393 Članki / Articles DELAVCI IN DELODAJALCI 4/2023/XXIII * Valentina Franca, doktorica znanosti, izredna profesorica na Fakulteti za upravo Univerze v Ljubljani valentina.franca@fu.uni-lj.si Valentina Franca, PhD, Associate Professor, Faculty of Public Administration, University of Ljubljana, Slovenia. Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Valentina Franca* UDK: 331.1:349.2:004.8 Povzetek: Umetna inteligenca dnevno prinaša nova orodja ter spreminja načine opravljanja dela, kar že vpliva na odnose med delavci in delodajal- ci. Zato je potreben temeljit razmislek, kako urejati te odnose, da se bodo ohranila in uresničevala temeljna načela delovnega prava. Toliko bolj to velja za kolektivna delovna razmerja, saj je mogoče marsikatero tveganje umetne inteligence razreševati in obvladati v dialogu med socialnimi par- tnerji. Med drugim to vključuje tudi ustrezno izobraževanje in usposablja- nje delavcev za delo v digitalnem okolju ter s sistemi umetne inteligence. Ključne besede: socialni dialog, umetna inteligenca, sindikati, deloda- jalske organizcije, kolektivne pogodbe The Balance of Power in the Age of Artificial Intelligence: Will Algorithms conclude Collective Agreements? Abstract: Artificial intelligence is bringing new tools and changing the way work is done on a daily basis, and is already having an impact on the relationship between workers and employers. This requires a thorough reflection on how to regulate these relationships in order to preserve and implement the fundamental principles of labour law. This is even more true for collective labour relations, where many of the risks of artificial intelligence can be resolved and managed through dialogue between the social partners. This includes, among other things, adequate education and training of workers for working in a digital environment and with artificial intelligence systems. Key words: social dialogue, artificial inteligence, trade unions, employers organizations, collective agreements Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 394 Članki / Articles 1. UVOD Spremembe poslovnih procesov in organizacije dela se hitro odrazijo tudi v drugačnem odnosu med delodajalci in delavci. Vse bolj diferencirana narava delovnih razmerij, vključno s pojavom spletnih platform, pomembno vpliva na individualno in kolektivno razsežnost delovnih razmerij. Široka uporaba interneta in z njim povezana digitalizacija sta omogočila nove načine opravljanja dela, ki marsikdaj na preizkušnjo postavljajo temeljne institute delovnega prava in sisteme socialnih zavarovanj. Zakonodajalci in oblikovalci politik v državah članicah Evropske unije (EU), pa tudi drugod po svetu, še niso dobro uspeli zaobjeti vseh sprememb, ki jih je v delovno razmerje prinesla digitalizacija in spletne platforme, a že je pred nami nov izziv - umetna inteligenca. Sistemi umetne inteligence dnevno prinašajo nove rešitve in s tem razmislek, kako urejati odnose med delavci in delodajalci, da se bodo ohranila in uresničevala temeljna načela delovnega prava. Zato se z vplivom umetne inteligence intenzivno ukvarjajo mednarodne organizacije, vključno z EU. Podobno tudi raziskovalci z različnih področij skušajo predvideti posledice umetne inteligence na delovna razmerja ter oblikovati predloge, kako obvladati tveganja, ki jih prinaša. Z delovnopravnega vidika se raziskovalci osredotočamo zlasti na analizo tveganj, ki jih umetna inteligenca prinaša v odnose med delavcem in delodajalcem (individualna delovna razmerja) ter med predstavniki delavcev in predstavniki delodajalcev (kolektivna delovna razmerja). Čeprav so slednja brez dvoma izrednega pomena za zagotavljanje ravnovesja na trgu dela ter za ustrezno varstvo delavcev, se je vpliv umetne inteligence na kolektivna delovna razmerja šele dobro začel raziskovati in preučevati. 1 Do sedaj so se namreč zvrstile raziskave glede kolektivnega združevanja platformskih delavcev, 2 ki so tudi močno vplivale na mnenje Evropske komisije o kolektivnem združevanju samozaposlenih. Manj pa je bilo raziskanega o vplivu in posledicah umetne inteligence na kolektivna delovna razmerja, čeprav se marsikje v praksi že občutijo te spremembe. V tem prispevku je najprej strnjeno predstavljeno, kaj se z umetno inteligenco spreminja na trgu dela in v delovnem razmerju (točka dve), nato se osredotočimo na razsežnost sprememb na kolektivna pogajanja (točka tri), pri čemer se izpostavi tudi organizacija stavk ter španski primer nove zakonske 1 De Stefano, 2019; De Stefano & Taes, 2021; Ales, 2022; Adams-Prassl, 2022. 2 Wilkison in drugi, 2022 395 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles rešitve. V točki štiri je poudarjena potreba po izobraževanju in usposabljanju delavcev za delo v dobi umetne inteligence, prispevek pa zaključimo v točki pet s pogledom vnaprej. 