Las empresas han desarrollado la capacidad de anticipar cuánto estás dispuesto a aceptar por un trabajo, incluso antes de que lo manifiestes. Este avance se debe a la implementación de algoritmos sofisticados que analizan datos sobre ti, una práctica que se extiende más allá de la economía gig y se infiltra en los sistemas de recursos humanos tradicionales.

Ya estamos familiarizados con la volatilidad de los precios en servicios como vuelos o transporte compartido, donde las tarifas se ajustan dinámicamente según nuestro comportamiento de búsqueda o factores externos. Ahora, este mismo principio de fijación de precios dinámica se está aplicando a la remuneración de los empleados, un fenómeno que ha sido denominado "salario de vigilancia".

El Mecanismo Detrás del Salario de Vigilancia

La mecánica subyacente implica el uso de herramientas de inteligencia artificial que recopilan y procesan información de diversas fuentes, incluyendo redes sociales y datos públicos. Estos algoritmos evalúan métricas como la frecuencia con la que un trabajador acepta turnos, su tiempo de respuesta a ofertas laborales, historiales salariales de empleos previos, e incluso la existencia de préstamos pendientes o deudas en tarjetas de crédito.

El objetivo es determinar el salario mínimo que una persona estaría dispuesta a aceptar. "Algunos sistemas utilizan señales asociadas a la vulnerabilidad financiera, como datos sobre si un posible empleado ha solicitado un préstamo rápido o tiene un saldo elevado en su tarjeta de crédito, para inferir el salario mínimo que un candidato podría aceptar", explica Nina DiSalvo, directora de políticas del grupo laboral Towards Justice.

Impacto en Diversos Sectores Laborales

Este modelo, lejos de limitarse a conductores de VTC o repartidores, está siendo adoptado en sectores esenciales como la sanidad, la atención al cliente, la logística y el comercio minorista. Un informe del Washington Center for Equitable Growth advierte sobre su creciente prevalencia.

El problema fundamental reside en que el "salario de vigilancia" puede resultar en disparidades salariales significativas entre empleados que realizan las mismas funciones, sin que estos tengan conocimiento o capacidad de reclamación. La opacidad es una característica intrínseca de estos sistemas.

Monitoreo Continuo y Penalización Financiera

Una vez contratado, el monitoreo no cesa. El algoritmo continúa evaluando la reacción del empleado a las demandas de la empresa. Aceptar turnos con urgencia, trabajar horas extra o experimentar dificultades financieras personales son interpretados como señales de necesidad, que el sistema puede capitalizar para ofrecer una remuneración menor.

Cuanto mayor es la vulnerabilidad financiera de un trabajador, mayor es su exposición a este tipo de prácticas. El estudio del Washington Center for Equitable Growth identificó a 20 proveedores de productos de IA para la gestión laboral cuyos sistemas presentan un alto riesgo de generar discriminación salarial algorítmica.

Opacidad y Desplazamiento de Criterios Tradicionales

Una de las facetas más preocupantes es la falta de transparencia. Los trabajadores desconocen qué datos se utilizan en su contra para determinar su salario, y los criterios clave para la remuneración ya no son la experiencia, la capacidad o la productividad, sino variables que pueden ser inferidas de su situación financiera.

Los algoritmos que dictan la remuneración se basan cada vez menos en méritos profesionales y más en indicadores de necesidad económica, creando un entorno laboral donde la vulnerabilidad se convierte en una desventaja salarial directa.

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