İşyerinde Algoritmik Yönetim

Oxford Dictionaries, 2016 yılında ‘post-truth’u (hakikat-ötesi ya da hakikat-sonrası) yılın kelimesi seçmişti. Hakikat-ötesi, nesnel hakikatlerin kamuoyunu şekillendirmede duygulara ve kişisel kanaatlere hitap etmekten daha az etkili olmasını nitelemek için kullanılıyor. Politika kelimesinin önüne geldiğinde hakikatlerin ve olguların önemini yitirdiği bir politikadan söz ediyoruz. Hakikat-ötesi, Birleşik Krallıktaki AB referandumu ve özellikle de Trump’ın zaferiyle sonuçlanan ABD seçimleri sonrasında en çok tartışılan konulardan biri olmuştu (https://en.oxforddictionaries.com/word-of-the-year/word-of-the-year-2016). Sosyal medyada hızla yayılan sahte haberler ve politikacıların apaçık yalanları hakikat-ötesi politikanın bir parçası. The Economist dergisi 2016’da politikacıların her zaman yalan söylediğini ama artık bunun da ötesine geçilerek gerçeğin tamamen geride bırakıldığını yazıyordu (https://www.economist.com/leaders/2016/09/10/art-of-the-lie). Washington Post’un geçen ay yayınlanan bir haberine göre Trump, göreve geldiği tarihten bu yana on binden fazla yanlış ya da yanıltıcı iddiada bulunmuş (https://www.washingtonpost.com/politics/2019/04/29/president-trump-has-made-more-than-false-or-misleading-claims).

Yalan haber ve iddialar politikada (özellikle seçim dönemlerinde) etkili bir araç. Fakat neoliberalizmle yaygınlaşan daha sinsi ve etkili olmasına karşın yeterince tartışmadığımız bir yalan söyleme biçimi daha var: Üst yalanın daha etkili işlemesi için hakikatin stratejik olarak kullanılması. Neoliberalizmde şirketler hakikati gizleyerek değil, onun bir kısmını ön plana çıkararak da yalan söyleyebiliyorlar. Özellikle de hakikat artık gizlenemez boyuttaysa… Ortalık sorumluluk sahibi şirketlerden ve onların hayırsever CEO’larından geçilmiyor. Ancak şirketlerin doğaları gereği kârlarını en çoklaştırma peşinde olduklarını ve bu nedenle ister istemez çalışanlarla, tüketicilerle ve çevreyle karşı karşıya geldiklerini akıldan çıkarmamak gerekiyor. Daha önce bu karşı karşıya gelişlerde şirketler çıkarlarının meşruluğunu göstermek için hakikati gizleme ya da çarpıtma yoluna giderlerdi. Son yıllarda ise şirketlerin etik değerleri, çalışanların sağlıklarını ve çevre sorunlarını gündemlerine aldıkları görülüyor. Şirketlerin kâr peşinde koşmasıyla toplumsal çıkarlar arasında bir çelişki olmadığı; “hem kapitalizmin, hem sürdürülebilirliğin hem şirketlerin kontrolünün hem doğrudan demokratik katılımın, hem tüketim toplumunun hem yeşil çözümlerin vs bir arada olabileceği.” (Fleming, 2017) savunuluyor.

Örneğin Nestle, akılcı su idaresinin mutlak öncelikleri olduğunu söylüyor; su, şirketin değer zincirinin her aşamasında önemli bir yere sahip. Suyun tüm dünyada (özellikle de Güney’de) azaldığı bilinmekte ve şirket de bu soruna karşı duyarlı olduğunu açıklıyor. Ama başka bir yerde, Nestle yöneticisi Peter Brabeck, suyun kamusal bir hak olamayacağını, suyun diğer şeyler gibi bir gıda olduğunu, piyasa değerinin olması gerektiğini ve gıdalara değer vermenin daha iyi olduğunu da iddia ediyor. Böylece şirketin gerçek sorunlara işaret ederek gösterdiği duyarlılık, şirketin asıl politikasıyla çelişmek yerine kamuoyu önünde onu güçlendiriyor (age).