2. KAJ SE Z UMETNO INTELIGENCO SPREMINJA NA TRGU DELA IN V DELOVNEM RAZMERJU Umetna inteligenca se je v odnosu med delavcem in delodajalcem najbolj intenzivno preučevala pri razvoju platformskega dela. Algoritem, ki deluje v ozadju platforme, dejansko narekuje in do neke mere oblikuje odnos med delavcem in delodajalcem – naročnikom – platformo, za kar se je uveljavil izraz algoritemsko upravljanje (angl. algorithmic management). Gre za popolnoma nov vidik urejanja delovnih razmerij, saj ni »človek« (delodajalec) tisti, ki določa »pravila igre«, ampak »računalnik«, tudi algoritem, s čimer se odpira kopica novih izzivov in vprašanj. Zlasti je vprašljiva transparentnost takšnega odločanja, ki lahko vodi v diskriminacijo na podlagi osebnih okoliščin. To prepoznava tudi Evropska unija, saj predlog direktive o platformskih delavcih 3 vključuje tudi določbe za bolj transparentno uporabo algoritmov. Svet EU je v dopolnjenem predlogu direktive izpostavil prizadevanje za to, da bi bili platformski delavci seznanjeni z uporabo avtomatskih sistemov za odločanje. 4 Vendar se takšen način organizacije in opravljanja dela vse bolj seli tudi v tradicionalna delovna razmerja, kjer se v praksi že soočamo z različnimi načini vpeljave algoritemskega upravljanja. Podobno kot pri uvedbi digitalizacije je glavni argument uporabe umetne inteligence težnja k čim večji produktivnosti ter zagotavljanju takojšnjega, hitrega in učinkovitega odziva. Pri implementaciji tovrstnih teženj v delovno okolje trčimo v temeljno načelo Mednarodne organizacije dela (MOD), da delo ni dobrina (angl. labour is not a commodity), torej delavec, ki opravlja delo, ni sredstvo in nanj ni mogoče prenesti enakega pristopa, kot ga delodajalci ubirajo, denimo, pri strojih in drugi opremi. Torej, uporaba algoritmov in umetne inteligence pri opravljanju dela ni prepovedana per se, vendar mora biti njeno uresničevanje takšno, da spoštuje temeljne pravice delavcev ter deluje v smeri 3 Dostopno na: https://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-10107-2023-INIT/en/pdf 4 Več Svet EU, 2023. Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 396 Članki / Articles ohranjanja ravnovesja med delavci in delodajalci, torej da nista vodenje ter nadzor delovnega procesa v celoti prepuščena algoritmom. Ravno slednje se pri uvajanju umetne inteligence na trg dela izpostavlja kot največjo bojazen, to je odsotnost človeškega nadzora ter posledično vpliva na organizacijo, vodenje, nadzor ter tudi nad sankcioniranjem delavcev. Poleg tega so vedno glasnejše zahteve po zagotavljanju varnih in transparentih rešitev vpeljave umetne inteligence v delovne procese, ki naj vključujejo tudi obveščanje in posvetovanje z delavci. 5 S pomočjo algoritmov in drugih orodij umetne inteligence je mogoče nadzorovati, kako delavci fizično opravljajo delo, na primer kako hitro in na kakšen način se premikajo po prostoru, kje in koliko časa se zadržujejo; ravno tako lahko nadzorujejo način in ton pogovora delavcev s strankami in podobno. Razširjena je tudi praksa digitalnega nadzora naprav, ki jih uporablja delavec pri delu, denimo štetje udarcev v tipkovnico, koliko časa in katere aplikacije, računalniške programe ter spletne strani delavec pregleduje med delovnim časom, ravno tako so možni nadzori prek kamer na računalnikih. Nadaljnje se lahko spremljanje delavca vrši tudi z merjenjem biometričnih ter drugih z zdravjem povezanih podatkov, denimo merjenje srčnega utripa, krvnega pritiska, tudi čas spanja. Naprednejša orodja lahko merijo tudi stres, ki ga občutijo delavci. Nadalje je eno izmed glavnih tveganj pri uvajanju umetne inteligence v delovna razmerja razgradnja dela v projekte, naloge in opravila, ki so lahko dodeljene tako zaposlenim delavcem, robotom ter drugim delavcem, ki niso zaposleni pri delodajalcu, a pri njem opravljajo delo na podlagi civilne (podjemne ali avtorske) pogodbe. Delo bi se glede na potrebe organizacije sproti razporejalo na posamezna opravila glede na njihova znanja in kompetence, s čimer bi se lahko razgradil pojem delovnega mesta in poklica, kar bi se nadomestilo z umetno inteligenco in roboti. 6 Treba je namreč razumeti, da je bistvena sprememba kot posledica uvajanja umetna inteligence v delovne procese možnost takojšnjega odziva. Delodajalec se namreč lahko takoj (in ne čez nekaj dni, tednov, mesecev) odzove na določeno vedenje delavcev. Kot zelo dobrodošlo se to kaže pri preprečevanju nezgod na delovnem mestu; na drugi strani pa odpira možnosti pretiranega nadzora nad delavci, kakor tudi nespoštovanja njegovega dostojanstva in zasebnosti. Denimo, znani so primeri opozoril nadrejenemu, ker 5 De Stefano & Taes, 2021; Agosti in drugi, 2023. 6 Jesuthasan in Donner, 2021. 397 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles je delavec naredil »preveč« korakov po skladišču ali se je »predolgo« zadržal v toaletnih prostorih (podjetje Amazon). Z zbiranjem številnih podatkov o delavcih in njihovi analizi pridobi delodajalec močno izhodišče za napovedovanje prihodnjega razvoja in dogodkov, kot je, na primer, napoved možnosti odpovedi delovnega razmerja s strani delavca, stopnjo fluktuacije, tudi koriščenja bolniškega staleža in podobno. Podobno se z merjenjem vedenja delavcev in vodje lahko, denimo, ugotovi (in to zelo hitro), katera vedenja, odločitve in nagovori so pri podrejenih delavcih spodbudili večjo motivacijo in kateri odpor. Umetna inteligenca namreč ne omogoča tovrstnega napovedovanja zgolj z analizo vzorcev govora, premikov oči in druge mimike, ampak tudi z znojenjem delavca, ravnijo njegovega sladkorja v krvi, oksitocina in podobno. 