Documento de Discussão SST E O FUTURO DO TRABALHO: BENEFÍCIOS E RISCOS DE FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NOS LOCAIS DE TRABALHO - Parte IV

 

(imagem com DR)

2.4 – Wearables (dispositivos vestíveis) e IA

 

Os dispositivos wearables, são cada vez mais encontrados nos locais de trabalho. Prevê-se que o mercado de dispositivos wearables, wearables industriais e de cuidados de saúde cresça de 21 milhões em 2013 para 9,2 mil milhões em 2020 (Nield, 2014). Entre 2014 e 2019, prevê-se que 13 milhões de dispositivos deste tipo sejam incorporados nos locais de trabalho. Isto já acontece em armazéns e fábricas onde o GPS, a identificação de radiofrequências e agora as braçadeiras de deteção háptica, como a patenteada pela Amazon em 2018, substituíram o uso de clipboards e de lápis.

 

2.4.1 - Wearables e IA na indústria transformadora (tamanho do lote)

Uma nova caraterística da automação e da Indústria 4.0 - processos em que a automatização melhorada da IA se encontram em curso – é a área da produção de tamanho de lote. Este processo envolve trabalhadores a que são fornecidos óculos com ecrãs e com funcionalidade de realidade virtual, como o HoloLenses e a Google Glasses ou tablets que são usados para realizar tarefas  nas linhas de produção das fábricas.

O modelo da linha de montagem, em que um trabalhador realiza uma tarefa repetida e específica durante várias horas, não desapareceu completamente, mas o método do tamanho do lote é diferente. Utilizado em estratégias de fabrico ágeis, este método envolve encomendas mais pequenas feitas dentro de parâmetros de tempo específicos, em vez de uma produção a granel constante.

Na produção de lote, os trabalhadores experimentam uma formação visual, possibilitada por um ecrã ou tablet HoloLens, no qual são convidados a realizar novas tarefas que são aprendidas instantaneamente e executadas.

Embora à primeira vista estes sistemas de assistência pareçam fornecer  maior autonomia, responsabilidade pessoal e auto-desenvolvimento, isso não é necessariamente o caso (Butollo, Jürgens e Krzywdzinski, 2018).

A utilização de dispositivos de formação no local, desgastados ou não, significa que os trabalhadores necessitam de menos conhecimentos ou formação pré-existentes, uma vez que realizam o trabalho caso a caso. Assim, o risco de intensificação do trabalho surge, à medida que os ecrãs montados na cabeça ou os computadores e tablets se tornam semelhantes aos formadores em sala de formação.

Além disso, os trabalhadores não aprendem competências a longo prazo, pois são obrigados a realizar atividades modulares no local em processos de montagem personalizados, necessários para construir artigos à medida em várias escalas. Embora isto seja bom para a eficiência da produção da empresa, os métodos de dimensão dos lotes têm conduzido a riscos significativos de SST porque o trabalho qualificado é necessário apenas para conceber os programas de formação no local utilizados pelos trabalhadores que já não precisam de se especializar.

Os riscos da SST podem surgir ainda mais devido à falta de comunicação, o que significa que os trabalhadores não são capazes de compreender rapidamente a complexidade da nova tecnologia, especialmente se também não forem treinados para se prepararem para quaisquer perigos que surjam.

Uma questão real é a das pequenas empresas e das start-ups, que são bastante experimentais na utilização de novas tecnologias, mas muitas vezes ignoram a garantia de que as normas de segurança são respeitadas antes de ocorrerem acidentes, quando é, naturalmente, demasiado tarde.

Uma entrevista com os envolvidos no projeto IG Metall Better Work 2020 (Bezirksleitung Nordrhein-Westfalen/NRW Projekt Arbeit 2020) revelou que os sindicalistas estão ativamente a discutir com as empresas sobre a forma de como estão a introduzir tecnologias da Indústria 4.0  no local de trabalho (Moore, 2018a). A introdução de robôs e monitorização dos trabalhadores, computação em nuvem, comunicações máquina-a-máquina e outros sistemas levaram todos os que executam o projeto IG Metall a perguntar às empresas:

 

 Que impacto terão as mudanças tecnológicas nas cargas de trabalho das pessoas?

 O trabalho vai ser mais fácil ou difícil?

 O trabalho vai tornar-se mais ou menos stressante? Haverá mais ou menos trabalho?

