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Oggigiorno la maggior parte della forza lavoro appartiene alla categoria dei cosiddetti “knowledge workers” – ovvero coloro i quali adoperano il proprio capitale intellettuale per creare valore, in altre parole chi “pensa per vivere”.

Knowledge work e manual work

Il lavoro di conoscenza si oppone al lavoro manuale (manual work), ovvero quell’insieme di lavori caratterizzato da un ricorso maggiore alla manualità e all’utilizzo di macchinari.

Il knowledge work è sempre più diffuso nella società moderna, difatti è sempre più comune sentire termini come digital nomads, telework, smartworking che indicano modalità di lavoro svolte al di fuori della fabbrica. Nel manual work invece,  è quasi impensabile lavorare senza recarsi sul luogo di lavoro: l’assenza delle risorse tangibili (macchinari, materiale grezzo etc.)  delle quali il luogo di lavoro è dotato renderebbe impossibile lo svolgimento del lavoro stesso.

Il cambiamento delle dinamiche lavorative, ovvero la tendenza da manual work a knowledge work, è una conseguenza delle rivoluzioni industriali: lavori ripetitivi ed automatizzabili sono stati nel tempo affidati alle macchine, lasciando all’uomo lavori che richiedono conoscenze complesse e creative.

Per chiarire le idee circa il knowledge workers esemplifico il fenomeno dei nomadi digitali in contrapposizione a quello dei “rat race”:

  • i primi fanno riferimento ai professionisti che possono svolgere il proprio lavoro da qualunque posizione geografica, e che utilizzano strumenti digitali per compiere il proprio lavoro di cui sono completamente responsabili;
  • il secondo è il professionista dipendente “corporate” legato ad uno specifico luogo lavorativo e che gode del “bundle” Fordista.

Nonostante il cambiamento nelle dinamiche lavorative, le teorie manageriali più diffuse rispondono alle esigenze e logiche del lavoro manuale (ad esempio le linee di assemblamento o i turni di lavoro 9-5 Fordisti, i principi dello scientifico management, planning, e controllo centralizzato Tayloriano).

In genere, logiche industriali ricercano la decomposizione di lavori complessi in sotto attività, creando divisione e specializzazione del lavoro con l’obiettivo di gestire la complessità, creare stabilità ed aumentare efficienza e controllo.

Fintantoché il lavoro degli altri è svolto correttamente, la specializzazione e divisione del lavoro consente di non interessarci al lavoro altrui e di focalizzarsi solo sul proprio operato, l’output finale sarà la somma dello sforzo congiunto.

La specializzazione del lavoro raggiunta è estrema, Adam Smith nel suo The Wealth of Nations, riporta la parabola del “Pin-Maker” secondo la quale pochi impiegati possono produrre migliaia di penne, ma un solo impiegato non può produrne una.

La decomposizione del lavoro ha Inoltre consentito l’ingegnerizzazione di macchinari e linee di produzione che dettano la cadenza del processo produttivo (es. 10pezzi/h); inoltre, l’output o il processo sono ben definiti, visibili ed ispezionabili da parte del management.

Le teorie Fordiste e Tayloriane sono state plasmate proprio ad immagine di queste caratteristiche: il management assume un ruolo di planning e controllo centralizzato (“command and control”), che è favorito da moderate asimmetrie informative e contesti stabili e prevedibili.                                                           

Knowledge workers design organizzativo

Logiche manageriali

Le logiche manageriali create ed applicate per il manual work vengono anche adottate in contesti legati a lavori di conoscenza, nonostante quest’ultimo differisca da quello manuale.

Nuove teorie manageriali (ad esempio Digital e Neo Taylorism) appaiono sempre più spesso su riviste accademiche, ma il cambiamento nella prassi manageriale di richiederà tempo e la collaborazione da parte di più stakeholders.

Per creare e catturare valore, le organizzazioni che operano nella knowledge economy fanno riferimento a gruppi di lavoro dotati di competenze multidisciplinari e verticali (versus un gruppo di magazzinieri con le stesse competenze nel manual work).

I nessi causali, ovvero come gli input si ricollegano agli output, sono meno chiari e prevedibili rispetto il lavoro manuale, e la qualità dell’output o del processo è più difficile da ispezionare e valutare (ad esempio: la qualità di un testo prodotto vs numero di parole).

