WorkWhile CEO'su Simon Khalaf, yapay zekâ kaynaklı iş kaybı korkularının ABD'de beklediği işgücü açığını gölgelediğini söylüyor.
WorkWhile, yapay zekâyı kullanarak işçileri daha yüksek ihtimalle geri dönecekleri işlerle eşleştirdiği için tekrar iş alma oranının yüzde 95'in üzerinde olduğunu bildiriyor.
Khalaf, aynı teknolojinin saatlik işçilerin beklenen gelirinin yaklaşan giderlerin altında kalması halinde ek kazanç bulmalarına yardımcı olduğunu görüyor.
Yapay zekâ ve iş gücü hakkındaki en yüksek sesli tartışmalar makinelerin kaç işi alacağı üzerine odaklandı. WorkWhile CEO'su Simon Khalaf ise farklı bir kısıt üzerinden plan yapıyor: işverenlerin doldurması gereken işler için yeterli işçi bulunmaması.
Khalaf'ın karşıt görüşü, WorkWhile'ın saatlik iş gücü pazarında gördüklerine dayalı kısmen bir işgücü açığı öngörüsü taşıyor.
PYMNTS CEO'su Karen Webster'a verdiği demeçte, platformdaki işçi talebinin temmuzdan ağustosa yüzde 22 arttığını ve eylül sonu itibarıyla bir kez daha yüzde 14 yükseldiğini söyledi. Şirketin artık mevcut işçilerden daha fazla işi olduğunu belirtti.
“Bu iş kıyameti tamamen bir yalan,” dedi Khalaf Webster'a. “Yapay zekâ ile ilgili hiçbir iş kaybı yok. Tüm karşı veriyi sundum ve size bugün podcastiniz için söylüyorum, ABD büyük işgücü açığı dönemine giriyor.”
Argümanı WorkWhile'ın kendi talebinin ötesine uzanıyor. Yapay zekâ altyapısının veri merkezleri inşa etmek için iş gücü gerektirmesi, diğer sektörlerin de ihtiyacı olan meslekler ve ustalara talep yaratıyor. Khalaf örnek olarak forklift operatörlerini gösterdi ve veri merkezi projelerine işçilerin kaydırılmasının e-ticaret ve dağıtım şirketlerinin aynı iş gücü için rekabet etmesine yol açabileceğini savundu.
İşverenler için kıtlık, işçilerin ayrılmasıyla oluşan mevcut bir giderle çarpışıyor.
Khalaf, ABD'de iki yıllık elde tutma oranının yaklaşık yüzde 45 olduğunu, WorkWhile'ın hizmet verdiği bazı segmentlerde yıllık ayrılma oranının yüzde 100'ü aştığını söyledi. WorkWhile sorunu yapay zekâ ile ele alıyor; işçileri işverenlerle eşleştiriyor ve daha önce deneyime dayanarak onları geri gönderip göndermeme kararını veriyor.
Khalaf, şirketin tekrar iş alma oranının yüzde 95'in üzerinde olduğunu, bunun için ne işverenin ne de işçinin başka bir göreve bağlılık göstermesi gerekmediğini söyledi.
“Yapay zekâ sistemlerimiz doğru insanları doğru işe yerleştiriyor, orada gelişecekleri ve sevecekleri işe,” diye açıkladı Khalaf. “Bir işe gidip ortamı seviyorsanız ve işveren de sizi seviyorsa, algoritma sizi o işe geri koyuyor.”
Khalaf yaklaşımı, sevdiğin işi yap ve bir daha çalışmak zorunda kalma şeklindeki eski sözle ilişkilendiriyor. Saatlik bir iş gücü platformu için ilgili ölçü, birinin geri dönmeyi seçip seçmediğidir.
WorkWhile katılım tahminlerini de öngörü modelleriyle uyguluyor. Khalaf, teknolojisinin bir işçinin gelip gelmeyeceğini veya iptal edeceğini ve iptalin ne zaman olabileceğini tahmin ettiğini, böylece açık vardiyanın talep üzerine pazar üzerinden başka bir işçi ile doldurulabildiğini söyledi. Kısa vadeli devamsızlığı yarıdan fazla azalttığını belirtti.
Eşleşme uyuşmazlığının yan etkisiyle ilgili olarak Webster, “İş kaybı var, sonra da çalışacak vardiya olmadığı için gelir kaybı var,” diye açıkladı. “Saatlik bir işçi için iş kaybı olmadan gelirinin dörtte birini veya üçte birini kaybetmek çok acı veriyor çünkü yeterli işi yok.”
Hane Bütçesiyle İş Eşleştirme
Gelir oynaklığı iş gücü sorununu hane bütçesine taşıyor.
