Главная Нововведение Whole Foods тайно модернизирует технологии, чтобы нацелить их и подавить усилия по объединению в профсоюзы

Whole Foods тайно модернизирует технологии, чтобы нацелить их и подавить усилия по объединению в профсоюзы

Какой фильм посмотреть?
 
Данные тепловой карты Whole Foods показывают, что магазины с низким расовым разнообразием имеют высокую вероятность объединения в профсоюзы.Джастин Хейман / Getty Images



Тени Большого Брата нависают над Whole Foods, которую когда-то считали пионером здоровой культуры на рабочем месте.В соответствии с внутренние документы, с которыми ознакомился Business Insider, тСеть супермаркетов, принадлежащая Amazon, использует интерактивную тепловую карту, чтобы отслеживать свои 510 местоположений в США и назначать каждому магазинуоценка риска объединения в профсоюзы на основе таких критериев, какработниклояльность, текучесть кадров и расовое разнообразие.

В Whole Foods работает около 95 000 человек по всей стране. Данные, собранные на тепловой карте, показывают, что магазины с низким расовым и этническим разнообразием, особенно расположенные в бедных общинах, с большей вероятностью объединяются в профсоюзы. Это много для того, чтобы рассказать о своем любимом месте, где можно купить дорогой экологически чистый соус для пасты. Когда Whole Foods внезапно появляется в районе с низким доходом, это всегда гвоздь в гроб, который джентрификация продолжается -и арендная плата вот-вот взлетит до небес.

Почему это антипрофсоюзное усилие неудивительно? Как вы, возможно, знаете, Amazon, материнская компания Whole Foods, имеет историю агрессивного подавления профсоюзов .

Просто посмотрите 45-минутную утечку обучающее видео которые Amazon отправила руководителям групп в Whole Foods еще в 2018 году, чтобы ограничить профсоюзную деятельность. Рассказчик открыто заявил, что видео былоспециально разработан, чтобы дать вам инструменты, необходимые для успеха, когда дело доходит до организации труда, и чтоМы не считаем, что профсоюзы в интересах наших клиентов.или акционеры, или, что наиболее важно, наши партнеры.

Профсоюзы предоставляют рабочим права и защиту. Взгляни что случилось в прошлом месяце когда рабочие вышли из предприятия Amazon в Стейтен-Айленде в знак протеста противнебезопасные условия труда в условиях пандемии.Кристиан Смоллс, возглавлявший забастовку, был не только внезапно уволен, но и просочившиеся внутренние электронные письма показали чтоГлавный юрист Amazon также пытался очернить его как неумного или недоговорного, чтобы подавить усилия по созданию профсоюзов.

На тепловой карте Whole Foods отслеживается потенциальное восстание профсоюзов с использованием примерно двух десятков показателей в трех основных областях:внешние риски, риски магазина и настроения членов команды.

Вызывает тревогу то, что Whole Foods - не единственная компания, которая использует передовые технологии для тайного отслеживания своих сотрудников. Мы ранее записывали какфинансовые компании и банки измеряют культуру на рабочем месте, уровень удовлетворенности сотрудников и уровень выгорания с помощью искусственного интеллекта. Например, платформа Receptiviti использует машинное обучение для анализа ключевых слов в общении сотрудников по электронной почте компании, Слабина , Skype и т. Д., Чтобы определить, существует ли в конкретном офисе токсичная культура.

Искусственный интеллект также использовался для прогнозирования важных действий сотрудников. В Harvard Business Review статья в прошлом году, управление pпрофессора Брукс Холтом из Джорджтаунского университета и Дэвид Аллен из Техасского христианского университета сообщили о результатах своих исследований, чтоалгоритмы больших данных и машинного обучения - эффективные инструменты, позволяющие определить, когда сотрудник собирается уволиться.

Исследователи собрали индикаторы потенциальной текучести для более чем 500000 рабочих в США и основали свою аналитику на личных факторах, связанных с общественным достоянием, таких как количество прошлых рабочих мест, годовщина трудоустройства и срок пребывания в должности, навыки, образование, пол и география.

Авторы писали, что мы использовали машинное обучение, чтобы классифицировать каждого человека как маловероятного, менее вероятного, более вероятного или наиболее восприимчивого к новым возможностям трудоустройства.

Статьи, которые могут вам понравиться :