![\"Las](\"https:\/\/i.blogs.es\/40ea25\/towfiqu-barbhuiya-jpqyfk7gb4w-unsplash\/1024_2000.jpeg\")
\n <\/p>\n\n \n <\/p>\n
Ya estamos acostumbrados a que el precio de un vuelo cambie<\/a> seg\u00fan cu\u00e1ndo lo busques, desde d\u00f3nde lo hagas o cu\u00e1ntas veces hayas visitado esa p\u00e1gina. Tambi\u00e9n a que un trayecto en Uber o Lyft cambie su precio<\/a> dependiendo de si llueve o si son las tres de la madrugada. Las empresas llevan a\u00f1os ajustando sus precios de forma din\u00e1mica en funci\u00f3n de lo que saben de ti<\/a>. Lo que quiz\u00e1 no sab\u00edas es que algunas empresas est\u00e1n comenzando a hacer exactamente lo mismo con el salario o las bonificaciones que te pagan.<\/p>\n <\/p>\n El fen\u00f3meno ya tiene nombre: \"salario de vigilancia\". Y ya no se limita a repartidores o conductores de la denominada gig economy<\/em>, tambi\u00e9n est\u00e1 comenzando a implantarse en los sistemas de recursos humanos para condicionar los aumentos salariales, acceso a incentivos, e incluso al m\u00ednimo del salario base por el que estar\u00edas dispuesto a trabajar seg\u00fan tus necesidades econ\u00f3micas de ese momento. Un informe<\/a> del Washington Center for Equitable Growth<\/em> advierte de que se est\u00e1 extendiendo a sectores tan cotidianos como la sanidad, la atenci\u00f3n al cliente, la log\u00edstica y el comercio minorista.<\/p>\n <\/p>\n C\u00f3mo funciona el algoritmo que fija tu sueldo<\/strong>. El mecanismo es m\u00e1s sencillo de lo que parece. Las empresas emplean herramientas de inteligencia artificial que recopilan datos en tiempo real de informaci\u00f3n p\u00fablica o de redes sociales sobre cada trabajador: con qu\u00e9 frecuencia acepta turnos, a qu\u00e9 velocidad responde a las ofertas, qu\u00e9 cobr\u00f3 en empleos anteriores o si tiene pr\u00e9stamos pendientes y deudas en la tarjeta de cr\u00e9dito. Con todo eso, el sistema calcula cu\u00e1l es el salario m\u00ednimo que esa persona aceptar\u00eda<\/a> por trabajar y le ofrece exactamente eso.<\/p>\n <\/p>\n Seg\u00fan Nina DiSalvo, directora de pol\u00edticas del grupo laboral Towards Justice<\/a>, \"algunos sistemas utilizan se\u00f1ales asociadas a la vulnerabilidad financiera, como datos sobre si un posible empleado ha solicitado un pr\u00e9stamo r\u00e1pido o tiene un saldo elevado en su tarjeta de cr\u00e9dito, para inferir el salario m\u00ednimo que un candidato podr\u00eda aceptar\". El resultado es que dos personas haciendo exactamente el mismo trabajo pueden cobrar cantidades muy distintas<\/a>, sin que ninguna de las dos lo sepa ni pueda reclamar nada al respecto.<\/p>\n <\/p>\n \"Culpan a la IA de despidos que har\u00edan de todos modos\": Sam Altman confirma que la IA se ha usado como excusa para despedir<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n Un modelo que penaliza a quienes m\u00e1s necesitan trabajar<\/strong>. El problema es que el \"salario de vigilancia\" no afecta solo a quien busca empleo. Tal y como revela el informe<\/a> 'Prohibici\u00f3n de precios y salarios de vigilancia' elaborado por distintas organizaciones laborales de EEUU, una vez contratado, el trabajador contin\u00faa siendo monitorizado, por lo que el sistema ajusta su remuneraci\u00f3n en funci\u00f3n de c\u00f3mo reacciona a las peticiones de la empresa: si acepta turnos con urgencia, si trabaja m\u00e1s horas de las habituales o si sus finanzas personales se deterioran. El algoritmo lo interpreta como una se\u00f1al de que el empleado necesita el trabajo, y puede aprovecharlo para ofrecer menos dinero. Cuanto m\u00e1s vulnerable es el trabajador<\/a>, m\u00e1s expuesto queda.