Algoritmi upravljanja učinkom mogu uključivati:
- Algoritme koji fizički ili digitalno prate aktivnost radnika, provjeravajući kad se ljudi prijavljuju ili odjavljuju, bez obzira jesu li uz svoje radno mjesto i kakav softver je otvoren na njihovim računalima.
- Algoritme koji čitaju sadržaj e-mailova radnika, drugih poruka pa i razgovora, uz traženje ključnih riječi ili vođenje analiza sadržaja.
- Algoritme koji mjere i procjenjuju radnike prema njihovim učinku, u ostvarenju ciljeva ili prema drugim mjerilima.
- Algoritme koji koriste ocjene kupaca kako bi mjerili uspješnost zaposlenika.
- Algoritme koji uzimaju sve naprijed navedeno i pretvaraju to u preporuke na temelju kojih će se radnike promovirati, dodijeliti im bonuse, ili ih otpuštati.
U svim tim slučajevima postoji ozbiljna zabrinutosti zbog prekomjernog stupnja nadzora ali i utjecaja samog algoritma na odluke, što može dovesti do važnih pitanja oko pristanka, transparentnosti i načina kako se koriste svi prikupljeni podaci o radniku.
Nadzor prisutnosti
Pogledajmo prvo razinu nadzora. Postoje mnogi alati za nadzor na radnom mjestu. Neki jednostavno nadgledaju jesu li radnici aktivni i jesu li na radnom mjestu, poput stolnih senzora ili softvera koji provjerava jesu li radnici s udaljenog mjesta rada prijavljeni odnosno ulogirani u svoja računala i programe.
Praćenje svih aktivnosti
Drugi algoritmi idu puno dalje, kroz praćenje vrste aktivnosti koju radnici rade. Tamo gdje su na radnom mjestu prati se njihovo kretanje, kada prave pauze, idu u WC, koji softver koriste, koliko su riječi otipkali, koliko su telefonskih poziva obavili itd. Najnametljiviji od svih su oni koji aktivno prate i analiziraju riječi koje radnici izgovaraju ili pišu. To uključuje alate poput Humanyzea – nosivog uređaja koji nadgleda dinamiku tima slušanjem razgovora na radnom mjestu, ili Terramind – jedan od alata koji ide najdalje u nadzoru radnika time što nudi uživo i snimljeno nevidljivo praćenje svega što radnici pišu i govore dok rade te omogućuje izvršnim direktorima da postave ključne riječi kao okidače za automatsko primanje upozorenja ako zaposlenici počinju razgovarati o svojim šefovima ili to pišu u internim e-mailovima.
Pokušaj uvođenja ovih vrsta alata bez pristanka radnika i njihovih predstavnika može dovesti do sukoba na radnom mjestu. Kada su testirane i na Barclaysu i na Telegraphu, čak i jednostavne vrste aktivnosti koje prate radnike, kao što je softver OccupEye koji mjeri vrijeme provedeno za stolom u uredu, su dovele do pobune radnika, prisiljavajući poslodavce da se povuku.
Informiranost o prikupljanju podataka
Sindikati očito trebaju razgovarati i pregovarati sa poslodavcima oko stupnja nadzora kojeg su spremni prihvatiti te onog što smatraju pretjeranim i neopravdanim. Ipak, da bi došli do tih odluka, radnici i sindikati najprije moraju biti sigurni da su svjesni i znaju koji se nadzorni alati zapravo koriste na njihovom radnom mjestu.
U nekim sustavima, posebno u SAD-u, propisi poslodavcima u mnogim slučajevima omogućuju nadzor i prikriveno nadgledanje radnika bez njihove svijesti, a kamoli njihovog pristanka. U ostalim područjima poput Europske unije propisi su stroži, kao rezultat GDPR-a i članka 8. Europske konvencije o ljudskim pravima, a koji se odnose na pravo na poštivanje privatnog života i korespondencije. Kao rezultat toga, radnici moraju biti informirani o prikupljanju podataka o njima, a zakonski se primjenjuju zahtjevi proporcionalnosti i minimiziranja podataka.
Sindikati bi, međutim, trebali biti svjesni da su mnogi alati za nadzor radnika i drugi algoritmi upravljanja dizajnirani imajući na umu američko tržište i mogu se isporučiti sa značajkama koje nisu dopuštene za upotrebu u drugim područjima poput EU-a. To je nešto čega ni poslodavci ni sami trgovci možda neće biti svjesni koliko bi trebali biti.
