Su índice de aceptación influye en su puntuación como conductora, y esto afecta a los beneficios y descuentos a los que puede acceder en ambas plataformas.
El sistema que utilizan las plataformas son un enigma para muchos conductores como Dora Manríquez, que no sabe qué datos influyen en las ofertas recibidas ni cómo lo hacen. Lo que sí sabe es que ha trabajado para estas empresas durante los últimos nueve años y que este año, al no poder conseguir suficientes viajes bien remunerados, se ha visto obligada a declararse en quiebra.
Cada acción que Manríquez realiza, o deja de realizar, queda registrada en las aplicaciones que utiliza para trabajar con estas empresas. Un portavoz de Uber declaró a MIT Technology Review que los índices de aceptación no afectan a las tarifas de los conductores (Lyft, por su parte, no ha respondido a la solicitud de un mensaje oficial). Sin embargo, no solo jefes de estas estas aplicaciones vigilan de cerca a sus trabajadores.
Un estudio realizado en 2021, cuando la pandemia del COVID-19 incrementó el número de personas que trabajaban desde sus casas, reveló que casi el 80% de las empresas encuestadas controlaban a sus trabajadores remotos o híbridos. Una investigación del New York Times en 2022 descubrió que ocho de las 10 mayores empresas privadas de EE UU realizan un seguimiento de las métricas de productividad de cada trabajador, muchas de ellas en tiempo real. Un software especializado puede ahora medir y registrar las actividades en línea de los trabajadores, su ubicación física e incluso comportamientos como qué teclas pulsan y qué tono utilizan en sus comunicaciones escritas. Muchos trabajadores ni siquiera son conscientes de que esto está ocurriendo.
Las aplicaciones en dispositivos personales pueden acceder a mucho más que solo la información laboral. Como sabemos por nuestra vida privada, cualquier tecnología puede convertirse en una herramienta de vigilancia si los datos caen en manos equivocadas. Aunque hay ciertas leyes en este ámbito, las protecciones para la privacidad de los trabajadores son más limitadas y fragmentadas que las que resguardan a los consumidores. Mientras tanto, el mercado global de software de vigilancia de empleados sigue en auge y se estima que alcanzará los 4.500 millones de dólares (unos 4.150 millones de euros) en 2026, con Norteamérica a la cabeza.
Trabajar hoy en día—ya sea en una oficina, un almacén o un coche—puede implicar una vigilancia electrónica constante, con poca transparencia y el riesgo de perder el empleo si la productividad disminuye. Más allá de las preocupaciones sobre privacidad, el impacto de esta vigilancia está redefiniendo las relaciones entre trabajadores y directivos, y entre las empresas y su fuerza laboral. Los directivos y consultores de gestión utilizan los datos de los empleados, tanto a nivel individual como colectivo, para alimentar algoritmos opacos que deciden contrataciones, despidos, ascensos y “desactivaciones”. Esto está allanando el camino para una automatización progresiva de tareas—e incluso de empleos completos—en una carrera interminable hacia la máxima eficiencia. Mientras tanto, algunos trabajadores humanos ya luchan por mantenerse al ritmo de estándares cada vez más cercanos a los de las máquinas.
Estamos viviendo una transformación del trabajo y de las relaciones laborales tan profunda como la que trajo la Segunda Revolución Industrial a finales del siglo XIX y principios del XX. Para restablecer el equilibrio de poder, podrían ser necesarias nuevas políticas y protecciones que se adapten a esta nueva era.
Los datos como poder
Los datos han formado parte de la historia del trabajo remunerado y el poder desde finales del siglo XIX, cuando la industria manufacturera estaba en auge en Estados Unidos y el aumento de la inmigración significaba mano de obra barata y abundante. El ingeniero mecánico Frederick Winslow Taylor, que se convertiría en uno de los primeros consultores de gestión, creó una estrategia denominada "scientific management" para optimizar la producción mediante el seguimiento y la implantación de normas para medir el rendimiento de los trabajadores.
