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Tecnologia

Esta inteligência artificial pode detectar casos de trabalho escravo

Será o aprendizado de máquina capaz de erradicar o trabalho forçado?
AP
Traduzido por Ananda Pieratti
Trabalho infantil no Sri Lanka. Crédito: Organização Internacional do Trabalho

É de conhecimento geral que muitas das pessoas que produzem nossas roupas, chocolates e anéis de diamante trabalham em situações precárias. Ainda que quase todo país possua uma lei que proíba a escravidão, o trabalho forçado — em outras palavras, o trabalho realizado sob coação — é um problema que afeta diversas indústrias e aflige 20.9 milhões de pessoas em todo o mundo.

Inspirada na crescente conscientização dos consumidores e nas leis mais rigorosas que vêm pressionando as indústrias, uma empresa desenvolveu um sistema de aprendizado de máquina que, segundo ela, usa a análise de dados para identificar casos de trabalho forçado.

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A SAP Ariba, uma desenvolvedora de softwares localizada na Califórnia, nos EUA, agiliza a cadeia de abastecimento — o sistema através do qual produtos são manufaturados, feitos ou entregues — de milhões de empresas de pequeno e grande porte. Além de trabalhar com outras empresas do setor de tecnologia, a empresa também oferece seus serviços à indústria da moda e da alimentação.

"O fato de todos os países do mundo proibirem o trabalho forçado fez com que as empresas compreendessem que esse é um tema sério", diz Padmini Ranganathan, vice-presidente de produtos e inovação da Ariba.

Em sua demo, o programa registrou diversos casos de trabalho forçado.

O programa criado por Ranganathan e sua equipe possui semelhanças com a análise de risco. Com a ajuda de organizações sem fins lucrativos que combatem o trabalho escravo, o programa analisa centenas de dados a fim de identificar possíveis violações de leis trabalhistas.

Muitos desses dados vêm de auditores independentes, que inspecionam fábricas e fazendas periodicamente, ou dos próprios trabalhadores, em denúncias feitas por meio de uma central telefônica. Outros dados vêm da mídia ou de outras fontes, algumas delas possivelmente relacionadas a denunciantes ou ativistas.

Ranganathan me apresentou uma demo do programa, que será lançado no final do ano em colaboração com a Made in a Free World, uma instituição voltada para o combate do trabalho escravo. Em uma interface simples, o programa mostra o risco de trabalho forçado dividido por empresa e mapeado por cor. O software é mantido com ajuda de ONGs, que fornecem informações sobre países como Gana e Bangladesh, onde, segundo Ranganathan, existem muitos trabalhadores suscetíveis à violência.

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"Meu objetivo pessoal é transformar essa consciência em algo comum", disse ela.

O programa utiliza dados preexistentes e outras informações para localizar pontos de risco.

No entanto, o aprendizado de máquina é conhecido por adotar os preconceitos dos humanos que alimentam seus bancos de dados.

"A grande maioria dos dados sobre sistemas de cadeia de abastecimento é inútil", diz Kohl Gill, fundador e diretor-executivo do LaborVoices, empresa que, com o propósito de fomentar a segurança no trabalho, recebe informações diretamente de trabalhadores de países como Bangladesh e Turquia.

Gill afirma que os trabalhadores nem sempre confiam em centrais de denúncia ou em auditores. No caso daqueles que já apelaram para esses meios de denúncia, muitos sentem que estão "se mobilizando sem resultados", diz Gill. Além disso, como muitos dos dados sobre trabalhadores coletados por seus empregadores são confidenciais, estando assim indisponíveis a qualquer um fora da empresa, ter uma visão geral das condições dos trabalhadores em alguns locais é um desafio.

"Se você usar informações de auditorias, dados recolhidos pessoalmente ou dados de centrais de denúncia — seus resultados não serão exatos", disse Gill. Para tentar resolver esse problema, a LaborVoices buscou trabalhar diretamente com os trabalhadores em troca de informações sobre oportunidades de trabalho.

Ranganathan espera que seu sistema ofereça uma solução para o problema. Ela afirma que, diferente das análises tradicionais, que podem demorar anos, o aprendizado de máquina é capaz de identificar e denunciar casos de trabalho forçado em tempo real, o que garante respostas imediatas das empresas denunciadas. Ela também espera que, com a criação de uma API aberta que tornará o programa disponível ao público no fim do ano, a SAP Ariba ficará na vanguarda da fiscalização da cadeia de abastecimento.

Um mapa com os países de maior risco.

Mesmo com todos esse avanços, a inteligência artificial ainda não é capaz de combater as causas do trabalho forçado. Para piorar, os dados disponíveis para análise nem sempre são confiáveis.

"Hoje, quando recebemos relatórios sobre trabalho forçado, eles não ficam parados na caixa de email", diz Ranganathan. "Esses relatórios são vistos com urgência — as empresas não querem correr o risco de pagar uma multa."