Ana içeriğe geç
Toplum & Hukuk

Amazon depolarındaki sendikalaşma riskini yapay zeka ile izliyor

Öne çıkanlar

  • Atlas adlı yapay zeka aracı depoları 100 ile 900 arasında değişen sendikalaşma riski puanıyla derecelendiriyor.
  • İngiltere'deki Coventry ve Sutton Coldfield merkezleri en yüksek risk grubundaki 16 depo arasında yer alıyor.
  • Amazon bireysel çalışanların izlenmediğini ve sistemin yalnızca bina düzeyinde bilgi topladığını açıkladı.

Kanada'daki bir mahkeme süreci kapsamında kamuoyuna yansıyan şirket içi belgeler, Amazon'un depolarındaki sendikalaşma ihtimalini takip etmek için Atlas adlı bir yapay zeka aracından yararlandığını ortaya çıkardı. Sistem; sosyal medya paylaşımları, şirket içi anket yanıtları ve geçmiş iş bırakma eylemleri dahil yüzlerce veri noktasını toplayarak depolara 100 ile 900 arasında sendikalaşma risk puanı atıyor. Belgeler, puanı düşük olan depoların sendika kurma olasılığının daha yüksek görüldüğünü ve bu verilerin personel planlaması ile risk azaltma adımlarında kullanıldığını gösterdi.

Söz konusu belgelere göre ABD, Kanada ve İngiltere genelinde sendikalaşma riskinin en yüksek olduğu birinci seviyede 16 depo bulunuyor. Bu tesisler arasında İngiltere'nin Coventry ve Sutton Coldfield kentlerindeki lojistik merkezleri de yer alıyor. İngiltere'de örgütlenme mücadelesi yürüten GMB sendikası ve işçi hakları savunucuları, teknolojinin işçiler aleyhine güç dengesizliği yarattığını ve örgütlenme hakkını kasıtlı biçimde zayıflattığını açıkladı. GMB, Coventry deposundaki yetki oylamasını Temmuz 2024'te yalnızca 28 oy farkla kaybetmişti.

Amazon sözcüsü ise sistemin bireysel çalışanları izlemediğini, bina bazında genel durumu anlamak ve çalışanların ihtiyaç duyduğu desteği sağlamak amacıyla kullanıldığını belirtti. Şirket ayrıca Atlas adlı çerçevenin şu anda İngiltere'de aktif olmadığını bildirdi. Hukuk örgütü Foxglove ve iş hukuku uzmanları ise ortaya çıkan yeni belgeleri İngiltere'deki mevcut davalara eklemek üzere incelemeye aldı.

Kaynak

Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.