Poco después, Henry Ford dividió el proceso de fabricación de automóviles en pasos mecanizados para minimizar el papel de la habilidad individual y maximizar el número de coches que podían producirse cada día. La transformación de los trabajadores en números tiene una historia más larga. Algunos investigadores ven una línea directa entre el implacable enfoque de Taylor y Ford en la eficiencia y las prácticas deshumanizadoras de optimización del trabajo llevadas a cabo en las plantaciones esclavistas.
A medida que los fabricantes adoptaron el taylorismo y a sus sucesores, el tiempo fue sustituido por la productividad como medida del trabajo, y la división de poder entre propietarios y trabajadores en Estados Unidos se amplió. Pero otros acontecimientos pronto ayudaron a reequilibrar la balanza. En 1914, el artículo 6 de la Ley Clayton estableció el derecho legal federal de los trabajadores a sindicarse y declaró que "el trabajo de un ser humano no es una mercancía". En los años siguientes creció la afiliación sindical, y la semana laboral de 40 horas y el salario mínimo se incorporaron a la legislación estadounidense. Aunque la naturaleza del trabajo había cambiado con las revoluciones de la tecnología y la estrategia de gestión, surgieron nuevos marcos para hacer frente a ese cambio.
Más de un siglo después de la publicación de Los principios de la gestión científica de Taylor, la “eficiencia” sigue siendo una obsesión en el mundo empresarial. Los avances tecnológicos y el uso masivo de datos han llevado el trabajo a un nuevo punto de inflexión, pero protecciones como el salario mínimo federal no han evolucionado al mismo ritmo. Esto ha ampliado aún más la brecha de poder: en 2023, los CEO ganaban 290 veces más que el trabajador medio, una disparidad que ha crecido más de un 1.000% desde 1978. Los datos siguen actuando como intermediarios en la relación jefe-trabajador, como lo han hecho desde principios del siglo XX, pero ahora a una escala sin precedentes. Lo que está en juego no es solo el bienestar económico, sino también la salud física de los empleados.
En 2024, un informe del comité del Senado dirigido por Be ie Sanders, basado en una investigación de 18 meses sobre los almacenes de Amazon, reveló que la empresa utilizaba algoritmos opacos para fijar el ritmo de trabajo, probablemente calibrados con datos obtenidos del seguimiento de los empleados. En Califo ia, gracias a una ley de 2021, Amazon está obligada a revelar las cuotas y normas que deben cumplir sus trabajadores, pero en otros lugares estas exigencias siguen siendo un misterio incluso para quienes intentan alcanzarlas. El informe también señaló que, durante cada uno de los siete años anteriores, los empleados de Amazon tenían casi el doble de probabilidades de sufrir lesiones en comparación con otros trabajadores de almacén, con afecciones que iban desde conmociones cerebrales hasta desgarros del hombro y dolores de espalda crónicos.
Un equipo inte o de Amazon, encargado de evaluar la seguridad en sus almacenes, descubrió que permitir que los robots establecieran el ritmo de trabajo humano estaba relacionado con un aumento en las lesiones.
El informe Sanders reveló que, entre 2020 y 2022, dos equipos inte os de Amazon recomendaron reducir el ritmo de trabajo y otorgar más tiempo libre a los empleados para mejorar la seguridad en los almacenes. También se encontró que dejar que los robots marcaran el ritmo del trabajo humano estaba relacionado con un aumento en las lesiones. Sin embargo, la empresa rechazó todas las recomendaciones por razones técnicas o de productividad.
En 2022, otro equipo inte o de Amazon, llamado Core AI, evaluó la seguridad en los almacenes y concluyó que el problema no era el ritmo de trabajo, sino la “fragilidad” de los trabajadores y su “probabilidad intrínseca de lesiones”. En lugar de cuestionar las exigencias impuestas a los empleados, la empresa atribuyó el problema a las limitaciones físicas humanas, una postura que mantuvo durante la investigación del Congreso.