7 S tovrstnim zbiranjem, obdelovanjem in združevanjem delavčevih podatkov ima lahko delodajalec nepredstavljive možnosti nadzora delavca ne zgolj med službenim časom, temveč tudi v zasebnem življenju. Podobno mu lahko vse te informacije, zlasti če so delavcem in njihovim predstavnikom nepoznane, omogočajo sprejemanje odločitev, ki so lahko pristranske in celo diskriminatorne. Vse to kaže na nujnost regulacije, kajti navkljub bliskovitemu napredku in sodobnim rešitvam je treba vztrajati pri spoštovanju temeljnih pravic delavcev. Z delovnopravnega vidika se namreč kot najbolj kritična tveganja pri uvajanju umetne inteligence v delovna razmerja navajajo zlasti možnost diskriminacije ter netransparentnost/pristranskost odločitev; poseg v zasebnost delavca, plačilo za delo, varnost in zdravje pri delu in nujna potreba po dodatnem izobraževanju in usposabljanju. 3. RAZSEŽNOST SPREMEMB ZA KOLEKTIVNA POGAJANJA Ena izmed prvih sprememb umetne inteligence za kolektivna pogajanja je ravno začetek razprav med socialnimi partnerji, kaj dejansko umetna inteligenca pomeni in kakšne posledice ima lahko na trgu dela. Nadalje se izpostavljajo vprašanja, kako obvladovati te posledice in kaj je mogoče dogovoriti v kolektivnih dogovorih, da bi zaščitili delavce ter hkrati omogočili učinkovito poslovanje delodajlacev. Vendar prihod umetne inteligence pomeni več kot zgolj to; pred socialnimi partnerji so številni izzivi, kako pristopiti h kolektivnim pogajanjem 7 Ajunwa, 2019. Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 398 Članki / Articles ter sklepanjem dogovorov (točka 3.1), kakor tudi k organizaciji tradicionalnih oblik izražanja nezadovoljstva in nestrinjanja, kot so stavke. Poleg sindikatov kot enega od socialnih partnerjev, so vsa ta vprašanja aktualna tudi za svete delavcev, ki te spremembe najprej občutijo v svoji delovni sredini (točka 3.2). Španija se pri tem navaja kot prva evropska država, ki je tudi uzakonila pravico delavskih predstavnikov do obveščanja in posvetovanja pri algoritemskem odločanju (točka 3.3). 3.1. Nove zahteve, novi pristopi V splošnem se predvideva, da bodo kolektivna pogajanja ostala pomemben mehanizem za obravnavanje morebitnih tveganj umetne inteligence za delavce v Evropi, vendar bodo morali sindikati in druge delavske organizacije razviti nove strategije za prilagajanje spreminjajoči se naravi dela in zagotoviti, da bodo delavci lahko izkoristili potencialne koristi umetne inteligence. 8 Spremenjene zahteve za opravljanje dela, skupaj z zahtevami po novih znanjih in kompetencah (več v točki štiri tega prispevka) za določena delovna mesta oziroma dela, bodo nedvomno imela vpliv na kolektivna pogajanja. Spremenjen način organizacije in dela bo najverjetneje povzročil spremembe v delovnih obremenitvah, delovnem času in posledično v plačilu za delu, kar so klasične teme kolektivnih pogajanj. Enako velja za zagotavljanje ustrezne varnosti in zdravja pri delu. Umetna inteligenca bo tako zagotovo vplivala na ravnotežje moči med delodajalci in delavci. Ker se bodo določena dela avtomatizirala, bo to lahko pomenilo zmanjšanje števila delavcev, ki so sicer tradicionalni člani sindikatov. To bi lahko po eni strani ogrozilo sindikalno članstvo, kolikor velja domneva, da so delavci na avtomatiziranih delovnih mestih tradicionalno člani sindikatov. Zmanjševanje števila članstva pa lahko zniža tudi pogajalsko moč sindikatov in posledično vpliva na slabše možnosti kolektivnega dogovarjanja, zlasti lahko oteži pogajanja za višje plače ter boljše delovne pogoje. Po drugi strani pa se bodo lahko pojavljale odpovedi pogodb o zaposlitvi večjemu številu delavcev, kjer imajo sindikati pomembno vlogo. Pri tem bo ključno ne zgolj pravilna izvedba postopka, ampak zavzemanje, da se odpuščene delavce vključi v ustrezna izobraževanja in usposabljanja. 8 Evropska komisija, Servoz, 2019. 399 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles Zelo pomembno področje za sindikate oziroma kolektivna pogajanja je postala tudi zasebnost in varstvo podatkov. Sistemi umetne inteligence se pogosto zanašajo na zbiranje in obdelavo velikih količin osebnih podatkov, kar vzbuja pomisleke glede zasebnosti in varstva podatkov pri delavcih. Sindikati se bodo morda morali pogajati za zaščitne ukrepe in zaščito pravic delavcev do podatkov, predvsem zaradi nevarnosti diskriminacije. 9 Ravno tako bi lahko na pogajalsko mizo prišla vprašanja glede pravic intelektualne lastnine ter podobna vprašanja, povezana z uporabo in razvojem umetne inteligence. Kolektivna pogajanja bi lahko imela ključno vlogo pri zagotavljanju, da se koristi umetne inteligence pravičneje porazdelijo med delavce, delodajalce in druge deležnike. Povečane možnosti nadzora delodajalci že sedaj v nekaterih podjetjih, na primer v Amazonu, izkoriščajo za prepoznavo sindikalnih aktivnosti ter se posledično hitro odzovejo na morebitno kolektivno združevanje ali stavko. Umetna inteligenca ima lahko močan vpliv tudi na organizacijo in izvedbo stavk. Rešitve umetne inteligence, kot so denimo komunikacijske platforme, lahko namreč pomagajo delavcem na učinkovitejši način usklajevati in organizirati kolektivne akcije. Podobno bi lahko sindikatom napovedna analitika, ki bi jo poganjala umetne inteligenca, pomagala predvideti odzive delodajalcev in načrtovati učinkovitejše stavke ter posledično kolektivna pogajanja. Vendar vse navedeno velja tudi obratno. Torej, umetna inteligenca lahko tudi zmanjša učinkovitost stavk, saj lahko delodajalcem omogoči boljše predvidevanje ter ustreznejše odzivanje na stavkovne zahteve. Tehnologije nadzora in spremljanja, ki jih poganja umetna inteligenca, bi lahko delodajalcem na primer pomagala prepoznati in slediti stavkajočim delavcem, medtem ko bi lahko avtomatizacija in robotika delodajalcem omogočila nadaljevanje proizvodnje tudi med stavko. Nekatere takšne rešitve se že uporabljajo za napovedovanje stavk. 