Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

За даними дослідження Бруклінського інституту, автоматизація та технології штучного інтелекту можуть замінити до 25% робочих рук у США, особливо у сфері простих, монотонних та завдань, що повторюються. До 2040 року технології будуть контролювати й тих, хто не втратить місця через автоматизацію: вони будуть навчати нейромережі, або ж оптимізувати процеси в наявних компаніях.

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

Декотрими професіями вже керують алгоритми. До прикладу, алгоритми Uber прокладають маршрут для водіїв та перетворює їх із самостійних робітників у компонент великої системи. Система не лише керує водіями, але й збирає данні про їх продуктивність, водійські навички та рівень задоволення клієнтів. Це безперервний цикл, що повторюється, де алгоритми спостерігають за роботою людини та аналізують отриману інформацію.

На думку голови Національного інституту трудових прав США Лью Мальтбі, роботодавці не проґавлять шанс отримати більше інформації про робітників, а алгоритми дозволять покращити контроль.

Нагляд за робочими приносить користь, вважають розробники програмного забезпечення для моніторингу та його замовники. До прикладу, моніторинг має допомогти співробітникам ефективніше використовувати робочий час, забезпечити безпеку заборонивши працювати понаднормово або безперервно протягом довгого часу. При цьому аналіз якості роботи відбувається непомітно для працівників.

Але технології також можуть занапастити чинну культуру цікавості та мікроменеджменту в компаніях. До 2040 року алгоритмічне спостереження та збір даних, ймовірно, стане нормою, буде недостатньо пояснити їх «благом для компанії та співробітників».

Алгоритми робочого класу

Наразі робота алгоритмів найбільш помітна серед сервісів: у каршерингу чи у доставленні їжі. Але поступово технології добираються і до усталених сфер: управління складами, вантажоперевезення та послуг по домашньому господарству. Співробітники готелю все частіше використовують додаток, котрий визначає, в якому порядку краще прибирати кімнати.

Склади

Один з прикладів потужного алгоритмічного моніторингу у великих корпораціях – логістичні центри Amazon. Для сканування пакетів робочі Amazon використовують портативні пристрої, котрі відстежують та оцінюють продуктивність.

Заробітна плата співробітників формуються по ставці, розрахованій по тому, наскільки швидко вони повинні працювати. Коли співробітники починають краще справлятися зі своїми зобов’язаннями та збільшувати швидкість роботи, алгоритм встановлює ще швидший темп, до якого потрібно прагнути.

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

Логістичний центр Amazon Inquier

Алгоритм був написаний таким чином, аби всі робочі були здатні стабільно дотримуватися високої швидкості роботи. Якщо ж вони не встигають, автоматично отримують попередження, завдання на перенавчання чи їх просто звільнять.

«З точки зору користувача та корпорацій ефективність системи переконлива. Питання лише в тому, чи досягло суспільство того рівня, коли ефективність починає погано впливати на людей», — вважає автор книг про технології та право Фредерік Лейн.

Вантажоперевезення

Моніторинг та автоматизація також приходять у сферу вантажоперевезень, аби компенсувати недолік досвідчених водіїв та зріст страхових тарифів.

Збір даних допоможе зробити поїздку більш безпечною, а також надасть переконливі докази для алгоритмів на заміну водіїв. Досвідчені водії, до прикладу, знають, на якій саме вулиці та як під’їхати до вантажного доку будівлі. Зараз це здається дрібницею, але буде важливим в «автономному» світі.

З 2017 року уряд США вимагає, аби комерційні вантажівки оснащували пристроєм для збору даних. (ELD). Він дозволяє контролювати водіїв: обмежує кількість годин за кермом для далекобійників та перевіряє, чи роблять вони передбачувані перерви на сон.

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

ELD

Також ELD — велике джерело даних для логістичних, страхових компаній та розробників безпілотного транспорту, вважає Санкар. Дані з ELD включають маршрути, час за кермом, дистанцію, котру проїжджають між перервами водії, як вони гальмують та прискорюються.