La portavoz de Amazon, Maureen Lynch Vogel, declaró a MIT Technology Review que el informe de Sanders es “erróneo en cuanto a los hechos” y aseguró que la empresa ha seguido reduciendo los índices de accidentes. “Nuestras expectativas para los empleados son seguras y han sido validadas tanto por un juez en Washington, tras una audiencia detallada, como por la Junta de Apelaciones de Seguros Industriales del estado", afirmó Vogel.
Sin embargo, aunque Amazon podría considerarse pionera en la datificación del trabajo, la empresa de Jeff Bezos no es la única en seguir este modus operandi. Una investigación reveló que, entre 2017 y 2018, Amazon despidió a cientos de trabajadores con cartas generadas automáticamente por no cumplir las cuotas de productividad. Recientemente, una start-up de IA colocó vallas publicitarias y carteles en autobuses promocionando los beneficios de sus agentes de ventas automatizados, a los que llama “Artisans”, en comparación con los trabajadores humanos. “Los Artisans no se quejan de la conciliación de la vida laboral y familiar”, decía uno de los anuncios. “Los Artisans no llegarán al trabajo con resaca”, afirmaba otro. “Deja de contratar a humanos”, destacaba un tercero.
Los responsables de la start-up respondieron en el blog de la empresa, aclarando que la campaña de marketing era provocativa de manera intencionada y que, a pesar de todo, Artisan sigue creyendo en el valor de la mano de obra humana. Sin embargo, también destacaron que usar uno de sus agentes de IA costaba un 96% menos que contratar a una persona para hacer el mismo trabajo. La campaña dio en el clavo: en un mundo donde los datos son los que mandan, los humanos—tanto en trabajos manuales como en tareas intelectuales—pueden no ser capaces de competir con las máquinas.
Gestión y administración de la IA
Las empresas que supervisan de manera electrónica a sus empleados afirman que, en la mayoría de los casos, recurren a estas tecnologías no solo para aumentar la productividad, sino también para gestionar riesgos. Una de ellas es Teramind, una compañía de software que ofrece herramientas para ambos fines. Aunque opera a nivel global, mantiene en privado su lista de más de 10.000 clientes y proporciona soluciones para sectores como el financiero, el sanitario y la atención al cliente, entre otros. Algunos de estos ámbitos están sujetos a estrictos requisitos normativos que pueden resultar difíciles de cumplir.
Su plataforma permite a las empresas establecer normas basadas en datos para medir la productividad, fijar umbrales que alerten sobre el uso de lenguaje inapropiado o tóxico, y crear sistemas de seguimiento para el intercambio de archivos confidenciales, entre otras funciones.
La directora de Marketing de Teramind, María Osipova, explica que, con el auge del trabajo remoto e híbrido, la estrategia de la empresa ha evolucionado. Antes se centraba en medir el tiempo dedicado a las tareas, pero ahora busca supervisar la productividad y la seguridad de manera más amplia, porque eso es lo que demandan los clientes. “Son retos diferentes que han requerido el desarrollo de nuevas herramientas a medida que avanzamos hacia un modelo totalmente híbrido”, señala Osipova. “Se trata de una transición desde preguntas como ‘¿están trabajando?’ o ‘¿cuánto tiempo trabajan?’ a ‘¿cómo pueden trabajar mejor?’. ¿Cómo podemos, como organización, comprender dónde, cómo y en qué condiciones rinden más? Al mismo tiempo, ¿cómo podemos reducir los riesgos empresariales mientras ofrecemos ese nivel de confianza?”, añade.
Los diversos casos de uso y riesgos a los que se enfrentan los clientes requieren una plataforma sólida, capaz de supervisar múltiples tipos de datos. “Piense en las aplicaciones que se utilizan. Imagine poder activar, cuando sea necesario, el seguimiento de conversaciones en vídeo o audio, pero con gran flexibilidad. No se trata de tener una cámara vigilándote todo el tiempo", asegura Osipova.
