¿La pandemia empujará el trabajo del conocimiento hacia la economía Gig?

En estos tiempos difíciles, hemos puesto a disposición de todos los lectores varios de nuestros artículos coronavirus de forma gratuita. Para recibir todo el contenido de HBR en su buzón de entrada, suscríbase al boletín Daily Alert. El término "economía gig" fue acuñado por la ex editora del New Yorker Tina Brown en 2009. Describía cómo los trabajadores de la economía del conocimiento se dedicaban cada vez más a "un montón de proyectos que flotaban libremente, consultorías y trabajos a tiempo parcial mientras realizaban transacciones en un mercado digital". La sabiduría recibida de la época era que la economía gig redefiniría los empleos de cuello blanco y pondría en tela de juicio la existencia misma de las empresas de servicios profesionales: ¿Por qué necesitaría contratar a una empresa de análisis de datos para un proyecto cuando podría tener acceso ilimitado a un grupo de expertos, conectados por una plataforma digital de alcance mundial, que podrían trabajar juntos para usted? Durante un tiempo, ciertamente parecía que las cosas iban en esa dirección: el reto de Netflix de un millón de dólares en 2009 para desarrollar el mejor algoritmo de recomendación lo ganó un equipo que no pertenecía a una sola empresa, ni siquiera geográfica. Pero Brown resultó tener razón sólo a medias. Se ha producido un enorme crecimiento de la economía gig, pero la mayor parte puede atribuirse a trabajos no cualificados como conducir (Lyft y Uber), hacer entregas (comida, paquetes, etc. a través de DoorDash, Postmates) y hacer recados sencillos (TaskRabbit). No se ha materializado realmente una vibrante economía gig para los trabajadores del conocimiento: ingenieros, consultores, ejecutivos de gestión. ¿Qué fue mal? El trabajo del premio Nobel Ronald Coase sobre los costes de transacción ofrece una explicación. Según esta teoría, que ya tiene casi un siglo, las empresas no serán necesarias si a un cliente (particular o empresa) le cuesta poco (dinero o tiempo) buscar proveedores alternativos, evaluar su calidad, contratar con ellos y supervisar y coordinar su trabajo. Evidentemente, si el trabajo es sencillo, repetible, estandarizado, fácilmente medible y controlable, estos costes serán bajos, lo que explica el éxito de las plataformas gig que se concentran en trabajos como el transporte compartido, el alojamiento y las entregas, en gran medida a expensas de las empresas que solían realizar estos servicios. Más información Coronavirus: Liderazgo y recuperación Liderazgo y gestión de personas Libro 22,95 Añadir a la cesta Ahorre Compartir Pero imagine que es usted un ciudadano estadounidense que vive en Singapur y busca asesoramiento fiscal. Si quiere conseguirlo a través de la economía colaborativa, tiene dos opciones: O encuentra un contable competente tanto en el sistema fiscal de Singapur como en el de EE.UU., lo que podría suponer un reto, o recurre a dos contables autónomos, uno especializado en la legislación fiscal de Singapur y otro en la estadounidense. Si elige la segunda opción, tendría que asegurarse de que los dos se coordinan adecuadamente entre sí, lo que podría no ser fácil. En cualquiera de los dos casos, tendría que encontrar la manera de averiguar si son tan competentes como dicen ser, y usted sería el responsable de redactar el contrato. Todos estos costes de transacción relativamente elevados (búsqueda, coordinación y contratación) desaparecerían en gran medida si contratara en su lugar a KPMG, que es precisamente la razón por la que empresas como KPMG siguen estando muy presentes entre nosotros. ¿La persistencia de estos costes para los servicios de gama alta y complejos se debe simplemente a que la tecnología aún no está ahí? No lo creemos. Las nuevas tecnologías han reducido considerablemente los costes de transacción en todos los ámbitos. El desbloqueo de los flujos de información gracias a la llegada de la Web 2.0 ha reducido considerablemente el coste de encontrar un proveedor de servicios autónomo. La digitalización del trabajo del conocimiento ha permitido una evaluación más objetiva, lo que no sólo facilita disponer de opiniones y valoraciones más fiables de los clientes, sino que también facilita la creación de contratos basados en el rendimiento. Los algoritmos de IA