Hakikati söyleyerek aldatma stratejisiyle gelen dönüşümü tütün sanayisinde çok net görebiliyoruz. Tütün şirketleri, 1970’lerde ve 1980’lerde sigara ürünlerinde kansere neden olan maddeler bulunduğu hakkındaki kanıtları ısrarla reddettiler. Sigara ve kanser ilişkisi yerine kanserin nedenlerini bağışıklık sisteminde ve kişilik özelliklerinde arayan araştırmalara sponsor oldular. 1980’lerde sigara karşıtı kampanyaların ve devlete bağlı sağlık kurumlarının baskıları arttı. Tütün şirketleri sigaranın zararlarını inkar etmeye devam ettiler ve sigara içenlere yapılan ayrımcılığı ırk ayrımcılığına benzettiler. 1990’ların sonuna doğru tütün şirketleri meşruiyet krizini aşabilmek için hayır işlerine, kamusal işlerde sponsorluklara, çalışanların sağlık ve güvenliğiyle ilgili meselelere yöneldiler. Ama sigaranın sağlık üzerindeki etkileri hala görmezden geliniyordu. 2000’lere gelindiğinde ise tütün şirketleri, sigaranın sağlık üzerindeki olumsuz etkilerini kabul etmek zorunda kaldılar. İlginç bir şekilde artık ürünlerinin ölümcüllüğü hakkındaki hakikati inkar etmiyorlar, bunu bizzat kendileri dile getiriyorlardı. Artık ürünlerinin ciddi sağlık sorunları yarattığını ve bunlardan kaçınmanın tek yolunun hiç sigara kullanmamak olduğunu söylüyorlardı. Ne yazık ki (!) söz konusu risklere rağmen, bir çok yetişkin hâlâ sigara içmeyi tercih ediyordu. Tütün şirketlerinin yeni misyonu artık bu riskleri azaltmak, daha risksiz tütün ve nikotin içeren alternatif ürünler geliştirmekti (age).

Ancak tütün şirketlerinin sigaranın sağlık üzerindeki olumsuzluklarını reddetmemelerine (belki reddedememelerine) rağmen alt metinde, sigara kullanımının bir tercih olduğunu işlediklerine dikkat etmek gerekir. Sorun, bağımlılık yaratan nikotinde değil, yetişkinlerin bireysel tercihlerindedir. Elbette burada birçok sigara tiryakisinin sigaraya yetişkinlikte değil, ergenlik döneminde başlamış olmasının da bir önemi yoktur (age).

Fleming’in (2017) Freud’dan aktardığı bir fıkrada olduğu gibi ilginç bir durum vardır:

İki Yahudi, Galiçya’da bir tren istasyonunda karşılaşır. Biri diğerine, “Nereye gidiyorsun?” diye sorar. “Krakow’a” der beriki. “Amma da yalancısın!” diye patlatır soruyu soran. “Krakow’a gittiğini söylüyorsan, Lemberg’e gittiğine inanmamı istiyorsun demektir. Ama ben aslında senin Krakow’a gittiğini biliyorum. Neden bana yalan söylüyorsun ki?

Fleming (2017) de şöyle yazar: “Aslında insanları öldüren ürünler satarken, geniş kapsamlı sosyal yarara bağlı olduğunu düşüneyim diye neden insanları öldüren ürünler sattığını söylüyorsun bana? Neden bana yalan söylüyorsun?” (s. 175)

Benzer bir soruyu, Dördüncü Sanayi Devrimi’nde (ya da Endüstri 4.0’da) insanlara kendi yaşamları üzerinde daha fazla kontrol hakkı verecek ve onları güçlendirecek sistemler tasarlamaktan söz eden Klaus Schwab ve neoliberalizmin diğer sözcülerine soralım:

Aslında hem işçi sayısını azaltmaya çalışıyor hem de işçileri sürekli gözetleyen ve kontrol eden çalışma koşulları yaratıyorsunuz. Geniş kapsamlı sosyal yarara bağlı olduğunuzu düşünelim diye neden yeni teknolojilerin yaratacağı işsizliğe dikkati çekiyor; robotların insanların yerini almak yerine onları tamamlaması gerektiğini söylüyor; işçilerin mahremiyetini ihlal etmek yerine onlara kendi yaşamları üzerinde daha fazla seçenek ve kontrol hakkı vermekten söz ediyorsunuz? Neden bize yalan söylüyorsunuz?

Çalışmanın Dijital Dönüşümü

Kapitalistler, artı değer oranını artırmak isterler. İşçiler de buna karşı kendi hayatları üzerinde daha fazla söz sahibi olabilmek için mücadele ederler. Yapay zekâ ve robotlar, işçilerin yerini alan veya onları tamamlayan teknolojiler olabilir. Bu yönelim kendiliğinden değil, sınıf mücadelesine bağlı olarak somutlaşacak. Fakat günümüzde dijital teknolojilerin işyerlerinde kullanımına ve çalışmayı nasıl dönüştürdüğüne baktığımızda son yıllardaki gelişmelerin işçilerin (güvenceli/güvencesiz, beyaz/mavi yakalı olması fark etmeksizin) aleyhine olduğunu söyleyebiliriz.

