Днями на невеликій вулиці Лондона стався затор через молодого чоловіка. Він стояв посеред дороги та вигукував, що наші життя руйнують. У такт йому десятки помічників на мотоциклах, скутерах та велосипедах гуділи в клаксони. Багато з них також мали аркуші паперу з написами «Ми люди, а не інструменти Uber!»». Це не перший протест проти так званої гіг-економіки, але він виділяється серед інших, адже учасники протестують проти свого боса – мобільного додатка та програмного алгоритму в ньому.
Гіг-економікою фахівці називають економіку суспільного користування. У ній робітники не мають офіційного працевлаштування, але при цьому працюють на ту чи іншу компанію. Персонал у такій економіці стає умовним – людину можна легко звільнити та замінити без проблем з трудовим кодексом. Це веде до радикальних змін в економіці, адже традиційні компанії, які несуть на собі додаткові витрати, програють.
Описаний у вступі протест був направлений проти оновлення UberEats для служб доставки. Воно залучало всіх бажаючих доставляти їжу з ресторанів та фастфудів за ?20 на годину. Але згодом компанія кілька разів зменшувала цю платню, і тепер вона розраховується за формулою: ?3,3 за доставку плюс ?1 за милю мінус 25% заробітку для Uber.
«Вони обманули нас, – каже один з учасників протесту. Він, як і багато інших, залишив офіційну роботу в компанії та перейшов до Uber, який платив більше. – Складається враження, наче вони можуть просто використати нас, викинути на смітник та створити нові інструменти».
Інший учасник, Імран Сіддікві, почувається погано, бо він вмовив інших своїх знайомих приєднатися до UberEats. Він погрожує, що страйк може поширитися, наже пожежа. Але це буде складно зробити, адже учасники гіг-економіки часто не знають своїх колег. Хоча тут протестувальники пішли на хитрість: вони відкривають UberEats та замовляють піцу на місце страйку, а потім переконують кур’єрів приєднатися.
Алгоритми керують гіг-економікою
Точних даних щодо розмірів економіки суспільного користування фахівці не мають. За приблизними оцінками, лише в США в ній заробляють гроші близько 800 тис. громадян у таких сервісах, як TaskRabbit, Lyft, Uber, Deliveroo та інших.
Гіг-економіка була б неможливою без сучасних комп’ютерних технологій. Минулого року в Університеті Карнегі-Меллона навіть запропонували термін «алгоритмічне управління». Для таких компаній, як Uber, воно дозволяє забезпечувати стабільний сервіс, а також керувати робітниками, які не є офіційними працівниками. Алгоритмічне управління вирішує проблему інструктування, стеження та оцінки випадкових робітників для забезпечення роботи компанії.
Компанії, котрі залучають алгоритмічний менеджмент, кажуть, що він створює нові вакансії, робить сервіси кращими та дешевшими, дає прозорість та чесність на ринку праці. Але страйки в Лондноні показують, що не всім працівникам подобається, коли їхній начальник – смартфон. Адже в такому режимі вони можуть вибирати, коли працювати, але не можуть вибрати, як працювати та скільки заробляти.
Алгоритм – суворий бос
Інший 30-річний учасник, Бон Каяв, отримав під час протесту наказ працювати від сервісу Deliveroo, до якого він приєднався дев’ять місяців тому. Усього в цій службі доставки 20 тисяч кур’єрів, і вона працює у 84 містах у 12 країнах.
Каяв працює на Deliveroo по 40-50 годин шість днів на тиждень та заробляє ?400-?450 без врахування податків та витрат на мотоцикл. Мобільний додаток не дає Каяву час на роздуми: треба підтвердити доставку за 30 секунд після надходження повідомлення. При цьому точної адреси доставки утиліта не дає, а на екрані є лише кнопка «Прийняти». Алгоритм скаже, куди їхати лише після того, як кур’єр забере їжу з ресторану.
Єдиний спосіб відмовитися від доставки – подзвонити на лінію підтримки водіїв. «Вони кажуть «Ні, ти повинен це робити. Ти вже отримав їжу», – пояснює Каяв. – Якщо хочеш повернути їжу в ресторан, вони позначають це як відмову водія – це погано».
Алгоритм Deliveroo постійно стежить за показниками кур’єрів. Він аналізує їхній час до прийняття наказ-наряду, час поїздки до ресторану, час поїздки до замовника, проведений у замовника час, спізнілі замовлення тощо. На основі цих даних алгоритм будує персональний рівень ефективності та примушує його дотримуватися. Наприклад, на одній із доставок Каяву повідомили: «Ваш середній час поїздки до споживача був менший, ніж ми очікували. Ви відповідаєте вимогам рівня обслуговування. Ваша середня різниця була -3,1 хвилини».
Водії Uber можуть розповісти подібні історії. Як тільки вони завантажуються в додаток, у них є 10-20 секунд для відповіді на завдання від алгоритму. Їм також не кажуть фінальну точку маршруту, поки до них в автомобіль не сяде пасажир. Якщо водій пропускає три завдання поспіль, його автоматично вивантажують із системи на дві хвилини. На основі цих та інших даних Uber будує 5-бальний рейтинг і відключає акаунти водіїв, які мають низький рейтинг.
Майбутнє – це добре забуте минуле
Алгоритмічне управління може здаватися ноу-хау та перспективою майбутнього, але насправді цю ідею придумали сто років тому. Тоді з’явилася теорія «наукового менеджменту», одним з авторів якої був Фредерік Тейлор. Він працював помічником на заводі та побачив, що його колеги працюють якомога повільніше, а боси платять якомога менше. Щоб змінити ситуацію, Тейлор та інші менеджери ходили між робітниками із секундомірами та блокнотами, куди записували використаний час на виконання різних функцій. Наприклад, він виявив, що найбільш ефективна робота лопатою буде, якщо за один раз переносити близько 11 кілограмів. Тейлор одразу замовив різні лопати, щоб на них вміщалися 21 кілограм вугілля, 21 кілограм попелу тощо. Робітники щоранку повинні були брати картки, в яких вказувався потрібний їм інструмент. На ще одній картці писали їхню продуктивність за попередній день.
На виробництві алгоритмічне управління використовується і до сьогодні. Воно популярне на конвеєрах, у кол-центрах, складах тощо. Amazon, наприклад, видає своїм працівникам на складах девайси, які покроково їх інструктують, куди йти, а також заміряють швидкість.
Сектор обслуговування є наступним етапом для впровадження алгоритмічного менеджменту. Це досить складне завдання, оскільки важко зрозуміти, який робітник працює ефективно та чому йому вдається досягати результатів. Сучасні технології дозволяють зібрати необхідні дані та отримати відповідь.
Але агоритмічне управління перетворює людей на механізм, і це лякає учасників. Бон Каяв працює на Deliveroo разом зі своєю коханою, і у них є 5-річна дитина. «Ми не виживемо на ?3,75, – каже він. – Навіть у годину пік ми не можемо гарантувати, скільки доставок робитимемо».
За матеріалами: Finance Times
