Los datos del mapa de calor de Whole Foods sugieren que las tiendas con baja diversidad racial tienen una alta probabilidad de sindicalizarse.Justin Heiman / Getty Images Los matices del Gran Hermano se ciernen sobre Whole Foods, que alguna vez se pensó que era un pionero de la cultura del lugar de trabajo saludable.De acuerdo a documentos internos vistos por Business Insider, ta cadena de supermercados propiedad de Amazon ha estado utilizando un mapa de calor interactivo para monitorear sus 510 ubicaciones en los EE. UU. y asignar a cada tienda unpuntuación de riesgo de sindicalización basada en criterios tales comoempleadolealtad, tasa de rotación y diversidad racial.
Whole Foods emplea aproximadamente a 95.000 personas en todo el país. Los datos recopilados en el mapa de calor sugieren que las tiendas con baja diversidad racial y étnica, especialmente aquellas ubicadas en comunidades pobres, tienen más probabilidades de sindicalizarse. Eso es mucho para desempacar sobre su lugar favorito para comprar costosa salsa para pasta orgánica. Cuando un Whole Foods aparece repentinamente en un vecindario de bajos ingresos, siempre es un clavo en el ataúd que la gentrificación está en progresoy los alquileres están a punto de dispararse.
¿Por qué no sorprende este esfuerzo antisindical? Bueno, como ya sabrá, la empresa matriz de Whole Foods, Amazon, tiene un historial de tomar medidas drásticas contra la sindicalización .
Solo echa un vistazo a los 45 minutos filtrados video de entrenamiento que Amazon envió a los líderes de equipo de Whole Foods en 2018 para frenar la actividad sindical. El narrador declaró abiertamente que el video fuediseñado específicamente para brindarle las herramientas que necesita para el éxito en lo que respecta a la organización laboral y queNo creemos que los sindicatos sean lo mejor para nuestros clientes.o accionistas o, lo más importante, nuestros asociados.
Los sindicatos dan protección y derechos a los trabajadores. Solo mira que paso el mes pasado cuando los trabajadores salieron de las instalaciones de Amazon en Staten Island para protestar contracondiciones de trabajo inseguras en medio de la pandemia.Christian Smalls, quien encabezó la huelga, no solo fue despedido abruptamente, sino que Se mostraron correos electrónicos internos filtrados. queEl principal abogado de Amazon también trató de difamarlo por no ser inteligente o articulado para aplastar los esfuerzos de sindicalización.
El mapa de calor de Whole Foods monitorea un posible levantamiento sindical utilizando aproximadamente dos docenas de métricas en tres áreas principales:riesgos externos, riesgos de la tienda y sentimiento de los miembros del equipo.
Es alarmante que Whole Foods no es la única empresa que emplea tecnología de vanguardia para rastrear en secreto a sus trabajadores. Anteriormente hicimos una crónica cómoLas empresas financieras y los bancos miden la cultura del lugar de trabajo, el nivel de satisfacción de los empleados y la tasa de agotamiento mediante inteligencia artificial. Por ejemplo, la plataforma Receptiviti utiliza el aprendizaje automático para analizar palabras clave en la comunicación de los empleados a través del correo electrónico de la empresa, Flojo , Skype, etc. para identificar si una oficina en particular tiene una cultura tóxica.
La inteligencia artificial también se ha utilizado para predecir acciones importantes de los empleados. en un Harvard Business Review artículo el año pasado, gestión plos profesores Brooks Holtom de la Universidad de Georgetown y David Allen de la Universidad Cristiana de Texas informó de sus hallazgos de investigación queLos algoritmos de big data y aprendizaje automático son herramientas efectivas para determinar cuándo un empleado está a punto de renunciar.
Los investigadores acumularon indicadores de rotación potencial para más de 500,000 trabajadores en los EE. UU. Y basaron sus análisis en factores personales vinculados a la integración que eran de dominio público, como el número de trabajos anteriores, aniversario y antigüedad laboral, habilidades, educación, género y geografía.
Usamos el aprendizaje automático para clasificar a cada individuo como poco probable, menos probable, más probable o más probable de ser receptivo a nuevas oportunidades laborales, escribieron los autores.
