Алгоритмический менеджмент (также алгоритмическое управление; ) — организация труда, при которой функции руководителя — постановка задач, распределение работы, контроль исполнения, оценка результата, поощрение и наказание — полностью или частично переданы программным алгоритмам, в том числе системам машинного обучения. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) определяет алгоритмический менеджмент как использование программного обеспечения, которое может включать искусственный интеллект, для полной или частичной автоматизации задач, традиционно выполняемых руководителем-человекомMilanez A., Lemmens A., Ruggiu C. Algorithmic management in the workplace: New evidence from an OECD employer survey // OECD Artificial Intelligence Papers. — Paris: OECD Publishing, 2025. — № 31..
Понятие возникло в середине 2010-х годов при изучении платформенной экономики — прежде всего работы водителей сервисов вызова такси, — а затем было распространено на классические отрасли: складскую логистику, розничную торговлю, колл-центры, транспорт и офисный труд. От автоматизации в обычном смысле алгоритмическое управление отличается тем, что алгоритм не выполняет работу вместо человека, а управляет человеком, который эту работу выполняет.
Академические исследования связывают с алгоритмическим менеджментом интенсификацию труда, утрату автономии, размывание границ рабочего времени, затруднённость обжалования автоматических решений и риск дискриминации через данные; сторонники подхода указывают на рост эффективности распределения заданий, снижение издержек и уменьшение произвола живого руководителя. С начала 2020-х годов алгоритмическое управление стало предметом отдельного правового регулирования — в Европейском союзе (Директива (ЕС) 2024/2831), Испании, а также, в части платформенной занятости, в России.
Понятие и происхождение термина
Термин algorithmic management введён в 2015 году исследователями Университета Карнеги — Меллона Мин Кён Ли, Дэниелом Кусбитом, Эваном Мецки и Лорой Даббиш в докладе «Working with Machines: The Impact of Algorithmic and Data-Driven Management on Human Workers», представленном на конференции ACM CHI. Авторы изучали работу водителей Uber и Lyft и обозначили этим понятием программные алгоритмы, принимающие на себя управленческие функции, вместе с институциональными механизмами, обеспечивающими работу таких алгоритмов на практике; алгоритмы, писали они, всё чаще используются, чтобы «распределять, оптимизировать и оценивать» трудLee M. K., Kusbit D., Metsky E., Dabbish L. Working with Machines: The Impact of Algorithmic and Data-Driven Management on Human Workers // Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. — New York: ACM, 2015. — P. 1603—1612..
В том же ключе развивалась работа Алекс Розенблат и Люка Старка, опубликованная в 2016 году в International Journal of Communication. По итогам девятимесячного исследования опыта водителей Uber авторы показали, что платформа осуществляет над водителями значительный косвенный контроль, а структурообразующим элементом этого контроля выступает асимметрия информации и власти между платформой и работникомRosenblat A., Stark L. Algorithmic Labor and Information Asymmetries: A Case Study of Uber’s Drivers // International Journal of Communication. — 2016. — Vol. 10. — P. 3758—3784..
В литературе по информационным системам Майер Мёльман и Лиор Залмансон предложили описывать алгоритмическое управление через пять признаков: непрерывное отслеживание действий работника, постоянная оценка его производительности, автоматическое исполнение решений, взаимодействие с системой вместо человека и низкая прозрачность. В дальнейшей работе, опубликованной в MIS Quarterly в 2021 году, Мёльман с соавторами описали алгоритмическое управление как соединение двух функций — подбора (matching) исполнителя к заказу и контроля (control) за исполнителемMöhlmann M., Zalmanson L., Henfridsson O., Gregory R. W. Algorithmic Management of Work on Online Labor Platforms: When Matching Meets Control // MIS Quarterly. — 2021. — Vol. 45, № 4. — P. 1999—2022..
Обобщающий обзор Кэтрин Келлогг, Мелиссы Валентайн и Анжель Кристен «Algorithms at Work: The New Contested Terrain of Control» (2020) свёл механику алгоритмического контроля к шести приёмам, названным авторами «шестью R»: работника направляют ограничением выбора (restricting) и рекомендациями (recommending), оценивают через фиксацию действий (recording) и рейтинги (rating), дисциплинируют заменой (replacing) и вознаграждением (rewarding). Авторы прямо опираются на понятие «спорной территории» (классового конфликта вокруг технологий производства) Ричарда Эдвардса, рассматривая алгоритмы как очередной виток борьбы за контроль над трудовым процессомKellogg K. C., Valentine M. A., Christin A. Algorithms at Work: The New Contested Terrain of Control // Academy of Management Annals. — 2020. — Vol. 14, № 1. — P. 366—410..
Отличие от автоматизации
Ключевое отличие алгоритмического менеджмента от автоматизации производственных операций состоит в объекте воздействия. При автоматизации машина замещает человеческий труд: конвейер, робот-манипулятор или программа выполняют операцию вместо работника. При алгоритмическом управлении работу по-прежнему выполняет человек, а алгоритм замещает не его, а его начальника — принимает решения о том, какое задание человек получит, сколько ему заплатят, насколько хорошо он справился и следует ли ограничить ему доступ к работе. По замечанию ОЭСР, соответствующие инструменты различаются по технической сложности и далеко не всегда основаны на искусственном интеллекте — это существенно для регулирования, поскольку европейское законодательство об искусственном интеллекте охватывает лишь часть таких систем.