de rápido desarrollo tienen la capacidad de ayudar en la adecuación rentable de la demanda con las personas debidamente cualificadas. Productos como Slack tienen la capacidad de reducir significativamente los costes de coordinación. Y tecnologías como blockchain, que permiten contratos inteligentes, pueden reducir significativamente los costes de contratación. Teniendo en cuenta todo esto, para entender por qué la economía gig basada en el conocimiento no ha crecido, tendremos que mirar más allá de la tecnología y la economía, y considerar en su lugar el papel desempeñado por la organización y la cultura. El factor cultural Los trabajadores gig de la economía del conocimiento tendrán que trabajar con y para empresas que tienen valores, incentivos, prácticas y preferencias muy marcados. Pero no se asimilan fácilmente a estas organizaciones (a menos que se unan a ellas), ya que a menudo trabajan a distancia con ellas y son vistos por la gente de las organizaciones como extraños -o incluso como amenazas-, lo que impide una cooperación eficaz y crea la posibilidad de conflictos. En este contexto, los "gig workers" a menudo tienen dificultades para comprender, y mucho menos para aceptar, los procesos organizativos más amplios, las personas y la política de muchas de las personas con las que tienen que trabajar. La evaluación del rendimiento también puede resultar problemática, especialmente si el gig worker es contratado por una empresa para realizar un trabajo que las métricas tradicionales de la mayoría de las organizaciones aún no pueden captar adecuadamente. Cuando se empiezan a enumerar estos problemas, deja de ser un misterio por qué las empresas siguen prefiriendo contratar a trabajadores del conocimiento como empleados a tiempo completo o a otras empresas con trabajadores del conocimiento en lugar de contratar directamente a trabajadores gig, a pesar de la capacidad de la tecnología para reducir muchos de los costes más obvios. Puede que, por fin, esto esté a punto de cambiar. Pero no por la llegada de una nueva tecnología, sino por la pandemia global que está poniendo de rodillas a la economía mundial. Los factores organizativos que actúan como barreras para el trabajo gig basado en el conocimiento son los mismos que en el pasado han inhibido el trabajo a distancia de los empleados a tiempo completo. Si estas cuestiones pueden resolverse, que un trabajador a distancia sea a tiempo completo o gig-basado es simplemente una cuestión de documentación contractual. Evidentemente, la experiencia de trabajar durante la pandemia proporciona ideas útiles sobre cómo contratar con éxito el trabajo del conocimiento a contratistas externos. Pero debemos abordar estas lecciones con cuidado. Centrarse en las tareas, no en el paquete El trabajo del conocimiento no es uniforme y, en la medida en que incluso se puede hablar así, una determinada "unidad" de trabajo del conocimiento es en sí misma muy compleja. Una universidad, por ejemplo, educa a estudiantes para la obtención de títulos. Una unidad, por tanto, podría ser el título con el que sale un estudiante. Pero en la creación de esa unidad intervienen muchas tareas muy diferentes. Entonces, ¿qué significa "gigificación" en este contexto? Sin duda, las universidades podrían considerar la posibilidad de utilizar trabajadores gig para calificar, como ayudantes de cátedra o para las clases pregrabadas en línea. Pero es poco probable que la mayoría de las clases hito (presenciales o virtuales) que deban impartirse en directo en momentos concretos sean impartidas por gig workers. Dado que cualquier titulación implicará inevitablemente ambos tipos de clases, la enseñanza universitaria siempre será híbrida entre ambos, al menos a nivel de curso, posiblemente incluso a nivel de clase. La lección es que todo trabajo basado en el conocimiento puede descomponerse en un conjunto de tareas diferentes. Por lo tanto, para descifrar el futuro de la economía gig para los trabajadores del conocimiento, tenemos que analizar las cosas a nivel de tarea más que a nivel de trabajo. Hemos comprobado que el sencillo gráfico de procesos que se muestra a continuación es extremadamente útil para averiguar qué tipos de tareas son susceptibles de gigificación. Consiste en plantearse estas tres preguntas básicas sobre cada tarea intensiva en conocimientos implicada en la entrega de un producto o servicio. 