Постоянная слежка и контроль с помощью алгоритмов: что ждет рабочий класс в 2040 году по версии издания Fast Company Статьи редакции

Неважно, будет начальник человеком или алгоритмом, он будет следить за сотрудниками.

Конспект материала Fast Company.

По данным исследования Брукингского института, автоматизация и технологии искусственного интеллекта могут заменить до 25% рабочих в США, особенно в области простых, монотонных и повторяющихся задач.

К 2040 году технологии будут контролировать и тех, кто не потеряет место из-за автоматизации: они будут либо обучать нейросети, либо оптимизировать процессы в компаниях.

Некоторыми профессиями уже управляют алгоритмы, считает Fast Company. Например, алгоритмы Uber прокладывают маршрут для водителей и превращают их из самостоятельных сотрудников в компонент большой системы.

Система не только управляет водителями, но и собирает данные об их производительности, водительских качествах и уровне удовлетворённости клиентов. Это непрерывный повторяющийся цикл, в котором алгоритмы наблюдают за работой человека и анализируют полученные данные.

По мнению главы Национального института трудовых прав США Лью Мальтби, работодатели не упустят шанса получить больше информации о работниках, а алгоритмы позволят усилить контроль.

Наблюдение за сотрудниками несет пользу, считают разработчики ПО для мониторинга и его заказчики. Например, мониторинг призван помочь сотрудникам эффективнее использовать рабочее время, обезопасить их и не давать перерабатывать, запретив трудиться без перерыва на протяжении десятка часов.

При этом всё проходит незаметно для работников, когда анализируется качество работы. Но технологии также могут усугубить существующую культуру любопытства и микроменеджмента в компаниях.

К 2040 году алгоритмическое наблюдение и сбор данных, вероятно, станут нормой, будет недостаточно объяснить их «благом для компании и сотрудников».

Сейчас работа алгоритмов наиболее заметна среди сервисов: в каршеринге или доставке еды. Но постепенно технологии добираются и до устоявшихся сфер: управления складами, грузоперевозок и услуг по домашнему хозяйству. Сотрудники гостиниц все чаще используют приложение, которое определяет, в каком порядке убирать комнаты.

Один из примеров мощного алгоритмического мониторинга в больших корпорациях — логистические центры Amazon. Для сканирования пакетов рабочие Amazon используют портативные устройства, которые отслеживают и оценивают производительность.

Зарплата сотрудников формируется по ставке, рассчитанной по тому, насколько быстро они должны работать. Когда сотрудники начинают лучше справляться со своими обязанностями и увеличивают скорость работы, алгоритм устанавливает ещё более высокий темп, к которому нужно стремиться.

Алгоритм написан таким образом, чтобы все рабочие были в состоянии стабильно придерживаться высокой скорости работы. Если же они не успевают, автоматически получают предупреждения, задания на переобучение или их увольняют.

«С точки зрения потребителя и корпораций эффективность системы убедительна. Вопрос лишь в том, достигло ли общество того уровня, когда эффективность начинает плохо влиять на людей», — считает автор книг про технологии и право Фредерик Лейн.

Мониторинг и автоматизация также приходят в отрасль грузоперевозок, чтобы компенсировать нехватку опытных водителей и рост страховых тарифов.

Сбор данных поможет сделать поездки более безопасными, но также даёт знания для алгоритмов на замену водителей, считает партнёр венчурной фирмы Dynamo Сантош Санкар. Специализация Dynamo — инвестиции в компании по работе с цепочками поставок и мобильностью.

Опытные водители, к примеру, знают, на какой улице и как подъехать к погрузочному доку здания. Сейчас это кажется мелочью, но будет важным в «автономном» мире, говорит Санкар.

С 2017 года правительство США требует, чтобы коммерческие грузовики оснащали устройством для сбора данных (ELD). Оно позволяет контролировать водителей: ограничивать количество часов за рулём для дальнобойщиков и проверять, делают ли они предписанные перерывы на сон.

