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A tirania da otimização e a reificação do taylorismo

Por Jésus Gomes e Luiza Abrantes
CE - Reflexões Relevantes - Geral | 25/08/2020
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Por Jésus Gomes e Maria Abrantes

 

Há cerca de 120 anos um zeloso jovem de óculos revolucionava a gestão de processos nas organizações, turbinando os ganhos de eficiência. Na introdução de seu ‘Principles of Scientific Management’, Frederick Winslow Taylor referiu-se à mensagem do Presidente Roosevelt ao Congresso Norte-Americano, recomendando que se tomassem medidas urgentes para conter o desperdício dos recursos naturais. Entretanto, Taylor entendia que o pior desperdício que os americanos deveriam combater com urgência era de outra natureza:

We can see our forests vanishing, our water-powers going to waste, our soil being carried by floods into the sea; and the end of our coal and our iron is in sight. But, our larger wastes of human effort, which go on every day through such of our acts as are blundering, ill-directed, or inefficient, and which Mr. Roosevelt refers to as a lack of “national efficiency”, are less visible, less tangible, and are but vaguely appreciated (Taylor, 1911, p. iii).

Propostos para eliminar o desperdício de esforços humanos, os princípios da Teoria da Administração Científica moldariam a gestão de todos os tipos de organizações em cada canto do mundo, cruzando fronteiras e transpondo barreiras ideológicas. A cartilha da eficiência nasceu nos Estados Unidos, floresceu na Europa (sobretudo, França) e foi a alternativa de Vladimir LLyich Ulianov (mais conhecido pelo seu pseudônimo, Lenin) para acelerar o desenvolvimento da recém fundada União das Repúblicas Socialistas Soviéticas (URSS) (Wren, 2011), sob a liderança da Rússia, cuja revolução Bolchevique abalara o mundo em outubro de 1917.

Os impactos da administração científica nas organizações de todo o mundo foram de tal monta que não podem ser adequadamente calculados (Blake & Moseley, 2010). Contudo, seus excessos logo se fizeram notar e a partir de 1930, pesquisadores e líderes empresariais passaram a questionar os pressupostos de que os trabalhadores podiam ser tratados como máquinas, executando as suas tarefas precisamente como os engenheiros as tinham especificado. Começou-se a acreditar que o desempenho organizacional poderia se robustecer se os colaboradores fossem envolvidos no processo de tomada de decisões. Durante décadas cresceu esse movimento de ‘empoderamento’ das pessoas nas organizações.

Mas, agora uma nova versão do taylorismo digital ameaça desumanizar o local de trabalho (Schumpeter, 2015). O trabalho é tratado como uma commodity e a meta é cortar os custos de pessoal, por meio da precarização das relações de trabalho, convertendo os trabalhadores efetivos em freelancers. As plataformas ditas colaborativas, como o Uber, e os diversos aplicativos de entregas (deliveries) exemplificam esse tipo de trabalho. Nos Estados Unidos são conhecidos como ‘gig workers’ e na França como ‘Petits boulots’.

Embora ainda existam organizações que apostem no ‘empoderamento’ das pessoas (especialmente aquelas que adotaram algum modelo de self-mangement), há claros sinais de que o pêndulo tende para a outra direção, com um crescente número de empresas de ambos os setores, privado e público, seguindo uma abordagem concentrada na otimização, transferindo o poder decisório para especialistas e algoritmos.

A otimização é atraente aos executivos, pois é o que as escolas de negócios vêm enfatizando e, também, é a principal pressão que eles recebem do mercado financeiro. Entretanto, não faltam evidências históricas de que tratar a produtividade como uma questão exclusivamente de engenharia é um grande equívoco. Por outro lado, há abundante evidência dos benefícios de se ‘empoderar’ os trabalhadores e dos custos de os ignorar.
A popularidade da abordagem de engenharia tem crescido em tempos de crise econômica, quando os trabalhadores evitam deixar as empresas, mesmo desgostosos por serem tratados como máquinas, e decresce em tempos de prosperidade econômica, quando os trabalhadores adquirem força para organizar protestos e abandonar as empresas que os reduzem à condição de ‘meatware’. A crise trazida pela pandemia do Corona Vírus poderá favorecer uma nova onda de otimização, devido à falta de resistência da força de trabalho e da falta de medidas internas nas empresas para dimensionar os seus efeitos no longo prazo. Assim, a otimização poderá se tornar a nova receita milagrosa das boutiques da moda organizacional. Será um terrível engano.