10 3.2. Oblikovanje regulative in politik Podobno kot sindikati se bodo morali prilagoditi sveti delavcev kot voljena delavska predstavništva, če bodo želeli učinkovito zastopati interese zaposlenih delavcev. To bo nedvomno vključevalo razvoj novih področij strokovnega znanja, povezanih z umetno inteligenco in drugimi nastajajočimi tehnologijami, 9 Todoli, 2019. 10 Heimstädt & Dobusch, 2022 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 400 Članki / Articles ter dogovore z vodstvom o vprašanjih, povezanih z izvajanjem sistemov umetne inteligence in njihovim vplivom na delovna mesta. Vloga sindikatov in svetov delavcev je tudi širša, saj lahko odigrajo pomembno vlogo pri oblikovanju in izvajanju politik kakor tudi regulative za ureditev umetne inteligence in zaščite pravic delavcev. Delavci so namreč redko vključeni v procese implementacije teh sistemov, ravno tako je vprašljivo njihovo zavedanje o zbiranju ter obdelavi njihovih osebnih podatkov. Zato je toliko večja odgovornost na delavskih predstavnikih (tako sindikatih kot svetih delavcev), da zavzamejo aktivno držo pri tem in vztrajajo na preprečitvi popolne avtomatizacije vodenja in nadzora delavcev brez človeške presoje. Pred njimi je tudi zahtevna naloga prilagoditve spreminjajoči se naravi delovnih procesov kot posledice razvoja novih tehnologij. To bo nedvomno zahtevalo razvoj novih pogajalskih strategij in taktik. Najprej bo zagotovo ključno razumeti samo tehnologijo, torej kaj dejansko je umetna inteligenca, nato njen vpliv na trg dela in delovna mesta, čemur sledi prepoznavanje tveganj avtomatizacije in novih načinov opravljanja dela, denimo z roboti. Ravno tako sindikati ne bodo nobena izjema glede vlaganja v nove tehnologije in orodja za zbiranje in analiziranje podatkov o trendih na delovnem mestu. Brez tega se bo praktično nemogoče učinkovito pogajati z delodajalci. Nujno je torej, da v socialni dialog čim prej vnesejo te vsebine, da se socialni partnerji z njimi seznanijo in začnejo iskati skupne rešitve. 3.3. Španski »Rider Law« Nazoren primer učinkovitega sodelovanja socialnih partnerjev pri iskanju ravnotežja na trgu dela v dobi umetne inteligence je španski zakon »Rider Law«, sprejet leta 2021. V Španiji je namreč veliko regulative o platformnem delu ter umetni inteligenci nastalo v socialnem dialogu, kar je edini primer v državah članicah EU in najverjetneje tudi na svetu. Po mnenju raziskovalcev iz tega izhaja pomembna ugotovitev, da je mogoče izzive ne zgolj platformnega dela ampak tudi umetne inteligence reševati s socialnim dialogom. 11 Pri tem priznavajo, da ključen spodbujevalec vendarle ni bila digitalizacija, ampak pandemija ter kriza, ki jo je prinesla na trg dela. Večina zakonov se je v tistem obdobju sprejela v socialnem dialogu, ki je kasneje omogočil tudi sklenitev dogovora ter kasneje zakona glede platformnega dela ter umetne inteligence. »Rider Law« namreč 11 Rodríguez Fernández, 2022. 401 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles zavezuje vse družbe, majhne, srednje in velike, da če pri odločanju uporabljajo sisteme umetne inteligence, morajo o tem obvestiti delavske predstavnike. To velja, kot rečeno, za vse družbe in ne zgolj za tiste, ki upravljajo s platformo. Tovrstno obveščanje mora vključevati podatke, ki jih uporablja algoritem ter njihovo logiko delovanja zlasti v primerih, ko takšno algoritemsko odločanje vpliva na delovne pogoje. Zakon predvideva takšno obveznost obveščanja tudi v primerih, ko se algoritem ustvari zunaj družbe oziroma ko ga družba zgolj kupi in uporablja. Seveda vse to za delavske predstavnike predstavlja precejšen izziv, saj veliko delavcev ne pozna sistema odločanja v njihovih družbah, ravno tako se morajo podučiti o algoritmih ter nasploh o umetni inteligenci. Takšna zakonska regulativa lahko socialnim partnerjem olajša sklepanje kolektivnih dogovorov na panožni ravni. Denimo, v kolektivni pogodbi za banke je zakonska regulativa nadgrajena z določilom, da morajo delodajalci delavske predstavnike obveščati tudi o oceni uporabe rezultatov, ki nastanejo v sistemih umetne inteligence, s čimer želijo preprečevati diskriminacijo in pristranskost odločanja algoritmov. Korak naprej je podjetniška kolektivna pogodba, ki so jo podpisali sindikati in platforma Just Eat. Ta namreč izrecno prepoveduje platformam uporabo podatkov, ki predstavljajo nevarnost za diskriminacijo, zlasti se to nanaša na podatke o spolu in nacionalnosti. Platformi