<\/p>\n <\/p>\n El estudio<\/a> del Washington Center for Equitable Growth<\/em> analiz\u00f3 a 500 empresas de IA dedicadas a la gesti\u00f3n laboral e identific\u00f3 a 20 proveedores cuyos productos presentan un riesgo elevado de generar discriminaci\u00f3n salarial algor\u00edtmica. 16 de esos 20 proveedores integraban sus productos directamente con plataformas de n\u00f3mina o gesti\u00f3n de personal, lo que les da acceso continuo a los datos m\u00e1s sensibles de cada empleado.<\/p>\n <\/p>\n Cre\u00edamos que la IA iba a jubilar anticipadamente a toda una generaci\u00f3n de trabajadores. Est\u00e1 pasando lo contrario<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n La opacidad como parte del dise\u00f1o<\/strong>. Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s preocupantes de este modelo es que el trabajador no sabe qu\u00e9 datos se est\u00e1n usando en su contra ni qu\u00e9 variantes se usan para calcular su salario, pero ya no son ni la experiencia ni la capacidad de trabajo<\/a> o la productividad. Los algoritmos que determinan la remuneraci\u00f3n son, en su mayor\u00eda, cajas negras: ni los propios empleados ni los sindicatos ni los reguladores tienen acceso a su l\u00f3gica interna. Joe Hudicka, autor del libro<\/a> 'La revoluci\u00f3n de los ecosistemas de IA'<\/em>, lo describe as\u00ed en declaraciones recogidas por MarketWatch<\/a>: \"Conocemos el concepto del techo de cristal. Pero al menos en ese concepto tenemos cierta visibilidad a trav\u00e9s de \u00e9l. Este techo de vigilancia salarial es de hierro\".<\/p>\n <\/p>\n Un estudio<\/a> del Cornell University’s Worker Institute detect\u00f3 que el 42% de los trabajadores de plataformas digitales en Nueva York declararon haber cobrado menos de lo acordado, sin mecanismos claros para reclamar, precisamente porque el control de su actividad pasa por algoritmos que ellos no pueden auditar. La investigadora Veena Dubal, de la Universidad de California, lleva a\u00f1os documentando<\/a> c\u00f3mo estas plataformas ajustan la remuneraci\u00f3n a la baja de forma individualizada. Por ejemplo, dejando de asignar carreras<\/a> a un conductor que est\u00e1 a punto de superar su objetivo de productividad.<\/p>\n <\/p>\n La respuesta legal que empieza a tomar forma<\/strong>. Frente a esta situaci\u00f3n, los legisladores comienzan a mover ficha para poner freno a esta pr\u00e1ctica. En EEUU, el estado de Colorado est\u00e1 tramitando el proyecto de ley HB26-1210<\/a>, una de las primeras iniciativas en EEUU que busca regular espec\u00edficamente el uso de herramientas algor\u00edtmicas en la fijaci\u00f3n de salarios basadas en vigilancia de datos personales.<\/p>\n <\/p>\n En Espa\u00f1a, la Ley Rider orientada a regular las relaciones laborales entre las plataformas de delivery y los repartidores aut\u00f3nomos, tambi\u00e9n inclu\u00eda una modificaci\u00f3n al art\u00edculo 64.4<\/a> del Estatuto de los Trabajadores con la obligaci\u00f3n de dar acceso al algoritmo que gestionaba las jornadas laborales y la asignaci\u00f3n de pedidos para evitar esta pr\u00e1ctica. La nueva normativa Europea para la transparencia retributiva tambi\u00e9n se orienta en esa direcci\u00f3n impidiendo que dos personas que hacen el mismo trabajo tengan salarios muy dispares.