Дані допомагають менеджерам автопарку зрозуміти, наскільки хороший водій, визначити вартість страховки в залежності від водійських умінь співробітника. Компанія Progressive Insurance вже пропонує нижчі страхові тарифи для далекобійників, котрі згодні надсилати дані з ELD.

Ще один спосіб контролю та аналізу поведінки водіїв – камери для стеження, котрі одночасно спостерігають за дорогою та водієм, розпізнаючи емоції. Декотрі транспортні фірми експериментують з датчиками вимірювання пульсу та поту, але, за словами Санкара, водії невдоволені тим, що за ними так уважно спостерігають.

До 2040 року за логістикою та вантажоперевезеннями підтягнуться й інші сфери, а спостереження буде більш детальним. Наприклад, роботодавець зможе перевіряти робітника на віддаленій роботі: чи дивиться він на екран робочого комп’ютеру більшу частину дня.

Насправді декотрі програми вже слідкують за офісними співробітниками так, як і за водіями вантажівок.

Великі офісні дані

Моніторинг для оптимізації робочого процесу стає все популярніше в офісах. Один з таких додатків — Crossover Worksmart для контролю робітників на віддаленій роботі. Він відстежує активність клавіатури та використання додатків, а також раз на десять хвилин робить скріншоти та фото з веб-камери співробітників для формування «цифрової таймкарти».

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

Crossover Worksmart

«Додаток розроблений для того, аби робітники отримували гроші за продуктивний час, а якщо вони витрачають його на інші справи, повинні отримувати менше», — вважає засновник та гендиректор Crossover Енді Тріба.

За його думкою, жорсткі метрики визначають, як багато виконує робітник протягом дня. Натискання клавіш на клавіатурі та мишці – це показник продуктивності, а скріншоти дозволяють дізнатися, чим займаються робітники без особистого втручання менеджера. Тріба вважає, що Worksmart — це інструмент не мікро менеджменту, а тренінгу.

«Додатки, котрі ви використовуєте, де проводите свій час, з ким взаємодієте – основні показники того, як насправді ви працюєте», — говорить він.

За його словами, аналізуючи схеми роботи найпродуктивніших людей в команді, менеджери мотивують новачків чи менш продуктивних робітників слідувати тим же схемам. «Ми вважаємо, що це частина робочого процесу майбутнього».

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

Crossover Worksmart

З іншого боку, додаток може стати надто серйозним інструментом для допитливого керівництва. Тріба визнає, що хтось, ймовірно, перебільшить із контролем, проте вважає, що ринок розбереться самостійно, адже робітники самостійно згоджуються на моніторинг та можуть звільнитися, якщо їх не влаштовує керівник.

Також засновник Crossover вважає: моніторинг за допомогою Worksmart — справедлива ціна за можливість працювати віддалено.

Інші додатки для моніторингу слідкують за тим, як співробітники спілкуються між собою. Компанія Humanyze розробляє сервіс, котрий відстежує спілкування електронною поштою та месенджерами, а декотрі її клієнти навіть видають робітникам бейджі з мікрофонами та маячками, аби слідкувати за переміщеннями та розмовами.

Humanyze стверджує, що зібрані дані анонімні, а ID робітників групуються по командах. Це значить, що роботодавець бачить, що хтось з відділу маркетингу надіслав повідомлення комусь з відділу продаж або ж зустрівся з кимось в конференц-залі, але Humanyze не визначає, хто ж саме.

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

Humanyze

Також компанія заявляє, що не зберігає вміст повідомлень чи розмов, лише метадані для визначення кількості людей на зустрічі, тому ніхто не запроваджує штраф за надто довгі (чи короткі) розмови з колегами.

«Ми непокоїмось лише про поведінку співробітників, чи спілкуються вони зі своїми менеджерами, колегами та керівництвом», — заявляє гендиректор Humanyze Еллен Нуссбаум.