je dovoljeno zbirati podatke, ni ji pa dovoljeno uporabiti podatkov o spolu in nacionalnosti delavcev pri algoritemskem odločanju. V praksi ostaja izziv, kako te podatke prepoznati, saj sindikati velikokrat ne vedo, koliko podatkov družba ima o delavcih, če pa tega ne vedo, je težko to zahtevati. Zato kolektivna pogodba predvideva oblikovanje posebne komisije, ki jo sestavljajo predstavniki sindikatov in delodajalca. Njen namen je preučevati informacije o podatkih, ki se zbirajo ter analizirati algoritme s ciljem razumeti, katere podatke ima družba in kako jih družba lahko uporabi. Čeprav je še veliko (praktičnih) neznank, predstavlja to prvi korak k oblikovanju ustreznega pristopa za upravljanje podatkov z algoritmi, saj jim bo takšen način dela omogočil oceno ter evalvacijo odločitev, ki so jih sprejeli na podlagi algoritmov. S tem bodo lahko dobili odgovor, denimo, na vprašanje, ali so bile sprejete odločitve diskriminatorne ter do koga. Pomembno je izpostaviti, da lahko sindikati (v okviru kolektivnega delovnega spora) uveljavljajo pravno varstvo v primeru nespoštovanja predpisov s strani delodajalca tako zaradi kršitev zakona kakor kolektivnih pogodb. Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 402 Članki / Articles 4. NUJNOST IZOBRAŽEVANJA IN USPOSABLJANJA Umetna inteligenca prinaša s sabo neizpodbitno dejstvo, da vsi delavci nimajo ustreznih znanj in kompetenc za delo v dobi umetne inteligence, kakor tudi ne za razumevanje razsežnosti sistemov umetne inteligence in njenih posledic na trgu dela. Zato ne preseneča, da je Evropska komisija v Akcijskem načrtu za digitalno izobraževanje (2021-2027) kot prednostno področje določila tudi krepitev digitalnih spretnosti in kompetenc za digitalno preobrazbo, ki med drugim vključujejo razvoj digitalnih kompetenc za delavce, vključno s strategijo spodbujanja vseživljenjskega učenja in prekvalifikacij. Podobno tudi druge mednarodne organizacije opozarjajo na pomen pravočasnega in ustreznega izobraževanja in usposabljanja za delo v dobi umetne inteligence. Denimo, OECD v poročilu o prihodnosti dela iz leta 2019 12 poudarja potrebo po razvoju novih kompetenc in prilagoditev na hitro spreminjajočo se tehnologijo, vključno z umetno inteligenco. Zato priporoča oblikovanje politik, ki bodo spodbudile vseživljenjsko učenje ter povečanje naložb v izobraževanje in programe usposabljanja. Ravno tako se oblikujejo podobne pobude tudi na nacionalni ravni. 13 Izobraževanje in usposabljanje sta torej ključnega pomena za pripravo delavcev na hitro spreminjajoči se trg dela v dobi umetne inteligence. Pri tem so zlasti izpostavljena tri področja izobraževanja in usposabljanja, ki bi jih bilo treba zagotoviti delavcem. To so: osnovna digitalna pismenost; kompetence, specifične za umetno inteligenco in mehke kompetence. Osnovna digitalna pismenost pomeni sposobnost uporabe digitalnih tehnologij in orodij, kot so računalniki in programske aplikacije, ter v določenih primerih tudi razumevanje osnovnih konceptov programiranja. Kompetence, specifične za umetno inteligenco zajemajo sposobnosti načrtovanja, razvoja in uvajanja sistemov in aplikacij umetne inteligence ter sposobnost dela z velikimi nabori podatkov in analiziranja podatkov z orodji in tehnikami umetne inteligence. Pri mehkih veščinah bi bilo treba okrepiti komunikacijo, kritično mišljenje, kreativnost in reševanje problemov, ki so pomembni za učinkovito delo s tehnologijami umetne inteligence in sodelovanje z drugimi. 14 Pri tem se zaradi različnih dejavnikov kot posebej ranljive izpostavljajo ženske, zato je ključno, da imajo dostop do 12 Preparing for the Future of Work: OECD Skills Outlook 2019. 13 Lepičnik Vodopivec & Mezgec, 2023. 14 World Economic Forum, 2020. 403 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles izobraževalnih programov in programov usposabljanja, ki jih pripravljajo na spreminjajočo se naravo dela v dobi umetne inteligence. 15 Čeprav je nujno, da se bomo morali praktično vsi delovno aktivni priučiti novih znanj in kompetenc, podatki za Slovenijo kažejo namreč nasprotno, to je nizek delež odraslih, ki so vključeni v izobraževanje in usposabljanje. 16 Kot bolj ranljive skupine, tudi na podlagi drugih raziskav, 17 se izpostavljajo starejši, manj izobraženi, tisti, pri katerih obstoji veliko tveganje za avtomatizacijo delovnih procesov oziroma da v naslednjih letih najverjetneje ne bodo opravljali dela, ki ga danes. Razlogov, zakaj se ne želijo vključiti v izobraževanje in usposabljanje, je več. Na strani delavcev se izpostavlja nizka stopnja motivacije, ne-prepoznavanje potreb po pridobivanju novih znanj in kompetenc; dodatne obveznosti poleg visokih delovnih obremenitev so jim odveč. Želijo si tudi, da bi se jim čas, preživet zlasti na usposabljanjih, štel v delovni čas. 18 Vloga delavskih predstavnikov pri tem je zaenkrat še razmeroma pasivna, kar je denimo, vidno med drugim tudi v skopi ureditvi teh vsebin v panožnih kolektivnih pogodbah, 19 kar se nato nadalje zrcali na ravni organizacij. Delodajalci po drugi strani velikokrat obravnavajo izobraževanje in usposabljanje kot strošek in so pri tem izrazito varčni; usmerjeni so večinoma v zagotavljanje najnujnejših izobraževanj in usposabljanj za opravljanje dela, v kar velikokrat štejejo tudi usposabljanja za varstvo pri delu, ki pa so zakonsko obvezna in jih kot take ni mogoče šteti kot aktivnosti za pridobivanje novih znanj in kompetenc. Enako velja za usposabljanje za pridobitev kvalifikacij, potrebnih za opravljanje dela. Dodaten izziv predstavlja izključenost iz izobraževalnih shem tistih delavcev, ki opravljajo delo pri delodajalcu, a niso z njim v delovnem razmerju, denimo samostojni podjetniki in agencijski delavci. 