นกระบวนการที่ฝังอยู่ในเทคโนโลยี" ^{[ 16 ]} ในทำนองเดียวกัน Kathleen Griesbach, Adam Reich, Luke Elliott-Negri และ Ruth Milkman แนะนำว่า แม้ว่า "การควบคุมแรงงานด้วยอัลกอริทึมอาจค่อนข้างใหม่ แต่ก็จำลองคุณลักษณะหลายอย่างของกลไกการควบคุมแรงงานแบบเก่า" ^{[ 3 ]}

ในทางกลับกัน นักวิจารณ์บางคนแย้งว่า การจัดการด้วยอัลกอริทึมไม่ใช่เพียงรูปแบบใหม่ของการจัดการเชิงวิทยาศาสตร์หรือเทย์เลอร์ริสม์ดิจิทัลเท่านั้น แต่ยังแสดงถึงแนวทางที่แตกต่างในการควบคุมแรงงานในเศรษฐกิจแพลตฟอร์ม ตัวอย่างเช่น เดวิด สตาร์ค และ อิวานา เพส กล่าวว่า

“เมื่อเปรียบเทียบกับการจัดการเชิงวิทยาศาสตร์ในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 การจัดการเชิงอัลกอริทึมในศตวรรษที่ 21 มีกฎเกณฑ์แต่ไม่ใช่ระบบราชการ มีการจัดอันดับแต่ไม่ใช่ลำดับชั้น และมีการตรวจสอบแต่ไม่ใช่การลงโทษ การจัดการเชิงอัลกอริทึมไม่ได้ทำให้โครงสร้างและแนวปฏิบัติของระบบราชการเป็นไปโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างระบบราชการเชิงอัลกอริทึมรูปแบบใหม่ ในขณะที่อุปกรณ์และแนวปฏิบัติของเทย์เลอร์เป็นส่วนหนึ่งของระบบการกำกับดูแลแบบลำดับชั้น อุปกรณ์และแนวปฏิบัติของการจัดการเชิงอัลกอริทึมเกิดขึ้นภายในเศรษฐกิจแห่งความสนใจที่แตกต่างกันและระบอบการมองเห็นแบบใหม่ เป็นรูปสามเหลี่ยมมากกว่าแนวตั้ง และไม่ใช่แบบพาโนปติคอน เส้นทางการมองเห็นในการจัดการเชิงอัลกอริทึมไม่ใช่เส้นทางการกำกับดูแล” ^{[ 4 ]}

ในทำนองเดียวกันคำอธิบายเกี่ยวกับการจัดการด้วยอัลกอริทึมของData&Society อ้างว่าการปฏิบัติดังกล่าวเป็นการเปลี่ยนแปลงที่เห็นได้ชัดจากโครงสร้างการจัดการก่อนหน้านี้ที่พึ่งพาผู้ควบคุมงานที่เป็นมนุษย์ในการสั่งการคนงานมากกว่า ^{[ 11 ]}ในการวิเคราะห์ความแตกต่างและความคล้ายคลึงกับรูปแบบการจัดการก่อนหน้านี้ David Stark และ Pieter Vanden Broeck ได้ขยายขอบเขตการใช้งานของการจัดการด้วยอัลกอริทึมออกไปนอกสถานที่ทำงาน พวกเขาพัฒนาทฤษฎีการจัดการด้วยอัลกอริทึมในแง่ของการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในรูปร่างและโครงสร้างขององค์กรในศตวรรษที่ 21 โดยให้ความสำคัญกับการกัดเซาะขอบเขตขององค์กรซึ่งทำให้ผู้แสดง สินทรัพย์ และกิจกรรมที่หลากหลายถูกดึงเข้ามาโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งของพวกเขาในพื้นที่ขององค์กร^{[ 20 ]} Stark และ Vanden Broeck เสนอวิธีการต่อไปนี้ในการแยกแยะการจัดการด้วยอัลกอริทึมออกจากกระบวนทัศน์การจัดการในอดีตอื่นๆ:

^{[ 21 ]}

การจัดการด้วยอัลกอริทึมสามารถเป็นวิธีการควบคุมแรงงานและการสร้างมูลค่าที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลในเศรษฐกิจดิจิทัลร่วมสมัย อย่างไรก็ตาม นักวิจารณ์ได้เน้นย้ำถึงปัญหาหลายประการที่การจัดการด้วยอัลกอริทึมก่อให้เกิด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแรงงานที่อยู่ภายใต้การจัดการนั้น คำวิจารณ์ต่อการปฏิบัติมักเน้นย้ำถึงประเด็นสำคัญหลายประการที่เกี่ยวข้องกับการจัดการด้วยอัลกอริทึม เช่น ความไม่สมบูรณ์และขอบเขตของมาตรการการเฝ้าระวังและการควบคุม ซึ่งคุกคามที่จะกีดกันแรงงานออกจากกระบวนการตัดสินใจที่สำคัญ การขาดความโปร่งใสสำหรับผู้ใช้และความไม่สมมาตรของข้อมูล ศักยภาพในการเกิดอคติและการเลือกปฏิบัติ แนวโน้มที่ลดทอนความเป็นมนุษย์ และศักยภาพในการสร้างเงื่อนไขที่หลีกเลี่ยงความรับผิดชอบระหว่างนายจ้างและลูกจ้างแบบดั้งเดิม^{[ 11 ] [ 22 ]}ประเด็นสุดท้ายนี้เป็นที่ถกเถียงกันอย่างมาก เนื่องจากบริษัทต่างๆ ได้นำการจัดการด้วยอัลกอริทึมมาใช้ในการจัดประเภทแรงงานใหม่ให้เป็นผู้รับเหมาอิสระแทนที่จะเป็นลูกจ้าง ผลกระทบเชิงลบเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อแรงงานข้ามชาติเป็นพิเศษ ซึ่งถูกรวมเข้ากับกระบวนการแรงงานที่มีอยู่ภายใต้เงื่อนไขที่แย่กว่า โดยใช้การจัดการด้วยอัลกอริทึมที่สามารถกำหนดค่าทางภาษาได้^{[ 23 ]}ปัญหาสำคัญอีกประการหนึ่งเกี่ยวข้องกับการขาดความโปร่งใสของอุปกรณ์เหล่านี้ ซึ่งยิ่งแย่ลงในบริบทการจ้างงาน เนื่องจากเป็นการเพิ่มความไม่สมดุลของข้อมูลที่มีอยู่แล้วระหว่างคู่สัญญาจ้างงาน^{[ 24 ]}ในบางกรณี ปัญหาเหล่านี้นำไปสู่การวิพากษ์วิจารณ์จากสาธารณะ การฟ้องร้อง^{[ 25 ]}และการประท้วงหยุดงานโดยไม่ได้รับอนุญาตจากคนงาน^{[ 13 ]}อย่างไรก็ตาม กฎหมายการจ้างงานและการคุ้มครองข้อมูล อย่างน้อยในยุโรป ดูเหมือนจะมีกลไกควบคุมหลายอย่างเพื่อส่งเสริมความโปร่งใสของอัลกอริทึมในที่ทำงาน และด้วยเหตุนี้จึงเปิดเผยการละเมิดกฎเหล่านั้น ซึ่งจำกัดการใช้อำนาจบริหารในทางที่ผิดของนายจ้างอยู่แล้ว^{[ 26 ]}