Ny rapport: Övervakning, effektivisering och omorganisering av arbetet med digital teknik

Datainsamling på arbetsplatsen har blivit allestädes närvarande. Arbetsgivare använder ett växande antal informationssystem för att planera, organisera och hantera arbetsflöden och arbete som utförs av deras anställda, mest framträdande system för resursplanering (ERP) och hantering av kundrelationer (CRM), som nu används av medelstora till stora organisationer i de flesta branscher. Många system lagrar ständigt digitala uppgifter om anställdas arbetsaktiviteter och beteenden. Dessa data lagras allt oftare i centraliserade databaser och i molnet. Arbetsgivarna utnyttjar uppgifterna för att stödja ledningsbeslut, organisera arbetet, automatisera arbetsflöden och övervaka arbetstagarna. De tekniska system som finns på plats är ofta komplexa och ogenomskinliga. De flesta arbetstagare kommer inte att vara medvetna om de dataflöden och beslut som sker i bakgrunden medan de rutinmässigt interagerar med nätverksansluten programvara och enheter på jobbet.

Cracked Labs har tillsammans med UNI Europa och andra partners publicerat en fallstudie som utforskar, undersöker och dokumenterar programvarusystem och teknik som används av arbetsgivare som använder omfattande personuppgifter om anställdas arbetsaktiviteter och beteenden för att effektivisera, omorganisera och hantera arbete, öka kontrollen över arbetstagare, utsätta dem för digital övervakning och fatta automatiserade beslut om dem - med fokus på Europa. För att illustrera bredare praxis undersöks molnbaserad programvara för analys av företagsdata, automatisering av arbetsflöden och algoritmisk hantering som tillhandahålls av den tyska leverantören Celonis, baserat på en detaljerad analys av programvarudokumentation och andra företagskällor.

Celonis anses vara den globala marknadsledaren inom mjukvara för process mining, som använder aktivitetsloggdata som registreras av företagssystem från leverantörer som SAP, Oracle, Salesforce och Microsoft för att skapa en digital representation av hur arbetet faktiskt utförs i en organisation, ner till detaljerade steg och uppgifter. Process mining syftar till att analysera, standardisera och optimera arbetsflöden för att göra dem mer produktiva och effektiva och samtidigt sänka kostnaderna. Celonis betraktas fortfarande som en "startup", men har en betydande kundbas i Europa och USA. Företaget fick mer än en miljard i riskkapital och listades bland de fem största privata investeringarna i "AI"-teknik globalt 2022. Celonis tillhandahåller också programvara för automatisering av arbetsflöden och uppgiftshantering.

Fallstudien dokumenterar ett brett spektrum av datapraxis, som kan påverka arbetstagare inom många områden, från hantering av försäkringsanspråk till tillverkning, från kreativt arbete till lagerplockning, från lågavlönade till kunskapsarbete. Baserat på stora mängder loggdata om arbetsaktiviteter utvärderar, bedömer och övervakar Celonis arbetsflöden i många branscher för att optimera dem i linje med arbetsgivarnas affärsmål. Mätetal om produktivitet, tid, kvalitet, automatisering och kostnader är allestädes närvarande. Flera mekanismer hjälper till att automatisera omorganiseringen och hanteringen av arbetet. Dessutom kan Celonis teknik användas för att övervaka, betygsätta och rangordna arbetare på individnivå Företagets teknik för automatisering av arbetsflöden prioriterar, distribuerar och tilldelar automatiskt uppgifter till arbetare.

Det sista avsnittet i fallstudien sammanfattar de identifierade datapraxiserna och diskuterar potentiella konsekvenser för arbetstagarna. Medan detaljerad prestationsövervakning på individnivå är klart problematisk, ökar utvinning av aggregerad kunskap från personuppgifter maktobalansen på jobbet och kan också få betydande effekter. Att använda data för att standardisera och ensidigt omorganisera arbetsflöden kan påskynda och intensifiera arbetet, minska handlingsutrymmet, göra det lättare att ersätta arbetstagare, underlätta outsourcing, underminera förhandlingsstyrkan och påverka lönerna. Automatiserad uppgiftstilldelning och algoritmiska ledningsmetoder kan också få en rad olika bieffekter. Den snabba expansionen av dataflöden och funktionalitet undergräver potentiellt ändamålsbegränsningen, en hörnsten i den europeiska dataskyddslagstiftningen.

Mer information om fallstudien hittar du här och det bredare projektet här.

Laddar...

Tar det för lång tid?

Ladda om dokumentet

| Öppna i ny flik

Ladda ner [5.52 MB]