Son los clientes de Teramind quienes seleccionan y ajustan la combinación de datos más adecuada según el tamaño, los objetivos y las necesidades de su empresa. También son ellos quienes, en función de sus requisitos legales y normativos, deciden qué medidas adoptar si se alcanzan ciertos umbrales de comportamiento inadecuado o bajo rendimiento.
Por muy cuidadosamente que se aplique, la mera existencia de la vigilancia electrónica puede hacer que los empleados se sientan inseguros y afecte a su rendimiento. Numerosos estudios han demostrado que la supervisión aumenta el estrés laboral y que puede erosionar la confianza entre la empresa y su plantilla.
Una encuesta realizada en 2022 entre trabajadores del sector tecnológico reveló que aproximadamente la mitad preferiría dimitir antes que ser sometida a este tipo de control. Además, cuando la gestión algorítmica entra en juego, los empleados pueden tener más dificultades para alcanzar el éxito o incluso para comprender qué se espera de ellos.
Ra Criscitiello, subdirector de investigación de SEIU-United Healthcare Workers West, un sindicato con más de 100.000 afiliados en Califo ia, advierte de que uno de los aspectos más preocupantes de estos avances tecnológicos es su impacto en las evaluaciones de rendimiento. Según explica, algunos miembros del sindicato han recibido mensajes de recursos humanos sobre datos que ni siquiera sabían que se estaban recopilando y aseguran estar siendo evaluados por modelos algorítmicos que no comprenden.
Dora Manríquez, por su parte, recuerda que cuando empezó a trabajar para empresas de transporte compartido, había una oficina a la que podía acudir o llamar en caso de problemas. Ahora, en la mayoría de los casos, debe presentar cualquier queja a través de un mensaje de texto en la aplicación, y las respuestas parecen generadas por un sistema automatizado. “A veces incluso se bloquean”, comenta sobre los chatbots. Dicen cosas como: ‘No entiendo lo que estás diciendo. ¿Puedes repetirlo?’”, lamenta la conductora.
Muchos trabajadores de aplicaciones temen ser despedidos en cualquier momento por la decisión de un algoritmo, a veces sin opción de recurrir a una persona.
Verónica Ávila, directora de campañas de trabajadores del Action Center for Race and Economy (ACRE), también ha visto cómo la gestión algorítmica sustituye a los supervisores humanos en empresas como Uber. "Más que el tradicional 'te estoy viendo trabajar', se ha convertido en un mecanismo realmente sofisticado que ejerce control sobre los trabajadores", afirma.
ACRE y otros grupos de defensa llaman a lo que está ocurriendo entre las empresas basadas en aplicaciones una "crisis de desactivación". Muchos trabajadores temen que el algoritmo los expulse de la plataforma en cualquier momento debido a factores como bajas calificaciones de los conductores o infracciones de tráfico menores, a menudo sin recibir una explicación clara ni tener la posibilidad de apelar a una persona para recurrir la decisión.
Ryan Gerety, director de la Coalición Athena, que, entre otras actividades, apoya a los trabajadores de Amazon, asegura que los empleados de estos almacenes enfrentan una vigilancia, evaluación y disciplina constantes, basadas en su velocidad y rendimiento en relación con cuotas que pueden o no conocer. Por ejemplo, en 2024, Amazon fue multada en Califo ia por no informar a los trabajadores sobre las cuotas que debían cumplir. “No se trata solo de ser monitoreado. Es como si cada segundo contara, y en cualquier momento ese segundo podría ser el que te despida”, indica Gerety.
El control y la gestión electrónicos también están transformando en tiempo real las funciones laborales tradicionales. Los clientes de Teramind deben determinar quién se encargará de gestionar los datos de los empleados y tomar decisiones al respecto. Dependiendo del tipo de empresa y sus necesidades, esta tarea puede recaer en Recursos Humanos, TI, el equipo ejecutivo o algún otro grupo, y las responsabilidades de estas funciones se redefinirán con estas nuevas demandas.
