Читаем без скачивания Power and Progress - Daron Acemoglu;Simon Johnson;
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Но ранние усилия меркнут по сравнению с тем, что мы видим сегодня. Amazon, например, собирает огромное количество данных о своих курьерах и работниках складов, которые затем объединяются с алгоритмами для реструктуризации работы таким образом, чтобы увеличить пропускную способность и минимизировать сбои.
Компания, которая является вторым по величине работодателем частного сектора в США, платит более высокую минимальную заработную плату, чем некоторые другие розничные компании, такие как Walmart. Но есть фундаментальный смысл, в котором работа в Amazon не является хорошей работой. Работники должны подчиняться строгому, быстро меняющемуся рабочему распорядку, их постоянно контролируют, чтобы убедиться, что они не делают более длинных или частых перерывов и постоянно прилагают необходимые усилия. Недавние новостные сообщения показывают, что значительная часть работников многих предприятий увольняется за несоответствие трудовым ожиданиям, причем некоторые из этих увольнений, согласно собранным данным, являются автоматическими (хотя Amazon оспаривает факт автоматического увольнения). По словам одного из защитников труда, "одна из вещей, которую мы постоянно слышим от работников, заключается в том, что с ними обращаются как с роботами, потому что они находятся под контролем и наблюдением этих автоматизированных систем".
Паноптикон Джереми Бентама должен был стать моделью не только для тюрем, но и для ранних британских фабрик. Но у начальников восемнадцатого и девятнадцатого веков не было технологий для постоянного наблюдения. У Amazon есть. По словам одного сотрудника из Нью-Джерси, "они практически видят все, что вы делаете, и это им выгодно. Они не ценят тебя как человека. Это унизительно".
Такие условия работы с высоким уровнем контроля не только унизительны, но и опасны. Недавний отчет OSHA показал, что в 2020 году работники складов Amazon получили около 6 серьезных травм на 200 000 отработанных часов, что почти в два раза превышает средний показатель в складской отрасли, а другие исследования показывают еще более высокий уровень травматизма, особенно в пиковые периоды деловой активности, такие как рождественский сезон, когда наблюдение за работниками усиливается. Amazon дополнительно требует от своих сотрудников и подрядчиков, занимающихся доставкой, загрузить и постоянно использовать приложение для отслеживания данных под названием "Mentor", которое позволяет осуществлять более тщательный контроль. Недавно компания объявила о создании дополнительных инструментов искусственного интеллекта для отслеживания работников доставки. FedEx и другие службы доставки также собирают множество данных о своих сотрудниках и используют их для введения жестких ограничений в расписании, что объясняет, почему многие работники службы доставки находятся в постоянной гонке со временем.
Масштабный сбор данных теперь распространяется на профессии "белых воротничков", когда работодатели отслеживают, как сотрудники используют свое время на компьютерах и различных коммуникационных устройствах.
Некоторый объем контроля является частью прерогативы работодателя, которому необходимо убедиться, что работники выполняют порученные им задания и не повреждают или неправомерно используют оборудование. Однако традиционно работники мотивировались не только контролем, но и доброжелательностью, которая сложилась между ними и работодателем из-за высокой заработной платы и общих удобств на рабочем месте. Например, работодатель или руководитель мог понять, что работник может чувствовать себя не совсем хорошо в данный день, и сделать ему поблажку, или, наоборот, работник мог быть готов работать больше обычного, если в этом возникала необходимость. Мониторинг позволяет работодателям снизить заработную плату и получить больше работы от работников. Таким образом, мониторинг является "деятельностью по перераспределению ренты", то есть он может быть использован для предотвращения распределения прироста производительности и перераспределения ренты от работников без значительного или полного повышения их производительности.
Еще одна область, в которой методы ИИ были применены для изменения арендной платы, — это планирование работы. Ключевым источником автономии для работников является четкое разделение рабочего времени и времени отдыха, а также предсказуемый график. Возьмем работников ресторанов быстрого питания. Если они знают, что должны приходить на работу в 8 утра и уходить в 16.00, это дает им высокую степень предсказуемости и некоторую автономию за пределами этого восьмичасового окна. Но что произойдет, если менеджер вдруг узнает, что после 16.00 придет гораздо больше клиентов? У нее может появиться стимул уменьшить эту автономию и приказать сотрудникам оставаться после 16:00. Может ли она это сделать?
Ответ зависит от противодействующих сил - например, от коллективных договоров, препятствующих подобному навязыванию; от доброй воли и норм приемлемости на рабочих местах; а также от технологий, которые определяют, могут ли компании заранее прогнозировать спрос и составлять графики в режиме реального времени.
Противодействующие силы уже отсутствовали, особенно в сфере услуг, а добрая воля и нормы уважения к автономии работников давно угасли. Оставшийся барьер - технология - теперь преодолен благодаря искусственному интеллекту и массовому сбору данных, что открывает путь к "гибкому графику".
Многие отрасли, работающие с клиентами, отказались от предсказуемых графиков, таких как рабочее время с 8.00 до 16.00, приняв вместо этого сочетание "нулевых часовых контрактов" и изменения графика в режиме реального времени. Контракты с нулевым рабочим днем означают, что компания отказывается от обязательства нанимать и оплачивать работнику регулярные часы каждую неделю. С другой стороны, составление расписания в режиме реального времени позволяет компаниям звонить работникам на мобильный телефон накануне вечером и просить их прийти на работу рано утром или увеличить продолжительность рабочего дня. Это также включает отмену смен по первому требованию, что снижает доход работника.
Обе эти практики основаны на технологиях обработки данных и искусственного интеллекта - например, программное обеспечение для составления расписания, предлагаемое такими технологическими компаниями, как Kronos, - которые позволяют работодателям предсказывать спрос, с которым они столкнутся, а затем заставлять работников адаптироваться к нему. Крайним вариантом такой практики является "клопенинг" - так называется практика, когда один и тот же работник закрывает магазин поздно вечером, а затем открывает его рано утром следующего дня. Это опять же навязывается работникам, часто в последний момент, поскольку менеджеры, наделенные полномочиями с помощью инструментов искусственного интеллекта, считают, что это соответствует их потребностям.
Существует много параллелей между практикой гибкого графика и мониторингом работников. Самая важная из них заключается в том, что обе они являются примерами "так себе" технологий: они создают незначительный прирост производительности, несмотря на существенные затраты для работников. С помощью дополнительного мониторинга компании могут отказаться от усилий по созданию доброй воли и