 

Os sindicalistas da IG Metall indicaram que os níveis de stresse dos trabalhadores tendem a aumentar quando as tecnologias são implementadas sem formação ou diálogo suficientes com os trabalhadores. Muitas vezes são necessárias competências para mitigar os riscos que as novas tecnologias nos locais de trabalho introduzem.

Em seguida, recorremos a outro palco em que a IA está a ter um impacto, nomeadamente em ambientes de "Gig work".

 

2.5 Aplicações de plataforma que permitem o trabalho de Gig

 

O 'gig work' é obtido através da utilização de aplicações online (apps), também chamadas de plataformas, disponibilizadas por empresas como a Uber, Upwork ou Amazon Mechanical Turk (AMT). O trabalho pode ser realizado online  — obtido e realizado em computadores em casas, bibliotecas e cafés, por exemplo, e inclui trabalhos de tradução e design — ou  offline  — obtidos online, mas realizados offline, como trabalhos de condução de táxis ou limpeza.

Nem todos os algoritmos utilizam AI, mas os dados produzidos pelos serviços de correspondência cliente-trabalhador e a avaliação dos clientes e dos trabalhadores da plataforma fornecem dados que treinam perfis e que resultam em pontuações globais - superiores ou inferiores - que levam, por exemplo, os clientes a selecionar pessoas específicas para trabalhar em vez de outras.

Esta abordagem já existe há muito anos nas atividades dos estafetas e taxistas, mas o aumento dos trabalhadores offline que realizam entregas de comida direcionadas para plataformas que utilizam bicicleta para entregar encomendas e serviços de táxi é relativamente novo.

Os benefícios da utilização da IA no trabalho de gig podem ser a proteção do condutor e dos passageiros. DiDi, um serviço chinês de "ride-hailing", usa software de reconhecimento facial de IA para identificar os trabalhadores à medida que entram na aplicação. Este serviço usa esta informação para garantir as identidades dos condutores, que é visto como um método de prevenção da criminalidade. No entanto, houve uma falha recente muito grave no uso da tecnologia em que um condutor conseguiu entrar com uma identidade falsa, e mais tarde no seu turno, matou um passageiro.

Os trabalhadores de entregas são responsabilizados pela sua velocidade, número de entregas por hora e rankings de clientes, num ambiente intensificado que se tem provado criar riscos para a SST. Na revista Harper's, um motorista explica como as novas ferramentas digitalizadas funcionam como um "chicote mental", notando que "as pessoas ficam intimidadas e trabalham mais rápido" (The Week, 2015).

Os condutores e os pilotos correm o risco de desativar a aplicação se os seus rankings de clientes não forem suficientemente elevados ou não cumprirem outros requisitos. Isto resulta em riscos para a SST, incluindo tratamento flagrante e injusto, stresse e até medo.

Os algoritmos são usados para combinar clientes com trabalhadores em trabalho de Gig online (também chamado micro-work). Uma plataforma chamada BoonTech IA para combinar clientes e trabalhadores de gig online, como aqueles que ganham contratos usando AMT e Upwork. Surgiram questões de discriminação relacionadas com as responsabilidades internas das mulheres, na realização de trabalhos de trabalho online em casa, como atividades reprodutivas e de cuidados num contexto tradicional.

Um estudo recente de trabalhadores de gig online no mundo em desenvolvimento conduzido por investigadores da OIT mostra que uma percentagem maior de mulheres do que os homens tendem a "preferir trabalhar em casa" (Rani e Furrer, 2017, p. 14). A investigação de Rani e Furrer mostra que 32 % das mulheres trabalhadoras nos países africanos têm crianças pequenas e 42 % na América Latina.

Isto resulta num duplo fardo para as mulheres, que "passam cerca de 25,8 horas a trabalhar em plataformas numa semana, das quais 20 horas são de trabalho remunerado e 5,8 horas consideradas trabalho não remunerado" (ibid., p. 13). O inquérito mostra que 51 % das mulheres trabalham durante a noite (22,00 a 05,00) e a noite (76 % trabalham de 18,00 para 22,00), que são "horas de trabalho não sociais", de acordo com as categorias de risco da OIT para a potencial violência e assédio no trabalho (OIT, 2016, p. 40).

Rani e Furrer afirmam ainda que o outsourcing global do trabalho através de plataformas levou efetivamente ao desenvolvimento de uma economia de 24 horas... desgastando os limites fixos entre a casa e o trabalho... [o que ainda] coloca um duplo fardo sobre as mulheres, uma vez que as responsabilidades em casa são distribuídas de forma desigual entre sexos (2017, p. 13).

