אמזון משתמשת בכלי חיזוי פנימי של AI בשם Atlas כדי לחזות את הסבירות שעובדי המחסנים שלה יתאגדו, יערכו ישיבה או יערכו "אירועי עבודה משבשים" אחרים, על פי מסמכים פנימיים שפורסמו כחלק ממאבק בבית המשפט בין החברה לאיגוד קנדי. התחקיר, שפורסם על ידי openDemocracy ב-16 באוקטובר, מציע שהכלי מקצה לכל מחסן ציון סיכון של 100 עד 900 - וכי למנהיגות נאמר שציונים גבוהים יותר הם "טובים יותר".
מה אומרים המסמכים For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
המסמכים, ש-openDemocracy מדווחת הם משאבי הדרכה למנהלי אמזון בקנדה, מכילים נספח הקובע כי אטלס צובר "מאות נקודות מידע" על כוח העבודה. דיווחים אלה כוללים פוסטים בפורומים של Reddit, תגובות עובדים לסקרי משוב פנימיים, מידע כללי על מקום העבודה וכל פעולה תעשייתית קודמת באתר.
מהנתונים האלה, Atlas מייצר ציון בין 100 ל-900 עבור הסבירות של כל מחסן לפעילות איגוד. ככל שהניקוד נמוך יותר, כך גדל הסיכוי שהמערכת מאמינה שעובדים - שאמזון מכנה "שותפים" - יתאגדו או ינקטו פעולות אחרות שעלולות להשפיע על הפרודוקטיביות או הרווחיות של החברה. המסמך קובע שעבור ההנהגה של אמזון, ציונים גבוהים יותר הם "טובים יותר", מה שמציין ב-openDemocracy מבהירה שהחברה מתייחסת להתאגדות כאל סיכון שיש להפחית.
מחסנים מסווגים לחמש שכבות על סמך ציון האטלס שלהם. שכבה 5 מייצגת "אין סיכון נתפס מיידי", בעוד שכבה 1 פירושה "פעילות עתידית קרובה". המסמכים מצביעים על כך שהקנה מידה משמש כדי "לידע החלטות כוח אדם, תכנון משאבים, פעולות סטנדרטיות ובעלות כדי להפחית סיכונים למבנה העבודה של אמזון".
בתוך מחסן עם ניקוד
הדו"ח מבסס את הסיפור במחסן קובנטרי של אמזון בבריטניה, שם העובד בן ה-62, גארפילד הילטון, אמר ל-openDemocracy שהוא יודע מזה זמן רב שאמזון מנטרת ומתעדת כל דקה ביום העבודה שלו - כל מוצר שנסרק, כל שנייה בין סריקה לסריקה, כל רגע שהסורק שלו לא פעיל לזמן קצר - הכל מזין יעדי פרודוקטיביות ותחזיות.
מה שהילטון אמר שהוא לא יודע הוא שנראה שאמזון עוקבת אחרי "הסתייגות" פוטנציאלית באתר קובנטרי, תוך שימוש בבינה מלאכותית כדי לעקוב אחר פוסטים במדיה החברתית ובלוח המודעות הפנימי של הצוות הפנימי של החברה.
התגובה של אמזון
דובר של אמזון הפריך את האפיון של אטלס כ"ניטור או מעקב של עובדים בודדים", ואמר ל-openDemocracy שהמערכת פועלת ברמת האתר והבניין במקום במעקב אחר אנשים. החברה לא חלקה על קיומו של כלי החיזוי עצמו, לפי הדיווח.
מייקל ניומן, שותף במשרד עורכי הדין ליי דיי הלונדוני, אמר ל-openDemocracy כי שיטת הניקוד "מבהירה שהם חושבים שהאיגוד רע", וכי היא מספרת "סיפור שונה מאוד" מהקביעות הקודמות של אמזון כי היא אינה שואפת למנוע מעובדים להצטרף לאיגוד.