Второе отличие — распространённость за пределами платформ. Первоначально понятие описывало труд на цифровых платформах, где алгоритм является единственным управляющим звеном, однако уже к концу 2010-х годов исследователи фиксировали те же практики в складской логистике, розничной торговле, колл-центрах, курьерских службах и офисной занятости, где алгоритмические системы дополняют, а не полностью замещают линейного руководителя.
Предыстория
Исследователи трудового процесса рассматривают алгоритмическое управление не как технологический разрыв, а как продолжение линии, начатой тейлоризмом: управленческая задача — превратить купленную рабочую силу в фактический труд — остаётся прежней, меняются лишь инструменты. Российский социолог Илья Коновалов в обзоре теории трудового процесса отмечает, что контроль в этой традиции понимается двояко — как контроль над техническими операциями и как контроль над знанием о производстве; в платформенном труде решающим оказывается второй смысл, а центральной управленческой техникой становится информационная асимметрия, не позволяющая работнику принимать обоснованные решения о том, как максимизировать заработокКоновалов И. А. Теория процесса труда: от тейлоризма к алгоритмическому менеджменту // Экономическая социология. — 2023..
Непосредственным предшественником алгоритмического управления считают колл-центры. Британский социолог Джейми Вудкок, работавший в колл-центре методом включённого наблюдения, описал их организацию как построенную на тейлористских принципах: стандартизованные скрипты разговора, автоматическое распределение вызовов, ускоряющее трудовой процесс, индивидуальные показатели производительности в реальном времени и запись разговоров как средство дисциплинированияWoodcock J. Working the Phones: Control and Resistance in Call Centres. — London: Pluto Press, 2017.. В книге «The Gig Economy: A Critical Introduction», написанной вместе с Марком Грэмом, Вудкок распространил эту логику на платформы: живого начальника рядом нет, но дисциплину иного рода обеспечивает алгоритм и прежде всего рейтинговая система — водителю Uber приходится постоянно поддерживать пятизвёздочную оценку, чтобы сохранять доступ к заказамWoodcock J., Graham M. The Gig Economy: A Critical Introduction. — Cambridge: Polity Press, 2020..
Механизмы
Распределение заданий и ценообразование
Базовая функция алгоритмического управления — решение о том, кто из работников получит заказ. Алгоритм подбирает исполнителя по совокупности параметров (местоположение, история выполнения заказов, оценка деятельности, прогноз спроса), после чего направляет предложение конкретному человеку либо ограниченному кругу лиц. Там же, где действует динамическое ценообразование, алгоритм определяет и вознаграждение за конкретный заказ, повышая его при дефиците исполнителей и снижая при избытке. Для работника это означает, что и объём доступной работы, и её цена формируются вне переговоров и, как правило, без объяснения причин.
Сбор данных о работнике
Алгоритмическое управление опирается на непрерывный сбор данных: геолокация, время принятия и исполнения заказа, скорость перемещения, длительность и частота перерывов, продолжительность разговора, число обработанных единиц товара за час, а в отдельных системах — стиль вождения, характер набора текста или содержание переписки. Обследование ОЭСР показало, что практики различаются по странам: в США 55 % опрошенных компаний отслеживают разговоры и переписку работников, тогда как в европейских странах — 6 %, в Японии — 8 %How widespread is algorithmic management in workplaces? — Paris: OECD Publishing, 2025..
Рейтинги и оценки клиентов
Оценка работника в системах алгоритмического управления часто передаётся потребителю: клиент выставляет оценку после исполнения заказа, а платформа агрегирует такие оценки в рейтинг, от которого зависят приоритет в распределении заказов, доступ к отдельным категориям заказов и сохранение аккаунта. Особенность конструкции в том, что дисциплинарная функция передана лицу, не несущему ответственности за трудовые отношения, а критерии оценки формулируются платформой односторонне. Исследование Кэтлин Грисбах, Адама Райха, Люка Эллиотт-Негри и Рут Милкмен, основанное на 55 глубинных интервью и опросе 955 курьеров служб доставки еды, зафиксировало значительные различия между платформами в степени алгоритмического контроля: наиболее жёсткий режим, названный авторами «алгоритмическим деспотизмом», был описан на примере сервиса InstacartGriesbach K., Reich A., Elliott-Negri L., Milkman R. Algorithmic Control in Platform Food Delivery Work // Socius. — 2019. — Vol. 5..
Нормирование через данные
Накопленные данные позволяют выводить норму выработки из фактического поведения работников, а не из технологического расчёта: система устанавливает целевой показатель по медианной или лучшей производительности и автоматически сравнивает с ним каждого. В Amazon такая система (Associate Development and Performance Tracker) отслеживала показатель «времени вне задачи» (time off task) — перерывов в сканировании товара — и автоматически формировала предупреждения и уведомления об увольнении. По документам, представленным в Национальное управление по трудовым отношениям США, около 300 работников одного распределительного центра в Балтиморе были уволены за производительность в период с августа 2017 по сентябрь 2018 года; в письме юристов компании указывалось, что система формирует предупреждения и увольнения без участия руководителя, хотя за руководителем сохраняется возможность отменить решениеLecher C. How Amazon automatically tracks and fires warehouse workers for «productivity» // The Verge. — 2019. — 25 апреля..
Автоматические санкции