Inoltre, la divisione del lavoro, se da un lato consente al dipendente di “disinteressarsi” al lavoro altrui (almeno fin tanto che è svolto correttamente), dall’altro compromette la condivisione e l’integrazione del lavoro (della conoscenza), che è fondamentale nel knowledge work e la cui mancanza può portare a performance minori.

Nel lavoro di conoscenza sono presenti asimmetrie informative maggiori rispetto quello manuale: il management può non possedere le conoscenze adeguate a giudicare il processo/output del knowledge worker.

L’asimmetria rende difficile applicare i principi classici di “command and control” che sono applicati nel lavoro manuale. Ad esempio, i meccanismi tradizionali di paga in base alle performance possono essere adeguati in caso di output determinati e stabili (es. quantità di pezzi prodotti/h) ma non in contesti in cui la qualità dell’output/processo, o l’intero risultato di processo (es. laboratori di R&D) sono difficili da stabilire.

Per mitigare questi problemi, nei lavori di conoscenza è necessario mettere in atto sistemi di governance che vadano ad influenzare la motivazione intrinseca (piuttosto che estrinseca), per incentivare la cooperazione volontaria, il senso di comunità e l’integrazione della conoscenza.

Mentre la motivazione estrinseca si genera da ricompense strumentali, come ad esempio quelle pecuniari, la motivazione intrinseca si basa sulla soddisfazione che l’individuo trae nel compiere il compito.

Ad esempio, può generarsi dalla gioia che l’individuo trae dal lavorare in gruppo, o ancora da meccanismi di job sharing, rotation, o variation, che, accrescendo la variabilità di skills e competenze necessarie, aumentano l’autoefficacia e l’autodeterminazione del dipendente.

Al contrario di quanto si possa pensare, l’aggiunta di ricompense pecuniarie non è sempre ricollegabile ad un aumento delle performance. Infatti, l’aumento delle ricompense pecuniarie può ridurre la motivazione intrinseca (per approfondire si vedano gli effetti di crowding-out).

Effetti di crowding-in

In questo breve articolo, però, si riportano brevemente i meccanismi abilitanti ad un aumento della motivazione intrinseca (effetti di crowding-in).

  • In primis, si devono enfatizzare i requisiti di autonomia e feedback del ruolo; sentirsi autonomi nelle decisioni aumenta l’ingaggio del dipendente ed il suo senso di autodeterminazione, inoltre il grado con cui il task consente di ricevere dei riscontri determinati aiuta il dipendente a sentirsi competente e potenziato.
  • La varietà del lavoro (la ricchezza di capacità e competenze richieste), l’identità del lavoro (il grado con cui il lavoro svolto rappresenta un “pezzo intero” e riconoscibile) e la significatività (quanto il lavoro svolto è utile anche agli altri) fanno da leva alla motivazione intrinseca. Un supporto e controllo costruttivo e tempestivo da parte del management, che sia orientato al benessere della collettività aziendale, aumenta il senso di comunità e di identificazione nella missione aziendale.
  • I sistemi di ricompensa, pecuniari e no, possono anche supportare la motivazione intrinseca quando supportano i sentimenti di benessere e valorizzazione del dipendente, gratificandolo per i risultati raggiunti.

Le configurazioni di design organizzativo che consentono di organizzare al meglio il lavoro nelle aziende che operano in mercati in cui la conoscenza è alla base del vantaggio competitivo sono molteplici, nuove forme organizzative (es. I-form, C-Form etc) vanno a completare e sostituire le forme più tradizionali (es. a matrice, funzionale, etc.) e sono progettate appositamente per favorire la motivazione estrinseca, la collaborazione e la partecipazione volontaria alla mission aziendale.

Per concludere, in contesti lavorativi che vedono la conoscenza come risorsa principale volta alla creazione di valore e al raggiungimento del vantaggio competitivo, il management deve tenere in considerazione le peculiarità del lavoro di conoscenza rispetto al lavoro manuale.

I sistemi di governance devono sviluppare la motivazione intrinseca, che riduce il free riding, aumenta il senso di appartenenza e condivisione, e consente di raggiungere l’integrazione della conoscenza: requisiti fondamentali per una corretta gestione della conoscenza all’interno di imprese che operano nella knowledge economy.

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Immagini: pixabay

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