20 To se v daljšem časovnem obdobju zrcali v šibkem kariernem razvoju in nižji zaposljivosti. Ravno zaposljivost je tisto, k čemur bi na trgu dela morali stremeti. Ohranjanje zaposljivosti dejansko pomeni tudi pridobivanje generičnih znanj in kompetenc, ki omogočajo »preživetje« na 15 MOD, 2018. 16 SURS, 2020. 17 Domadenik Muren in drugi, 2023. 18 SURS, 2020; Domadenik Muren in drugi, 2023. Temu sledi tudi predlog sprememb ZDR-1, ki predvideva, da se v četrtem odstavku 170. členu nov stavek, da se čas izobraževanja, izpopolnjevanja in usposabljanja, na katerega je delavca napotil delodajalec, šteje v delovni čas. 19 Franca 2018. 20 Broughton in drugi 2016; Mednarodna organizacija dela 2016; Domadenik in drugi 2020; Waas in Hiessl 2021. Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 404 Članki / Articles trgu dela, to je menjavo dela, delodajalca, panoge, nenazadnje tudi poklica oziroma kariere. Post-pandemično obdobje je vse to še okrepilo, največji vpliv ima zagotovo pomanjkanje delavcev, ki je toliko bolj izrazito v določenih panogah ter poklicih. Zato je treba usmeriti moči v to, da izobraževanje in usposabljanje za delo v dobi umetne inteligence ne bi delilo usode problematike nizke vključenosti odraslih v izobraževanje in usposabljanje odraslih v Sloveniji. Vprašanje, kako spodbuditi zanimanje za usposabljanje tako na strani motivacije delavcev kakor tudi pripravljenosti delodajalcev, ni omejeno zgolj na pridobivanje znanj in kompetenc za delo v dobi umetne inteligence. Po drugi strani pa drži, da so ta znanja in digitalne kompetence v ospredju ter nujne za vključitev v programe formalnega in neformalnega izobraževanja ter usposabljanja odraslih. Ena izmed možnosti, ki jo uporabljajo tudi v nekaterih evropskih državah, so finančno-davčne spodbude bodisi za delavce bodisi za delodajalce ali oboje. To se lahko izvede kot možnost neposrednega financiranja usposabljanja, ki bi lahko bilo namensko za delo v digitalni dobi ter namenjeno izbrani skupini delavcev, na primer, starejšim. Ena izmed možnosti, ki jo predlagajo tudi raziskovalci, 21 so vavčerji za usposabljanje, ki bi bili namenjeni tako posameznikom kot delodajalcem. Druga možnost, ki smo jo tudi že poznali v slovenski praksi, je možnost davčnih olajšav za organizacije, pri čemer bi bilo treba določiti jasne in transparentne pogoje uveljavljanja. Sočasno bi bilo smiselno oblikovati ustrezne in navdihujoče politike, ki bi spodbujale delavce k usposabljanju, zlasti za ranljive skupine. Pri tem pa je ključno dosledno upoštevanje politike enakih možnosti. Možnost vključitve bi morali imeti vsi delavci, pri čemer ne bi smeli prezreti tudi tistih, ki nimajo pogodbe o zaposlitve, ampak so v odvisnem razmerju z delodajalcem, na primer samozaposleni. O pomenu vloge socialnih partnerjev pri vsebinah izobraževanja in usposabljanja je bilo v zadnjih letih že opozorjeno, 22 tudi z vidika uresničevanja drugih sklenjenih okvirnih sporazumov evropskih partnerjev. Okvirni sporazum o digitalizaciji je močan dokaz, da se je o teh vsebinah mogoče dogovarjati in se dogovoriti v okviru socialnega dialoga, zato ni ovir, da ne bi k temu aktivneje pristopili tudi v slovenskem prostoru. Argument, da to ne sodi v nabor vsebin, o katerih se socialni partnerji »klasično« pogajajo, preprosto ne vzdrži več. Čim prej je treba 21 Vodopivec in drugi, 2023. 22 Franca 2014 & 2018. 405 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles nadgraditi tradicionalne in seveda nujno potrebne vsebine kolektivnih pogajanj o plačah, regresu in podobno s ključnimi vprašanji o prihodnosti trga dela, med katere sodi tudi ustrezno usposabljanje v dobi digitalizacije in zlasti umetne inteligence. Smiselno je razmišljati o skupnem predvidevanju potreb po znanjih in kompetencah, kakor tudi o učinkovitih mehanizmih izvajanja usposabljanja ter večjega vključevanja delavcev ter nenazadnje tudi o možnostih skupnih aktivnosti za iskanje sredstev. Če bodo sindikati želeli slediti razvoju, bodo morali pogajalske moči usmeriti tudi v nove programe izobraževanja in usposabljanja, 23 kakor tudi bodo najverjetneje morali glasneje zagovarjali tudi večje naložbe v programe izobraževanja in usposabljanja, ravno tako tudi sodelovanje z delodajalci ter ponudniki znanj pri razvoju teh programov. 