Las tareas de los trabajadores también pueden cambiar con la actualización de la tecnología, a veces sin previo aviso. En 2020, cuando una importante red hospitalaria puso a prueba el uso de robots para limpiar habitaciones y entregar comida a los pacientes, Criscitiello oyó decir a los miembros del SEIU-UHW que no sabían cómo trabajar con ellos. Desde luego, los trabajadores no habían recibido formación para esto. “No se trata de que los robots nos sustituyan. Más bien, es la pregunta: ‘¿Seré responsable si alguien tiene un problema médico porque se le ha entregado una bandeja equivocada? Yo superviso el robot, está en mi planta’”, observa Criscitiello.
Las enfermeras también están viendo cómo sus puestos de trabajo se amplían para incluir la gestión de la tecnología. Carmen Comsti, de National Nurses United, el sindicato de enfermeras más grande del país, afirma que, aunque la dirección no dice explícitamente que tendrán represalias con las enfermeras por errores cometidos al integrar herramientas algorítmicas, como sistemas de transcripción con IA o mecanismos de triaje de pacientes en sus flujos de trabajo, en la práctica eso es lo que ocurre. “Si un monitor se apaga y la enfermera sigue el algoritmo y comete un error, ella será la culpable”, señala Comsti. Las enfermeras y sus sindicatos no tienen acceso al funcionamiento inte o de los algoritmos. Esto hace que sea imposible saber con qué datos se han entrenado estas herramientas o si los datos sobre cómo trabajan las enfermeras actualmente se utilizarán para entrenar futuras tecnologías. Además, significa que lo que implica ser trabajador, directivo o incluso compañero está cambiando, y los trabajadores de primera línea no saben qué rumbo tomará.
El estado de la legislación y el camino hacia la protección
En la actualidad, no existe regulación sobre cómo las empresas pueden recopilar y utilizar los datos de los trabajadores. Mientras que el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) ofrece algunas protecciones a los trabajadores en Europa, ninguna ley federal estadounidense protege la privacidad de los trabajadores frente a la vigilancia electrónica ni establece límites firmes para la aplicación de estrategias de gestión basadas en algoritmos que utilicen los datos resultantes. Por ejemplo, la Ley de Privacidad de las Comunicaciones Electrónicas permite a los empresarios vigilar a los empleados si existenrazones empresariales legítimas y si el empleado ya ha dado su consentimiento a través de un contrato. En ese caso, el seguimiento de la productividad puede considerarse una razón empresarial legítima.
A finales de 2024, la Oficina de Protección Financiera del Consumidor publicó una guía advirtiendo a las empresas que usan puntuaciones algorítmicas o informes basados en la vigilancia que deben cumplir con la Ley de Informes de Crédito Justos, que antes solo aplicaba a los consumidores. Según la guía, las empresas deben obtener el consentimiento de los trabajadores y ser transparentes sobre los datos que recopilan y cómo los van a utilizar. Por su parte, el Plan para una Carta de Derechos de la Inteligencia Artificial, propuesto por la administración Biden, sugirió que estos derechos también deberían aplicarse en el ámbito laboral. No obstante, es importante aclarar que ninguna de estas medidas es una ley.
Hasta ahora, la regulación vinculante se está implementando por cada estado. En 2023, la Ley de Privacidad del Consumidor de Califo ia (CCPA) se amplió oficialmente para incluir a los trabajadores, además de los consumidores, a pesar de que estos últimos habían sido excluidos cuando se aprobó la ley inicialmente. Esto significa que los trabajadores de Califo ia ahora tienen derecho a saber qué datos se recogen sobre ellos, con qué fin y a pedir que se corrijan o eliminen esos datos. Otros estados están trabajando en sus propias medidas, pero, como sucede con cualquier ley u orientación, ya sea a nivel federal o estatal, la clave está en su aplicación. Criscitiello comenta que SEIU está probando las nuevas protecciones de la CCPA.