Računalo nalaže kako raditi
Mnogi su algoritmi za praćenje učinka uobičajeni su u call-centrima, s obzirom da ti centri imaju jasne mjerne podatke o produktivnosti i uspjehu koji se mogu pratiti. Iako bi stariji sustavi jednostavno pratili broj poziva koje je svaki radnik uputio na sat, moderni algoritamski alati poput Cogito ili Voci koriste glasovnu analitiku umjetne inteligencije da bi pružili povratne informacije radnicima u stvarnom vremenu o tome govore li oni prebrzo, zvuče li preumorno ili nedovoljno empatično, ili će im ponuditi druge savjete kakve bi im tradicionalno davali ljudski menadžeri. Međutim, ove vrste sustava praćenja poziva imaju ozbiljne nedostatke. Pritužbe su upućene na softver Call Miner koji se koristi za nadgledanje Santander-ovih američkih pozivnih centara, napominjući da on ne prepoznaje riječi zaposlenika s određenim naglascima ili govornim smetnjama, pa šteti njihovoj ocjeni ili ih prisiljava da usvoje neprirodne govorne obrasce. Ostali radnici u pozivnim centrima su se požalili da je „jedini prikladan način za iskazivanje osjećaja način na koji računalo kaže“.
Kad računalo kažnjava, stres je neizdrživ
Još gore, ove vrste softvera često se koriste u takozvanoj strategiji “rangiranja i raščlanjivanja” odnosno rangiranja učinka svih radnika, a zatim automatskog discipliniranja ili otpuštanja onih u donjim postocima svakog mjeseca, bez obzira na njihove osobne okolnosti ili probleme, te bez ikakvog ulaganja napora u osposobljavanje i podršku radnicima za ispravljanje nedostataka i unapređenje rada.
Ova upotreba relativnog, a ne apsolutnog poretka, posebno je pogubna – polovica radne snage po definiciji uvijek će biti ispod prosjeka, a netko će uvijek biti na dnu, bez obzira koliko se trudio. Ova vrsta stalnog pritiska, znajući da vas se neprestano nadgleda i riskirate ostati bez posla ako oni oko vas rade brže od vas, ima velike rizike i za vaše psihološko i fizičko zdravlje. Takva je praksa posebno ozloglašena u distribucijskim skladištima Amazona, gdje je lakoća zamjene radnika koji izgaraju od prekomjernog rada dovela do toga da se ciljane stope predmeta koje radnici moraju obrađivati po satu neumorno pojačavaju, te se pod budnim okom algoritamskih monitora na pazi na one koji zaostaju. Rezultat: povećani stres, opetovane ozljede naprezanja, bolovi u leđima i koljenima te ukupne ozbiljne ozljede koje pogađaju 10% radne snage s punim radnim vremenom – dvostruko je veća brojka od državnog prosjeka u SAD-u za sličnu vrstu posla. Razina ozljeda je toliko je velika da je Amazon u neka skladišta instalirao automate a lijekovima protiv bolova, a u Velikoj Britaniji su 2018. godine hitna vozila navodno pozivana u skladišta svaki drugi dan zbog radnika koji redovito kolabriraju i doslovce padaju s nogu na poslu.
Ovakve vrste alata za kontinuirane povratne informacije i provjeru učinka šire se na sve više vrsta radnika u različitim sektorima, izvan tradicionalnog prvotnog postavljanja u call-centrima i skladištima. U nekim slučajevima oni se sada primjenjuju i na radnike iz koji rade od kuće i samozaposlene davatelje usluga. WorkSmart, Time Doctor i Microsoftova Workplace Analytics primjeri su vrsta softvera za produktivnost, koji se sve više koriste za nadgledanje radnika na udaljenosti, kao i radnika u uredu, za praćenje stvari kao što su klikovi mišem, pritisci tipki i druge računalne aktivnosti te redovito fotografiranje s web kamere, kako bi osigurali da su radnici za svojim radnim stolovima. Za neke radnike upotreba takvog softvera od strane njihovih poslodavaca bila je nesnosno opresivna, jer sustav može davati odbitke od plaće svaki put kad se utvrdi da nisu dovoljno aktivni ili trenutno ne rade, obeshrabruje radnike da slušaju glazbu ili prave pauze za odlazak u WC u vlastitim domovima. Stoga je prisutan konstantan strah da će algoritam određeni postupak radnika označiti za ono što smatra neproduktivnom aktivnošću.
Ocjenjivanje radnika od kupaca
Još jedno područje na koje bi sindikati trebali biti oprezni je procjena učinka radnika, ne analizom objektivno mjerljivih rezultata, već s uporabom sustava ocjenjivanja kupaca. Opet, praksa koja se uvozi iz gospodarstva novih tehnologija u nekoliko zemalja, može biti opasna pozadina za diskriminaciju, pretvarajući vlastiti spol ili rasne pristranosti kupaca u uzroke i posljedice po karijeru radnika, a da istovremeno štiti poslodavca od odgovornosti „jer on nije ništa rekao“.