<\/p>\n <\/p>\n En Xataka | Contra todo pron\u00f3stico, la IA est\u00e1 reactivado el empleo. No te emociones, si eres joven cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil que te contraten<\/a><\/p>\n Imagen | Unsplash (Towfiqu barbhuiya<\/a>)<\/p>\n – \u00a0Ya estamos acostumbrados a que el precio de un vuelo cambie seg\u00fan cu\u00e1ndo lo busques, desde d\u00f3nde lo hagas o cu\u00e1ntas veces hayas visitado esa p\u00e1gina. Tambi\u00e9n a que un trayecto en Uber o Lyft cambie su precio dependiendo de si llueve o si son las tres de la madrugada. Las empresas llevan a\u00f1os ajustando sus precios de forma din\u00e1mica en funci\u00f3n de lo que saben de ti. Lo que quiz\u00e1 no sab\u00edas es que algunas empresas est\u00e1n comenzando a hacer exactamente lo mismo con el salario o las bonificaciones que te pagan.<\/p>\n El fen\u00f3meno ya tiene nombre: \"salario de vigilancia\". Y ya no se limita a repartidores o conductores de la denominada gig economy, tambi\u00e9n est\u00e1 comenzando a implantarse en los sistemas de recursos humanos para condicionar los aumentos salariales, acceso a incentivos, e incluso al m\u00ednimo del salario base por el que estar\u00edas dispuesto a trabajar seg\u00fan tus necesidades econ\u00f3micas de ese momento. Un informe del Washington Center for Equitable Growth advierte de que se est\u00e1 extendiendo a sectores tan cotidianos como la sanidad, la atenci\u00f3n al cliente, la log\u00edstica y el comercio minorista.<\/p>\n C\u00f3mo funciona el algoritmo que fija tu sueldo. El mecanismo es m\u00e1s sencillo de lo que parece. Las empresas emplean herramientas de inteligencia artificial que recopilan datos en tiempo real de informaci\u00f3n p\u00fablica o de redes sociales sobre cada trabajador: con qu\u00e9 frecuencia acepta turnos, a qu\u00e9 velocidad responde a las ofertas, qu\u00e9 cobr\u00f3 en empleos anteriores o si tiene pr\u00e9stamos pendientes y deudas en la tarjeta de cr\u00e9dito. Con todo eso, el sistema calcula cu\u00e1l es el salario m\u00ednimo que esa persona aceptar\u00eda por trabajar y le ofrece exactamente eso.<\/p>\n Seg\u00fan Nina DiSalvo, directora de pol\u00edticas del grupo laboral Towards Justice, \"algunos sistemas utilizan se\u00f1ales asociadas a la vulnerabilidad financiera, como datos sobre si un posible empleado ha solicitado un pr\u00e9stamo r\u00e1pido o tiene un saldo elevado en su tarjeta de cr\u00e9dito, para inferir el salario m\u00ednimo que un candidato podr\u00eda aceptar\". El resultado es que dos personas haciendo exactamente el mismo trabajo pueden cobrar cantidades muy distintas, sin que ninguna de las dos lo sepa ni pueda reclamar nada al respecto.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n \"Culpan a la IA de despidos que har\u00edan de todos modos\": Sam Altman confirma que la IA se ha usado como excusa para despedir<\/p>\n Un modelo que penaliza a quienes m\u00e1s necesitan trabajar. El problema es que el \"salario de vigilancia\" no afecta solo a quien busca empleo. Tal y como revela el informe 'Prohibici\u00f3n de precios y salarios de vigilancia' elaborado por distintas organizaciones laborales de EEUU, una vez contratado, el trabajador contin\u00faa siendo monitorizado, por lo que el sistema ajusta su remuneraci\u00f3n en funci\u00f3n de c\u00f3mo reacciona a las peticiones de la empresa: si acepta turnos con urgencia, si trabaja m\u00e1s horas de las habituales o si sus finanzas personales se deterioran. El algoritmo lo interpreta como una se\u00f1al de que el empleado necesita el trabajo, y puede aprovecharlo para ofrecer menos dinero. Cuanto m\u00e1s vulnerable es el trabajador, m\u00e1s expuesto queda.<\/p>\n El estudio del Washington Center for Equitable Growth analiz\u00f3 a 500 empresas de IA dedicadas a la gesti\u00f3n laboral e identific\u00f3 a 20 proveedores cuyos productos presentan un riesgo elevado de generar discriminaci\u00f3n salarial algor\u00edtmica. 