Также ELD — крупный источник данных для грузоперевозчиков, страховых компаний и разработчиков беспилотного транспорта, считает Санкар. Данные с ELD включают маршруты, время за рулём, дистанцию, которую проезжают между перерывами водители, как они тормозят и ускоряются.

Данные помогают менеджерам автопарка понять, насколько хорош водитель, определить стоимость страховки в зависимости от водительских навыков сотрудника. Компания Progressive Insurance уже предлагает более низкие страховые тарифы для дальнобойщиков, которые согласны отправлять данные из ELD.

Ещё один способ контроля и анализа поведения водителей — камеры слежения, которые одновременно смотрят на дорогу и дальнобойщика, распознавая эмоции. Некоторые транспортные фирмы экспериментируют с датчиками измерения пульса и пота, но, по словам Санкара, водители недовольны, что за ними так пристально наблюдают.

К 2040 году за логистикой и грузоперевозками подтянутся другие отрасли, а наблюдение будет более пристальным, считают эксперты Fast Company.

Работодатель сможет проверять сотрудника на удалённой работе: смотрит ли он на экран рабочего компьютера большую часть дня. И на самом деле некоторые программы уже следят за офисными сотрудниками так же, как и за водителями грузовиков.

Мониторинг во имя оптимизации становится всё популярнее в офисах. Одно из таких приложений — Crossover Worksmart для контроля сотрудников на удалённой работе.

Оно отслеживает активность клавиатуры и использование приложений, а также раз в десять минут делает скриншоты и фотографии с веб-камеры сотрудников для формирования «цифровой таймкарты».

«Приложение предназначено для того, чтобы сотрудники получали деньги за продуктивное время, а если они тратят его на посторонние дела, должны получать меньше», — считает основатель и гендиректор Crossover Энди Триба. По его мнению, жёсткие метрики определяют, как много делает сотрудник в течение дня.

Нажатия клавиш на клавиатуре и мыши — это показатель продуктивности, а снятие скриншотов позволяет узнать, чем занимаются сотрудники без личного вмешательства менеджера. Триба считает, что Worksmart — это инструмент не микроменеджмента, а тренинга.

«Приложения, которые вы используете, где проводите своё время, с кем взаимодействуете — основные показатели того, как на самом деле вы работаете», — заявляет он.

По его словам, анализируя схемы работы самых продуктивных людей в команде, менеджеры мотивируют новичков или менее продуктивных сотрудников следовать тем же схемам. «Мы считаем, что это часть рабочего процесса будущего».

С другой стороны приложение может стать слишком серьёзным инструментом для любопытного руководства, отмечает Fast Company. Триба признаёт, что кто-то, вероятно, переборщит с контролем, но считает, что рынок разберется сам, ведь сотрудники сами соглашаются на мониторинг и могут уволиться, если их не устраивает руководитель.

Также глава Crossover полагает: мониторинг с помощью Worksmart — справедливая цена за возможность работать удалённо.

Другие приложения для мониторинга следят за тем, как сотрудники общаются между собой. Компания Humanyze разрабатывает сервис, который отслеживает общение в электронной почте и мессенджерах, а некоторые её клиенты даже выдают сотрудникам бейджи с микрофонами и маячками, чтобы следить за перемещениями и разговорами.

Humanyze утверждает, что собранные данные анонимны, а ID сотрудников группируются по командам. Это значит, что работодатель видит, что кто-то из отдела маркетинга отправил сообщение кому-то из отдела продаж или встретился с кем-то в конференц-зале, но Humanyze не определяет, кто именно.

Также компания заявляет, что не сохраняет содержание сообщений или разговоров, только метаданные для определения количества человек на встрече, и никто не вводит штрафы за слишком длительные (или короткие) разговоры с коллегами.

«Мы заботимся только о поведении сотрудников, общаются ли они со своими менеджерами, коллегами и руководством», — заявляет гендиректор Humanyze Эллен Нуссбаум.

