AI užkrauna papildomą naštą darbuotojams
Įvairiose darbo vietose įmonės, siekdamos efektyvumo, kaip žinia, sparčiai diegia dirbtinį intelektą (AI)[1].
Tipiškas AI technologijų diegimo verslo motyvas yra tas, jog pastarosios padeda nustatyti švaistomos veiklos mastą arba veiksmingiau paskirstyti išteklius ir kitaip supaprastinti darbo procesus siekiant maksimalaus našumo.
Detaliau kalbant, AI programinė įranga naudojama tam, kad optimizuoti tiekimo grandines, sumažinti kliūtis, nustatyti ir apdovanoti darbuotojus už elgesį, suderintą su organizacijos tikslais bei numatyti rezultatus, galinčius paskatinti įmones siekti pageidaujamos praktikos siekiant pelno.
Visgi daugelis šių technologijų remiasi klaidinga prielaida – kad šie įrankiai be išimties taupo laiką ir pastangas. Tačiau užuot sumažinę darbo sąnaudas, išlaidas ar riziką, AI technologijų dėka galime geriau suprasti kaip perskirstyti šią naštą nuo įmonių ant darbuotojų pečių, – tik taip pasitarnaudamas dirbtinis intelektas gali būti iš tiesų naudingas.
Konkrečiau, daugelyje pramonės šakų ir darbo vietų darbuotojų našumas vis dažniau stebimas, kiekybiškai įvertinamas ir vertinamas balais.
Pavyzdžiui, kai kurių tyrimų ataskaitose aprašytas stebėjimo režimų, kuriais stebimi visų rūšių darbuotojai – nuo sandėlių darbuotojų iki finansų vadovų, atsiradimas.
Šiaip ar taip, nepaisant gana skirtingo darbo pobūdžio, bendra prielaida yra ta, jog produktyvumo stebėjimas skaičiuoja dalykus, kuriuos išties lengva suskaičiuoti: išsiųstų el. laiškų skaičių, užregistruotų pacientų apsilankymų skaičių ar minučių skaičių, kai kieno nors akys žiūri į kompiuterio ekraną[2]. Visa ši jutiklių technologijų ir stebėjimo programinė įranga suteikia vadovams detalų, realaus laiko vaizdą apie darbuotojų elgesį.
Tačiau nereikia pamiršti, jog produktyvumo stebėjimas retai kada gali išmatuoti darbo formas, kurias sunkiau užfiksuoti kaip duomenis, tarkime, gilų pokalbį apie kliento problemą ar idėjų aptarimą su kolegomis.
Darbdaviai ieško būdų, kaip kontroliuoti nuotolinius darbuotojus
Įmonės dažnai naudoja minėtas technologijas, siekdamos sumažinti darbuotojų „išsisukinėjimą“ ir padidinti pelną. Tačiau praktikoje šios sistemos gali iškreiptai atgrasyti darbuotojus nuo tikrųjų jų pareigų ir motyvacijos, pasitelkiant pernelyg įtemptą darbo formą: liepti dar kartą pajudinti pelę, kad ją užregistruotų programinė įranga, arba atlikti daugybę greitų, bet absoliučiai nenaudingų užduočių, pavyzdžiui, kelių el. laiškų siuntimą, praleidžiant labiau kokybiškai vertinamas užduotis.
Akivaizdu, jog vienas iš galimų dirbtinio intelekto stebėjimo rezultatų yra tas, kad jis skatina žmones atlikti lengvabūdiškas užduotis, kurias galima kiekybiškai įvertinti, kol kiti turi prisiimti psichologinę šios priežiūros naštą, kuri palaipsniui didina streso lygį ir mažina kūrybiškumą.
Trumpai tariant, dažnai yra nesutapimų tarp to, ką galima lengvai išmatuoti, ir to, kas prilygsta prasmingam darbui – ir šio neatitikimo išlaidos tenka darbuotojams.
Kadangi į biuro įrankius ir programinę įrangą pagal numatytuosius nustatymus įtraukta daugiau duomenimis pagrįstų metrikų, jie taip pat gali užblokuoti kanalus, kuriuose darbuotojai gali organizuoti arba kalbėti tarpusavyje apie darbo vietos reformas.
Naujos technologijos pažeidžia darbuotojų privatumą
Darbo vietos stebėjimo technologijos veikia tolimųjų reisų sunkvežimių vairuotojus Jungtinėse Valstijose ir ne tik.
Geografiškai paskirstytas, mobilus sunkvežimių vairuotojų darbo pobūdis lėmė, jog jie jau gana seniai galėjo išlaikyti tam tikrą savarankiškumo laipsnį, kaip elgtis kasdien. Tačiau šios priemonės, kaip žinia, neproporcingai apsunkina darbuotojus, pažeisdamos fizinį privatumą ir profesinę autonomiją.