התחשבנות רחבה יותר על ניהול אלגוריתמי
הגילויים נוחתים על רקע בדיקה מעמיקה של האופן שבו מעסיקים גדולים משתמשים במערכות אלגוריתמיות כדי לנהל ולנטר כוח עבודה. המחסנים של אמזון הם זה מכבר בין מקומות העבודה המאובזרים ביותר בעולם, עם טלמטריית פרודוקטיביות עד למקום השני. מה שחדש במסמכי אטלס הוא המיזוג לכאורה של אותה טלמטריה מבצעית עם אותות חיצוניים - פוסטים במדיה חברתית, תגובות סקרים - למודל סיכון חזוי צופה פני עתיד שמטרתו לארגן פעילות ספציפית.
תומכי הלייבור טענו כי ניקוד חזוי של סיכון איגודי עובדים מעורר שאלות משפטיות מובחנות מניטור פרודוקטיביות רגיל, ועלול לגעת בהגנות הארגוניות של עובדים בארה"ב, בריטניה וקנדה, שלושת האזורים שלפי המסמכים מכסה אטלס. המאבק בבית המשפט שהעלה את המסמכים עדיין נמשך, וטרם ברור איזה חומר נוסף עשוי להיכנס לרשומה הציבורית.
איך ניקוד עבודה חזוי עובד - ולמה זה שנוי במחלוקת
אטלס שייכת לקטגוריה של מערכות מקום עבודה הנקראות לפעמים "חיזוי עבודה": מודלים שמתייחסים לפעילות הארגון כאל משתנה תפעולי נוסף לאופטימיזציה, לצד עקומות ביקוש וסגל כוח אדם. המסמכים מתארים לולאת משוב המוכרת מפריסות AI אחרות בארגון - איסוף נתונים, ניקוד סיכונים, תגובה מדורגת - אך ה"תגובה" כאן כוללת החלטות לגבי כוח אדם ומשאבים באתרים שבהם עובדים מנסים לממש זכויות ארגון.
מבקרי מערכות כאלה טוענים שציונים כמו זה של אטלס יכולים ליצור דינמיקה שמגשימה את עצמה. מחסן המסומן כבעל סיכון גבוה עשוי למשוך תשומת לב רבה יותר של ההנהלה, כוח אדם מותאם או "פעולות סטנדרטיות" שהשפעותיהן נופלות על כל כוח העבודה, ללא קשר אם עובד בודד עסק בהתארגנות. מכיוון שקריטריוני הניקוד אינם פומביים, לעובדים באתר נתון אין בדרך כלל דרך לדעת אם המחסן שלהם נושא דירוג Tier 1 או Tier 5 - או אילו נתונים אודותיהם תרמו לו.
דו"ח openDemocracy אינו טוען כי אטלס מכוון לאנשים בעלי שם; המחלוקת מתמקדת בניקוד ברמת האתר ובמה שאמזון עושה איתו. אבל תיאור המסמכים של ניטור Reddit וניתוח סקרים פנימיים כבר גרר ביקורת מצד מארגני עבודה באינטרנט, שם הסיפור הופץ נרחב לאחר שנדון ב-Hacker News.
עבור תעשיית הבינה המלאכותית, המקרה הוא נקודת נתונים נוספת בדיון שעבר מהיפותטי לקונקרטי: מעסיקים כבר לא שואלים אם בינה מלאכותית יכולה לחזות את התארגנות כוח האדם - המסמכים מראים שלפחות אחת מהחברות הגדולות בעולם בנתה מערכת לעשות בדיוק את זה. לרגולטורים בבריטניה ובאיחוד האירופי, שכבר מנסחים כללים סביב ניהול אלגוריתמי ובינה מלאכותית של מקום העבודה, יש כעת דוגמה מתועדת בשם לעבוד איתה.
_מאמר זה מבוסס על התחקיר של openDemocracy שפורסם ב-16 באוקטובר 2026 על ידי איווי בריז._
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
