Во всех видах работ и рабочих мест компании быстро внедряют искусственный интеллект во имя эффективности. Типичное бизнес-обоснование внедрения технологий на основе ИИ заключается в том, что они помогают выявлять расточительные действия, более эффективно распределять ресурсы или иным образом оптимизировать рабочие процессы для обеспечения максимальной производительности. Программное обеспечение ИИ используется для оптимизации цепочек поставок, устранения узких мест, выявления и вознаграждения работников за поведение, соответствующее целям организации, а также для прогнозирования результатов, которые могут подтолкнуть фирмы к желаемым методам в их стремлении к прибыли.
Однако многие из этих технологий основаны на ложном предположении, что эти инструменты экономят время и силы. На практике более точным утверждением будет то, что, хотя кажется, что эти технологии снижают эффективность, на самом деле это не так. Вместо того, чтобы сокращать труд, затраты или риски, мы можем лучше понять технологии ИИ как перераспределение этого бремени с фирм на работников. При этом может показаться, что ИИ служит конечному результату, но он делает это не за счет экономии труда, а за счет распределения дополнительной нагрузки на работников.
Вот несколько примеров того, что я имею в виду .
Во многих отраслях и на рабочих местах продуктивность работников все чаще отслеживается , измеряется и оценивается. Например, в недавнем отчете о расследовании The New York Times описываетсярост режимов мониторинга, которые контролируют всех сотрудников, от складских рабочих до финансовых руководителей и капелланов хосписа. Независимо от совершенно разных видов работы, общая основная предпосылка заключается в том, что мониторинг производительности подсчитывает то, что легко подсчитать: количество отправленных электронных писем, количество зарегистрированных посещений пациентов, количество минут, в течение которых чьи-то глаза смотрят на конкретный объект. окно на своем компьютере. Сенсорные технологии и программное обеспечение для отслеживания дают менеджерам детальный обзор поведения сотрудников в режиме реального времени. Но мониторинг производительности редко позволяет измерить формы работы, которые сложнее зафиксировать в виде данных, например, глубокий разговор о проблеме клиента, мозговой штурм на доске или обсуждение идей с коллегами.
Существует несоответствие между тем, что можно легко измерить, и тем, что представляет собой осмысленную работу.
Фирмы часто используют эти технологии во имя минимизации прогулов работников и максимизации прибыли. Но на практике эти системы могут извращенно лишить работников интереса к основной части их работы, а также привести к тому, что им придется выполнять дополнительную работу, чтобы сделать себя разборчивыми для систем слежения. Это часто принимает форму занятой работы: покачивания мыши, чтобы она была зарегистрирована программным обеспечением для мониторинга, или выполнение множества быстрых, но пустых задач, таких как отправка нескольких электронных писем, вместо более глубокого, но менее поддающегося количественной оценке взаимодействия. Одним из вероятных результатов мониторинга ИИ является то, что он побуждает людей выполнять те иногда легкомысленные задачи, которые можно измерить количественно. И работники, которым поручено сделать свою работу понятной для отслеживания производительности, несут психологическое бремя такого надзора, повышая уровень стресса и препятствуя творчеству.осмысленная работа – и расходы на это несоответствие несут работники.
Поскольку все больше показателей, основанных на данных, по умолчанию встроено в офисные инструменты и программное обеспечение, они также могут привести к блокировке каналов, по которым работники могут организовывать или обсуждать между собой реформы на рабочем месте. Хотя эта динамика нарастала в течение длительного времени, пандемия ускорила ее, поскольку работодатели ищут способы контролировать удаленных работников и беспокоятся о том, что они будут уклоняться от работы.
Технология также перекладывает бремя времени и труда на работников в виде алгоритмического штатного расписания и расписания. В розничной торговле и общественном питании рабочие графики все чаще определяются алгоритмами своевременного подбора персонала. Эти системы используют данные о трафике клиентов и продажах в режиме реального времени, среди прочего, для создания «динамических» графиков для работников. Динамический график может означать смены, которые назначаются с очень коротким уведомлением, нерегулярное и колеблющееся количество часов в неделю, а также микросмены, которые нарезаются на небольшие куски, где ожидается повышенный спрос. Такое неустойчивое расписание появляетсяэффективен с точки зрения фирмы: компания хочет предсказать и избежать риска переукомплектования или нехватки персонала в смену, любой из которых может подорвать прибыль. Другое дело рабочие. Большое количество исследований показывает, как эти системы могут мешать работникам получать стабильный доход, работать по совместительству, посещать курсы или заботиться о своих семьях. На самом деле, этот вред даже из поколения в поколение влияет на результаты детей .людей, которые работают в этих условиях. Риск колебания покупательского спроса, который раньше брала на себя компания, не устраняется инструментами ИИ, а вместо этого перекладывается на сотрудников. Его скрывают, потому что его переложили — и навязали — на низкооплачиваемых рабочих, которые являются наименее влиятельными игроками в экосистеме.
Поэтому важно понимать, что ИИ по своей сути является перераспределителем бремени от фирм к работникам. Любая эффективная политическая реакция должна быть нацелена на эту динамику и возвращать фирмам часть издержек. Есть несколько возможностей. Мы могли бы сократить часть вреда ИИ на рабочем месте, напрямую регулируя рассматриваемые технологии — как, например, ряд штатов и городов сделали с помощью законов о « справедливом расписании ». Эти законы пытаются смягчить нестабильность алгоритмов прогнозирующего планирования, гарантируя, что работники должным образом уведомлены о своих графиках и получают компенсацию, если смены отменяются или изменяются в короткие сроки, среди других положений. Точно так же некоторые государства-члены ЕС ввели правилакоторые ограничивают использование определенных типов инвазивного мониторинга (таких как GPS-слежение) на рабочем месте. Другие стратегии могут включать в себя пересмотр режимов оплаты, чтобы гарантировать работникам справедливое вознаграждение за реальный объем работы, которую они выполняют; например, недавно принятый закон отменит освобождение дальнобойщиков от Закона о справедливых трудовых стандартах, который не позволяет им получать оплату за сверхурочную работу. И мы могли бы найти многообещающую политику, которая защищает способность работников вести коллективные переговоры: Министерство труда США недавно поставило цельна технологиях наблюдения на рабочем месте, которые могут помешать работникам конфиденциально обсуждать между собой вопросы объединения в профсоюзы. Вместе с другими мерами защиты такие стратегии обещают немного снизить весы, чтобы защитить трудовые интересы и достоинство работников на рабочем месте, опосредованном ИИ.
