Cuộc chiến chống lại máy móc của nhân viên công ty giao hàng Amazon

Cuộc chiến chống lại máy móc của nhân viên công ty giao hàng Amazon.  Hệ thống máy móc của Amazon, theo triết lý của Jeff Bezos, đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn con người, đồng thời giảm chi phí và mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể cho công ty.

Năm 2015, Amazon ra mắt dịch vụ giao hàng qua ứng dụng Flex, mang đến việc làm cho hàng triệu người, đặc biệt trong thời gian đại dịch. Tuy nhiên, các tài xế Flex nhanh chóng nhận ra rằng họ đang bị giám sát bởi hệ thống tự động, xếp hạng họ vào các hạng mục từ Tuyệt vời đến Có nguy cơ bị sa thải, và hiếm khi có cơ hội tương tác với quản lý. Theo Bloomberg, việc sử dụng thuật toán để quản lý tài xế khiến nhiều người bị cho nghỉ việc không chính đáng, do hệ thống không thể hiểu được những thách thức thực tế mà các tài xế phải đối mặt, chẳng hạn như thời tiết khắc nghiệt hoặc các trở ngại bất ngờ trên đường. 
Cuộc chiến chống lại máy móc của nhân viên công ty giao hàng Amazon


Mặc dù vậy, Amazon vẫn tiếp tục tin tưởng vào hệ thống tự động vì chi phí thấp hơn nhiều so với việc thuê nhân sự quản lý trực tiếp. Các tài xế Flex, làm việc dưới hình thức hợp đồng độc lập, có rất ít quyền lợi và khó có khả năng đấu tranh pháp lý khi bị đối xử bất công. Phát ngôn viên của Amazon, Kate Kudrna, đã bác bỏ các cáo buộc về việc đối xử bất công, khẳng định rằng các trải nghiệm tiêu cực của một số tài xế không đại diện cho toàn bộ hệ thống Flex.

Sự tự động hóa của Amazon không chỉ giới hạn trong việc quản lý nhân sự; công ty còn sử dụng máy móc để phê duyệt các đơn vay, xem xét các trường hợp ân xá tù nhân, và nhiều quyết định quan trọng khác. Tuy nhiên, việc để máy móc quyết định các vấn đề liên quan đến con người đã gây ra nhiều tranh cãi. Thượng nghị sĩ Chris Coons đã đề xuất đạo luật Thuật toán Công bằng để yêu cầu các công ty minh bạch về việc sử dụng thuật toán, nhằm đảm bảo chúng không gây hại cho con người, nhưng dự luật này chưa đi đến đâu.
Cuộc chiến chống lại máy móc của nhân viên công ty giao hàng Amazon

Ryan Cope, một cựu tài xế của Amazon, đã bỏ việc vào năm 2019 vì cảm thấy không thể đáp ứng các yêu cầu khắt khe và thiếu hợp lý của hệ thống. Anh kể rằng đã từng bị yêu cầu giao hàng giữa bão tuyết đến Denver trong vòng hai tiếng, và không nhận được bất kỳ hỗ trợ nào từ công ty. Anh nhấn mạnh sự bất lực khi phải “chống lại máy móc” và không biết liệu phản hồi anh nhận được là từ người thật hay máy móc.

Câu chuyện của Amazon cho thấy mặt trái của tự động hóa, khi sự phụ thuộc quá mức vào thuật toán có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho người lao động. Trong khi tự động hóa mang lại nhiều lợi ích về hiệu quả và chi phí, nó cũng đặt ra câu hỏi lớn về trách nhiệm và đạo đức trong việc quản lý con người bằng máy móc.

**Vòng lặp sa thải và khiếu nại tại Amazon Flex**

Neddra Lira, 42 tuổi, từ Texas, bắt đầu làm tài xế giao hàng qua ứng dụng Amazon Flex từ năm 2017 để kiếm thêm thu nhập. Khi đại dịch bùng phát, công việc giao hàng trở thành nguồn thu nhập chính của cô, mang về khoảng 80 USD sau 4 giờ làm việc nếu trừ hết chi phí xăng xe. Dù đã giao hơn 8.000 gói hàng với đa số đánh giá "tốt", Lira vẫn gặp nhiều khó khăn vì các thuật toán đánh giá tài xế dựa trên độ tin cậy và chất lượng giao hàng mà không xét đến những thách thức thực tế.

Khách hàng Amazon không biết đến những khó khăn của tài xế như việc phải xếp hàng dài tại trạm chờ lấy hàng, chậm lịch trình hay những sự cố bất ngờ như xe bị xì lốp. Dù giải thích tình huống với Amazon, Lira vẫn bị xếp hạng "có nguy cơ sa thải" vì bỏ dở lộ trình. Vượt qua nhiều lần cảnh báo, Lira vẫn bất ngờ bị chấm dứt hợp đồng vào ngày 2/10 sau khi nhận được những thông điệp mâu thuẫn từ các đại diện khác nhau của Amazon Flex. 

Lira gửi đơn khiếu nại, nhưng nhận lại chỉ là những câu trả lời chung chung, không giúp cô lấy lại công việc. Mất việc, Lira phải cầm cố xe và sử dụng trợ cấp chính phủ để chi trả các hóa đơn. Cuối cùng, cô tìm được công việc mới làm tài xế xe buýt trường học.

Thuật toán của Amazon Flex không ngừng được cải thiện, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế. Ban đầu, thời gian lấy hàng quá khắt khe khiến tài xế bị đánh giá thấp. GPS được dùng để xác định thời gian giao hàng, nhưng không xét đến các yếu tố như kẹt xe, thời tiết, hay địa điểm khó tìm. Khoảng 95% gói hàng được giao thành công, nhưng 5% còn lại vẫn gặp trục trặc mà không phải lỗi của tài xế.
Cuộc chiến chống lại máy móc của nhân viên công ty giao hàng Amazon

Stephen Normadin, 63 tuổi, một tài xế lâu năm của Amazon, cũng rơi vào vòng lặp tương tự. Sau nhiều năm làm việc với xếp hạng xuất sắc, ông bắt đầu gặp sự cố vào tháng 8 năm ngoái. Ông không thể giao hàng vào những khung giờ bất tiện hoặc gặp trục trặc khi sử dụng tủ khóa của Amazon. Mỗi lần như vậy, xếp hạng của ông bị giảm dù đã cố gắng liên hệ và giải thích với bộ phận hỗ trợ. Sau nhiều lần khiếu nại không kết quả, ông cũng bị sa thải mà không có lý do cụ thể.

Sau khi mất việc, Normadin chuyển sang làm các công việc giao hàng khác và cuối cùng dùng tiền trợ cấp để mở một cửa hàng sửa chữa động cơ. Nhìn lại trải nghiệm của mình, Normadin cho rằng những người thiết kế thuật toán sa thải của Amazon dường như không hiểu được cách thế giới thực vận hành và những thách thức mà tài xế phải đối mặt hàng ngày.