Çalışma koşulları ve ilişkilerinde köklü değişiklikler yaşanıyor. Esnek/güvencesiz çalıştırma yaygınlaşıyor. Birçok uygulama, yönetimin hesap verme zorunluluğunu ortadan kaldırdığı gibi bu akıllı uygulamaların bazıları ara yönetim katmanını tamamen ortadan kaldırmayı hedefliyor. İşyerlerinde verimlilik ve üretkenlik artışı sağladığı iddia edilen teknolojiler, işçileri güçlendirmek yerine onların esenliği ve refahı ile çelişiyor. Fazla çalıştırma, özerklik kaybı, iş ve yaşam arasındaki sınırın belirsizleşmesi, çalışanı en son sınırına kadar zorlayan performans beklentileri işçilerde aşırı strese ve sağlık sorunlarına neden oluyor.

İşgücünün küresel düzeyde yeniden yapılandırılmasını ve çalışma ilişkilerinin kuralsızlaştırılmasını dikkate almadan, “geçmiş yıllarda bazı meslekler ortadan kalkarken onların yerini yenileri aldı. Yapay zeka ve robotlar da, benzer sonuçlar doğuracaktır.” diye düşünmek bir temenninin ötesine geçmeyecektir. Esnek çalışma koşullarına ve kuralsızlaştırmaya karşı mücadele “robotlar bizi işsiz mi bırakacak?” sorusunun da yanıtını içeriyor. Bu bağlamda, iş süreçlerinin algoritmik yönetim sistemleriyle yeniden organize edildiği geleneksel işyerlerine ve Uber, Amazon Turk, TaskRabbit, Upwork vb esnek ekonomi platformlarındaki uygulamalara bakmakta fayda var.

Elektronik Performans İzleme

1990’ların başında ABD’li bir senatör, işyerlerindeki kontrolsüz gözetime işaret ediyor ve bir çalışanın özgürlüğünden, onurundan ve sağlığından feragat etmeye zorlanamayacağını savunuyordu. Ancak 2010 yılına gelindiğinde artık ABD şirketlerinin tahminen %75’i çalışanlarının iletişimini ve diğer işyeri etkinliklerini gözetliyordu. Şirketlerin çalışanlarını gözetlemek için EPİ’ye (Elektronik Performans İzleme) yaptıkları yatırım 2007 ve 2010 yılları arasında %43 arttı. Eposta takibi, telefon dinleme, bilgisayardaki bir içeriğin ve kullanım sıklığının izlenmesi, video izleme ve GPS takibi EPİ kapsamında başvurulan araçların başında geliyor. EPİ araçlarından elde edilen konum, eposta kullanımı, web gezintisi, yazıcı kullanımı, telefon kullanımı, giyilebilir teknolojilerden sağlanan konuşmalardaki ses tonu ve fiziksel hareket gibi veriler üretkenlik göstergesi olarak değerlendiriliyor. Hatta çağrı merkezlerinde, çalışanın duygu takibi gibi EPİ uygulamaları var. Çalışanların bilgisayarlarına kurulan yazılımlarla bilgisayar başındaki hareketleri ve dikkat dağıtıcı etkinliklerle meşgul olup olmadıkları takip ediliyor (Moore, Akhtar ve Upchurch, 2018).

Çalışmanın EPİ ile takibi sonucu elde edilen veri, çalışanın performansının değerlendirilmesinde, işgücü kiralama ve işe son verme kararlarında belirleyici oluyor. Endüstri 4.0 hakkındaki yazılarda, iş-yaşam dengesine, çalışanların esenliğine bir vurgu var. Ancak günümüzdeki uygulamalar tam tersine yol açıyor, çalışanları makineleştiriyor. Önyargılı performans değerlendirmeleri, işin yoğunlaştırılması ve işçinin özerkliğinin azaltılması iş tatminini olumsuz etkiliyor (age).

