Diversos especialistas alertan sobre el auge de los llamados «salarios de vigilancia«, una práctica en la que algoritmos analizan datos personales para estimar el sueldo mínimo que un candidato aceptaría. Aunque no hay evidencia de que sea una práctica generalizada, investigadores y legisladores piden mayor transparencia.

Expertos advierten que algoritmos podrían utilizar información personal para negociar salarios más bajos

El concepto de «surveillance wages» o salarios de vigilancia describe el uso de inteligencia artificial y análisis de datos para estimar cuánto estaría dispuesta a aceptar una persona como remuneración, en lugar de fijar el salario únicamente según la experiencia, las competencias o el valor del puesto.

Según expertos citados por MarketWatch, algunos sistemas desarrollados por proveedores de software para recursos humanos podrían analizar señales relacionadas con la situación financiera de los candidatos, como préstamos de corto plazo, niveles de deuda o información disponible públicamente en redes sociales. El objetivo sería inferir el salario mínimo que aceptarían durante una negociación.

Los investigadores aclaran que no existen pruebas de que todas las empresas que utilizan estas herramientas recurran a este tipo de prácticas. De hecho, varias compañías mencionadas en estudios académicos, entre ellas Intuit y Colgate-Palmolive, negaron utilizar algoritmos para fijar salarios de contratación o remuneraciones de sus empleados.

Sin embargo, un informe elaborado por investigadores de la Universidad de California en Irvine identificó que numerosos proveedores de software ofrecen herramientas capaces de analizar datos personales y laborales para apoyar decisiones relacionadas con la contratación, incentivos y compensaciones.

El debate también alcanza a trabajadores de plataformas digitales y podría motivar nuevas regulaciones

Las preocupaciones no se limitan al proceso de contratación. Algunos expertos sostienen que estos sistemas también podrían influir en aumentos salariales, bonificaciones y asignación de incentivos mediante el análisis continuo del comportamiento de los trabajadores.

El informe cita ejemplos en plataformas de trabajo bajo demanda, como servicios de enfermería temporal y aplicaciones de transporte, donde algunos trabajadores afirman que distintas personas reciben pagos diferentes por tareas similares. No obstante, empresas como Uber han respondido que sus algoritmos calculan las tarifas utilizando factores como tiempo, distancia y demanda, y niegan emplear características personales o el historial individual de cada conductor para determinar los ingresos.

Mientras tanto, legisladores estadounidenses comienzan a debatir posibles regulaciones. En Colorado se presentó un proyecto de ley que prohibiría utilizar datos personales sensibles —como historial de préstamos, ubicación o comportamiento en internet— para establecer salarios mediante algoritmos sin el consentimiento del trabajador. La propuesta busca impedir prácticas potencialmente discriminatorias, aunque permitiría seguir utilizando criterios objetivos relacionados con el rendimiento laboral.

Los especialistas coinciden en que el uso creciente de inteligencia artificial en recursos humanos hace necesario reforzar la transparencia para que los trabajadores conozcan qué información se utiliza en decisiones que pueden afectar directamente sus ingresos.

El uso de algoritmos para apoyar decisiones salariales plantea interrogantes sobre privacidad, transparencia y equidad. Aunque muchas empresas niegan emplear datos personales para fijar remuneraciones, investigadores consideran que la rápida expansión de estas herramientas hace necesaria una supervisión regulatoria que garantice procesos justos para trabajadores y candidatos.

Referencia:

• MarktWatch/Employers are using your personal data to figure out the lowest salary you’ll accept. Link