Ir iš tiesų, sunkvežimių vairuotojai yra vis dažniau stebimi sistemų, kurios registruoja daugybę jų darbo matmenų: technologijos fiksuoja, kaip greitai jie važiuoja, kiek laiko važiuoja, ar per stipriai stabdo, kiek sunaudoja degalų ir kiek yra pavargę.
Kai kurios iš šių sistemų naudoja AI papildytas kameras, skirtas stebėti sunkvežimių vairuotojų akių vokus, širdies ritmą ir smegenų bangas. Tuo tarpu įmonės dažnai primeta technologijas vardan saugumo, teigdamos, jog tokių duomenų rinkimas neleis sunkvežimių vairuotojams vairuoti beatodairiškai arba padės vadovams „apmokyti“ vairuotojus, kurie nesilaiko standartų.
Visgi verta žinoti, jog skaitmeninės stebėjimo sistemos iš tikrųjų gali padaryti viešuosius kelius mažiau saugius, nes sunkvežimių vairuotojams nebelieka lankstumo, dėl ko vairuotojai veteranai išstumiami iš pramonės.
Šios priemonės vėlgi neproporcingai apkrauna darbuotojus, pažeisdamos jų fizinį privatumą ir profesinę autonomiją, kol darbdaviai gauna naudos iš viso transporto parko analizės ir kaupia vertingus duomenis apie sunkvežimių vairuotojų veiklą.
Mažmeninėje prekyboje ir maitinimo sektoriuje darbo grafikus pradeda lemti algoritmai
Mažmeninėje prekyboje ir maitinimo paslaugų sektoriuje darbo grafikus vis dažniau lemia personalo atrankos algoritmai[3]. Šios sistemos, be kita ko, remiasi klientų srauto ir pardavimo duomenimis realiuoju laiku, kad sukurtų „dinaminius“ darbuotojų grafikus, kurie reiškia nereguliarias pamainas.
Toks nepastovus planavimas atrodo veiksmingas iš įmonės perspektyvos: įmonė nori numatyti ir išvengti rizikos, jog pamainoje bus perteklinis arba per mažas darbuotojų skaičius – juk tai gali sumažinti pelną. Kita vertus, darbuotojams tai reiškia visai ką kitą.
Daugybė tyrimų rodo, kad dėl šių sistemų pastariesiems gali būti sunku uždirbti nuolatines pajamas, dirbti antrą darbą, lankyti paskaitas ar rūpintis savo šeimos nariais. Tiesą sakant, tai kenkia net kelioms kartoms ir daro įtaką tokiomis sąlygomis dirbančių žmonių vaikų rezultatams.
Svarbiausia tai, kad svyruojančios klientų paklausos rizikos, kurią anksčiau prisiimdavo įmonė, AI įrankiai nepašalina, o perkelia darbuotojams – dažniausiai žemą atlyginimą gaunantiems asmenims, kurie yra mažiausiai galingi „ekosistemos“ žaidėjai. Todėl svarbu suprasti, jog dirbtinis intelektas iš esmės yra įmonių naštos perskirstymas darbuotojams.
Visgi manoma, jog bet koks veiksmingas politinis atsakas turi būti nukreiptas į šią dinamiką ir grąžinti kai kurias išlaidas įmonėms. Tam yra keletas galimybių.
Galima sumažinti tam tikrą darbo vietoje daromą AI žalą tiesiogiai reguliuojant nagrinėjamas technologijas – kaip, pavyzdžiui, daugelis valstijų ir miestų padarė taikydamos „sąžiningo planavimo“ įstatymus. Šiais įstatymais bandoma sušvelninti nuspėjamųjų planavimo algoritmų nestabilumą užtikrinant, kad darbuotojai pakankamai informuotų apie savo tvarkaraščius ir jiems būtų kompensuojama tuo atveju, jei pamainos atšaukiamos arba keičiamos per trumpą laiką.
Panašiai kai kurios ES valstybės narės nustatė taisykles, ribojančias tam tikrų rūšių invazinio stebėjimo (pavyzdžiui, GPS sekimo) naudojimą darbo vietoje.
Kitos strategijos gali apimti darbo užmokesčio režimų persvarstymą, siekiant užtikrinti, jog darbuotojams būtų teisingai atlyginta už tikrąjį jų atliekamo darbo kiekį.
Kartu su kitomis apsaugos priemonėmis tokios strategijos žada šiek tiek nulenkti svarstykles, kad būtų apsaugoti darbo interesai ir darbuotojų orumas dirbtinio intelekto tarpininkaujamoje darbo vietoje.