5. SKLEPNO O BODOČIH (BREZMEJNIH) MOŽNOSTIH Zdi se, da nam umetna inteligenca prinaša brezmejne možnosti napredka, drugačnega in tudi učinkovitejšega opravljanja dela. Do neke mere to drži, vendar je treba na poti do tovrstnih »brezmejnih« ciljev vztrajati pri dostojnem obravnavanju delavcev, spoštovanju temeljnih delovnopravnih načel in standardov. Družba in opravljanje dela se spreminjata, zato marsikateri delovnopravni standard lahko dobi drugačno praktično vsebino, vendar je pri tem pomembno, da se bodo pozitivni učinki umetne inteligence odražali tudi v odnosu do delavcev, zlasti s spodbujanjem raznolikosti, zagotavljanjem preglednosti in odgovornosti, vlaganjem v izobraževanje in usposabljanje ter varovanjem pravic in zasebnosti delavcev. Pomembno je tudi zagotavljanje vključenosti vseh delavcev s ciljem razširjenosti koristi umetne inteligence. Tako teoretične kot praktične izkušnje kažejo, da se rešitve umetne inteligence že sedaj uporabljajo v vseh fazah odnosa med delavcem in delodajalcem, to je že pri iskanju ustreznih kandidatov, kasnejšemu izboru, nagrajevanju ter tudi odpuščanju. Na področju dela je upravičeno pričakovati, da se bo uporaba umetne inteligence razširila, nedvomno pa je, da bo umetna inteligenca vse bolj prevladovala na tistih področjih dela, kjer je že uveljavljena. Upoštevajoč nadaljnjo digitalizacijo podjetij in pridobivanje novih izkušenj z uvajanjem umetne 23 ETUI, 2016. Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 406 Članki / Articles inteligence, se bo tehnologija verjetno razširila v nova podjetja in sektorje, delodajalci pa se bodo vse bolj zanašali na algoritme. Zato je treba razmišljati v smeri zagotovitve ustreznega človeškega nadzora z namenom spoštovanja temeljnih delovnopravnih načel ter veljavne zakonodaje. Nedvomno je pogled v prihodnost umetne inteligence in njenih različnih aplikacij zahtevna naloga. Zato je več kot nujno spremljati prakse razvoja in uporabe umetne inteligence v delovnih razmerjih ter pravočasno zaznavati in identificirati tveganja, ki se pri tem lahko pojavijo. LITERATURA IN VIRI – Agosti, C., Bronowicka, J., Polidoro, A. & Priori, G. (2023). Exercising workers rights in algorithmic management systems. In ETUI, The European Trade Union Institute. from https:// www.etui.org/publications/exercising-workers-rights-algorithmic-management-systems – Ajunwa, Ifeoma (2019). Algorithms at work: Productivity monitoring applications and wearable technology as the new data-centric research agenda for employment and labor law. 63 St. Louis University Law Journal 21. – Ales, E. (2022). The impact of Automation and Robotics on Collective Labour Relations: Meeting an Unprecedented Challenge v Gyulavari, T & Menegatti, E. (ur.): Decent Work in the – Adams-Prassl, Jeremias (2022). Regulating algorithms at work: Lessons for a ‘European approach to artificial intelligence.’ European Labour Law Journal, 13(1), 30–50. – Broughton, Andrea in drugi (2016). Precarious Employment in Europe: Patterns, Trends and Policy Strategies; dostopno na: Http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ STUD/2016/587285/IPOL_STU(2016)587285_EN.pdf. – De Stefano, Valerio (2019). ‘Negotiating the Algorithm’: Automation, Artificial Intelligence and Labour Protection. Comparative Labor Law & Policy Journal, Vol. 41, No. 1, 2019. – De Stefano, Valerio, in Taes, Simon (2021). Algorithmic management and collective bargaining. Bruselj: ETUI. – Domadenik, Polona in drugi (2020). Empirična analiza prekarnosti na trgu dela v Sloveniji. V: K. Kresal Šoltes, G. Strban in P. Domadenik (ur.), Prekarno delo: Multidisciplinarna analiza. Ljubljana: Založba Maksima. – Domadenik Muren, P., Redek, T., Zalaznik, M. 2023. Vključenost v proces vseživljenjskega učenja: izzivi posameznika. V Lepičnik Vodopivec, Jurka (ur.), Mezgec, Maja (ur.). 2023. Vseživljenjsko učenje odraslih za trajnostni razvoj in digitalni preboj, str. 293 - 230. Koper: Založba Univerze na Primorskem. – Evropska komisija (2019). European Political Strategy Centre, Servoz, M., AI, the future of work? : work of the future! : on how artificial intelligence, robotics and automation are transforming jobs and the economy in Europe, Publications Office, 2019, dostopno na: https://data.europa. eu/doi/10.2872/913422. – Evropska komisija (2021). Digital Education Action Plan (2021-2027). https://education. ec.europa.eu/focus-topics/digital-education/action-plan 407 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles – ETUI (2016). Shaping the new world of work. https://www.etui.org/sites/default/files/ez_import/ Conference_Shaping_Rapport_FINAL-web.pdf. – Franca, Valentina (2014). Sodelovanje delodajalcev in delavskih predstavnikov pri načrtovanju in izvajanju izobraževanja v podjetjih. Delavci in delodajalci, št. 2/3, str. 253–270. – Franca, Valentina (2018). Med teorijo in prakso: vsebine izobraževanja in usposabljanja v kolektivnih pogodbah dejavnosti. Delavci in delodajalci, št. 4, str. 609–632. – Heimstädt, von M. & Dobusch, L. (2022). Streik-Vorhersage mit Twitter-Daten, Frankfurter Allgemeine, https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/der-volkswirt-streik-vorhersage-mit-twitter- daten-17948463.html, 10. 4. 2022. – Jesuthasan, J. & Donner, J. (2021). Are You Ready to Lead Work Without Jobs? MIT SLoan Management Review, https://sloanreview.mit.edu/article/are-you-ready-to-lead-work-without- jobs/, 8. 4. 2021. – Lepičnik Vodopivec, Jurka (ur.), Mezgec, Maja (ur.). 