Ya estamos acostumbrados a que el precio de un vuelo cambie dependiendo de cuándo lo buscas, desde dónde lo reservas o cuántas veces has visitado esta web. También como viaje en Uber o Lyft Cambia tu precio Dependiendo de si llueve o son las tres de la madrugada. Las empresas llevan años ajustando dinámicamente sus precios en función de lo que saben sobre usted. Lo que quizás no sabías es que algunas empresas están empezando a hacer exactamente lo mismo con el salario o las bonificaciones que te pagan.
El fenómeno ya tiene nombre: “contenidos de vigilancia”. Y ya no se limita a repartidores o conductores de los llamados Economía de conciertosTambién se está implementando cada vez más en los sistemas de RRHH para determinar incrementos salariales, acceso a incentivos e incluso el salario base mínimo por el que estarías dispuesto a trabajar en ese momento, según tus necesidades económicas. un informe des Centro de Washington para el crecimiento equitativo advierte que se está expandiendo a áreas cotidianas como la salud, la atención al cliente, la logística y el comercio minorista.
Así funciona el algoritmo que determina tu salario. El mecanismo es más sencillo de lo que parece. Las empresas utilizan herramientas de inteligencia artificial que recopilan datos en tiempo real de información pública o de redes sociales sobre cada trabajador: con qué frecuencia hacen turnos, qué tan rápido responden a las ofertas, cuánto les pagaron en trabajos anteriores o si tienen préstamos pendientes y deudas de tarjetas de crédito. Con todo ello, el sistema calcula el salario mínimo que aceptaría esa persona por el trabajo y le ofrece exactamente eso.
Según Nina DiSalvo, directora de políticas del grupo de trabajo. En camino a la justicia«Algunos sistemas utilizan señales asociadas con la vulnerabilidad financiera, como datos sobre si un empleado potencial ha solicitado un préstamo rápido o tiene un saldo alto en la tarjeta de crédito, para inferir el salario mínimo que un candidato podría aceptar». El resultado es que dos personas que realizan exactamente el mismo trabajo pueden cobrar cantidades muy diferentes sin que ninguno de los dos lo sepa ni pueda oponerse.
Un modelo que castiga a quienes más tienen que trabajar. El problema es que el “pago por vigilancia” no afecta sólo a quienes buscan empleo. al igual que revela el informe “Prohibición de monitorear precios y salarios” redactada por varias organizaciones laborales estadounidenses. Una vez contratado el trabajador, continúa siendo monitoreado para que el sistema ajuste su compensación en función de cómo responde a las necesidades de la empresa: si acepta turnos con urgencia, si trabaja más horas de lo habitual o si su economía personal se deteriora. El algoritmo interpreta esto como una señal de que el empleado necesita el trabajo y puede aprovecharlo para ofrecer menos dinero. Cuanto más vulnerable es el trabajador, mayor riesgo corre.
el estudio des Centro de Washington para el crecimiento equitativo analizó 500 empresas de inteligencia artificial especializadas en gestión laboral e identificó 20 proveedores cuyos productos corren un alto riesgo de discriminación salarial algorítmica. 16 de estos 20 proveedores han integrado sus productos directamente en plataformas de gestión de nómina o fuerza laboral, brindándoles acceso continuo a los datos más confidenciales de cada empleado.
La opacidad como parte del diseño.. Una de las características más preocupantes de este modelo es que el trabajador no sabe qué datos se utilizan en su contra ni qué variantes se utilizan para calcular su salario, pero ya no se trata de experiencia, capacidad de trabajo o productividad. Los algoritmos que determinan la remuneración son en gran medida cajas negras: ni los propios trabajadores, ni los sindicatos, ni los reguladores tienen acceso a su lógica interna. Joe Hudicka, Autor del libro ‘La revolución del ecosistema de IAasí lo describe en declaraciones recogidas por Observación del mercado: «Conocemos el concepto del techo de cristal. Pero al menos en este concepto nos da cierta visibilidad. Este techo de control salarial es de hierro.»
A estudiar El Worker Institute de la Universidad de Cornell descubrió que el 42% de los trabajadores de plataformas digitales en Nueva York dijeron que les pagaban menos de lo acordado, sin mecanismos claros para quejarse, precisamente porque sus actividades están controladas por algoritmos que no pueden auditar. La investigadora Veena Dubal de la Universidad de California, documentado durante años cómo estas plataformas ajustan la remuneración a la baja individualmente. Por ejemplo, Detener la asignación de carreras a un conductor que está a punto de superar su objetivo de productividad.
La respuesta jurídica que poco a poco va tomando forma. Ante esta situación, los legisladores están empezando a poner fin a esta práctica. En EE.UU., el estado de Colorado tramita el proyecto de ley HB26-1210una de las primeras iniciativas en EE.UU. destinada a regular específicamente el uso de herramientas algorítmicas en la fijación de salarios basadas en el seguimiento de datos personales.
En España, la Ley de Conductores, que tiene como objetivo regular las relaciones laborales entre las plataformas de reparto y los repartidores autónomos, también incluía una Modificación del artículo 64.4 del Estatuto de los Trabajadores con la obligación de facilitar el acceso al algoritmo que gestiona la jornada laboral y la realización de pedidos para evitar esta práctica. En esta dirección también apunta la nueva normativa europea sobre transparencia salarial, que impide que dos personas que desempeñan el mismo trabajo reciban salarios muy diferentes.
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Imagen | Dejar de salpicar (Towfiqu barbhuiya)