szerző: Kenéz Dávid
A Bruegel Intézet által készített „Sound of Economics” podcastban Giuseppe Porcarohoz csatlakozik Laura Nurski és Mia Hoffmann, a Bruegel kutatói, akiknek tanulmánya részletesen tárgyalja a mesterséges intelligencia szerepét a munkahelyek minőségében. (https://www.bruegel.org/podcast/artificial-intelligence-and-job-quality) Ez az epizód folytatja a “Future of Work and Inclusive Growth in Europe” című sorozatnak a munkahelyek minőségéről szóló vitáját.
A munkahely minősége a munkahely azon elemeinek összessége, amelyek hatással vannak a munkavállaló jóllétére. Ide tartoznak a társadalmi kapcsolatok, a szerződéses feltételek, a fizikai feltételek és a munka tartalma. A munkahely minősége az egyéni munkahely és a tágabb értelemben vett munkaszervezés közötti kapcsolatban alakul ki. Az egyéni munka tartalmát a munkamegosztás és a vállalaton belüli specializáció mértéke határozza meg. Láthatjuk azt az összefüggést, hogy a hierarchikus szervezet kevés autonómiát ad a munkavállalóknak, és a magas fokú specializáció monoton feladatokat ad a hatékonyságért cserébe.
Az MI óriási hatással van a munkahelyek kialakításának megváltoztatására. A kutatók azonban azzal kezdik a beszélgetést, hogy megcáfolják a klasszikus mítoszt az automatizálás tömeges munkanélküliséggel járó hatásáról, mivel az automatizálás által veszélyeztetett munkahelyek még így is foglalkoztatási növekedést mutatnak. Ennek oka, hogy a munkahelyek több tevékenységből állnak össze, ezért nagyon kevés munkahelyet lehet teljesen helyettesíteni. A kutatók szerint az algoritmikus menedzsment relevánsabb, mint az automatizálás, amely az irányítási struktúrát változtatja meg, és nem annyira a termelési struktúrát. Az algoritmikus menedzsment egy olyan szoftvert ír le, amely átveszi a menedzsment funkciót, folyamatosan adatokat gyűjt felügyelet és ellenőrzés révén.
Kiemelkedő, hogy képes távmunkát felügyelni, amelyre korábban nem volt lehetőség. Ez a szervezet céljainak megfelelő ösztönző struktúrát hoz létre, azonban aláássa a dolgozók magánéletét. Példaként említik a szállítási ágazatot: ez egy nagyon kompetitív ágazat, ahol szigorú protokollokat alkalmaznak a hatékonyság optimalizálása érdekében. A folyamatos megfigyelés csökkenti a munkavállalók önállóságát és a munkáltatóval szembeni bizalmat, ráadásul a teljesítmény hatékonyabb ellenőrzése még kevésbé hagy pihenőidőt a munkavállalók számára. Emellett nem minden teljesítményt lehet értékelni, például a kollégák közötti segítséget.
Vannak más algoritmus-menedzsment alkalmazások: algoritmusok, amelyek átveszik az ütemezést, és algoritmusok, amelyek részletes utasításokat adnak a munka elvégzéséhez. Az, hogy az algoritmus több kockázatot jelent, mint lehetőséget, attól függ, hogy elveszi a dolgozók autonómiáját vagy sem. Ha a műszakok algoritmikus beosztását nézzük, a munkáltatók csökkenthetik a munkaerőköltségeket és növelhetik a munka intenzitását, ugyanakkor kiszámíthatatlanná tehetik a műszakokat, ami károsítja a munkavállalók egészségét és anyagi biztonságát. Ezenfelül létezik a műszakon belüli feladatbeosztás is, amely megmondja, hogy milyen sorrendben kell egy feladatot teljesíteni.