Khalaf, işçilerin nakit akışı ihtiyaçlarını WorkWhile'ın kendi çalışma sermayesi gereksinimleriyle karşılaştırdı. WorkWhile, tamamlanan bir vardiyadan sonra insanlara 24 saat içinde ödeme yaparken, müşterileri genellikle şirkete yaklaşık 35 gün sonra ödeme yapıyor. Şirket ara dönemi finanse etmek için borçlanıyor.
“Ağustos'taki bilançomuz büyümeyi finanse etmeye yetmiyordu,” diye kaydetti Khalaf. “Bu yüzden çalışma sermayesine güveniyoruz. 34 gün boyunca harcamak için borçlanıyoruz.”
İşçilerin de gelirin gelmesi ile yükümlülüklerin çıkması arasında kendi boşluğu var. Khalaf, gelir ve faturaların uyuşmadığı durumlarda tüketicilerin kredi kartları, kişisel krediler ve maaş günü kredileri arasında kaynak kullanabileceğini söyledi. Webster arkadaş ve aileden borç almayı ekledi.
WorkWhile, mevcut işlere erişimini başka bir seçenek olarak kullanıyor. Khalaf, işçilerin Plaid üzerinden finansal hesap bilgilerini görme izni verebildiğini söyledi. Modelleri potansiyel bir nakit sıkıntısını tespit edip, bir yükümlülük ödenmeden önce gelir yaratabilecek ek vardiyalar, fazla mesai veya saatler bulabiliyor.
“Yapay zekâ modellerimiz bir faturayı ödemek için yeterli paraları olmayacağını tahmin ederse, o parayı kazanmaları, faturayı ödemeleri ve ücret ve faizi kurtarmaları için onları çalışmaya, fazla mesaiye veya ek saatlere gönderiyoruz,” diye ekledi Khalaf.
Khalaf yaklaşımı WorkWhile Money ile ilişkilendirdi ve lansmanından yaklaşık yedi ay sonra işçilerin yüzde 34'ünün borcundan kurtulduğunu söyledi.
WorkWhile'ın bazı işçilerin finansmanındaki rolü ara sıra vardiyaların ötesine uzanıyor. Khalaf, platformun işçilerinin yaklaşık yüzde 40'ı için tek veya baskın gelir kaynağı olduğunu söyledi.
İşverenler ise Khalaf'a göre WorkWhile'dan talep üzerine personel temininin ötesine geçmesini istiyor, şirketin teknolojisini tam zamanlı saatlik işe uygulaması dahil. Bu durum süreklilik, eğitim ve esnek işçilerin her görev için işverenlerin yeniden eğitmesini gerektirmeden hazır gelip gelmeyeceği sorularını gündeme getiriyor.
Webster, WorkWhile'ın işverenlere eğitimli, süreçlerini anlayan ve tutarlı hizmet sunabilen işçileri nasıl sağladığını sordu.
Khalaf, WorkWhile'ın gıda işleme ve forklift operasyonu dahil işler için gerekli eğitim ve sertifikaları sağladığını söyledi. Şirket ayrıca yapay zekâ ajanlarını kullanarak işçiler için eğitim materyallerini özetliyor.
WorkWhile, açık bir vardiya ile mevcut bir kişiyi eşleştirmenin ötesine geçiyor. Khalaf, tekrarlanan görevler, katılım, eğitim ve işçilerin ek gelir kazanma fırsatları için veriyi kullanan bir model tanımladı.
Simon Khalaf ile yapılacak röportajı dinlemek için:
Yapay zekâ altyapı harcamalarının saatlik bazı meslekler için talebi nasıl artıracağına dair Khalaf'ın inancı.
WorkWhile'ın iptalleri nasıl tahmin ettiği ve karşılanmamış vardiyaları doldurmak için nasıl hazırlandığı.
İşverenlerin şirketten teknolojisini talep üzerine personel temininin ötesine uygulama talebinin nedeni.
PYMNTS CEO'su Karen Webster, ödemeler inovasyonu ve dijital ekonomi alanındaki dünyanın önde gelen uzmanlarından biri; çok uluslu şirketlere danışmanlık yapıyor ve gelişen yapay zekâ, sağlık teknolojisi ve gerçek zamanlı ödemeler firmalarının yönetim kurullarında yer alıyor. 2009'da ödemeler, ticaret ve dijital ekonomi inovasyonunu kapsayan önde gelen medya platformu PYMNTS.com'u kurdu. Webster aynı zamanda NEXT bülteninin yazarı ve sektörler genelinde inovasyonu yönlendirmeye ve paraya çevirmeye odaklanan Market Platform Dynamics'in kurucu ortağı.
Simon Khalaf, WorkWhile'ın CEO'su; WorkWhile, işletmeleri saatlik ve vardiyalı işçilerle buluşturan bir iş gücü pazarı.
