أصحاب العمل يستخدمون بياناتك الشخصية لتحديد أقل راتب ستقبله

يستخدم أصحاب العمل بياناتك الشخصية لتحديد الحد الأدنى للراتب الذي ستقبله
جينا كونتيني
9 دقائق قراءة
من المحتمل أنك شعرت بالفعل باللسعة الرقمية لـ "تسعير المراقبة". قد يبدو الأمر وكأن شركة طيران تعلن عن حزمة أسعار محددة لأن بيانات برنامج الولاء لدى العميل تشير إلى أنه من المرجح أن يشتريه، أو موقع يفرض رسومًا إضافية على حليب الأطفال لأن خوارزمية استشعرت يأس أحد الوالدين الجدد.
نحن نعيش في عالم يتزايد فيه تاريخ مشترياتك وسرعة تصفحك وحتى رمزك البريدي لتحديد تكلفة حياتك. ومع تحسن الشركات في جمع وتحليل البيانات الشخصية، فإنها لا تستهدف فقط الأموال التي تخرج من محفظتك - بل تتحكم أيضًا في مقدار ما يدخل إليها.
يصف الخبراء "أجور المراقبة" بأنها نظام تستند فيه الأجور ليس إلى أداء الموظف أو أقدميته، بل إلى صيغ تستخدم بياناتهم الشخصية، والتي غالبًا ما يتم جمعها دون علم الموظفين.
تحاول الشركات بالفعل جعل الموظفين الجدد يقبلون أقل عرض ممكن للأجور. ولكن بينما كان ذلك يعني في السابق تقييم خبرة المرشح ومؤهلاته مقابل سعر السوق السائد، فإنه يعني بشكل متزايد تغذية البيانات الشخصية للمرشح في خوارزمية.
وفقًا لنينا ديسالفو، مديرة السياسات في مجموعة المناصرة العمالية Towards Justice، تستخدم بعض الأنظمة إشارات مرتبطة بالضعف المالي - بما في ذلك البيانات حول ما إذا كان الموظف المحتمل قد حصل على قرض يوم الدفع أو لديه رصيد بطاقة ائتمان مرتفع - لاستنتاج الحد الأدنى من الأجور التي قد يقبلها المرشح. يمكن للشركات أيضًا كشط صفحات وسائل التواصل الاجتماعي الشخصية العامة للمرشحين، كما قالت، لتحديد ما إذا كانوا أكثر عرضة للانضمام إلى نقابة أو قد يصبحون حوامل. يمكن استخدام البيانات لتحديد زيادات الأجور بعد تعيين الموظف، ويمكن أن تتحول الممارسة إلى تمييز، كما يقول الخبراء.
قالت ليندساي أوينز، المديرة التنفيذية لـ Groundwork Collaborative، وهي مؤسسة فكرية تقدمية: "إذا كنت شركة تتلاعب بهذه الأنواع من الممارسات على المستهلكين، فأنت تراقب مدى نجاحها". "العمال هم مستهلكون أيضًا. إذا نجحت مع المستهلكين، فإنها تنجح مع العمال. إنها نفسية."
وجد تدقيق هو الأول من نوعه لـ 500 شركة ذكاء اصطناعي لإدارة العمال من قبل فينا دوبال، أستاذة قانون في جامعة كاليفورنيا، إيرفين، وويلنيدا نيغرون، استراتيجية تقنية، أن أصحاب العمل في قطاعات الرعاية الصحية وخدمة العملاء والخدمات اللوجستية والتجزئة هم عملاء للبائعين الذين تم تصميم أدواتهم لتمكين هذه الممارسة. نُشر التقرير، الذي نشرته Washington Center for Equitable Growth، وهي مؤسسة فكرية اقتصادية تقدمية، في أغسطس 2025، وحدد أصحاب العمل الرئيسيين في الولايات المتحدة من بين هؤلاء العملاء، بما في ذلك Intuit INTU، Salesforce CRM، Colgate-Palmolive CL، Amwell AMWL، و Healthcare Services Group HCSG.
لا يدعي التقرير أن جميع أصحاب العمل الذين يستخدمون هذه الأنظمة يشاركون في مراقبة الأجور الخوارزمية. بدلاً من ذلك، يحذر من أن الاستخدام المتزايد للأدوات الخوارزمية لتحليل بيانات العمال الشخصية يمكن أن يمكّن ممارسات الأجور التي تعطي الأولوية لخفض التكاليف على الشفافية أو العدالة.
قال توماس ديبيازا، مدير الاتصالات المؤسسية في Colgate-Palmolive، إن الشركة "لا تستخدم أدوات تحديد الأجور الخوارزمية لاتخاذ قرارات التعويض لموظفينا أو لتحديد رواتب الموظفين الجدد".
قال متحدث باسم Intuit لـ MarketWatch إن الشركة "لا تشارك في مثل هذه الممارسات".