Szemléltető példaként, az egyik szállodában egy alkalmazás lett kifejlesztve, ami valós idejű információk alapján mondja meg a dolgozóknak, hogy mikor kell takarítaniuk az egyes szobákat. Sajnos ez növeli a dolgozók autonómiájának csökkenésének kockázatát, mivel nincs lehetőségük nemet mondani, ha valami probléma merül fel a takarítás közben. Az algoritmus-menedzsment egy másik típusa a munkamódszer-utasítás, azok az algoritmusok, amelyek megmondják, hogyan kell elvégezni a munkát a szolgáltatott információ alapján. Ennek a pozitív alkalmazását az altatóorvosoknál jegyezték fel. Ezeknek az orvosoknak sok különböző monitort kell használniuk az információ befogadásához, a Google szemüveg segítségével azonban az összes fontos információ megjelenik egy helyen.
A kutatók szerint az automatizálásnak a munka minőségére gyakorolt általános hatása az elvett feladattól is függ. Az unalmas feladat elvétele pozitív lehet, ha időt biztosít jelentőségteljesebb munkára. Azonban magába foglalja annak kockázatát is, hogy a munka intenzitásának fokozódásával kevesebb idő jut a stresszoldásra, illetve az ismétlésből adódó tanulási lehetőségre. A tanulmány tehát leginkább arra keresi a megoldást, hogy a MI által károsított munka minőséget hogyan lehetne kiküszöbölni. Fontos megjegyezni, hogy a MI-t általában alacsony bérezésű helyeken alkalmazzák, ahol a munkavállalóknak gyenge az alkupozíciójuk. A technológia a hatalom terméke, mivel a társadalomban meglévő hatalmi dinamikát tükrözi.
A kutatók példaként említették a Big Tech-et, ahol a nemek és a rasszok sokfélesége hiányzik, így a hátrányos helyzetű csoportok jobban szenvednek a negatív következményektől. A MI a generációk közötti elosztás szempontjából is káros, hiszen a kiszámíthatatlan időbeosztás megnehezíti a gyermekgondozást. A kutatók a hatalmi egyenlőtlenségek ellensúlyozását javasolják a munkavállalók érdemi részvétele segítségével. Mivel a beosztottak többet tudnak a munkájukról, az együttműködés javítja a teljesítményt, emellett több jogot és befolyást is biztosít a dolgozóknak. Az alkalmazottakat minden fejlesztési szakaszban be lehet vonni, de minél korábban történik ez, annál jobb.
Míg a szabályozás először a platformgazdaságban zajlott, ma már az algoritmikus irányítás egyre relevánsabb a hagyományos ágazatokban is, például a váltott műszakos munkákban és a az iparban. Nagyon aggasztó dolog, hogy a teljesítményellenőrzést a logisztikában a „gamifikációval” vetik be, nagy nyomást és a kollégák közötti versenyt serkentve, ami árt a csapatmorálnak. Rövid távon növeli a produktivitást, mindazonáltal a munkavállalók fluktuációja nagymértékben megnő.
Több szabályozási javaslat is lett előterjesztve EU-s szinten. Az Európai Bizottság platformmunka irányelve, amely természeténél fogva munkaügyi szabályozás, kifejezetten támogatja a munkavállalókkal való konzultációt algoritmikus irányítás bevezetése esetén. Így is vannak még olyan területek, amelyeket nem szabályoz kellőképpen a méltánytalan munkavégzéssel kapcsolatban, de a fő korlát, hogy csak a platformokon dolgozókat védi. Van emellett egy uniós szintű javaslat is átfogóan az MI-re vonatkozó jogszabályokra, és ebben a javaslatban a foglalkoztatást az egyik legnagyobb kockázatot jelentő, és kiemelten védendő területként sorolja fel. Mivel azonban ez egy termékbiztonsági, és nem egy munkaügyi rendelet, a munkahelyi végrehajtás szempontjából lényeges hiányosságokat tartalmaz, mint például a kockázatértékeléssel és a munkavállalói képviselettel kapcsolatos, korábban említett esetek. Összefoglalva, a szabályozás és a javaslatok kockázatértékelése terén még elég sok a tennivaló.