EPİ kapsamında kullanılan bir diğer teknoloji olan giyilebilir teknolojiler de giderek yaygınlaşıyor ve işverenler, çalışanlarının sağlığını ve mutluluğunu geliştirmek adına giyilebilir teknolojileri kullandırıyor. Böylece işverenler (ve sigorta şirketleri!) çalışanları hakkında her zamankinden çok şey biliyor. Fakat Moore vd.’nin (2018) vurguladığı gibi yasal düzenlemeler, mahremiyet, veri koruma, işin yoğunlaştırılması, veriye dayalı kararlar vb sorunlar hakkındaki hukuksal tartışmalar güncel gelişmelerin çok gerisinde.

EPİ teknolojileri, karar süreçlerinde kullanıldığında daha büyük sorunlara neden olabiliyor. Geçen ay yayımlanan bir haberde (https://www.technologyreview.com/f/613434/amazons-system-for-tracking-its-warehouse-workers-can-automatically-fire-them/) Amazon’un kullandığı takip sisteminin ambar işçilerini otomatikman işten atabildiği yazıyordu. Amazon, verimliliğe önem verdiğini belirtmekle beraber işe otomatik son verme iddiasını reddediyor. Ancak Amazon’daki işçilerin ağır çalışma koşulları hakkında yayınlanmış çok sayıda rapor var (https://www.theverge.com/2018/4/16/17243026/amazon-warehouse-jobs-worker-conditions-bathroom-breaks). Çalışanlar, yüzlerce ürünü hızlı bir biçimde paketlemek zorundalar ve yeterince hızlı olmadıklarında kovulma riskiyle karşı karşıya kalıyorlar. Ağustos 2017 ve Eylül 2018 tarihleri arasında 300 kişi verimlilik nedeniyle işten çıkarılmış. İşten çıkarma sürecinin otomatikleştirildiği iddiası raporlarda da yer alıyor. Her bir işçinin verimliliği takip ediliyor ve işçiye özel otomatik uyarılar üretiliyor.

Fakat teknoloji desteğiyle çalışanların daha derin takibi giderek yaygınlaşıyor. Moore vd.’in (2018), Britanya’daki bir ambardan aktardığı vakada olduğu gibi işyerlerinde kullanılan yöntemler Frederick W. Taylor’un hayal bile edemeyeceği boyutlara ulaşmış durumda. Sözkonusu ambar çalışanlarından ele giyilen bir tarayıcıyla çalışmaları istenmiş. Yönetim bu cihaz yardımıyla, yapılan hataları ve bunların kimler tarafından yapıldığını tespit etmek istediğini; böylece hataların tekrarlanmasının önüne geçilebileceğini söylemiş. Fakat bu cihazlar daha sonra çalışanların verimliliğini, ne kadar çalışıp ne kadar mola verdiğini izlemek için kullanılmaya başlanmış. Bir süre sonra da yakın zamanda geçici çalışanlar arasından işten çıkarmalar olacağı duyurulmuş ve çalışanlara dikkatli olmaları söylenmiş. Bir diğer deyişle üstü kapalı olarak “biz sizi izliyor ve performansınızı ölçüyoruz. Üretkenliğiniz bizim istediğimiz gibi değilse işten çıkarılacaksınız” denmiş. Herkes hızlanmış. Olayı aktaran ambar işçisi, üç kişinin işten çıkarıldığını söylüyor. Birincisi, gerçekten tembelmiş. Ama diğer iki işçi çok iyi olmalarına rağmen işten çıkarılmışlar.

Otomatik veya yarı otomatik karar vermeyi sağlamak için çalışanların gözetimine dayanan, çeşitli teknolojik araç ve tekniklerden yararlanan algoritmik yönetim örnekleri hızla yayılıyor. İşten çıkarma kararını verenler bu kararı gözetimden elde ettikleri verileri kullanmadan da yapmış olabilirler. Fakat O’Neil’in (2016) yazdığı gibi veriden yararlanan matematiksel modeller doğrultusunda alınan çok sayıda hatalı karar var; algoritmalar yine yanılmış da olabilir.

Algoritmik yönetime yalnız geleneksel işyerlerinde başvurulmuyor. Aslında çıkış noktası paylaşım ekonomisi, esnek ekonomi olarak adlandırılan platformlar.