В разговоре с Fast Company она привела пример клиента, который выяснил, что самые эффективные продавцы чаще всего общаются с инженерами, и увеличил эффективность, пересадив отделы продаж и разработки ближе друг к другу.

Если рынок мониторинга будет расти, офисным сотрудникам придётся привыкнуть, что их оценивают не только за выполненную работу, но и за то, как именно они её выполнили, считает Fast Company. Работники будут чаще задумываться, куда они смотрят, как долго используют приложения, кому пишут и где обедают, зная, что вся информация об этом сохраняется. Неважно, анонимно или нет.

Слежка вызовет дополнительный стресс и идёт вразрез с трендом на гибкие условия работы. Многие компании не требуют обязательного присутствия в офисе и делают акцент на результате работы, а не методах её выполнения.

Сейчас технологии сбора данных развиваются куда быстрее, чем адаптируются работники, регуляторы или общество, пишет Fast Company. Но сопротивление постепенно растёт, что может привести к ограничению и прозрачности использования технологий, а также улучшению выплат.

Сотрудники служб доставки DoorDash и Instacart усомнились в честности алгоритмического расчёта стоимости задач, указав, что подобная работа оплачивается выше, и вычислив средний заработок. Он составил лишь $1,45 в час после уплаты налогов и других расходов, а работники призвали увеличить базовую ставку чаевых в приложениях.

Правительства только начинают задумываться об алгоритмической оплате. В 2018 году Комиссия по такси и лимузинам Нью-Йорка установила минимальную часовую ставку для агрегаторов такси, чтобы обеспечить гарантированный уровень зарплаты и снизить влияние алгоритмов Uber и Lyft на заработок водителей.

Новый закон о защите прав потребителей Калифорнии позволяет пользователям узнавать и просматривать информацию, собранную компаниями, с которыми они взаимодействуют (вроде Google, Facebook или Walmart). Компании должны удалить информацию или прекратить её передачу третьим лицам, если этого потребует клиент.

Защитники прав рабочих также хотят, чтобы сотрудники компаний получали аналогичные права на просмотр и контроль данных, которые собирает их руководство.

Они требуют запретить использовать часть информации о сотрудниках вроде данных о здоровье или деятельности вне работы — некоторые работодатели собирают их через GPS и приложения на смартфоне работника.

А в штате Иллинойс приняли закон, регулирующий интервью с использованием технологий искусственного интеллекта. Он требует, чтобы потенциальные работодатели получали письменное согласие соискателя, прежде чем проводить собеседование с анализом внешности и жестов, а затем удаляли все копии записей по запросу соискателя.

Общество только начинает понимать, что технологии оказывают куда больше влияния, чем обычные руководители. Автоматизированные складские менеджеры, мониторинг водителей и наблюдение за офисной жизнью — лишь небольшая часть происходящего, а на каждый протест приходится множество новых примеров внедрения технологий мониторинга.

И с увеличением роли алгоритмов в управлении рабочим местом всё труднее устоять перед соблазном передать им собранные о сотрудниках данные, считает Fast Company.

Подходы к мониторингу сотрудников начинают походить на потребительский маркетинг с таргетингом и сегментацией. А процесс похож на сбор данных со стороны Facebook, Google и других провайдеров цифровой рекламы, которые превратили собранную информацию в профайлы пользователей с увлечениями и рабочими способами забраться к ним в голову, пишет издание.

Потребители привыкли к мониторингу потребителей, а работники постепенно привыкают к мониторингу работников. Несмотря на то что законодательство в различных странах и регионах может добиться какого-то прогресса в защите приватности, даже самые строгие законы не вернут ту конфиденциальность, которая была до появления интернета.

Им по силам сделать сбор данных прозрачнее, даже частично ограничить его, но они не повернут время вспять.

#алгоритмы #эффективность #оптимизация