لم تستجب الشركات الأخرى المذكورة في التقرير لطلبات MarketWatch للتعليق.
لا تتوقف أجور المراقبة عند مرحلة التوظيف - بل تتبع العمال إلى العمل أيضًا.
تقدم الشركات التي توفر هذه الخدمات أيضًا أدوات مصممة لتحديد المكافآت أو التعويضات التحفيزية، وفقًا للتقرير. تتتبع هذه الأدوات إنتاجيتهم وتفاعلات العملاء وسلوكهم في الوقت الفعلي - بما في ذلك، في بعض الحالات، المراقبة الصوتية والمرئية في العمل. حوالي 70٪ من الشركات التي لديها أكثر من 500 موظف كانت تستخدم بالفعل أنظمة مراقبة الموظفين في عام 2022، مثل البرامج التي تراقب نشاط الكمبيوتر، وفقًا لمسح من International Data Corporation.
قال ديسالفو: "قد تسمح البيانات التي لديهم عنك لنظام اتخاذ القرار الخوارزمي بوضع افتراضات حول مقدار، وحجم الحافز، الذي يحتاجون إلى تقديمه لعامل معين لتوليد الاستجابة السلوكية التي يسعون إليها".
"تقييم معدل يأسنا"
يظهر أحد أوضح الأمثلة على تحديد الأجور المدفوعة بالمراقبة في توظيف الرعاية الصحية عند الطلب. استند تقرير أعده معهد روزفلت، وهو مؤسسة فكرية ذات توجه ليبرالي، إلى مقابلات مع 29 ممرضة عاملة لحسابها الخاص ووجد أن منصات التوظيف التي تستخدمها الممرضات العاملات لحسابهن الخاص للتسجيل في المناوبات، بما في ذلك CareRev و Clipboard Health و ShiftKey و ShiftMed، تستخدم بشكل روتيني خوارزميات لتحديد الأجور للمناوبات الفردية.
نفى ShiftKey المشاركة في تحديد الأجور بالمراقبة عند الاتصال به من قبل MarketWatch للتعليق. قال ريجان باركر، كبير مسؤولي الشؤون القانونية والعامة في الشركة: "ShiftKey لا تستخدم على الإطلاق أي خدمات لوسطاء البيانات أو تشارك في أي تحديد للأجور بالمراقبة". اعترض باركر على وجه التحديد على ادعاءات تقرير معهد روزفلت التي تشير إلى أن منصته تستخدم مستويات ديون العمال لتحديد الأجور، مشيرًا إلى أن ShiftKey لا تستخدم بيانات بطاقات الائتمان أو الديون الأخرى لتحديد الأجور ولا يمكنها التحدث عن ممارسات المنصات الأخرى.
لم تستجب CareRev و Clipboard Health و ShiftMed لطلبات التعليق.
بدلاً من تقديم أجر ثابت، تقوم المنصات بتعديل الأجور بناءً على ما تعرفه عن كل عامل - بما في ذلك عدد المرات التي تقبل فيها الممرضة المناوبات، ومدى سرعة استجابتها للإعلانات، وما هو الأجر الذي قبلته في الماضي، وفقًا لتقرير معهد روزفلت. قالت الممرضات اللواتي تمت مقابلتهن في التقرير إن هذا غالبًا ما أدى إلى دفع الممرضات مبالغ مختلفة لنفس العمل، حتى داخل نفس المنشأة.
يجادل النقاد بأن النظام يكافئ العمال ليس على المهارة أو الخبرة، بل على ما يكشفه سلوكهم عن ضعفهم المالي. كتب مؤلفو التقرير أن مثل هذه الأنظمة "قد تحدد الأجور بناءً على ما تعرفه الشركة عن المبلغ الذي كانت الممرضة على استعداد لقبوله لمهمة سابقة"، مما يقيدها في نطاقات أجور أقل بمرور الوقت.
وفقًا لـ Rideshare Drivers United، النقابة التي تمثل سائقي سيارات الأجرة، فقد شكلت الأجور الخوارزمية أجور عمال هذه الصناعة لسنوات. قال بن فالديز، سائق سيارات أجرة في لوس أنجلوس، إنه بعد أن طرحت Uber UBER و Lyft LYFT خوارزميات دفع جديدة قبل عدة سنوات، انخفضت أرباحه - حتى مع انتعاش الطلب بعد الوباء. عند مقارنة الملاحظات مع سائقين آخرين، قال فالديز إنه رأى سائقين مختلفين يُعرض عليهم أسعار أساسية مختلفة لنفس الرحلة في نفس الوقت.
قال فالديز إن السائقين يُعرض عليهم في البداية سعر "خذه أو اتركه"، والذي يرتفع فقط بعد أن يرفضه عدد كافٍ من السائقين. كيف يتم تحديد سعر البداية هذا غامض. قال: "لماذا يحصل سائق مختلف على أساس أعلى مختلف أمر غير معروف".
