Казахстанский стартап Clockster помогает работодателям следить за графиком работы сотрудников с помощью сканирования отпечатков пальцев на входе в офисы. Компания не раз сталкивалась с тем, что сотрудники их клиентов увольнялись с места работы, отказываясь отчитываться программному обеспечению.
Fast Company считает, что через 20 лет руководители смогут отслеживать каждый ваш взгляд, нажатие клавиши и сердцебиение. Будь то человек или искусственный интеллект за вами будут следить ваши работодатели.
И для таких прогнозов существует множество примеров в настоящем, когда машинное обучение и искусственный интеллект контролируют рабочую силу.
Машины оценивают людей ещё до начала работы. Существуют системы, которые проводят первое тестирование онлайн и по ответам могут оценить потенциального кандидата. Только в 2014 году 70% сотрудников США проходили тестирование, прежде чем прийти на собеседование в офис.
Считалось, что так можно уменьшить предвзятое отношение к кандидату со стороны HR-менеджера, однако вышло наоборот: программы искусственного интеллекта создают ещё большую предвзятость.
К примеру, компания Amazon недавно отказалась от многолетнего проекта по разработке программы найма с ИИ, потому что она дискриминировала женщин. Очевидно, программа с ИИ оценила гендерное соотношение рабочей силы в Amazon, в которой доминировали мужчины, и создала ассоциацию, что быть мужчиной — значит быть хорошим работником. Amazon так и не использовала программу для принятия реальных решений о найме, но как быть с работодателями, которым не хватает ресурсов, знаний или желания идентифицировать предвзятый ИИ?
Этот пример — только начало большого взаимодействия с технологиями на рабочем месте. Если раньше мы привыкли думать, что технологии помогают нам справляться с работой, то сейчас мы больше работаем на то, чтобы машины делали правильные прогнозы о нас.
Самый яркий пример контроля работников машинами — это службы такси, считает Fast Company. 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 цикл, в котором алгоритмы наблюдают за работой человека и анализируют полученные данные.
Разработчики программного обеспечения считают, что мониторинг призван помочь сотрудникам эффективнее использовать рабочее время, обезопасить их и не давать перерабатывать, контролируя график смены. Однако такие системы не учитывают человеческие риски, и водители вынуждены работать быстро и много, чтобы получать заказы.
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 скорости их работы. Когда сотрудники начинают лучше справляться со своими обязанностями и увеличивают скорость работы, алгоритм устанавливает ещё более высокий темп, к которому нужно стремиться. Если же они не успевают, то автоматически получают предупреждения, задания на переобучение, или их увольняют.
Работники также получают инструкции через гарнитуру, которая передает комментарии системы управления складом и одновременно наблюдает за движениями, используя в том числе голосовое распознавание.
Алгоритм написан таким образом, чтобы все рабочие были в состоянии стабильно придерживаться высокой скорости работы. «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. Ведь уже имеются свидетельства значительного негативного воздействия такого подхода на здоровье работников, поскольку они изо всех сил стараются не отставать от своих прорабов, управляемых ИИ.
Мониторинг и автоматизация также приходят в отрасль грузоперевозок, чтобы не брать на работу неопытных водителей и экономить на страховании.
С 2017 года правительство США требует, чтобы коммерческие грузовики оснащались устройством для сбора данных (ELD). Оно позволяет контролировать водителей: ограничивать количество часов за рулём и проверять, делают ли они предписанные перерывы на сон.
ELD — крупный источник данных для грузоперевозчиков, страховых компаний и разработчиков беспилотного транспорта. Устройства мониторят маршруты, время за рулём, дистанцию и собирают данные о том, как водители тормозят и ускоряются.
Данные помогают менеджерам автопарка понять, насколько хорош водитель, определить стоимость страховки в зависимости от водительских навыков сотрудника. Американская страховая 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.
К 2040 году за логистикой и грузоперевозками подтянутся другие отрасли, а наблюдение будет более пристальным, считают эксперты Fast Company.
Сейчас на рынке есть несколько программных решений, чтобы оценить эффективность удаленного работника через его же компьютер. Одно из таких приложений — Crossover Worksmart. 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 реальную производительность работника. Нажатия клавиш на клавиатуре и мыши — это показатель продуктивности, а снятие скриншотов позволяет узнать, чем занимаются сотрудники без личного вмешательства менеджера.
По словам основателя компании, анализ схем работ самых продуктивных людей в команде помогают новичкам или менее продуктивным сотрудникам 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, что мониторинг с помощью Worksmart — справедливая цена за возможность работать удалённо.
Слежка за офисными работниками — наиболее непредсказуема. Компания Humanyze придумала для работников ID-бейджи с микрофоном, который улавливает разговоры, Bluetooth и инфракрасные датчики, чтобы контролировать, где они находятся, и акселерометр, чтобы записывать, когда они двигаются.
Сервис также отслеживает общение в электронной почте и мессенджерах. 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.
Хотя многочисленные исследования последних лет показывают, что даже при удалении имен оставшиеся сведения об анонимных людях могут быть использованы для восстановления их личности.
В разговоре с Fast Company Humanyze привел 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 вызывает дополнительный стресс и идёт вразрез с трендом на гибкие условия работы. Однако, японские работодатели так не считают и собирают данные, чтобы стрессу противостоять. Они используют технологию мониторинга движения век работников и понижения температуры в помещении, чтобы выявить признаки сонливости.
Производитель кондиционеров Daikin и гигант электроники NEC опробовали систему, которая использует камеры, прикрепленные к компьютерам сотрудников, чтобы контролировать различные типы движения век. Когда система распознает признаки сонливости, она понижает температуру в помещении.
Японская компания считает, что слежка за работниками повышает эффективность. И многие другие компании, которые развертывают ПО для мониторинга, также заявляют о благородных намерениях: помочь эффективно использовать время или обеспечить безопасность работников. Но существует большой риск, что любопытные работодатели пойдут куда дальше и начнут собирать личные данные, чтобы лучше управлять рабочими процессами.
И такие примеры уже существуют. Некоторые работодатели собирают и анализируют данные о сотрудниках вне офисов.
Например, американская компания Castlight Health занимается сбором медицинских данных о работниках и предоставлением этих данных клиентам. Компания собирает данные о визитах к врачу, покупке лекарств в аптеках и поисковых запросах, и на основе этих данных делает прогнозы.
«Мы можем сказать, кто рискует получить диагноз диабета, кто рассматривает беременность, кому может понадобиться операция на спине», — говорит старший менеджер продукта Алка Тандон.
Castlight Health обслуживает множество компаний, включая Walmart и Time Warner. Компания заявляет, что предоставляет клиентам только сводную информацию, например, количество женщин на рабочем месте, которые пытаются завести детей, но в большинстве случаев она идентифицирует конкретных людей, которые потенциально могут выбиться из привычного графика.
В 2018 году сбор данных о здоровье стал одной из причин крупной забастовки учителей в США. Страховая компания школ Humana предложила программу под названием Go365, которая собирала данные о шагах и пульсе у учителей. Сотрудники, которые «добровольно» участвовали в этом и других мероприятиях по мониторингу здоровья, могли заработать очки, чтобы снизить свои страховые взносы. Те, кто не подчинялся мониторингу или не набирал достаточного количества баллов, получали штраф в размере 500 долларов. После забастовки государство отказалось от этой программы.
Для защитников трудовых прав урок очевиден: некоторая информация о сотрудниках должна быть просто недоступна. Они считают, что между личной и профессиональной жизнью работника должна быть четкая грань и требуют запретить компаниям использовать личную информацию, особенно когда работодатели собирают её через GPS и приложения на смартфоне работника.
Защитники прав рабочих также хотят, чтобы сотрудники компаний получали аналогичные права на просмотр и контроль данных, которые собирает их руководство.
И для этого законы о защите прав потребителей могут служить источником для защиты прав работников. 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.
А в штате Иллинойс приняли закон, регулирующий процесс найма 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.
Но даже самые строгие законы только устанавливают некоторые принципы прозрачного сбора потребительских данных. И с принятием этих законов мы не сможем вернуться к тому уровню конфиденциальности человеческой жизни, которая у нас была до вступления в эпоху интернета, считает Fastcompany. И, скорее всего, в 2040 году работники смирятся с такими условиями и адаптируются к новым реалиям, как это происходит с предоставлением личных данных для социальных сетей, поисковых платформ и рекламодателей.
Получай актуальные подборки новостей, узнавай о самом интересном в Steppe (без спама, обещаем 😉)
(без спама, обещаем 😉)