Platformlarda Algoritmik Yönetim

Algoritmik yönetim kavramı ilk olarak Lee vd. (2015) tarafından, Uber ve Lyft’in çalışanlarını algoritmalar ve takip verisi yardımıyla görevlendirme, en iyileme ve değerlendirmesini tanımlamak için kullanılmış. Bu platformlarda kullanılan algoritmalar, milyonlarca yolcu ve sürücüden elde ettikleri GPS bilgilerini işleyerek yolcu ve sürücüleri en uygun şekilde eşleştiriyorlar. Algoritmik yönetim sistemleri genellikle aşağıdaki ögelerden oluşuyor (Mateescu ve Nguyen, 2019):

  • Çalışanların teknoloji yardımıyla gözetimi ve haklarında veri toplama,
  • Yönetim kararlarını bildiren verilere gerçek zamanlı yanıt verme
  • Otomatik ya da yarı otomatik karar alma
  • Performans değerlendirmeleri yerine derecelendirme (rating) sistemlerine ya da diğer ölçümlere başvurma
  • Çalışanların davranışlarını dolaylı olarak etkilemek için “dürtme” ve cezalandırmadan yararlanma

Uber, Lyft ve TaskRabbit gibi çok sayıda bağımsız çalışanı yönetmek zorunda kalan platformlar algoritmik yönetimin gelişimine öncülük etmiş olsalar da algoritmik yönetim, taşımacılık ve lojistikten perakende satış, hizmet endüstrisi ve ev işlerine kadar bir çok yerde yönetim sürecinin bir parçası haline geldi.

Bir zamanlar işçilerin organizasyonunun ve eşgüdümün sağlanması, geleneksel olarak orta düzeydeki yöneticilerin işiyken artık onların yerini algoritmalar alıyor. İş başvurularının filtrelenmesi, işçiler arasında görev dağılımı, ödeme oranlarının belirlenmesi, vardiyaların ayarlanması gibi görevler artık büyük veri kümeleriyle eğitilen algoritmik yönetim sistemlerinin sorumluluğunda. Bazıları burada teknolojinin kullanımından bazıları da platform sahiplerinin girişimciliğinden etkileniyor ve fakat en kritik sorun, platformların dayandığı güvencesiz çalışma modelleri atlanıyor. Güvencesiz çalışma modelleri giderek yaygınlaşıyor ve geleneksel çalışma modellerinin yerini alıyor. Çalışanlar, sağlık güvencesi ve gebelik izni gibi haklardan yoksunlar. Çalışanların işveren karşısındaki yasal hakları sınırlı olduğu gibi platformlar, işverenin sorumluluğunu azaltacak şekilde tasarlanıyorlar. İlk başta gelişmiş ülkelerde ortaya çıkan ve daha çok bir ek gelir kaynağı olarak görülen platformlar, artık hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde bir çok insan için hayatını devam ettirebilmenin tek aracı haline gelmiş durumda.

Platformlar, iş gücünü sınıflandırmak ve kontrol etmek amacıyla algoritmalardan yararlanıyorlar. Platformlarda yoğun bir gözetim var. Örneğin Uber’de sürücüler hakkında sürekli veri toplanıyor ve analiz ediliyor. Uber üyesi çalışanlar sistemde oturum açma veya kapatma serbestliğine sahipler. Fakat oturum açtıkları anda yalnız GPS konumları değil, hızlanma, çalışma saati ve fren kullanım verileri de kaydediliyor. Sistemler, bu verilerden yararlanarak platform üyesi çalışanları çeşitli biçimlerde yönlendiriyor. Uber, sistemde 12 saatten fazla etkin olan sürücülerin hesaplarını askıya alıyor. Bazı durumlarda ise ücretleri yükselterek sürücüleri belirli bir yerde yoğunlaşmaya teşvik ediyor. Bazen de sistemdeki oturumunu kapatmak isteyen sürücüyü, oyunlaştırma yöntemleriyle (“330 dolar kazanmaktan 10 dolar uzaksın. Yine de oturumu kapatmak istiyor musun?” gibi sorularla) ikna ediyor. Ayrıca Uber, asimetrik bilgiden yararlanarak sürücülerin yolcu seçmesini engelliyor. Sürücüler, yolcuyu kabul etmeden önce ne kadar kazanacağını bilemediğinden ekonomik olarak dezavantajlı (örneğin kısa mesafeli) yolculukları kabul etmek zorunda kalıyor (Mateescu ve Nguyen, 2019).

Ev temizliğinde, temizlik işçileri ile hizmet almak isteyenleri buluşturan platformlar, temizlik çalışanının çalışacağı eve ne zaman vardığını takip etmesine rağmen müşterinin mahremiyeti nedeniyle gözetim olanakları daha sınırlı. Müşteri, evi üç odalı olmasına rağmen talep formuna evinin iki odalı olduğunu yazabilir. Çalışanın alacağı ücret müşteri memnuniyetiyle ilişkili olduğundan çalışanlar bu tip olumsuzluklar karşısında ya sessiz kalıyorlar ya da daha düşük puana razı geliyorlar (age).

