DOGE revoluționează un program al Pentagonului pentru a grăbi procesul de concediere în administrația americană
DOGE, departamentul condus de Elon Musk, a dezvoltat un software destinat să accelereze concedierile din agențiile guvernamentale americane. Potrivit unor surse citate de Reuters, acest program ar putea facilita reducerea dimensiunilor aparatului guvernamental, în contextul în care mai multe agenții federale se pregătesc pentru concedieri masive, vizând zeci de mii de angajați.
Aproximativ 260.000 de funcționari guvernamentali au acceptat să plece voluntar, s-au pensionat anticipat sau au fost concediați de la revenirea lui Donald Trump la Casa Albă în ianuarie. Procesul de concediere nu a fost lipsit de probleme, unele persoane fiind concediate din greșeală și având nevoie să fie reangajate.
Noul software reprezintă o versiune actualizată a unui program vechi de zeci de ani al Pentagonului, numit AutoRIF, care a fost utilizat foarte puțin în ultimii ani. Sub conducerea lui Musk, dezvoltatorii de software de la Biroul de Management al Personalului din SUA (OPM) au creat o versiune web mai ușor de utilizat, care permite agențiilor să identifice ținte pentru concedieri mult mai rapid decât procesul manual existent, care este extrem de laborios.
Implementarea programului va avea loc în agenții exact în perioada în care Musk se va retrage de la DOGE pentru a se concentra pe Tesla și alte afaceri. Numele AutoRIF provine de la „Reducerea forței de muncă”, un termen asociat cu concedierile în masă, iar noua versiune a fost denumită „Instrument de remodelare a forței de muncă”.
Modernizarea software-ului este completă, iar OPM va începe testele cu utilizatorii și va adăuga noi utilizatori în săptămânile următoare. DOGE afirmă că a economisit peste 160 de miliarde de dolari prin reduceri de personal și contracte, însă nu a oferit detalii concrete despre tehnologiile utilizate.
Experții subliniază că instrumentul ar putea permite agențiilor să elimine un număr semnificativ de angajați federali, dar există riscuri legate de automatizarea procesului. Don Moynihan, profesor la Universitatea din Michigan, avertizează că „dacă automatizezi ipoteze greșite, scara erorii devine mult mai mare”.
