Az algoritmikus ajánlórendszerek ma már a tudásmunka szinte minden területén jelen vannak: kutatásban, termékfejlesztésben, döntéstámogatásban. Az MIT Sloan kutatói azonban rámutattak egy kevéssé tárgyalt paradoxonra: ezek az eszközök, miközben szélesítik az információhoz való hozzáférést, egyúttal a már ismert, népszerű megoldások felé terelik a felhasználókat – és ezzel csökkentik az igazi áttörések esélyét.
A kutatás szerint az algoritmusok hajlamosak a magas interakciószámú, már bevált tartalmakat előtérbe helyezni, miközben a ritka, de értékes szakértői tudás – amely éppen a perifériákon rejlik – láthatatlanná válik. Ez a mechanizmus nemcsak az egyéni kreativitást nyomja el, hanem szervezeti szinten is homogenizáló hatású: a csapatok hasonló forrásokhoz nyúlnak, hasonló megoldásokban gondolkodnak. A diverzitás, amit az eszközök látszólag kínálnak, sok esetben felszíni.
HR- és leadership-szempontból ez a felismerés kritikus. A szervezeteknek aktívan kell teret adniuk az algoritmuson kívüli tudásmegosztásnak – mentorprogramoknak, cross-funkcionális együttműködésnek, és olyan pszichológiailag biztonságos fórumoknak, ahol a nem mainstream ötletek is hangot kaphatnak. Az innováció nem automatizálható: a vezetőknek tudatosan kell megvédeniük a szervezet kreatív diverzitását.