هذا الغموض متعمد، وفقًا لزفير تيتشوت، أستاذ قانون في جامعة فوردهام. في تقرير عام 2023، كتبت تيتشوت أن Uber "تستخدم ملفات تعريف غنية بالبيانات للسائقين لمطابقة الأجور مع الحوافز الفردية للسائق واحتياجات المنصة"، مستشهدة بأبحاث سابقة من دوبال وتقارير من The Markup.
قالت Uber في بريد إلكتروني إلى MarketWatch إن أسعارها الأولية تستند إلى الوقت والمسافة وظروف الطلب، وأن خوارزمياتها لا تستخدم خصائص السائق الفردية أو السلوك السابق لتحديد الأجور. قالت جمعية سيارات الأجرة Flex، التي ردت بعد أن اتصلت MarketWatch بـ Lyft للتعليق، في بيان إن التقنيات القائمة على البيانات "تساعد في معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتاريخية لمساعدة العمال على مطابقة التوصيل أو الرحلة التي تمثل الاستخدام الأكثر كفاءة لوقتهم، مما يسمح لهم بقضاء المزيد من الوقت في الكسب".
يبقى المدافعون عن العمال متشككين. قالت نيكول مور، رئيسة Rideshare Drivers United: "إنها تقييم لمعدل يأسنا".
ينتبه بعض المشرعين
يجادل منتقدو أجور المراقبة بأن الممارسة يمكن أن تؤدي إلى التمييز في مكان العمل من خلال السماح لأصحاب العمل بتجاوز الأجور التقليدية القائمة على الجدارة. نظرًا لأن هذه الخوارزميات مصممة للعثور على الحد الأدنى المطلق الذي سيقبله الشخص بناءً على تاريخه المالي وعوامل أخرى، يمكنها استهداف العمال الأكثر ضعفًا ماليًا بشكل غير متناسب.
هذا يخلق دورة يتم فيها استخدام الضائقة الاقتصادية السابقة للشخص أو خيارات حياته الشخصية لتبرير أجور أقل في الوقت الحاضر، غالبًا دون أن يعرف الموظف أبدًا نقاط البيانات التي تم استخدامها ضده.
قال جو هوديكا، مؤلف كتاب "ثورة أنظمة الذكاء الاصطناعي البيئية": "نحن نعرف مفهوم السقف الزجاجي. ولكن على الأقل في هذا المفهوم، لدينا بعض الرؤية من خلال هذا السقف الزجاجي. لدينا شعور بما يبدو عليه هذا العالم. يمكننا كسره إذا فعلنا الأشياء الصحيحة وحشدنا". "سقف مراقبة الأجور هذا - إنه حديد. إنه خرسانة. إنه شيء غير قابل للاختراق."
كان المشرعون أبطأ في معالجة أجور المراقبة من تسعير المراقبة. أقرت ولاية نيويورك مؤخرًا قاعدة تتطلب من الشركات الكشف للمستهلكين عندما يتم تحديد أسعارهم باستخدام خوارزميات تستخدم بياناتهم الشخصية - ولكن معظم القوانين في جميع أنحاء البلاد تنظر فقط إلى الأسعار، وليس إلى الرواتب.
تحاول كولورادو الذهاب أبعد من ذلك. مشروع قانون تم تقديمه في مجلس نواب الولاية، بعنوان قانون حظر استخدام بيانات المراقبة لتحديد الأسعار والأجور، سيمنع الشركات من استخدام البيانات الشخصية الحميمة - مثل تاريخ قروض يوم الدفع، وبيانات الموقع، أو سلوك البحث على Google GOOG - لتحديد ما يتقاضاه شخص ما بشكل خوارزمي. يستثني مشروع القانون الأجور القائمة على الأداء، مما يعني أنه لا يزال بإمكان أصحاب العمل ربط الأجور بالإنتاجية القابلة للقياس.
يميز النائب خافيير مابري، وهو ديمقراطي يرعى مشروع القانون، بوضوح بين التسعير الديناميكي - حيث تتغير التكاليف بناءً على ظروف السوق الواسعة - وما يجادل بأنه تفعله هذه الأنظمة بالفعل. قال: "مشروع قانوننا يتعلق بتحديد الأسعار الفردية، وهو أمر منفصل عن التسعير الديناميكي". "إنه يتطلب من الشركة سحب بعض البيانات الشخصية حقًا المتعلقة بك، وليس العرض والطلب."
بالنسبة لأجور المراقبة على وجه التحديد، سيحظر مشروع القانون على الشركات استخدام البيانات الشخصية للعمال - دون موافقتهم - لتحديد ما يتقاضونه. نفت Uber و Lyft استخدام خصائص السائق الفردية لتحديد الأجور، لكن مابري قال إن الشركتين تضغطان ضد مشروع القانون. قال: "ما هي المشكلة في تقنين القانون بأنك غير مسموح لك بذلك؟"