Algoritmi nisu alibi poslodavcu
Slično tome, sindikati bi trebali biti sumnjičavi prema bilo kojim algoritmima za upravljanje učinkom u kojima kriteriji koji se koriste za procjenu radnika nisu transparentni. Tvrdnja da su algoritmi nedokučivi crni okviri ne bi trebala biti dopuštena za važne odluke o životima radnika. To prečesto može dovesti do toga da poslodavci usvoje ‘informativni alibi’, gdje tvrde da poslodavac nije taj koji kritizira radnike, otpušta ih ili im uskraćuje prilike, već je jednostavno algoritam onaj koji tako kaže. Pokušajima da se na ovaj način prebaci odgovornost za odluke o ljudskim sudbinama treba se snažno oduprijeti – algoritmi nisu odgovorni rukovodioci i uvijek treba postojati ljudski menadžer sposoban objasniti i preuzeti odgovornost za sve konačne odluke. „Budući da je algoritam tako rekao“ nikada ne bi trebao biti prihvatljivo objašnjenje zašto je radnik dobio otkaz, uskratilo mu se napredovanje, povećala plaća, ili se suočio s nekim drugim značajnim posljedicama.
Pozitivne mogućnosti poboljšanja procesa rada
Ova se tehnologija također može koristiti na pozitivne načine ako se pravilno primijeni i regulira. Kada se prikupljeni podaci agregiraju i anonimiziraju, mogu se koristiti da poboljšaju sustave i procese bez pritiska na pojedine radnike da osobno ispune očekivanja algoritma iz straha za svoj posao. Utoliko što ovo kontinuirano prikupljanje podataka o uspješnosti radnika podržava pomak s jedne godišnje ocjene na model kontinuirane konstruktivne povratne informacije i razvoja. To bi svakako moglo biti dobrodošlo – ali samo ako je uloga algoritama ograničena na savjetovanje i podršku ljudskim rukovoditeljima u tim razgovorima.
Tamo gdje je voditelj kao čovjek potpuno izbačen iz postupka provjere učinka, postoji ozbiljan rizik da se radnici odvoje, da u njima rastu osjećaji da je njihov poslodavac hladan i neosoban, te da iskrive svoje ponašanje prema pogađanju samo ciljeva izmjerenih algoritmom, a ne da brinu o obavljanju posla i osobnom razvoju na cjelovitiji način. Na primjer, u gore spomenutom slučaju Santander, radnici su izvijestili da prekomjerna usredotočenost na mjerne podatke učinka ograničava interakciju s kupcima i dovodi potrošače u rizik. Međutim, ono što algoritmi mogu učiniti jest prikupiti činjenične podatke o učinku na radnom mjestu i prikazati ih na nepristran način koji bi mogao pomoći voditeljima linija da prevladaju vlastite nesvjesne pristranosti o članovima svog tima i pruže svoje povratne informacije pravednije, sustavnije i opsežnije.
Algoritmi također mogu imati ulogu u uočavanju obrazaca koji pomažu u otkrivanju problema a koje ljudski rukovoditelji možda nisu ili teško mogu primijetiti sami. Ako, na primjer, radnik redovito ima poteškoće s određenim zadatkom jer nema odgovarajuću opremu, ili ako učinak i točnost određenog radnika uvijek pati na datume koji odgovaraju školskim praznicima što bi moglo ukazivati na poteškoće i obveze oko brige o djeci kod kuće, tada poslodavac može dati radniku na raspolaganje potrebnu opremu ili predložiti fleksibilnije mogućnosti rada pa i na daljinu.
Još jedna pozitivna upotreba algoritama za upravljanje učinkom može biti identificiranje radnika kojima je potrebna dodatna obuka ili pomoć. Korištenje algoritama za identificiranje radnika koji se muče nije nužno prijetnja tim radnicima, pod uvjetom da odgovor uprave bude pružanje dodatne podrške, umjesto da se pokuša riješiti radnika. Još jednom, etičko pitanje ne određuje alat, već svrha u koju se koristi. IBM-ov računalni sustav Watson korišten je za identificiranje s visokom preciznosti onih radnika koji će vjerojatno dati otkaz u bliskoj budućnosti, tako da mogu biti ciljani na dodatnu obuku, napredovanja ili povećanje plaća radi poboljšanja stope zadržavanja osoblja. Team Space, interna aplikacija na Cisco se koristi da pomogne menadžerima da shvate kako njihovi izravni izvještaji najbolje djeluju i koji će stilovi upravljanja ili trenerski savjeti biti učinkoviti i dobrodošli kod radnika.
Uloga sindikata je osigurati da je prikupljanje i analiza podataka uvijek proporcionalno, transparentno i dovodi do konstruktivnih povratnih informacija poslodavca koje vodi i daje čovjek.