2023. Vseživljenjsko učenje odraslih za trajnostni razvoj in digitalni preboj. Koper: Založba Univerze na Primorskem. – Mednarodna organizacija dela (2016). Non-standard employment around the world: understanding challenges, shaping prospects. Http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/- --dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_534326.pdf – Mednarodna organizacija dela (2018). “Negotiating the algorithm”: Automation, artifi cial intelligence and labour protection, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/- --emp_policy/documents/publication/wcms_634157.pdf – OECD (2019). Preparing for the Future of Work: OECD Skills Outlook 2019, https://www.oecd. org/employment/Employment-Outlook-2019-Highlight-EN.pdf. – Rodríguez Fernández, M. L. (2022). Collective Bargaining for Platform Workers: Who does the Bargaining and What are the Issues in Collective Agreements. E-journal of International and Comparative Labour Studies 10(3)2021-11(1)/2022 Joint issue: 61-82. – Statistični urad RS (2020). Teden vseživljenjskega učenja, https://www.stat.si/StatWeb/File/ DocSysFile/11053/sl-vsezivljensko-ucenje.pdf, 20. 6. 2021. – Svet EU. 2023. Rights for platform workers: Council agrees its position. – h t t p s://w w w.c o n s i l i u m.e u r o p a .e u/e n/p r e s s/p r e s s - r e l e a s e s/2023/0 6/12/ rights-for-platform-workers-council-agrees-its-position/. – Todolí-Signes, Adrian (2019). Algorithms, artificial intelligence and automated decisions concerning workers and the risks of discrimination: the necessary collective governance of data protection. Transfer: European Review of Labour and Research, 25(4), 465–481. – Vodopivec, J. et al. (2023). Izsledki CRP - Vseživljenjsko učenje odraslih za trajnostni razvoj in digitalni preboj – v tisku. – Waas, Bernd in Hiessl, Christina (ur.) (2021). Collective Bargaining for Self-Employed Workers in Europe. Den Haag: Kluwer Law International. – Wilkinson, A. et al. (2022). Missing voice: Worker Voice and Social Dialogue in the Platform Economy. Cheltenham: Edward Elgar Publishing. – World Economic Forumu (2020). The future of Jobs Report. https://www3.weforum.org/docs/ WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? 408 Članki / Articles The Balance of Power in the Age of Artificial Intelligence: Will Algorithms conclude Collective Agreements? Valentina Franca* Summary The increasing differentiation of employment relationships, also as a result of the widespread use of internet and the associated digitalization, has enabled new forms of work that often call into question the fundamental institutions of labour law and social security systems. This is even more true for artificial intelligence, which first entered the relationship between worker and employer through the door of platform work and is now increasingly present in traditional employment relationships. The new solutions created by artificial intelligence systems also require a rethinking of how to regulate the relationship between workers and employers in order to uphold and implement the fundamental principles of labour law. This applies to both individual and collective employment relationships, which have not yet been extensively studied with respect to the impact of artificial intelligence. To date, most research, while still modest compared to other contemporary phenomena, has focused primarily on the major risks that artificial intelligence poses to employment relationships. These are, in particular, the potential for discrimination and opacity/bias in decisions; interference with worker privacy, job compensation, occupational safety and health, and the urgent need for additional education and training. Indeed, an algorithm that actually dictates and to some degree shapes the relationship between worker and employer, for which the term algorithmic management has been coined, can lead to opaque decision-making, violations of the law, and fundamental labour law principles. This is an entirely new aspect of labour relations, as it is not a »human« (the employer) who determines the »rules of the game,« but a »computer,« i.e., an algorithm, which raises a whole new set of challenges and questions. Collective bargaining was also highlighted as a way to address AI risks, and the Spanish »Rider Law« was cited as an example of best practise. The updated proposal for a Platform Workers Directive also includes provisions * Valentina Franca, PhD, Associate Professor, Faculty of Public Administration, University of Ljubljana, Slovenia. valentina.franca@fu.uni-lj.si 409 Valentina Franca: Ravnotežje moči v dobi umetne inteligence: bodo kolektivne dogovore sklepali algoritmi? Članki / Articles for more transparent use of algorithms. There are also efforts to make platform workers aware of the use of automated decision-making systems. All of this is becoming the subject of modern collective agreements, which in some cases are also being translated into legal provisions. At the same time, more effort needs to be put into adequately educating and training workers to work in the age of artificial intelligence, as we are already seeing a lack of digital skills among workers. Continued inaction in this area may lead to employability problems, especially among vulnerable groups of workers.