16 de esos 20 proveedores integraban sus productos directamente con plataformas de n\u00f3mina o gesti\u00f3n de personal, lo que les da acceso continuo a los datos m\u00e1s sensibles de cada empleado.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n Cre\u00edamos que la IA iba a jubilar anticipadamente a toda una generaci\u00f3n de trabajadores. Est\u00e1 pasando lo contrario<\/p>\n La opacidad como parte del dise\u00f1o. Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s preocupantes de este modelo es que el trabajador no sabe qu\u00e9 datos se est\u00e1n usando en su contra ni qu\u00e9 variantes se usan para calcular su salario, pero ya no son ni la experiencia ni la capacidad de trabajo o la productividad. Los algoritmos que determinan la remuneraci\u00f3n son, en su mayor\u00eda, cajas negras: ni los propios empleados ni los sindicatos ni los reguladores tienen acceso a su l\u00f3gica interna. Joe Hudicka, autor del libro 'La revoluci\u00f3n de los ecosistemas de IA', lo describe as\u00ed en declaraciones recogidas por MarketWatch: \"Conocemos el concepto del techo de cristal. Pero al menos en ese concepto tenemos cierta visibilidad a trav\u00e9s de \u00e9l. Este techo de vigilancia salarial es de hierro\".<\/p>\n Un estudio del Cornell University’s Worker Institute detect\u00f3 que el 42% de los trabajadores de plataformas digitales en Nueva York declararon haber cobrado menos de lo acordado, sin mecanismos claros para reclamar, precisamente porque el control de su actividad pasa por algoritmos que ellos no pueden auditar. La investigadora Veena Dubal, de la Universidad de California, lleva a\u00f1os documentando c\u00f3mo estas plataformas ajustan la remuneraci\u00f3n a la baja de forma individualizada. Por ejemplo, dejando de asignar carreras a un conductor que est\u00e1 a punto de superar su objetivo de productividad.<\/p>\n La respuesta legal que empieza a tomar forma. Frente a esta situaci\u00f3n, los legisladores comienzan a mover ficha para poner freno a esta pr\u00e1ctica. En EEUU, el estado de Colorado est\u00e1 tramitando el proyecto de ley HB26-1210, una de las primeras iniciativas en EEUU que busca regular espec\u00edficamente el uso de herramientas algor\u00edtmicas en la fijaci\u00f3n de salarios basadas en vigilancia de datos personales.<\/p>\n En Espa\u00f1a, la Ley Rider orientada a regular las relaciones laborales entre las plataformas de delivery y los repartidores aut\u00f3nomos, tambi\u00e9n inclu\u00eda una modificaci\u00f3n al art\u00edculo 64.4 del Estatuto de los Trabajadores con la obligaci\u00f3n de dar acceso al algoritmo que gestionaba las jornadas laborales y la asignaci\u00f3n de pedidos para evitar esta pr\u00e1ctica. La nueva normativa Europea para la transparencia retributiva tambi\u00e9n se orienta en esa direcci\u00f3n impidiendo que dos personas que hacen el mismo trabajo tengan salarios muy dispares.<\/p>\n En Xataka | Contra todo pron\u00f3stico, la IA est\u00e1 reactivado el empleo. 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\n Las empresas ya saben cu\u00e1nto est\u00e1s dispuesto a cobrar antes de que lo digas: un algoritmo se lo ha chivado <\/em>
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\n fue publicada originalmente en
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\n Xataka <\/strong>
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\n por
\n Rub\u00e9n Andr\u00e9s
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\n . <\/p>\n
\n Rub\u00e9n Andr\u00e9s<\/p>\n