A început era „megamanagerului”: De ce au ajuns șefii să aibă echipe tot mai mari?

Managerul american are acum, în medie, 12 oameni care îi raportează direct, iar datele sugerează că inteligența artificială este atât cauza, cât și justificarea acestei schimbări tăcute, dar uriașe, în modul în care este organizat locul de muncă în Statele Unite. Este una dintre cele mai evidente transformări structurale ale biroului american modern și are loc fără prea multe dezbateri publice despre ce anume sacrificăm, de fapt, în numele eficienței, scrie publicația Fortune.

Putem să-i spunem era „megamanagerului”. Impulsionate de reducerile de costuri facilitate de AI, de birocrații mai suple și de presiunea constantă a corporațiilor pentru eficientizarea numărului de angajați, companiile și-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 angajați 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 performanță, monitoriza termenele proiectelor și identifica din timp semnale privind problemele dintr-o echipă, mai este nevoie de atât de mulți 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 angajați, aproximativ dublu față de ceea ce era considerat cândva limita maximă a unei structuri organizaționale funcționale. Dacă restul corporațiilor 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 și structuri mai simple

Pentru companii, calculul imediat pare atractiv. Mai puțini manageri înseamnă costuri salariale mai mici, ierarhii mai plate și, cel puțin teoretic, decizii luate mai repede.

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

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

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

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

Argumentul productivității are precedente istorice puternice. O analiză amplă publicată de Morgan Stanley a analizat cinci valuri anterioare de inovație din Statele Unite – de la prima Revoluție Industrială până la internet – și a identificat același tipar: tehnologiile transformative cresc producția per angajat, mai ales atunci când sunt însoțite de o reorganizare deliberată a companiilor.

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

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

Ce pierdem: mentorat, moral și scara carierei

Dacă bilanțul 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 copleșiți de responsabilitățile tot mai numeroase, iar 69% spun că aceștia nu au competențele necesare pentru a conduce eficient schimbarea – și asta chiar înainte ca integrarea completă a AI să se producă.

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

The Wall Street Journal a susținut 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 puțin discutat cost al creșterii numărului de oameni aflați în subordinea unui singur manager este ceea ce se întâmplă cu angajații aflați la începutul carierei.

Coachingul, mentoratul și dezvoltarea practică sunt primele victime atunci când un singur șef trebuie să coordoneze 12 oameni în loc de șase.

Un manager cu 12 subordonați direcți pur și simplu nu poate dedica fiecărei persoane același număr de ore pentru dezvoltarea potențialului, feedback în timp real sau susținerea juniorilor în discuțiile la care aceștia nu participă. În timp, această lipsă se acumulează și amenință dezvoltarea talentelor.

Ierarhiile mai plate perturbă și traseul tradițional al carierei. Dacă sunt mai puține trepte pe scară, există și mai puține modalități de a urca. În plus, angajații au mai puține 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 organizații cunoștințe instituționale esențiale pe care angajații rămași nu au reușit să le înlocuiască.

Paradoxul expertizei

Neil Thompson, cercetător la MIT care studiază modul în care evoluează capacitățile AI în economie, propune o perspectivă mai nuanțată 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 profesioniști din domeniul respectiv – Thompson și colegii săi au constatat că automatizarea nu afectează toate componentele unui job în aceeași măsură.

Variabila esențială 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 și este ceva pentru care nu aveai nevoie cu adevărat de expertiza ta, este extraordinar”, explică Thompson. „Poți 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 puțină expertiză, salariile angajaților rămași tind chiar să crească. Sunt mai puțini oameni, dar aceștia fac mai mult din ceea ce îi face greu de înlocuit.

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

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

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

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