 

Os processos opostos

A ideia da gestão como ciência e a meta de conduzir uma organização com base na eficiência começou com Frederick Taylor por volta de 1900. Na visão de Taylor havia uma melhor maneira para se executar cada tarefa e, por isso, cada pessoa deveria aprender a abrir mão de sua maneira particular de fazer as coisas e adaptar seus métodos a muitos padrões novos e crescer aprendendo a receber e obedecer ordens sobre detalhes antes deixados ao seu próprio julgamento (Taylor, 1911). Os engenheiros deveriam ser capazes de encontrar essa única maneira mais eficiente, cabendo aos trabalhadores apenas executá-la em rigorosa conformidade com as prescrições.

Essa concepção sobre a natureza do trabalho se expandiu rapidamente, passando da manufatura no chão-de-fábrica para o trabalho nos escritórios, a forma como as cidades são organizadas, moldando tanto a construção dos prédios como a elaboração dos currículos escolares.

Nos anos 1930, pesquisadores e lideranças empresariais perceberam os problemas com esse modelo e descobriram os benefícios de se dar voz aos trabalhadores. Elton Mayo se destacou ao apresentar os resultados de sua pesquisa qualitativa, levada a efeito na Western Eletric, lançando o Movimento de Relações Humanas. Suas ideias se concentraram em prestar atenção às necessidades sociais e psicológicas dos trabalhadores. Eles queriam se relacionar com os colegas, sentir que seus esforços eram importantes e participar do processo de tomada de decisões (Saracheck, 1968). Quando essas necessidades eram satisfeitas, a produtividade crescia e quando não o eram, caia.

Nos anos 1960, o ilustre professor da Universidade de Harvard, Douglas McGregor observou que aquilo que os administradores pensavam sobre os trabalhadores poderia ser subdividido em duas visões distintas: uma visão acreditava que eles não eram dignos de confiança, devendo ser estritamente controlados; a outra acreditava que os trabalhadores eram mais produtivos quando tinham liberdade para expressar as suas opiniões e tomar iniciativas (Robbins, 2017).

McGregor deu à primeira visão o nome de Teoria X e à segunda de Teoria Y. A Teoria X representava os pressupostos da Teoria da Administração Científica, ao passo que a Teoria Y associava-se às ideias preconizadas pelo Movimento das Relações Humanas, iniciado pela pesquisa de Elton Mayo.
Desde o fim da Segunda Guerra Mundial os princípios da Teoria Y estiveram em franco processo de expansão, tendo experimentado um crescimento exponencial entre os anos 1960 a 1980 com a Democracia Industrial Europeia, o Movimento da Qualidade Total no Japão e os Times de Inovação nos Estados Unidos. No Brasil, ao final dos anos 1980, Ricardo Semler lançava com o livro ‘Virando a própria mesa’ (Semler, 1988), o seu revolucionário modelo de gestão implementado na Semco, que o colocaria entre os principais casos de sucesso debatidos nos Estados Unidos (Lampel, Mintzberg, Quinn, Sumantra, 2014; Maddux, 2014). Além das atrasadas burocracias empresariais privadas, o livro incomodaria até mesmo os altos escalões da ditadura militar.

Todas essas iniciativas tinham em comum a tentativa de superar o fato de que o processo de automação do trabalho, essência da Teoria da Administração Científica, havia tornado algo tão alienante que os trabalhadores se sentiam completamente desengajados.

Por volta do ano 2000, o modelo de Produção Enxuta (lean production, mais conhecido como sistema Toyota de produção), tinha se expandido da indústria automobilística japonesa virtualmente para todo o mundo e para todos os setores, de hospitais a serviços governamentais. Recentemente, tendências inovadoras de self-management (Teal, Holacracy, Agile, Podularity, entre outros) validaram e fortaleceram aplicação dos princípios da Teoria Y.

