מזון שלם משדרג בחשאי את הטכנולוגיה במטרה להתמקד במאמצים לאיחוד

גוונים של האח הגדול מתנשאים על מזון שלם, שנחשבו פעם כחלוצים של תרבות בריאה במקום העבודה.לפי מסמכים פנימיים שנצפו על ידי Business Insider, tרשת המרכולים בבעלות אמזון השתמשה במפת חום אינטראקטיבית כדי לפקח על 510 המיקומים שלה ברחבי ארה'ב ולהקצות לכל חנותציון סיכון האיחוד בהתבסס על קריטריונים כמועוֹבֵדנאמנות, קצב תחלופה ומגוון גזעני.

Whole Foods מעסיקה כ- 95,000 עובדים בפריסה ארצית. נתונים שנאספו במפת החום מצביעים על כך שחנויות בעלות מגוון גזעי ואתני נמוך, במיוחד אלה הממוקמות ביישובים עניים, נוטות יותר להתאגד. זה הרבה מה לפרק על המקום האהוב עליכם לקנות רוטב פסטה אורגני יקר. כש- Whole Foods צץ פתאום בשכונה עם הכנסה נמוכה, זה תמיד מסמר בארון הקבורה ג'נטריפיקציה בעיצומה-ודמי השכירות עומדים לעבור דרך הגג.

מדוע מאמץ זה נגד האיחוד אינו מפתיע? ובכן, כפי שאתה יכול להיות מודע, חברת האם של וול פודס, אמזון, יש היסטוריה של הידוק אגרסיבי על התאחדות .

רק לבדוק את הדלפה של 45 הדקות סרטון אימונים שאמזון שלחה לראשי הצוות ב- Whole Foods עוד בשנת 2018 בכדי לרסן את פעילות האיחוד. המספר הצהיר בגלוי שהסרטון היהתוכנן במיוחד כדי לתת לך את הכלים הדרושים לך להצלחה בכל הנוגע לארגון עבודה וכי wאני לא מאמין שאיגודים הם לטובת הלקוחות שלנואו בעלי מניות או, והכי חשוב, מקורבינו.

האיגודים מעניקים לעובדים זכויות והגנה. רק תסתכל מה שקרה בחודש שעבר כאשר עובדים יצאו ממתקן סטטן איילנד של אמזון כדי למחות נגדותנאי עבודה לא בטוחים בתוך המגפה.כריסטיאן סמולס, שהוביל את ההליכה, לא רק פוטר בפתאומיות, אלא גם הודגמו הודעות דוא'ל פנימיות שהודלפו זֶהעורך הדין הבכיר של אמזון ניסה גם למרוח אותו כלא חכם או מתנסח על מנת לדחות את מאמצי האיחוד.

מפת החום של Whole Foods עוקבת אחר התקוממות פוטנציאלית של איגודים תוך שימוש בשני עשרות מדדים בכשלושה תחומים עיקריים:סיכונים חיצוניים, סיכוני חנות וסנטימנט של חברי הצוות.

באופן מדאיג, Whole Foods היא לא החברה היחידה שמפעילה טכנולוגיה חדישה כדי לעקוב בחשאי אחר העובדים שלהם. בעבר כתבנו אֵיךחברות פיננסים ובנקים מודדים תרבות במקום העבודה, רמת שביעות רצון העובדים ושיעור השחיקה באמצעות בינה מלאכותית. למשל, הפלטפורמה קבלת פנים משתמש בלימוד מכונה לניתוח מילות מפתח בתקשורת עובדים באמצעות דוא'ל החברה, רָפוּי , סקייפ וכן הלאה כדי לזהות אם למשרד מסוים יש תרבות רעילה.

נעשה שימוש בבינה מלאכותית גם כדי לחזות פעולות חשובות של עובדים. ב סקירת עסקים של הרווארד מאמר בשנה שעברה, הנהלה עמ 'הנגנים ברוקס הולטום מאוניברסיטת ג'ורג'טאון ודוד אלן מאוניברסיטת כריסטיאן כריסטיאן דיווחו על ממצאי המחקר שלהם כיאלגוריתמי ביג דאטה ולמידת מכונה הם כלים יעילים לקבוע מתי עובד עומד להפסיק.

החוקרים צברו מדדי תחלופה פוטנציאליים עבור יותר מ -500,000 עובדים בארה'ב ובסיסו את הניתוח שלהם על גורמים אישיים הקשורים להטמעה שהיו בתחום הציבורי, כגון מספר המשרות בעבר, יום השנה לתפקיד, כהונות, השכלה, מגדר ו גֵאוֹגרַפיָה.

השתמשנו בלמידה ממוחשבת כדי לסווג כל אדם כלא סביר, פחות סביר, סביר יותר, או סביר להניח שהוא פתוח בפני אפשרויות עבודה חדשות.