1. ¿Es codificable la tarea? Primero distinguimos entre tareas estructuradas que pueden especificarse fácilmente y medirse de forma más objetiva, y tareas no estructuradas que no pueden serlo. Las tareas codificables son definitivamente contratables por trabajadores gig, y los procesos organizativos que implican este tipo de tareas suelen ser fáciles de rediseñar. La gigificación de las tareas no codificables no es sencilla y entender qué tareas de este tipo pueden entrar en la gigeconomía implicará responder a la segunda pregunta. 2. ¿Existe un retraso entre la creación y el consumo de valor? En algunas tareas, la creación y el consumo de valor deben ser simultáneos, como cuando un médico realiza un examen físico a un paciente. Si esa tarea está orientada al cliente, es un gran riesgo "gigificarla", ya que estas tareas no tienen posibilidad de controles de calidad ni de retrabajo. Y si ese cliente es interno, se añade una capa más de complicación, porque tratar con clientes internos suele requerir un alto grado de familiaridad con la cultura de una organización. Pero para muchas tareas existe -o puede existir- una brecha entre la creación y el consumo de valor. Por ejemplo, auditar una empresa (creación de valor) y compartir los resultados con el consejo (consumo de valor) pueden ocurrir en momentos distintos. De hecho, un retraso entre ambas instancias es útil, ya que proporciona una ventana de oportunidad para insertar un proceso de comprobación de la calidad. Además, disponer de tal retraso hace posible que el flujo de trabajo siga un diseño más modular, reduciendo la necesidad de colaboración y, con ella, la necesidad de que un trabajador comprenda el poder y la política de la organización. Todo esto, por supuesto, significa que habrá que reconfigurar la tarea, lo que plantea un reto nada desdeñable y nos lleva a la tercera pregunta. 3. ¿Puede realizarse la tarea a distancia? Antes de la pandemia, las empresas que se sentían más cómodas con el trabajo a distancia eran las compañías de software como GitLab, que cuenta con más de 1.200 empleados que trabajan a distancia. GitLab ha elaborado lo que denomina un "manifiesto remoto", que identifica los puntos en los que las prácticas a distancia difieren de las del lugar de trabajo. Según este documento, el trabajo a distancia favorece "los horarios flexibles frente a los fijos", "anotar y registrar los conocimientos frente a las explicaciones verbales", "la comunicación asíncrona frente a la síncrona". Nótese que todas estas prácticas serían difíciles de aplicar si no existiera una brecha entre la creación y el consumo de valor. Antes de la pandemia, fuera de la industria del software, las empresas como GitLab eran escasas, lo que significaba que la adopción de enfoques como los de GitLab suponía un cierto riesgo para las empresas que no se dedicaban al software. Pero la crisis de Covid-19 ha obligado a las empresas de sectores antes impermeables al trabajo a distancia a rediseñar sus procesos de trabajo y reforzar sus sistemas de apoyo tecnológico, que han sido las barreras tradicionales a las modalidades de trabajo alternativas. Esto proporciona una amplia variedad de experimentos naturales, muchos de los cuales son más relevantes para las necesidades de una empresa determinada que la experiencia de las empresas de software y proporcionará un buen punto de partida a las empresas que contemplan un cambio al modelo de economía gig. La epidemia de Covid-19 bien podría ser un punto de inflexión en la gigificación del trabajo del conocimiento, y muchas empresas se sentirán atraídas por las perspectivas de ahorro de costes directos e indirectos que parece ofrecer el modelo de gigeconomía. Pero dadas las complejidades del trabajo del conocimiento también existe el riesgo de extralimitarse y de malgastar la inversión. La sencilla categorización basada en tareas que proponemos ayudará a los directivos a tomar decisiones más inteligentes sobre qué tareas deben contratarse a trabajadores gig. Si nuestro contenido le ayuda a hacer frente al coronavirus y a otros retos, considere la posibilidad de suscribirse a HBR. La compra de una suscripción es la mejor forma de apoyar la creación de estos recursos.

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