Haupt Innovation Whole Foods verbessert heimlich die Technologie, um gewerkschaftliche Bemühungen zu zielen und zu zerquetschen

Whole Foods verbessert heimlich die Technologie, um gewerkschaftliche Bemühungen zu zielen und zu zerquetschen

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Die Heatmap-Daten von Whole Foods deuten darauf hin, dass Geschäfte mit geringer Rassenvielfalt eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, sich zu gewerkschaftlich zu organisieren.Justin Heiman/Getty Images



Über Whole Foods, das einst als Pionier einer gesunden Arbeitsplatzkultur galt, tauchen die Schatten von Big Brother auf.Gemäß interne Dokumente, die von Business Insider gesehen werden, tie Supermarktkette im Besitz von Amazon hat eine interaktive Heatmap verwendet, um ihre 510 Standorte in den USA zu überwachen und jedem Geschäft einen Namen zuzuordnenGewerkschaftsrisikobewertung basierend auf Kriterien wieMitarbeiterLoyalität, Fluktuationsrate und Rassenvielfalt.

Whole Foods beschäftigt bundesweit rund 95.000 Mitarbeiter. Die in der Heatmap gesammelten Daten deuten darauf hin, dass Geschäfte mit geringer rassischer und ethnischer Vielfalt, insbesondere in armen Gemeinden, eher gewerkschaftlich organisiert sind. Das ist viel zu entpacken über Ihren Lieblingsort, um teure Bio-Nudelsauce zu kaufen. Wenn in einem Viertel mit niedrigem Einkommen plötzlich ein Whole Foods auftaucht, ist das immer ein Nagel im Sarg Gentrifizierung ist im Gange—und die Mieten gehen durch die Decke.

Warum sind diese gewerkschaftsfeindlichen Bemühungen nicht überraschend? Nun, wie Sie vielleicht wissen, hat die Muttergesellschaft von Whole Foods, Amazon, hat eine Geschichte des aggressiven Durchgreifens der Gewerkschaftsbildung .

Schauen Sie sich einfach das 45-Minuten-Durchgesickert an Trainingsvideo die Amazon bereits 2018 an Teamleiter bei Whole Foods schickte, um Gewerkschaftsaktivitäten einzudämmen. Der Erzähler erklärte offen, dass das Videospeziell entwickelt, um Ihnen die Werkzeuge an die Hand zu geben, die Sie für den Erfolg bei der Arbeitsorganisation benötigen und die wirWir glauben nicht, dass Gewerkschaften im besten Interesse unserer Kunden sindoder Aktionäre oder vor allem unsere Mitarbeiter.

Gewerkschaften gewähren Arbeitnehmern Rechte und Schutz. Schau einfach was ist letzten monat passiert als Arbeiter das Werk von Amazon in Staten Island verließen, um dagegen zu protestierenunsichere Arbeitsbedingungen inmitten der Pandemie.Christian Smalls, der den Streik anführte, wurde nicht nur abrupt gefeuert, sondern durchgesickerte interne E-Mails zeigten Dasder Top-Anwalt von Amazon versuchte auch, ihn als nicht klug oder artikuliert zu verleumden, um gewerkschaftliche Bemühungen zu unterdrücken.

Die Heatmap von Whole Foods überwacht einen potenziellen Gewerkschaftsaufstand anhand von etwa zwei Dutzend Metriken in drei Hauptbereichen:externe Risiken, Lagerrisiken und die Stimmung der Teammitglieder.

Besorgniserregend ist, dass Whole Foods nicht das einzige Unternehmen ist, das modernste Technologie einsetzt, um seine Mitarbeiter heimlich zu verfolgen. Wir haben zuvor aufgezeichnet WieFinanzunternehmen und Banken messen Arbeitsplatzkultur, Mitarbeiterzufriedenheit und Burnout-Rate mithilfe von künstlicher Intelligenz. Zum Beispiel die Plattform Aufnahmefähigkeit nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Schlüsselwörtern in der Mitarbeiterkommunikation per Firmen-E-Mail, Locker , Skype und so weiter, um festzustellen, ob ein bestimmtes Büro eine toxische Kultur hat.

Künstliche Intelligenz wurde auch verwendet, um wichtige Mitarbeiteraktionen vorherzusagen. In einem Harvard Business Review Artikel letztes Jahr, Management pProfessoren Brooks Holtom von der Georgetown University und David Allen von der Texas Christian University berichteten von ihren Forschungsergebnissen, dassBig Data und Algorithmen für maschinelles Lernen sind effektive Werkzeuge, um festzustellen, wann ein Mitarbeiter kurz vor der Kündigung steht.

Die Forscher sammelten potenzielle Fluktuationsindikatoren für mehr als 500.000 Arbeitnehmer in den USA und stützten ihre Analysen auf persönliche Faktoren im Zusammenhang mit der Einbettung, die öffentlich bekannt waren, wie z Erdkunde.

Wir haben maschinelles Lernen verwendet, um jeden Einzelnen als unwahrscheinlich, weniger wahrscheinlich, wahrscheinlicher oder am wahrscheinlichsten für neue Jobmöglichkeiten aufgeschlossen zu klassifizieren, schreiben die Autoren.

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