Les dades del mapa de calor de Whole Foods suggereixen que les botigues amb poca diversitat racial tenen una alta probabilitat de sindicació.Justin Heiman / Getty Images Les ombres del Gran Germà s’albiren sobre Whole Foods, que es pensava que era un pioner de la cultura saludable del lloc de treball.D'acord amb documents interns vistos per Business Insider, tla cadena de supermercats propietat d’Amazon ha utilitzat un mapa de calor interactiu per supervisar les seves 510 ubicacions als Estats Units i assignar a cada botiga unpuntuació del risc de sindicació basada en criteris comempleatlleialtat, taxa de rotació i diversitat racial.
Whole Foods dóna feina a aproximadament 95.000 persones a tot el país. Les dades recollides al mapa de calor suggereixen que és més probable que les botigues amb diversitat ètnica i racial baixa, especialment aquelles ubicades en comunitats pobres, es sindiquin. Això és molt per descomprimir del vostre lloc preferit per comprar una salsa de pasta orgànica cara. Quan un Whole Foods apareix de sobte en un barri amb pocs ingressos, sempre és un clau al fèretre la gentrificació està en curs—i les rendes estan a punt de passar pel terrat.
Per què no és sorprenent aquest esforç antisindical? Bé, com és possible que sigueu conscients, la companyia matriu de Whole Foods, Amazon, té antecedents per frenar agressivament la sindicalització .
Només cal que consulteu els 45 minuts filtrats vídeo de formació que Amazon va enviar als líders d'equips de Whole Foods el 2018 per frenar l'activitat sindical. El narrador va declarar obertament que el vídeo era aixídissenyat específicament per oferir-vos les eines que necessiteu per tenir èxit a l’hora d’organitzar la mà d’obra i que wNo crec que els sindicats siguin en el millor interès dels nostres clientso accionistes o, el més important, els nostres associats.
Els sindicats donen drets i protecció als treballadors. Només mira el que va passar el mes passat quan els treballadors van sortir de les instal·lacions d’Amazon a Staten Island per protestar contracondicions laborals insegures enmig de la pandèmia.Christian Smalls, que va dirigir la sortida, no només va ser acomiadat bruscament, sinó que es van mostrar els correus electrònics interns filtrats aixòl’advocat principal d’Amazon també va intentar embrutar-lo com a no intel·ligent ni articulat per tal d’esfondrar els esforços de sindicalització.
El mapa de calor de Whole Foods controla una insurrecció potencial de sindicació mitjançant aproximadament dues dotzenes de mètriques en tres àrees principals:riscos externs, riscos de botiga i sentiment dels membres de l'equip.
De manera alarmant, Whole Foods no és l’única empresa que utilitza tecnologia d’avantguarda per fer un seguiment secret dels seus treballadors. Anteriorment vam fer cròniques comles empreses financeres i els bancs mesuren la cultura del lloc de treball, el nivell de satisfacció dels empleats i la taxa d’esgotament mitjançant intel·ligència artificial. Per exemple, la plataforma Receptiviti utilitza l'aprenentatge automàtic per analitzar paraules clau en la comunicació dels empleats mitjançant el correu electrònic de l'empresa, Fluix , Skype i així successivament per identificar si una oficina concreta té una cultura tòxica.
La intel·ligència artificial també s’ha utilitzat per predir accions importants dels empleats. En un Harvard Business Review article l’any passat, gestió pàgels professors Brooks Holtom de la Universitat de Georgetown i David Allen de la Texas Christian University van informar dels seus resultats de la investigació queels algoritmes de big data i aprenentatge automàtic són eines eficaços per determinar quan un empleat està a punt de deixar de fumar.
Els investigadors van acumular indicadors de facturació potencial per a més de 500.000 treballadors als Estats Units i van basar les seves anàlisis en factors personals vinculats a la inserció que eren de domini públic, com ara el nombre de llocs de treball passats, l’aniversari i la permanència laboral, les competències, l’educació, el gènere i geografia.
Els autors van utilitzar l’aprenentatge automàtic per classificar cada individu com a poc probable, amb menys probabilitats, amb més probabilitats o amb més probabilitats de ser receptiu a les noves oportunitats laborals.