 

O grande retorno

O modelo baseado nos pressupostos da Teoria Y começaram a desmilinguir com a longa depressão econômica. Para muitos países (Brasil, inclusive), 1980 foi considerada uma década perdida. Em 1998, Hammer e Champy revisitaram os princípios da Teoria da Administração Científica, rotulando-os agora sob o pomposo nome de Reengenharia de Processos. Consultores em Desenvolvimento Organizacional viram-se forçados a substituir pelo menos as capas de suas apostilas de soluções para incluir a palavra ‘reengenharia’, sob pena de perder negócios e não encontrar novos clientes.

Uma geração de novos administradores chegou às empresas sob os efeitos da grande recessão e sob pressão dos acionistas para cortar custos, tendo o livro de Hammer e Champy como o caminho para alcançar o Santo Graal. Desse modo, retornou com força a ideia de um ‘the one best way’, no qual o modelo melhor de organização era sempre o menor, independente do contexto, setor de atuação ou tipo de negócio. As elevadas taxas de desemprego, retroalimentados por constantes processos de reestruturação de grupos privados e de reforma do Estado, tornariam a organização e a resistência dos trabalhadores improváveis e mesmo irrelevantes.

Entre as principais preocupações das empresas estavam o fato de que, enquanto a demanda de mercado sempre flutuava, a força de trabalho era relativamente fixa. Era muito difícil e caro reduzir o número de trabalhadores quando a demanda estava em baixa, para, eventualmente, recontratá-los quando os negócios se recuperavam. A Gig Economy (trabalho alternativo, precarizado, por aplicativo ou freelance), trouxe uma abordagem diferente. Introduzia-se o conceito de ‘Liquid workforce’ (força de trabalho líquida), que se popularizou em todo mundo com o Uber, cujos motoristas são pagos somente quando desempenham alguma tarefa. O modelo impressionou outros empregadores, que optaram pela redução do número de trabalhadores formais, substituindo-os por ‘freelancers’, sem acesso a direitos trabalhistas, benefícios e que não precisam ser pagos em períodos de baixa demanda.

A força de trabalho líquida (por vezes também chamada de talento ‘on demand’) tornou-se a ideia da moda, funcionando como um gatilho que dispara automaticamente quando há variação no volume de atividades. O corte de custos passou a ser um fim. Estima-se que atualmente aproximadamente 30% da força de trabalho das grandes organizações não são empregados formais. E esses números poderão crescer rapidamente no período pós-pandemia da Covid-19.

‘Talent on demand’ é a principal estratégia de contratação de todos os aplicativos e se expande continuamente nas gigantescas empresas do mundo digital. De acordo com o The New York Times a força de trabalho ‘on demand’ do Google já supera o volume de trabalhadores formais (Wakabayashi, 2019). E o mesmo poderia estar ocorrendo nas outras gigantes de tecnologia, como a Amazon e o Facebook.

Apesar dessa tendência, inexistem evidências de que esta seja uma estratégia capaz de melhorar os resultados financeiros. De acordo com estudo conduzido na Warthon School, empresas que evitam demissões obtêm resultados superiores (Cappelli, 2020). Além disso, a precarização de parte da força de trabalho exerce impacto negativo sobre os trabalhadores permanentes, diminuindo o sentimento de lealdade para com a organização e reduzindo o desempenho operacional (Cascio, Chatrath e Chriestie-David, 2020).