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

Аналіз графіків Humanyze

Якщо ринок моніторингу буде зростати, офісним робітникам доведеться звикнути, що їх оцінюють не лише за виконану роботу, але й за те, як саме вони її виконали. Робітники офісу будуть частіше думати про те, куди ж вони дивляться, як довго використовують додатки, кому пишуть та де обідають, знаючи, що вся інформація про це зберігається. Неважливо, анонімно це чи ні.

Стеження викличе додатковий стрес, що йде всупереч тренду на гнучкі умови роботи. Багато компаній не потребують обов’язкової фізичної присутності в офісі та роблять акцент на результаті роботи, а не на методах її виконання.

Протистояння алгоритмам

Зараз технології збору даних розвиваються набагато швидше, ніж адаптуються робітники, регулятор чи суспільство. Але спротив поступово зростає, що може привести до обмеження та прозорості використання технологій, а також – до покращення виплат.

Співробітники служб доставлення DoorDash та Instacart засумнівалися в чесності алгоритмічного розрахунку вартості задач, вказавши, що подібна робота оплачується вище, та прорахувавши середній заробіток. Він складав лише $1,45 на годину після сплати податків та інших витрат, тому робітники закликали збільшити базову ставку чайових в додатках.

Постійний контроль за допомогою алгоритмів: майбутнє робочого класу в 2040 році

Уряди тільки починає задумуватися про алгоритмічну оплату. У 2018 році Комісія по таксі та лімузинам Нью-Йорку встановила мінімальну годинну ставку для агрегаторів таксі, аби забезпечити гарантований рівень заробітної плати та знизити вплив алгоритмів Uber та Lyft на заробіток водіїв.

Новий закон про захист прав користувачів Каліфорнії дозволяє користувачам дізнаватися та продивлятися інформацію, що була зібрана компаніями, з котрими вони взаємодіють (Google, Facebook чи Walmart). Компанії повинні видалити інформацію чи припинити її передачу третім особам, якщо цього потребує клієнт.

Захисники прав робітників також хочуть, аби співробітники компаній отримували аналогічні права на перегляд та контроль даних, котрі збирає їх керівництво.

Вони вимагають заборонити використовувати частину інформації про співробітників типу даних про здоров’я чи активної діяльності поза роботою – декотрі роботодавці збирають їх через GPS та додаток на смартфоні підлеглого.

У штаті Іллінойс прийняли закон, що регулює інтерв’ю з використанням технологій штучного інтелекту. Він потребує, аби потенційні роботодавці отримували письмовий дозвіл кандидата, перш ніж провести співбесіду з аналізом зовнішності та жестів, а потім видаляли всі копії записів по запиту кандидата.

Суспільство лише починає розуміти, що технології здійснюють набагато більше впливу, ніж звичайні керівники. Автоматизовані складські менеджери, моніторинг водіїв та нагляд за офісним життям – лише невеличка частина того, що відбувається, а на кожен протест доводиться безліч нових прикладів впровадження технологій моніторингу.

Та зі збільшенням ролі алгоритмів в управлінні робочим місцем все складніше вистояти перед спокусою передати їм зібрані дані про співробітників. Підходи до моніторингу співробітників починають бути схожими на користувацький маркетинг з таргетингом та сегментацією. Процес схожий на збір даних зі сторони Facebook, Google та інших провайдерів цифрової реклами, котрі перетворили зібрану інформацію в профайли користувачів з захопленнями та робочими способами проникнути до них в голову.

Користувачі звикли до моніторингу користувачів, а робітники поступово звикають до моніторингу робітників. Не дивлячись на те, що законодавство у різних країнах та регіонах може досягти якогось прогресу в захисті приватності, навіть найсуворіші закони не повернуть ту конфіденційність, котра була до появи інтернету. Їм до снаги зробити збір даних прозоріше, навіть частково обмежити його, але вони не повернуть час назад.

БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:

Джерело: Fastcompany