EN

Az algoritmikus menedzsment paradoxona Magyarországon: növekvő átláthatóság és átalakuló munkavállalói szerepek

Az algoritmikus menedzsment paradoxona Magyarországon: növekvő átláthatóság és átalakuló munkavállalói szerepek
Forrás: pexels - Jonathan Borba

Az algoritmikus menedzsment (AM) egyre nagyobb figyelmet kap a munkaszociológiai kutatásokban, különösen a platformmunkát érintően, ugyanakkor egyre inkább megjelenik a hagyományos munkakörnyezetben is. Csaba Makó, Miklós Illéssy, József Pap, Éva Farkas és László Komlósi Algorithmic Management in Traditional Workplaces: The Case of High vs. Low Involvement Working Practices – The Context of the Non-Inclusive Industrial Relations System in Hungary című tanulmánya a Journal of Labor and Society folyóiratban azt vizsgálta, hogyan befolyásolja az AM a munkafolyamatokat Magyarországon, ahol a szakszervezeti tagság 2001 és 2020 között 19,7%-ról 7,4%-ra csökkent, míg a kollektív szerződések lefedettsége 2000 és 2020 között 47%-ról 22%-ra esett vissza. A kutatás két esetet hasonlított össze: egy tudásintenzív üzleti szolgáltatásokat nyújtó közepes méretű céget, valamint egy multinacionális vállalat magyar leányvállalatát, amely raktári munkásokat foglalkoztat.

A tanulmány megállapította, hogy az AM hatása összetettebb annál, mint amit a szakirodalom feltételez. Míg számos korábbi kutatás szerint az AM csökkenti a munkavállalói autonómiát, a szerzők azt találták, hogy egyes területeken csökkenti, másokon viszont növeli a munkavállalók szerepét és döntési szabadságát. Az EU-ban a hagyományos munkahelyeken dolgozók 11%-át érinti valamilyen algoritmikus menedzsment, míg a digitális platformokon dolgozók aránya mindössze 2%. A vizsgálat kimutatta, hogy az AM bevezetése javította az átláthatóságot és a bérek kiszámíthatóságát mindkét vizsgált vállalatnál, miközben az algoritmikus menedzsmentet alkalmazó hagyományos munkakörnyezetben a munkavállalók képesek voltak bizonyos fokú autonómiát megőrizni vagy akár növelni is.

Az esettanulmányok rávilágítanak az új szereplők, például az ügyfelek és külső tanácsadók fontosságára az AM elemzésében. A szerzők hangsúlyozzák, hogy a hagyományos ipari kapcsolatok szereplői mellett (munkavállalók, munkáltatók, állam), ezek az új szereplők is jelentős befolyással bírnak az AM működésére. A tanulmány arra a következtetésre jut, hogy az AM sikeres bevezetése függ a nemzeti kontextustól, és a magyarországi nem-inkluzív ipari kapcsolati rendszer specifikus kihívásokat teremt, ami miatt különösen fontos az átláthatóság és a munkavállalói bevonás biztosítása az algoritmikus rendszerek tervezésében és bevezetésében.

Források:

Algorithmic Management in Traditional Workplaces: The Case of High vs. Low Involvement Working Practices
Abstract Algorithmic management (am) has become a key research focus in the sociology of work, especially concerning platform work. However, am tools are also impacting traditional workplaces. This study investigates three main questions: the impact of ai on high vs. low-skilled jobs, its effect on employee’s role, and the formation of collective voices around am, including non-traditional labour relations actors. The context is the Hungarian industrial relations system, known for low union membership and company-level bargaining. The study compares two cases: a medium-sized company in high-value-added business services and a Hungarian subsidiary of a multinational employing warehouse workers. Contrary to literature suggesting am reduces employee autonomy, the study finds its impact complex, decreasing employee’s roles some areas while increasing it in others. Notably, transparency and wage predictability improved. The study also highlights the importance of considering new actors, such as clients and external consultants, in am analysis.
Makó, C., Illéssy, M., Pap, J., Farkas, É., & Komlósi, L. (2025). Algorithmic Management in Traditional Workplaces: The Case of High vs. Low Involvement Working Practices: The Context of the Non-Inclusive Industrial Relations System in Hungary. | TK Szociológiai Intézet
TK | Szociológiai Intézet