Kdo, kje, kdaj in koliko časa dela oziroma ne dela, moramo namreč beležiti ves čas. Tudi v času epidemije, v času izrednih delovnih razmer. Avtomatizirano beleženje delovnega časa je bilo zato treba prilagoditi. Podjetje Četrta pot ponuja kadrovski, registracijski in plačni informacijski sistem Kadris, ki so ga morali z vsakim novim koronazakonom spreminjati. Direktor prodaje in marketinga Sebastjan Kepic je potrdil, da ni šlo vse gladko, saj je bilo "na vseh straneh kar precej, če lahko rečem po domače, 'švica', da so zaposleni čez naš sistem dobili pravilne podatke in plače."

Algoritmi delujejo najbolje, če imajo vse podatke. Najbolj so učinkoviti in natančni, kadar imajo vpogled v celotno situacijo. Kadar torej zbiramo vse. Na področju dela od doma bi to pomenilo, da s senzorji na telesu in v okolju ves čas merimo, kdaj človek dela in kdaj ne. In kaj bi pokazale te številke? Da že danes za marsikateri poklic delo še zdaleč ni omejeno na 8-urni delavnik, službene prostore in delovni čas. Blaž Zupan s Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani pravi, da razmišlja o tem, kaj bo napisal, tudi doma, med kolesarjenjem, česar avtomat za "štempljanje" ne more zabeležiti. "Če bi moral biti v službi, kjer bi moral redno beležiti svoj delovni čas, bi dal odpoved. To je bila tudi moja reakcija, ko je Univerza v Ljubljani to vzpostavljala. Sem rekel, da bom šel." Kako torej ustvariti algoritme za natančno merjenje delovnega časa, je to sploh mogoče? Zupan pravi, da bi morali imeti na sebi kakšnih 500 senzorjev, ki bi ves čas merili vse. Takrat bi se umetna inteligenca lahko naučila, kaj vse počnemo, postali bi napovedljivi. Delodajalci bi imeli vse podatke, medicina bi imela vse podatke, zavarovalnice bi točno vedele, kdaj bomo umrli, razlaga. "Jasno vprašanje je, ali si to želimo? Raziskujem umetno inteligenco in vem, da če si česa ne želim, je to."

Zakaj vse beležimo? Samo zato, ker lahko? Ker potem delamo boljše in učinkovitejše? Aleksandra Kanjuo Mrčela s Fakultete za družbene vede Univerze v Ljubljani pravi, da ne. 8-urni delavnik ne deluje več, saj nas delodajalci ne nadzorujejo več čez ure, ki jih preživimo v službi. Obstajajo namreč termini, kot so dolgi delavnik, plačane in neplačane nadure. Nadzor se je premaknil k rezultatom. "Ti moraš končati delo, doseči rezultat. Na delovnem mestu ali zunaj delovnega mesta in delovnega časa. V tem trenutku, ko smo mi to internalizirali, da ti delaš, dokler dela ni konec, je irelevantno, koliko ur si v službi." Ob tem se sprašuje, ali je to pametno in ugotavlja, da ne. Pravi, da gre za neznanje delodajalcev, saj mislijo, da je boljše, če imajo nadzor. V resnici po njenem mnenju zelo malo ljudi dela samo za plačo in kot primer izpostavi delo v času epidemije. "Med karanteno so ljudje delali, čeprav niso hodili v službo. Samonadzor je najhujša oblika nadzora. Ali boš imel možnost zaslužka – to te disciplinira."

Velika razlika med zaposlenimi za nedoločen čas in s. p.-ji

Med redno zaposlenimi za nedoločen čas in samozaposlenimi je velika razlika. Lenart J. Kučić z medijskega portala Pod črto pravi, da so samozaposleni že razvili strategije, kako se samoomejevati. Hitro lahko namreč pregoriš, saj gre za nenavadno tekmo: "Tekmuješ s tistim, ki se bo še bolj samoizkoriščal, kot se ti. Če hočeš biti konkurenčen, moraš pristati tudi na to." Ob tem poudarja, da je to le en vidik. Pomembna pa je širša slika. Ob tem izpostavi ameriškega antropologa Davida Graeberja, ki govori o totalitarizmu birokracije. Cela družba je danes tako ali drugače namreč podrejena diktatu birokracije, s podatki hranimo birokratski aparat, večja produktivnost pa je ultimativni fetiš. Ob tem se Kučić sprašuje, česa bi se morali bolj bati, "tega, da zbiramo vse te podatke, pa še vedno ne vemo tistega, kar hočemo vedeti. Ogromno teh rešitev ne deluje in ne ponuja odgovorov na tisto, kar jih sprašujemo. Ali tega, da se to lahko v naslednjem koraku uresniči in bodo stroji dejansko lahko odgovorili na vprašanja, ki jim jih zastavljamo?"

Z algoritmi bi radi odpravili človeške napake, izbrisali predsodke, ovrgli stereotipe in ustvarili pravičnejšo družbo. Takšna je ideja, ki hrani razvoj algoritmov in vse večjo avtomatizacijo na področju socialnega varstva. Ana Marija Sobočan s Fakultete za socialno delo Univerze v Ljubljani pravi, da je to ideja, praksa pa je drugačna. Vsega se namreč ne da opisati s številkami. "Kdo se odloča, kaj se bo zbiralo, na kakšen način, kdo, v kakšnem obsegu, kako se to obdeluje in ne nazadnje, kakšen algoritem se bo na podlagi tega oblikoval? To niso tehnološke zadeve, to so etična in vrednotna vprašanja. Tukaj zadaj so ljudje, tukaj zadaj so odločevalci, ki imajo vpliv na to, v katero smer bo tehnologija šla." Socialno delo je odnos, proces, zaupanje, skupnost, česar v algoritme ne moremo prenesti.

Avtomatizacije v Sloveniji razmeroma malo

Vendar je kljub temu prav na področju socialnega varstva pri nas in v Evropski uniji največ avtomatizacije. Nevladna organizacija AlgorithmWatch in fundacija Bertelsmann Stiftung sta v poročilu o avtomatizaciji družbe zbrali več kot 60 primerov avtomatiziranega odločanja v dvanajstih državah Evropske unije. Za Slovenijo je podatke zbiral Lenart J. Kučič, ki opozarja, da odločevalci ne vedo, na katerih področjih in s kakšnim namenom se uvajajo sistemi za avtomatizirano odločanje. "Že pri pridobivanju podatkov je bilo težko najti sogovornike, ki so vedeli, kaj sploh sprašujemo. Kaj to pomeni, ali uporabljaš računalnik, ali pa dejansko sistem za avtomatizirano odločanje." Ugotovili so, da je avtomatizacije v Sloveniji še razmeroma malo. Glavna področja EU-ja pa so delo in sociala, varnost in nadzor ter vse več zdravje. Aplikacije za sledenje okužbi z novim koronavirusom, ki jih uvajajo nekatere države, bodo algoritmizacijo zdravja še povečale.

Stvari so danes manj jasne kot včasih, prednosti in nevarnosti tehnologij smo se včasih bolj zavedali, "podatkovna ekonomija je taka siva, celo črna stvar, za katero nihče ne ve," ugotavlja predavatelj in raziskovalec Zupan. "Pojdimo v parlament in dajmo vprašalnik, kdo o tem kar koli ve. Pa boste videli, da ti, ki odločajo o ključnih zadevah, nimajo pojma. Kako naj potem danes sploh razpravljamo o zakonih, če peščica ljudi ve, kaj ta nova tehnologija lahko prinese."