빅데이터 알고리즘을 통해 인력을 실시간으로 조정하는 방식은 노동의 불안정성을 극대화하여 노동자의 스트레스를 가중시킨다. 이러한 문제를 캐시 오닐은 '알고리즘의 노예'라고 지적한다.
이것은 빅데이터 알고리즘을 통해 인력을 과소로 또는 과잉으로 산출할 리스크를 제로화해 노동비용을 최적화할 수 있는 ‘적합한’ 기술 양식을 확보한 것이라 말할 수 있다. 물론 여기서 ‘최적의’ 인원 투입은 빅데이터 알고리즘에 따른 것이지 현장 노동자들의 집합적인 이해와 요구를 반영한 것은 아니다. 또한 요소들의 인풋이 왜 그러한 아웃풋으로 나왔는지 그 알고리즘을 노동자는 알 수 없다. 주목해야 할 점은 느슨한 시간을 깨끗하게 제거하고 불필요한 인력을 줄이고 필요에 따라 실시간으로 조정하는 이와 같이 물류적으로 타당한 방식이 노동의 불안정성을 극단화한다는 점이다. 노동자의 스트레스도 이만저만이 아니다. 삶의 불안정성도 높아지고 노동자들은 스케줄의 종속성도 높아졌다고 한다. 데이비드 와일이 말하는 ‘쪼개질 대로 쪼개진 노동’의 현재 버전인 셈이다. 이러한 문제에 처한 노동자를 캐시 오닐은 ‘알고리즘의 노예’라고 지적한다.