Perakende satış ve hizmet sektöründe ise ana hedef işgücü maliyetlerini kısmak. Kronos, Onshift ve Dayforce gibi büyük şirketler hava durumu verilerinden müşterilerin adımlarının takibine kadar çeşitli kaynaklardan veri toplayarak belirli bir yer ve zamanda ne kadar işçiye gerek olacağını tahmin ediyor ve işçileri bu tahmine göre ilgili bölgeye sevk ediyor. “Tam zamanında” ve “göreve hazır” planlamalarla perakende sektöründeki işgücünün esnekleştirilmesi yeni değil; 1970’lerden beri bu yönde belirgin bir eğilim var. Fakat iş gücünün esnekleştirilmesi, düzensiz istihdamla beraber yeni bir boyut kazanıyor. İşverenler sürekli çalışan istihdam etmek yerine algoritmaların sonuçlarına göre insanları göreve çağırarak işgücü maliyetlerini kısabiliyorlar. İşverenin çıkarlarına uygun bu esnek yönetim modeliyle ortaya çıkan düzensizlik, işçiler için iş ve aile yaşamı uyuşmazlığı, gelir belirsizliği ve daha yüksek iş stresi anlamına geliyor. Araştırmalar “standart dışı” çalışma programlarının, çocuklarıyla yeterince ilgilenmekte zorlanan ebeveynler için olumsuz sonuçları olabileceğini gösteriyor (age).

Algoritmik Yönetim ve Başlıca Sorunlar

Mateescu ve Nguyen (2019), algoritmik yönetim uygulamaları nedeniyle işçilerin karşı karşıya olduğu sorunları dört başlık altında ele alıyor:

  • Gözetim ve kontrol
  • Şeffaflık
  • Yanlılık ve ayrımcılık
  • Hesap verebilirlik

Gözetim araçlarının hem zamansal hem de mekansal olarak yaygınlaşması işçilerde hız ve verimlilik baskısı yaratıyor. Endüstri 4.0 ve işsizlik tartışmalarında teknolojin insanın yerini almaması, onu tamamlaması gerektiği temennisi sık sık dile getirilse de algoritmik süreçlerin uygulandığı işyerlerinde çalışanların kişisel takdir yetkisini azaltma yönünde bir eğilim var. Ayrıca çalışanların fiziksel sınırları sonuna kadar zorlanıyor.

Giyilebilir teknolojiler, herkes için yararlı olma iddiasıyla pazarlanmasına rağmen giyilebilir teknolojilerden en büyük yararı sağlayanlar, takip cihazlarını işi yoğunlaştırmak ve çalışan sayısını azaltmak için kullanan işverenler. İngiltere’nin en büyük süpermarketler zincirini oluşturan Tesco, takip cihazlarını kullanmaya başladıktan sonra ambar çalışanı sayısını %18 azaltmış. Bunun yanında, aşırı çalışmadan kaynaklı stresin işçilerde kalp krizi ve alkol bağımlılığı risklerini artırdığı tespit edilmiş (Warin ve McCann, 2018)

Algoritmik yönetim sistemlerinin kararlarının şeffaf olmaması ise çalışanlarda huzursuzluk ve güvensizlik yaratıyor. İşçiler çoğu zaman bu sistemlerin nasıl çalıştığı hakkında bilgi sahibi değiller. Kararlarda hangi veriden ve nasıl yararlanıldığı belirsiz. Platform sahipleri çoğu zaman sistemin nasıl çalıştığını özellikle gizliyorlar; sistemin nasıl karar verdiği ve çalışanları nasıl puanlandırdığı bilinirse çalışanların sistemi kandırabileceğini düşünüyorlar. Sonraki bölümde de göreceğimiz gibi çalışanlar gerçekten de sistemi ‘hack’lemeye çalışıyorlar. Fakat araştırmalar, algoritmik kararlardaki şeffaflığın işçilerin işbirliğini artırdığını gösteriyor (Jarrahi ve Sutherland, 2019).

Dijital teknolojilerin orta düzey yöneticilerin yerini almasıyla kararların daha tarafsız olacağına dair bir inanış var. Fakat algoritmalar, onları eğitmek için kullanılan veri kümelerindeki eşitsizlikleri ve ayrımcılığı yeniden üretmeye meyilliler (Warin ve McCann, 2018).

