Si trabajabas para Ford en 1914, es probable que la empresa contratara a un investigador privado para que te vigilara.

Él sabría si te detuviste a tomar un trago, o si te peleaste con tu pareja, o si hiciste algo que afectara tu desempeño al día siguiente. Y todo llegaría a oídos de tu jefe.

Este seguimiento se daba debido a que los trabajadores de esta automotriz ganaban un salario de US$5 por día, casi el doble de lo normal en esa época, y que hoy serían unos US$124.

Tenías que ser un ciudadano modelo para pertenecer a la empresa.

Este operativo tipo 'Gran Hermano' estuvo a cargo del Departamento de Sociología de Ford, un equipo de inspectores que llegaba sin previo aviso a las casas de los empleados.

Tu hogar debía estar limpio, tus hijos asistiendo a la escuela, tu cuenta de ahorros en orden.

De lo contrario no solo perdías oportunidades de un ascenso, sino que tu empleo estaba en riesgo.

Pero la empresa también ofrecía múltiples apoyos, desde servicios médicos hasta cursos de limpieza.

El programa duró 8 años y era costoso. Muchos trabajadores rechazaban su paternalismo e intrusión.

Área en crecimiento

Hoy parecería algo intolerable para muchos, pues ¿qué tiene que ver tu trabajo con tu ropa sucia, tu cuenta bancaria o tus relaciones?

No obstante, la idea de que los empleadores intenten controlar la vida de los trabajadores fuera del horario laboral ha persistido, y las herramientas digitales lo han hecho más fácil que nunca.

¿Qué pueden (y no pueden) los empleadores hacer con estos datos? ¿Dónde deberíamos trazar una línea?

Todos estamos siendo calificados todos los días. Los costosos boletos de avión que compré recientemente ya aparecieron en mi puntaje de crédito.

El hecho de que he dejado de correr todas las mañanas ha sido notado por mi aplicación de entrenamiento físico.

Facebook sabe que me encanta la cerveza y pone anuncios en mi pantalla al respecto.

Hasta se ha adoptado un sistema de puntuación en el mundo corporativo. Las áreas de recursos humanos están procesando cada vez más volúmenes de datos para calificar a los empleados.

Hay cafeteras "inteligentes" que dan una bebida caliente con la identificación del trabajo, una oportunidad más para que tu jefe sepa cómo es tu comportamiento.

Algunos analistas creen que esta industria podría valer más de US$1.000 millones para 2022.

Un gran objetivo de la recopilación de datos es hacer "predicciones sobre cuánto tiempo permanecerá un empleado en el puesto, lo cual puede influir en la contratación, despido o retención de personal", dice Phoebe Moore, profesora de Economía Política y Tecnología en la Universidad de Leicester en Reino Unido.

La recopilación de datos está "cambiando las relaciones de empleo, la forma en que las personas trabajan y cuáles pueden ser las expectativas", dice Moore.

Sin embargo, este enfoque no considera aspectos no cuantificables del trabajo.

El dilema de los datos

Una persona sana, físicamente activa es mejor en el trabajo, ¿verdad?

La investigación sugiere constantemente que ser activo disminuye el ausentismo y aumenta la productividad. Esto ha engendrado una próspera industria de la salud y el bienestar con programas que valen miles de millones.

Los empleados valoran estas iniciativas de salud no solo porque sus jefes les den tiempo libre para participar, sino también porque hay recompensas si permiten que su ejercicio sea monitoreado en el móvil o las pulseras inteligentes.

La investigación sugiere que los programas de acondicionamiento físico funcionan mejor cuando se combinan con estímulo social, colaboración y competencia.

Las oficinas organizan clubes de corredores, clases semanales de gimnasia o competiciones.

Existen varias razones positivas para recopilar datos sobre los empleados, desde mejorar la gestión de riesgos hasta examinar si hay discriminación de género.

"Las empresas fundamentalmente no entienden cómo las personas interactúan y colaboran en el trabajo", dice Ben Waber, director de Humanyze, una empresa que analiza datos sobre sitios de trabajo.

Él dice que puede mostrarlos.

Dos fuentes

Para hacerlo, reúne datos de dos fuentes: los metadatos de las comunicaciones de los empleados, como su correo electrónico, teléfono o servicio de mensajería corporativa.

Eso no es leer el contenido de los mensajes, ni conoce las identidades de las personas, sino que analiza datos como la duración de llamadas, frecuencia y localización, y con eso sabe a qué departamento pertenece un empleado.

La segunda fuente viene de dispositivos como sensores infrarrojos Bluetooth que detectan cuántas personas trabajan en un área de una oficina y cómo se mueven.

También usan credenciales de identificación 'sobrealimentadas' que, como dice Waber, están reforzadas con "micrófonos"

No graban lo que dicen los empleados, pero "procesan la voz en tiempo real", lo cual permite medir cuánto tiempo habla el empleado y con qué frecuencia es interrumpido.

Después de seis semanas de investigación, el empleador obtiene una "visión general" del problema que quiere resolver, según los datos analizados.

Si el objetivo, por ejemplo, es aumentar las ventas, pueden analizar qué hacen sus mejores vendedores.