Evidente que pode haver trabalhadores alternativos comprometidos. Contudo, não é razoável considerar que seja essa a atitude a ser esperada da maioria deles. Comprometimento só pode existir em uma relação de mão dupla, baseada em justiça e confiança. Não é de se esperar que trabalhadores precarizados coloquem os seus cérebros na empresa ou que pessoas ignoradas ofereçam às suas melhores ideias às suas respectivas organizações, como o fazem os trabalhadores formais. Quando as relações baseadas no interesse mútuo se fazem ausentes, nem seria surpreendente imaginar que os trabalhadores desengajados possam vender as ideias e informações que dispõem a outras organizações – competidores, inclusive.
Entretanto, há uma força ainda mais poderosa convergindo para empurrar as empresas na direção da Teoria X: a Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial envolve virtualmente todos os tipos de algoritmos associados aos processos de ‘machine learning’. Trata-se – para dizer de forma simples -, de um conjunto de operações matemáticas que otimiza processos de compra, escolha de um candidato entre muitos para uma determinada vaga de emprego, seleção do melhor trajeto para um dado deslocamento ou ainda o tratamento apropriado para curar determinada doença, considerando as características do paciente e dezenas de alternativas disponíveis.

Os algoritmos estão tirando as decisões dos trabalhadores e as confiando a especialistas – os cientistas de dados que os programam. O trabalho de um caminhoneiro, por exemplo, tem sido tradicionalmente caracterizado por elevados níveis de individualidade e autonomia. O motorista tem liberdade para dirigir como e quando ele quiser, tendo em conta apenas respeitar os regulamentos legais e chegar ao destino na hora combinada. Mas isso agora mudou. Algoritmos definem as rotas, o modo de dirigir, controlam a velocidade e determinam quando e onde parar. Ambos, veículo e condutor, são monitorados minuto-a-minuto e os dados são enviados para centrais de controle onde são comparadas a padrões esperados e analisadas por experts. As informações incluem detalhes inimagináveis, como sonolência, tensão e o tempo que o condutor manteve uma ou as duas mãos fora do volante. O motorista deve aprender a abrir mão dos seus conhecimentos e da tomada decisões e se acostumar a receber e obedecer a ordens: vire à direita, pegue a primeira saída à esquerda, siga em frente por vinte minutos. A cada ciclo de processamento de informações, a capacidade de controle do algoritmo torna-se ainda mais otimizada.

Nos armazéns da Amazon, um crachá usado pelos operários reporta todo tipo de informações para uma central, incluindo dados sobre se eles estão se movimentando ou parados. O crachá pode monitorar e armazenar uma variedade enorme de funções, incluindo propensão para ouvir e falar. Outras empresas estão usando drones para supervisionar trabalhadores operacionais (Schumpeter, 2015).

Mesmo o monitoramento do trabalho dos colarinhos brancos nos escritórios, difícil de controlar no passado, está mudando rapidamente. Abundam algoritmos de contagem da quantidade de toques nas teclas, capturas de telas e monitoramento de mensagens de texto e de voz. Aplicativos como o Microsoft Outlook Calendar identificam com quem nos encontramos, com qual frequência e quanto tempo permanecemos em cada encontro, relacionando múltiplas reuniões, criando padrões e comparando a performance de cada um com todos os outros para identificar ineficiências. Câmeras e sensores estão virtualmente em todos os lugares, visíveis ou escondidos, espiando as nossas feições, monitorando as nossas reações faciais, ouvindo as nossas conversas em reuniões, rastreando os nossos passos noite e dia. Brevemente serão capazes de nos conhecer melhor do que nós mesmos (Harari, 2018).

Entretanto, os trabalhadores jamais apreciaram ser vigiados. A partir de 1930, sindicatos foram criados mundo afora para combater as práticas de controle criadas por Frederick Taylor (Helmchen, Husler, Muller, 2019). Agora, quando muitas empresas colocaram seus colaboradores em teletrabalho, poder-se-ia perguntar se seus superiores estão confiando neles ou desenvolvendo meios para os vigiar? A resposta parece pender claramente para a segunda alternativa.
A marcha em direção à otimização segue as pegadas deixadas por Frederick Taylor há 120 anos. Da mesma maneira que as empresas da época contrataram especialistas do emergente campo de engenharia industrial, a atual otimização requer especialistas da ciência de dados. O trabalho dos programadores de algoritmos está em alta e seus salários estão subindo de forma consistente.