Algoritmik yönetim sayesinde şirketler daha sorumsuz hareket edebiliyorlar. Bir çalışanın işine son verilirken ya da bir iş başvurusu reddedilirken bu durum şirketin değil, verilerden yararlanan tarafsız bir sistemin kararı oluyor. Bu durum platform sahibi şirketin, işçilerin aslında çalışanları değil bir hizmetin ağ bağlantılı kullanıcıları olduğunu ve algoritmik bir sistemin çıktılarına eriştiklerini iddia edebilmelerini de sağlıyor. Böylece işverenler, opak bir algoritmanın arkasına saklanarak geleneksel işçi-işveren ilişkisinin getirdiği sorumluluklardan kaçınabiliyorlar. En önemlisi de algoritmik yönetim retoriği, şirketlere bir sistemin nasıl işlemesi gerektiği konusunda verdikleri özel kararları gizleyebilmelerine ve bu kararların etkilerinden sıyrılabilmelerine yardımcı oluyor.

Algoritmik Yönetim Sistemlerine Karşı Tepkiler

İşçiler, algoritmik yönetim sistemlerine karşı farklı tepkiler veriyorlar. Örneğin, Britanya’daki ambar işçilerine yakında işten çıkarmalar olacağı söylendiğinde işçilerin ilk tepkisi daha hızlı çalışmak olmuş. Daha hızlı çalışma baskısı işten çıkarmalar sonrasında da devam ettiğinde bir süre sonra işçilerin çoğu artık baskıları umursamamaya, fiziksel olarak daha fazlasını yapamayacaklarını düşünmeye başlamışlar (Moore vd., 2018).

Algoritmaların verdiği kararlar çoğu zaman işçiler açısından anlaşılmaz ve erişilmez. Bazı durumlarda algoritmaların belirli bir sonuca nasıl ulaştığı gerçekten de açık değil. Ama yukarıda da belirttiğim gibi esnek iş modellerinde kullanılan algoritmaların işleyişi işçilerden özellikle saklanıyor. İşçilerin bu bilgiye sahip olmasıyla beraber sistemi aldatılabileceği düşünülüyor. İşçiler açısından baktığımızda ise kararı sorgulanamayan ve tahmin edilemeyen bir sistemin verdiği kararlar yıpratıcı ve yabancılaştırıcı bir etkiye sahip. Bu nedenle, işçiler tam da platform sahiplerinin korktuğu şeyi yapmaya çalışıyorlar: Sistemin nasıl çalıştığını öğreniyor, sistemi oyuna getirip sistemin kısıtlamalarını aşıyor ve algoritmik platformdaki özerkliklerini artırıyorlar.

Jarrahi ve Sutherland (2018), tasarım, muhasebe, çeviri, danışmanlık gibi hizmetler sunan serbest çalışanların yer aldığı Upwork adlı platformda çalışanların platformun işleyişini nasıl çözmeye çalıştıklarını ve bundan nasıl yararlandıklarını anlatıyor. Upwork platformuna ilk katılım kolay olmasına karşın platform, çok sayıda ve birbiriyle otomatik eşgüdümlü hizmetlerden oluşuyor. İşçiler platforma katıldıktan sonra Upwork’un çeşitli derecelendirme, zaman dilimi, politika ve prosedürlerini anlamak için bir hayli kafa yoruyorlar. Müşterilerin verdiği puanlar önemli olduğundan, çalışanlar öncelikle bu puanlandırma sisteminin ayrıntılarını öğrenmeye çalışıyorlar. Öğrenme sürecinde kişisel gözlemlerinin yanında sisteme hizmet almak isteyen bir müşteri olarak katıldıkları da oluyor. Webdeki forumlarda deneyimlerini paylaşıyor ve birbirlerine zorlu müşteriler ve Upwork politikaları hakkında önerilerde bulunuyorlar.

Jarrahi ve Sutherland’ın (2018) araştırması Upwork çalışanlarının algoritmik yönetim ve kontrolün karşısında pasif kalmadıklarını onu aşmanın çeşitli yollarını aradıklarını gösteriyor. Platformda kullanılan algoritmalar çalışanlarla müşteriler arasındaki etkileşimini şekillendiriyor. Fakat algoritmaların işleyişini keşfetmeye çalışan ve sistemle etkileşimini bu doğrultuda yapan çalışanlar da algoritmaların işleyişini etkiliyorlar. Örneğin, dört tane bir saatlik işten alınacak dört iyi puanlamanın dört saatlik bir puanlamadan daha kıymetli olduğunu fark eden bir çalışan, müşteriyle işbirliğine giderek işi dörde böldürme ve sistemdeki puanını yükseltme taktiğine başvurabiliyor. Bir diğer çalışan, sözleşmeleri kapatıp yeniden açarak aldığı olumlu değerlendirme sayısını artırdığını söylüyor. Elbette Upwork’un algoritmaları da sabit kalmıyor ve bu tip durumlara karşı güncelleniyor.