O si quieren medir la productividad, pueden inferir que los trabajadores que son más eficientes a menudo hablan más con sus gerentes.

Waber lo ve como "una lente sobre problemas de trabajo muy grandes, como la diversidad, la inclusión, la evaluación de la carga de trabajo, la planificación del espacio de trabajo o la regulación de riesgos".

Dice que eso ayuda a las empresas a ahorrar millones de dólares e incluso años de tiempo.

Recolección y protección

Pero no todos están convencidos de la utilidad de estas técnicas, o si esa tecnología puede justificarse.

Hoffman recuerda que estos programas no siempre fueron fáciles de vender: "Vas a obtener los datos y vas a usarlos en mi contra", le decían a menudo los trabajadores escépticos.

Y un problema fundamental es que estas mediciones de seguimiento de estado físico a menudo son inexactas.

Las personas son muy malas para autoinformarse y los rastreadores de estado físico y los teléfonos inteligentes no son exactamente precisos.

Tampoco está claro si contar pasos, por ejemplo, es realmente una buena forma de medir la actividad, porque esta medición no tiene en cuenta la intensidad.

Otro problema es la cantidad de datos que estos programas pueden recopilar.

No solo hacen un seguimiento de la actividad diaria; también suelen ofrecer exámenes de salud, lo que les permite registrar cosas que no deberían interesarles a los patrones: el colesterol, el peso o hasta el ADN.

En la mayoría de los casos, es ilegal en Estados Unidos y Europa que las empresas discriminen a los trabajadores en función de sus datos de salud o de los resultados de pruebas genéticas, pero hay algunas áreas grises.

Los proveedores de programas de bienestar dicen que los empleadores solo ven datos agregados y con anonimato, por lo que no pueden dirigirse a empleados específicos en función de sus resultados de bienestar.

Además, los datos podrían ser robados en un ataque cibernético, por ejemplo, o podrían ser utilizados sin transparencia para los usuarios.

"Podrían venderse a cualquiera, para cualquier propósito, y recircularse de otras maneras", dice Ifeoma Awunja, socióloga de la Universidad de Cornell que investiga el uso de los datos de salud en el lugar de trabajo.

Pero incluso si todas las compañías hicieran lo correcto y actuaran solo para el mejor interés de sus clientes, las personas en algunos lugares solo están protegidas por la buena voluntad de su programa de bienestar.

La ley de Estados Unidos está "significativamente rezagada" de la Unión Europea y de otras partes del mundo en protección de usuarios, dice Awunja.

¿Qué ganan?

Estos programas están destinados a reducir las primas del seguro de salud, tanto para las empresas como para los empleados, ya que se supone que se reducen los riesgos de salud, las faltas por enfermedad y los costos hospitalarios.

Pero no está claro si esto realmente sucede.

Un estudio de 2013 de Rand Corporation afirma que, si bien estos programas les ahorran a las empresas suficiente dinero para pagarse a sí mismos, "tienen poco o ningún efecto inmediato en la cantidad que los empleadores gastan en atención médica".

Con todas estas herramientas, "los seres humanos son evaluados en términos del riesgo que representan para la empresa", dice Awunja.

Cualquiera que sean los beneficios que puedan aportar estas tecnologías, tienen que equilibrarse con los derechos y las expectativas de privacidad de los trabajadores.

Balance

Hay un episodio de la serie Black Mirror que ofrece una advertencia escalofriante.

A cada persona se le asigna un puntaje basado en sus interacciones en una red social que se parece mucho a Instagram.

Este puntaje define casi todas las oportunidades que tienen en la vida: qué trabajos pueden obtener, dónde viven, qué boletos de avión pueden comprar o con quién pueden salir.

De hecho, en 2020, China aplicará de forma obligatoria un puntaje ciudadano calculado a partir de varias fuentes de datos, desde su historial de compras hasta los libros que haya leído.

Aunque no es tan siniestro, esto ilustra las limitaciones tecnológicas, legales y éticas de hacer algo similar en otros lugares.

En la mayoría de las partes del mundo, la ley impide que el área de recursos humanos comparta o solicite datos del empleado a su banco, su médico o su sitio de citas en línea, a menos que haya un consentimiento.

Entonces ¿cómo aprovechar los beneficios de los datos de una manera aceptable?

Hay una buena razón para encontrar este equilibrio: como dice Waber, los datos pueden brindar consejos basados en la evidencia para que un empleado progrese en su trabajo.

Tener un espacio para cuidar su salud en el trabajo puede mejorar su satisfacción en él y algunos estudios sugieren que esto también se traduce en un impulso de productividad.

Parte de la respuesta parece ser aceptar ciertos estándares éticos.

En un documento, Awunja propone algunas prácticas como informar a los empleados sobre los riesgos potenciales de discriminación con los datos, no penalizar a aquellos que declinan participar y establecer una "fecha de caducidad" clara para los datos recopilados.

Esta es una conversación importante que deberías tener, incluso si eres de los que no tienen nada que esconder.

Al final, es muy probable que regalar nuestros datos sea parte de la experiencia cotidiana del trabajo en el futuro cercano, al menos en el mundo corporativo.

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