A ameaça aos pressupostos da Teoria Y tendem a se ampliar nos próximos anos. Executivos com formação principal em engenharia são parte considerável dos ocupantes de cargos do c-suite level; outra grande parte é formada por economistas ortodoxos, viciados em corte de custos e a curva da entrada dos cientistas de dados nesse escalão é ascendente. Como se não bastasse, não é desprezível o número de administradores dos altos escalões com MBA, Mestrado ou background em finanças. Para a quase totalidade deles, a minimização dos custos é o mantra da gestão. Assim, atualmente, a abordagem da Teoria Y parece alcançar apenas uma pequena parte dos formadores de opinião no ambiente organizacional.

Mas, os problemas não param por aí. Na ampla maioria das escolas de negócios da atualidade triunfa a visão da produtividade como um problema meramente técnico. Disciplinas de humanidades vêm sendo amplamente eliminadas e substituídas por outras, das áreas de tecnologia. Ao abordar as questões de produtividade, inovação e competitividade como um mero problema de design de engenharia, coloca-se cada vez mais poder nas mãos dos sucessores de Frederick Winslow Taylor.

O erro pode ser fatal e provocar efeitos sociais e econômicos com consequências políticas inimagináveis. É muito fácil ignorar as pessoas. Mas o fato é que elas ainda estarão aqui.

 

 

Jésus Gomes

Mestre em Administração e Doutor em Ciências Sociais.

Professor e Pesquisador no Centro Universitário FECAP.

Consultor em Reestruturação e Competitividade.

Coordenador do Grupo de Estudos ‘A Vida das Ideias’.

 

Maria Luiza Marques de Abrantes

Mestre em Administração e Valores Humanos.

Professora do Centro Universitário Assunção UNIFAI

Psicóloga e Consultora Organizacional Sistêmica.

 

 

 

Referências:

Blake, A. M., Moseley, J. L. (April, 2010). One hundred years after the Principles of Scientific Management: Frederick Taylor’s life and impact on the field of human performance technology. Performance Improvement, vol. 49, n. 4

Burger-Helmchen, T.; Husler, C.; Muller, P. (2019). Management – Le manuel complet du management. Paris: Vuibert.

Cappelli, P. (September-October 2020). Stop overengineering people management. Havard Business Review.

Cascio, W. F., Chatrath, A., Christie-David, R. (Mar. 2020). Antecedents and consequences of employment and asset restructuring. Academy Management Review.

Hammer, M., Champy, D. (1993). Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. New York: Harper

Harari, Y. N. (2018). 21 lessons for the 21st Century. New York: Spiegel & Grau.

Head, T. C. (2011) Douglas McGregor’s legacy: lessons learned, lessons lost. Journal of Management History. Vol. 17 No. 2.

Lampel, J., Mintzberg, H., Quinn, J. B., Sumantra, G. (2014) The strategy process: concepts, contexts, cases. (5th ed). Boston; New York: Pearson.

Maddux, W. W. (2014). Ricardo Semler – A revolutionary model of leadership. A case study from Harvard Business School, p. 1-13.

Robbins, S. P., & Coulter, M. (2017). Management. (14e). New York: Pearson.

Saracheck, B (June, 1968). Elton Mayo’s Social Psychology and Human Relations. Academy of Management Journal.

Semler, R. (1988). Virando a própria mesa. Rio de Janeiro: Best Sellers.

SHUMPETER. (2015, October 14). Digital Taylorism. The Economist. (Print edition: Business). Disponível em: http://www.economist.com/node/21664190/print. Acesso em: 5/9/2020).

Taylor, F. W. (1911). The principles of Scientific Management. New York, Dover.

Wakabayashi, D. (May 28, 2019). Google’s Shadow Work Force: Temps Who Outnumber Full-Time Employees. The New Yoork Times. Disponível em: https://www.nytimes.com/2019/05/28/technology/google-temp-workers.html. Visita em 5/9/2020
Wren, D. (2011). The Centennial of Frederick W. Taylor’s The Principles of Scientific Management: A Retrospective Commentary. Journal of Business and Management – Vol. 17, n.. 1, p. 13-24.

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