<div dir="ltr">

<span></span><div>Hello Maintainers community!
</div><div><br></div><div>I&#39;m a long-time reader and fan, first time poster. I wanted to share with you all a <a href="http://datasociety.net">Data &amp; Society</a> research report my colleague Alexandra Mateescu and I published last week, <a href="https://datasociety.net/output/ai-in-context/">AI in Context: The Labor of Integrating New Technologies</a>. The report argues through brief case studies (in retail and farming) that moving automated and &quot;AI&quot; systems into existing work environments requires significant —and often unacknowledged — human labor (of course, we’re preaching to the choir here on this list!) One intervention we propose is to use the language of “integration” rather than “deployment” when talking about introducing new technologies in order to force attention to the social contexts at stake, and we use the paper to explore the implications of that difference for workers.
</div><div><br></div><div>This is a public audience report (hopefully good for students, too!), though we draw deeply on literatures around labor and digital technologies (including many scholars on this list!).
</div><div><br></div><div>In particular, I think folks might be interested in the section that discusses self-check out machines and workers experiences in a southern California grocery store (pp 34-49). Below I&#39;ve included some excerpts to pique your interest. 
</div><div><br></div><div>If you have questions or would like to discuss further, please do be in touch! 
</div><div><br></div><div>Thanks,
</div><div>Madeleine
</div><div><br></div><div><span style="text-decoration:underline">Some particularly relevant passages:</span></div><div><br></div><div>&quot;As this section has shown, the impact of these retail technologies has generally not been one of replacing human labor. Rather, they facilitate cost-cutting measures such as relying more heavily  on  part-time  employees,  understaffing,  and  intensifying  work  activities. In this context, employers can place greater pressures on  frontline  workers  to  absorb  the  consequences  of  these  business  decisions.  <span style="font-weight:bold">In  other  words,  the  “success”  of  technologies  like  self- checkout machines is in large part produced by the human effort  necessary to maintain them.&quot;</span> (44)
</div><div><br></div><div>&quot;<span style="font-weight:bold">Filling  the  gap  between  shoppers  and  checkout  machines requires a different skill set than that of simply operating a  check  stand,  more  akin  to  that  of  a  traffic  officer  coordinating   vehicles  at  a  convoluted  intersection.</span>  As  one  sales  manager  said,  &#39;Usually, we want our most experienced cashiers on these robots. &#39;&quot; (46)
</div><div><br></div><div>&quot;Workers monitoring self-checkout need competencies including diagnosing a  shopper’s source of confusion, being able to spot potential theft, and dealing with the fatigue of maintaining attention, multitasking, and  standing  for  long  stretches  of  time.  <span style="font-weight:bold">In  some  cases,  frontline   employees  had  also  taught  themselves  to  do  basic  mechanical  and  software  repairs,  since  the  machines  often  broke  down  and  managers  were  reluctant  to  call  in  a technician. </span> Luis,  a  cashier  in  his 50s, described how he was often called upon to fix mechanical issues, such as unjamming the cash dispensers. Although this was not  a  part  of  his  official  job  description,  he  gained  a  reputation  among staff as being “mechanically inclined” because of his previous work experience repairing Bell and Howell equipment in the 1990s.&quot; (47)
</div><div><br></div><div>&quot;<span style="font-weight:bold">While  retailers  experiment  with  new  ways  of  reconfiguring  shopping practices through technology, frontline employees struggle to compensate  for  these  new  systems’  shortcomings.</span>&quot; (48) <br></div><div><br></div><div><br></div><div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>Madeleine Clare Elish</div><div><br></div>

<div>Research Lead <span style="line-height:16px">|</span> <a href="https://datasociety.net/research/ai-on-the-ground/" style="line-height:16px" target="_blank">AI on the Ground Initiative</a>
</div><div><a href="http://www.datasociety.net/" style="line-height:16px" target="_blank">Data &amp; Society Institute</a></div><div>36 West 20th Street, 11th Floor
</div><div>New York, NY 10011
</div></div></div></div></div></div></div></div></div>