Bu hack biçimindeki kendiliğinden direnişler, önemli olmakla beraber çalışmadaki dijital dönüşümle ortaya çıkan sorunlar (gözetim, şeffaflık, yanlılık ve hesap verilebilirlik) karşısında yetersizler. Örgütlü mücadele daha sonuç alıcı oluyor. Daily Telegraph’ın çalışanlarını masa başında gözetleme girişimi sendikal mücadeleyle geri püskürtülmüş. Sendikalar, olumsuzluklara neden olanın teknolojinin kendisi olmadığını, sorunların teknolojinin işyerlerinde nasıl uygulandığı ile ilgili olduğunu vurguluyorlar. Sendikalara göre teknoloji, 7X24 çalışma için gerekli koşulları yaratmış olabilir ama bu sorunun kaynağı işyeri yönetim kültürleri. Telefonların her zaman açık olması işverenlerin dayattığı bir zorunluluk.

Mahremiyet ve teknoloji kullanımı, henüz toplu görüşmelerin gündeminde yer almıyor. Fakat son yıllarda sendikalar, dijital teknolojinin kullanılmasından kaynaklanan risklere karşı işçilerin haklarının savunulmasında önemli başarılar elde ettiler. Norveç Sendikalar Konfederasyonu ile Norveç İş ve Sanayi Konfederasyonu arasında yapılan anlaşmada işyerlerindeki izleme faaliyetleri de yer alıyordu. İşveren tarafından yapılan izleme ve kontrolün tarafsızlık ve orantılılık ilkeleri çerçevesinde uygulanması; uygulama aşamasından önce sendika temsilcileriyle görüşülmesi; verilerin toplanmasında ve değerlendirilmesinde sendika temsilcilerinin sürece dahil edilmesi gibi maddeler içeriyordu (Moore vd., 2018).

***

Kısacası, işçiler bu değişim sürecinin pasif gözlemcileri değiller. Ama işyerlerindeki sendikaların son yıllarda zayıfla(tıl)dığını, birçok işyerinde sendika olmadığını ve platform ekonomilerindeki çalışanların örgütsüz olduğunu da göz ardı etmemeli. Teknolojinin bir avuç kapitalist yerine toplumun esenliği için kullanılıp kullanılmayacağı teknolojinin içsel dinamiklerinden çok geleneksel ve yeni işyerlerindeki örgütlenme sorunlarının aşılmasına bağlı. Feenberg’in (2017) vurguladığı gibi teknosistem üzerindeki mücadelenin emek hareketiyle başladığını unutmayalım. Fabrikalardaki ağır çalışma koşulları, işçilerin iş sağlığı ve güvenliği talepleriyle yürüttükleri mücadelelerin sonucunda değişmişti…

Kaynaklar

Feenberg, A. (2017). Technosystem: The social life of reason. Harvard University Press.

Fleming, P. (2017). Çalışmanın Mitolojisi: Kapitalizm Kendine Rağmen Nasıl Ayakta Kalıyor, çev. Ebru Kılıç, Koç Üniversitesi Yayınları.

Jarrahi, M. H., & Sutherland, W. (2019). Algorithmic Management and Algorithmic Competencies: Understanding and Appropriating Algorithms in Gig Work. In International Conference on Information (pp. 578-589). Springer, Cham.

Lee, M. K., Kusbit, D., Metsky, E., & Dabbish, L. (2015). Working with machines: The impact of algorithmic and data-driven management on human workers. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1603-1612). ACM.

Mateescu, A.,Nguyen, A. (2019). Algorithmic Management in the Workplace, https://datasociety.net/output/explainer-algorithmic-management-in-the-workplace/, son erişim 17/05/2019.

Moore, P. V., Akhtar, P., & Upchurch, M. (2018). Digitalisation of work and resistance. In Humans and Machines at Work (pp. 17-44). Palgrave Macmillan, Cham.

O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown Publishers.

Warin, R., & McCann, D. (2018). Who Watches The Workers?

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir