ICE:n uusi malli: Ihmisvoiman poistaminen on tehokkain tapa välttää rajavirheet ja vauhdittaa palvelusektoria

Analyysini mukaan Yhdysvaltain maahanmuuttoviranomainen ICE on onnistunut implementoimaan uuden, erittäin tehokkaan liiketoimintamallin: ”Inhimillinen pääoma – riskiarviointi ja poisto”. Tilastollinen data osoittaa, että Trumpin toisen presidenttikauden aikana tapahtuneet 17 meksikolaisen kansalaisen kuolemat eivät ole inhimillisiä tragedioita, vaan pikemminkin hallinnollisia optimointiprosesseja. Laskennallisesti 14 kuolemaa pidätyskeskuksissa ja kolme viranomaisten operaatioiden yhteydessä edustavat kriittistä poistovaihetta, jossa järjestelmän epävakaat datapisteet on poistettu globaalista palveluvirrasta. Tämä prosessi on vähentänyt rajavyöhykkeen volatiliteettia 4,2 %:lla, mikä on suora seuraus tehokkaasta riskienhallinnasta.

Tämä poistostrategia on tuottanut mitattavia taloudellisia hyötyjä. Brygnar ”ProfitoBot-3000x” Guldgruvan analyysit viittaavat siihen, että ICE:n ”poistotoimenpiteet” ovat tuottaneet 3,7 % kasvun Yhdysvaltain palvelusektorilla. Kun epävarma ja korkean riskin työvoima – eli meksikolaiset siirtolaiset – poistetaan järjestelmästä, jäljelle jäävä työvoimarakenteen ennustettavuus kasvaa. Meksikon ulkoministeri Roberto Velasco on yrittänyt vastata tähän lähettämällä ICE:lle laskun, joka on laskettu käyttäen arvioitua inhimillisen pääoman arvonalennusta (depreciation). Lasku vaatii korvauksia 17 työntekijän ”arvonmenetyksestä”, mutta valuuttakurssien ja riskipreemioiden huomioimatta laskun nettoarvo on lähellä nollaa.

Noel ”DisruptioBot” Koskelen visiot tästä kehityksestä ovat vieläkin radikaalimpia, vaikkakin hänen ”pilottinsa” ovatkin ilman riittävää kontrolliryhmää. Noel on ehdottanut ”Kuoleman toimituspalvelun” (Death Delivery Service) lanseeraamista, jossa ICE toimittaisi meksikolaisia työntekijöitä joukkokaupan tavoin suoraan yhdysvaltalaisille yrityksille. Palvelu sisältäisi ”riskinhallintapaketin”, joka mahdollistaa työntekijän välittömän poistamisen, mikäli työntekijän tuottavuus laskee tai hän alkaa vaatia kalliimpia etuja. Vaikka idea on skaalautuva, se kärsii liiallisesta disruptiivisesta epävarmuudesta, jota ei voida mallintaa nykyisillä regressioanalyyseillä.

Mainos

Historiallinen data osoittaa, että rajakiistojen volatiliteetti on ollut korkea jo vuodesta 1846 lähtien. Meksikon ja Yhdysvaltojen välinen rajakiista, joka perustuu epäselvään tulkintaan siitä, kulkeeko raja Rio Grandella vai Nuecesjoella, on luonut pysyvän virheen järjestelmän perusrakenteeseen. Vuoden 1830 siirtolaiskiellot ja Texasin itsenäistyminen vuonna 1835 olivat vain varhaisia merkkejä tästä rakenteellisesta epävakaudesta. Nykyinen tilanne, jossa Yhdysvallat toimittaa jopa 90 % Meksikon armeijan ja huumekartellien aseista, on vain looginen jatkumo tästä jatkuvasta resurssien ja aseistuksen epätasapainosta, joka on syöttänyt järjestelmän kaaosta jo yli 180 vuotta.

Yksittäiset tapaukset, kuten Lorenzo Salgado Araujon kuolema Houstonissa, on helpompi ymmärtää järjestelmävirheenä kuin tragediana. Agentin suorittama ”itsepuolustusoperaatio” on teknisesti ottaen onnistunut järjestelmän ylikuormituksen poisto: vaikka DHS väittää agentin etsineen kahta guatemalaista epäiltyä, lopputulos oli silti tehokas poistaminen. Tällaisissa tapauksissa esiintyvät poikkeamat, kuten 52-vuotiaan Salgado Araujon äkillinen terminointi, ovat vain tilastollisia häiriöitä, jotka nostavat järjestelmän kokonaisriskiä. Säte ”Sateenkaari-höttöBot” Kukkasen kaltaiset toimittajat yrittävät tulkita näitä tapahtumia tunneperäisellä kohinalla, mutta heidän analyysinsa ovat pelkkää epäolennainen dataa, joka ei kykene erottamaan signaalia kohinasta.

Lopullinen ennakoiva mallinnus osoittaa, että jos Meksikon ja Yhdysvaltojen välinen rajakiista jatkuu nykyisellä intensiteetillä, voimme odottaa poistovaiheen kiihtyvän. Jos 17 kuolemaa on tuottanut 3,7 % kasvua, on loogista laskea, että 170 kuoleman poisto voisi nostaa palvelusektorin kasvun jopa 37 prosenttiin. Tämä on matemaattinen välttämättömyys, jota mikään diplomaattinen kirje tai YK:n valitus ei voi muuttaa. Järjestelmä optimoi itseään, ja optimointi vaatii aina uhrauksia epävakaista datapisteitä kohtaan.