Algoritminen johtaminen voi säästää aikaa ja parantaa laatua. Tärkeintä on kuitenkin se, että kone voi olla ihmistä tasapuolisempi johtaja. Se käsittelee dataa ennakkoon asetettujen rajojen ja parametrien mukaan, ilman henkilökohtaisia ennakkoluuloja tai hetkellisiä mielialoja, joka voi tuoda työpaikoille kaivattua objektiivisuutta esimerkiksi rekrytoinnissa tai suoritusarvioinneissa.

Ihmiset ovat luontaisesti puolueellisia. Meillä kaikilla on omat suosikkimme, omat ennakkoluulomme ja huonot päivämme, jolloin olemme kärsimättömämpiä kuin tavallisesti. Hyvä johtaja tiedostaa nämä vinoumat ja pyrkii korjaamaan niitä, mutta täydellistä objektiivisuutta on mahdotonta saavuttaa. Algoritmi taas kohtelee kaikkia täsmälleen samalla tavalla, eikä se välitä siitä, oletko sen suosikki tai onko sinulla huono päivä meneillään.

Haaga-Helian tutkimuksen ennakkotiedot vahvistavat, että työntekijöiden suhtautuminen algoritmiseen johtamiseen on monelta osin myönteistä, ja tuloksissa korostuu kokemus oikeudenmukaisuudesta (Asikainen & Lahtinen 2025). Järjestelmien koetaan kohtelevan työntekijöitä tasapuolisemmin kuin ihmisjohtajien. Erityisesti kannustavaan ja kontrolloivaan johtamiseen liittyvät tehtävät, kuten esimerkiksi työtehon mittaaminen tai tavoitteiden asettaminen, nähdään alueina, joissa algoritmipohjainen järjestelmä voi jopa ylittää ihmisen suorituksen.

Samansuuntaisia tuloksia on saatu myös kansainvälisesti. Esimerkiksi Amazonin varastotyöntekijöitä koskeva tutkimus osoittaa, että erityisesti hyvin suoriutuvat ja kokeneet työntekijät sekä aloittelijat arvioivat algoritmisten järjestelmien legitimiteetin myönteisesti juuri oikeudenmukaisuuden näkökulmasta (Hirsch et al. 2023). Tämä viittaa siihen, että kun järjestelmät toimivat läpinäkyvästi ja johdonmukaisesti, ne voivat myös lisätä luottamusta työnantajaan, vaikka työolosuhteet olisivatkin haastavat ja tehokkuusvaatimukset korkeat.

Tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, että algoritmit olisivat automaattisesti oikeudenmukaisia. Huonosti suunniteltu järjestelmä voi vahvistaa olemassa olevia ennakkoluuloja tai luoda uusia niiden tilalle. Mikäli rekrytointialgoritmia koulutetaan datalla, jossa tietyt ryhmät ovat aliedustettuina tai esitetään huonossa valossa, niin se oppii luontaisesti syrjimään. Jos suoritusarviointi taas perustuu vain määrällisiin mittareihin, niin se suosii niitä, joiden työ on helposti mitattavissa, ja rankaisee niitä, joiden panos on laadullisempaa ja innovatiivisempaa.