"Es demasiado pronto para saberlo, pero mi conclusión hasta ahora es que la responsabilidad recae en los trabajadores. Los sindicatos intentan asumir esta función, pero no existe una forma clara de que un trabajador de primera línea sepa cómo excluirse de la recopilación de datos o cómo solicitar información sobre qué datos recopila su empresa. Hay una falta de educación al respecto”, afirma Criscitiello. Aunque la CCPA aborda el aspecto de la privacidad en la supervisión electrónica, no establece nada sobre cómo los empleadores pueden utilizar los datos recopilados con fines de gestión.
La presión a favor de nuevas protecciones y salvaguardias procede principalmente de las organizaciones sindicales. Sindicatos como National Nurses United y SEIU están trabajando con los legisladores para crear políticas que protejan los derechos de los trabajadores frente a la gestión algorítmica. Por su parte, los grupos de defensa basados en aplicaciones han estado presionando para conseguir nuevos salarios mínimos y evitar el robo de salarios, y hasta ahora han logrado avances importantes.
También se pueden destacar otros éxitos. Uno de ellos tiene que ver con la verificación electrónica de las visitas (EVV), un sistema que registra información sobre las visitas a domicilio de los proveedores de asistencia sanitaria. La Ley 21st Century Cures Act, promulgada en 2016, obligaba a todos los estados a establecer estos sistemas para la atención sanitaria a domicilio financiada por Medicaid. El objetivo era aumentar la responsabilidad y la transparencia para mejorar la atención a los pacientes, pero algunos trabajadores sanitarios en Califo ia temían que la supervisión fuera invasiva y perjudicial tanto para ellos como para las personas a su cargo.
Brandi Wolf, directora estatal de política e investigación para los trabajadores de cuidados a largo plazo de SEIU, explica que, en colaboración con grupos de defensa de los derechos de las personas con discapacidad y de los pacientes, el sindicato logró que se incluyera un texto en la legislación aprobadadurante el mandato 2017-2018, que entraría en vigor en el siguiente año fiscal. El texto indicaba al gobie o federal que Califo ia cumpliría con el requisito, pero aclaraba que la EVV tendría principalmente una función de control horario, y no de gestión ni disciplinaria.
Hoy en día, los defensores afirman que los esfuerzos individuales para oponerse o eludir la vigilancia electrónica no son suficientes: la tecnología está demasiado extendida y hay mucho en juego. Los desequilibrios de poder y la falta de transparencia afectan a trabajadores de diversas industrias y sectores, desde conductores contratados hasta personal hospitalario sindicalizado o trabajadores del conocimiento bien remunerados.
Según Minsu Longiaru, abogada de PowerSwitch Action, una red de organizaciones sindicales de base, lo que está en juego es la “economía moral del trabajo” de nuestro país: una economía basada en los valores humanos y no solo en el capital. Longiaru cree que es urgente una ola de políticas de protección social de la magnitud de las que surgieron del movimiento obrero a principios del siglo XX. “Estamos en un momento crucial, en el que como sociedad debemos trazar líneas rojas y ser claros al decir que, aunque la tecnología nos permita hacer algo, eso no significa que debamos hacerlo”, afirma.
Como ocurrió con tantos otros avances tecnológicos, la vigilancia electrónica y los usos algorítmicos de los datos no están cambiando por sí solos nuestra forma de trabajar. Son las personas con poder las que tienen el mando. Revertir esa balanza y poner el foco en los trabajadores puede ser clave para proteger su dignidad y su capacidad de acción mientras la tecnología avanza a gran velocidad.
“Cuando hablamos de datos, no nos referimos solo a la tecnología Pasamos la mayor parte de nuestras vidas en el lugar de trabajo. Se trata de nuestros derechos humanos”, sentencia Longiaru.
Rebecca Ackermann es escritora, diseñadora y artista afincada en San Francisco (EE UU).