Trabalhar a partir de casa pode já ser um ambiente de risco para as mulheres que podem estar sujeitas a violência doméstica, a par da falta de proteção jurídica prevista no trabalho de escritório. Na verdade, "a violência e o assédio podem ocorrer... através de tecnologia que desfoca as linhas entre locais de trabalho, locais "domésticos" e espaços públicos(OIT, 2017, p. 97).

Digitalizar o trabalho não standard, como o trabalho de gig online em casa, e os serviços de táxi e entrega em gig work offline, é um método de governação que se baseia na quantificação de tarefas a um nível granular minúsculo, onde apenas o tempo de contacto explícito é pago. A digitalização pode parecer formalizar um mercado de trabalho no sentido da OIT, mas o risco de subemprego e de subemprego é muito real.

Em termos de tempo de trabalho, o trabalho preparatório para a melhoria da reputação e o desenvolvimento de competências necessárias no trabalho de gig online não são remunerados.

O trabalho em linha, como o trabalho obtido e entregue através da AMT, baseia-se em formas de emprego não normalizadas (ibid., p. 46) que aumenta as possibilidades de trabalho infantil, trabalho forçado e discriminação. Há indícios de racismo, através do qual os clientes são reportados a comentários abusivos e ofensivos diretos nas plataformas. O comportamento racista inter-trabalhador também é evidente: os trabalhadores gig que trabalham em economias mais avançadas culpam os homólogos indianos pela sub-cotação dos preços (ibid.).

Além disso, alguns dos trabalhos obtidos em plataformas online são altamente desagradáveis, como o trabalho realizado por moderadores de conteúdos, que vasculham grandes conjuntos de imagens e são obrigados a eliminar imagens ofensivas ou distribuídas, com muito pouco alívio ou proteção em torno desta.

Existem riscos claros de violações da SST nos domínios da violência psicossocial acrescida e do stresse, da discriminação, do racismo, do bullying, do trabalho livre e menor de idade, devido à falta de proteção básica nestes ambientes de trabalho.

No local de trabalho, os trabalhadores foram obrigados a registar-se como independentes, perdendo os direitos básicos de que os trabalhadores formais gozam, como horas extraordinárias, salários por doença e férias e o direito de aderir a um sindicato. A reputação online dos trabalhadores em gig é muito importante porque uma boa reputação é a forma de ganhar mais trabalho.

Os algoritmos aprendem com os rankings dos clientes e a quantidade de tarefas aceites, que produzem tipos específicos de perfis para trabalhadores que normalmente estão disponíveis ao público. Os rankings dos clientes são surdos e cegos à consideração das responsabilidades físicas, de cuidados e trabalho doméstico dos trabalhadores, bem como de circunstâncias fora do controlo dos trabalhadores que podem afetar o seu desempenho, levando a riscos adicionais de SST em que as pessoas se sentem obrigadas a aceitar mais trabalho do que são saudáveis, ou correm o risco de serem excluídas do trabalho.

Os rankings de satisfação dos clientes, e o número de empregos aceites, podem ser usados para "desativar" o uso da plataforma pelos taxistas, como é feito pela Uber, apesar do paradoxo e ficção de que os algoritmos estão ausentes do 'preconceito humano' (Frey e Osborne, 2013, p. 18).

Globalmente, há benefícios em integrar a IA no trabalho de gig, incluindo a proteção da identidade do condutor e permitir horários flexíveis de trabalho, que são bons para a vida das pessoas e escolhas de trabalho. No entanto, estes mesmos benefícios podem resultar em riscos crescentes, como o caso do condutor do DiDi e o caso de um duplo encargo de trabalho para as trabalhadoras em linha.

As proteções da SST são geralmente escassas nestes ambientes de trabalho e os riscos são muitos (Huws, 2015; Degryse, 2016) e envolvem baixos salários e longas horas (Berg, 2016), falta endémica de formação (CIPD, 2017) e um elevado nível de insegurança (Taylor, 2017). Williams-Jimenez (2016) avisa que as leis laborais e a SST não se adaptaram ao aparecimento do trabalho digitalizado, e outros estudos começam a fazer afirmações semelhantes (Degryse, 2016).

Os sucessos da IA são também os seus fracassos.

Depois de delineado onde a IA está a entrar no local de trabalho e os benefícios e riscos para a SST,  o relatório volta-se agora para o desenvolvimento político e sobre a discussão destes temas da SST a nível macro.