Власть и прогресс - Саймон Джонсон

алгоритмы по реструктуризации работы и получает рекомендации, как повысить их пропускную способность и минимизировать помехи.

Эта компания, уверенно идущая к званию крупнейшего частного работодателя в США, платит своим сотрудникам лучше других крупных компаний розничной торговли, например Walmart. Однако работу в Amazon нельзя назвать «хорошей работой» в одном очень важном смысле. Сотрудники здесь обязаны подчиняться жестким правилам; каждая их рабочая операция расписана до мелочей, все они должны выполняться в определенном (очень быстром) темпе; и за их работой постоянно следят, чтобы удостовериться, что они не устраивают перерывы слишком часто, не задерживаются на перерывах слишком долго и не сбавляют темп. Недавние исследования показывают, что Amazon увольняет значительное количество сотрудников из всех отделов за несоответствие этим требованиям, и иногда эти увольнения совершаются автоматически, на основании собранных данных (хотя сама компания автоматические увольнения отрицает). По словам организатора сообщества сотрудников Amazon,

«Мы постоянно слышим от людей, что с ними обращаются как с роботами, именно потому, что за ними следят и надзирают эти автоматические системы».

Паноптикон Иеремии Бентама задумывался как модель не только тюрьмы, но и ранней британской мануфактуры. Но у капиталистов XIX века не было техники, позволяющей постоянно следить за рабочими. У Amazon она есть.

Говоря словами одного сотрудника из Нью-Джерси,

«Они фактически видят все, что ты делаешь, – и все это используют в своих целях. В тебе не видят человека. Это унизительно».

Находиться под постоянной слежкой не только унизительно, но и опасно. Недавний доклад Федеральной инспекции по охране труда сообщает, что с 2017 по 2020 год сотрудники складов Amazon пострадали от шести серьезных несчастных случаев на 200 000 часов работы – это почти вдвое больше, чем по складской индустрии в среднем. Другие источники сообщают о еще более высоких цифрах несчастных случаев; особенно возрастают они в «пиковые» для бизнеса периоды, например под Рождество, когда наблюдение за сотрудниками усиливается. Помимо этого, Amazon требует от своих доставщиков и внештатных сотрудников загружать на телефоны и постоянно держать включенным приложение под названием Mentor, которое обеспечивает еще более тщательный мониторинг. Недавно компания объявила о разработке дополнительных ИИ-инструментов для отслеживания доставщиков. FedEx и другие сервисы доставки также собирают данные о своих сотрудниках и используют полученную информацию для навязывания им жесткого расписания; этим объясняется то, что многие доставщики постоянно спешат и все равно опаздывают.

В последнее время сбор данных распространяется и на работу «белых воротничков»: начальство офисных сотрудников с помощью автоматики отслеживает, чем занимаются подчиненные на компьютерах и устройствах связи.

До некоторой степени наблюдение за подчиненными – традиционная прерогатива нанимателя, которому нужно удостовериться, что сотрудники выполняют порученные им задачи и аккуратно обращаются с оборудованием. Однако традиционно мотивация сотрудников не сводилась к тому, что за ними следили; между ними и нанимателем складывались доверительные отношения, обусловленные высокими зарплатами и различными послаблениями на рабочем месте. Например, видя, что сотрудник плохо себя чувствует, наниматель или начальник мог отпустить его домой пораньше; и наоборот, в какой-то день сотрудники могли остаться подольше и поработать побольше, потому что возникла такая необходимость и наниматель об этом попросил. Мониторинг позволяет нанимателям срезать зарплаты и выжимать из сотрудников больше труда. В этом смысле мониторинг «перераспределяет доходы» в пользу нанимателя, давая ему возможность меньше делиться прибылью с сотрудниками, – но почти не повышает производительность труда.

Еще одна область, в которой ИИ-методы ведут к перераспределению прибыли в пользу хозяев, – это расписание рабочих смен. Ключевой источник автономии работника – четкий водораздел между рабочим и нерабочим временем, а также предсказуемое расписание. Возьмем сотрудников в ресторанах фастфуда. Если они знают, что должны приходить на работу в восемь утра и уходить в четыре, это придает их жизни высокую степень предсказуемости и дает широкую автономию вне этого восьмичасового окна. Но что произойдет, если менеджер вдруг обнаружит, что основная масса клиентов приходит в ресторан ближе к вечеру? Пожалуй, у него возникнет соблазн снизить эту автономию и заставить сотрудников работать и после четырех. Но как это сделать?

Ответ зависит от имеющихся противовесов – например, от коллективных соглашений, запрещающих удлинять рабочий день, от отношений между менеджером и сотрудниками, от представлений о том, что вообще допустимо и недопустимо на рабочем месте, и от уровня технологий, определяющего, способны ли компании заранее предсказывать повышенный спрос и соответственно корректировать расписание.

Коллективных соглашений и рабочего движения давно и след простыл, особенно в сфере услуг; хорошие отношения и уважение к частной жизни сотрудника тоже нынче не в моде. А единственный оставшийся барьер – недостаток технологий – преодолел ИИ и масштабный сбор данных, открывший дорогу так называемому «гибкому расписанию».

Многие индустрии, связанные с обслуживанием клиентов, отказались от предсказуемого расписания (например, с восьми утра до четырех вечера) и приняли вместо него сочетание «почасовых контрактов» и гибкого расписания, так называемого «планирования в реальном времени». Почасовой контракт означает, что компания отказывается от привычной формы трудового договора, в котором сотрудник обязуется работать регулярно, столько-то часов в неделю и за это получает зарплату. Теперь ему оплачивают каждый час работы в отдельности – и сколько будет этих часов, никому не ведомо. А планирование в реальном времени означает, что менеджер может позвонить сотруднику на мобильник поздно вечером и попросить выйти на работу завтра рано утром или постоянно продлевать его обычные рабочие часы.

И то и другое стало возможно благодаря сбору данных и ИИ-технологиям, например ПО для составления расписания, предоставляемому Kronos и иными IT-компаниями, которое позволяет нанимателям предсказывать увеличение спроса, а затем вынуждать сотрудников к нему приспосабливаться. Доведенный до логического конца, этот принцип превращается в практику «от заката до рассвета» – так называют ситуацию, когда один и тот же сотрудник закрывает лавочку поздно вечером и на следующий день рано утром ее открывает. И такой режим тоже навязывается сотрудникам, часто в последний момент, если менеджеры, вооруженные ИИ-инструментами, решают, что так смогут получить больше прибыли.

Между практиками «планирования в реальном времени» и мониторингом сотрудников можно найти немало параллелей. Но важнее всего, что и то и другое – примеры технологий с потерей качества: выигрыш от них невелик, а цена для сотрудников значительна. Используя дополнительный мониторинг, компания может срезать наемным работникам зарплаты и не стараться установить с ними добрые отношения. Однако производительность это почти не повышает, ведь люди не начинают работать лучше оттого, что им меньше платят, – напротив, они могут утратить мотивацию, а с ней и производительность. Гибкое расписание помогает немного повысить выручку, обслуживая больше клиентов в «часы пик», – но и в этом случае бремя для сотрудников более значительно, чем выигрыш для