Los trabajadores se oponen a los sistemas de seguimiento impulsados por IA

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Con la expansión del trabajo remoto las empresas están adoptando nuevos sistemas para realizar un seguimiento de la productividad de los empleados, y las más modernas se basan en capacidades de IA. Pero los expertos de Gartner alertan de que, para el año 2023, el 10% de los trabajadores tratará de engañar a estos sistemas para ocultar el incumplimiento de los horarios.

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La pandemia ha llevado a la adopción masiva del teletrabajo en muchos sectores, sobre todo para aquellos trabajos propios de oficina, que se pueden realizar con un ordenador. Y, aunque la crisis sanitaria parece estar más controlada que hace un año, muchas empresas van a mantener el teletrabajo como principal estrategia laboral, ya sea de forma total, parcial o como una opción para los empleados que así lo prefieran.

Esta forma de trabajar ofrece muchas ventajas tanto a los empleados como a las empresas, pero esconde riesgos para ambas partes. En el caso de los trabajadores, es importante organizarse adecuadamente para no acabar trabajando horas de más. En cuanto a las empresas, se corre el riesgo de que los trabajadores se vuelvan más improductivos al estar fuera de un entorno de trabajo común. Ante esta situación, muchas empresas están comenzando a implementar sistemas de seguimiento de la productividad, y los más modernos cuentan con capacidades de inteligencia artificial.

Esta tecnología ayuda a regular mejor las jornadas de trabajo y maximizar la productividad, algo muy importante en el escenario actual, en el que las empresas necesitan mantener sus estrategias de teletrabajo. Pero estos sistemas de métrica se enfrentan a una barrera cada vez más preocupante, que es la falta de aceptación por parte de los trabajadores. Según las estimaciones de Gartner, para el año 2023 el 10% de los empleados tratará de engañar a estos sistemas de seguimiento de la productividad, con el fin de falsear su desempeño.

Como explica Whit Andrews, vicepresidente de investigación de Gartner, “muchas empresas están haciendo un cambio permanente hacia el trabajo remoto a tiempo completo o parcial, que puede ser costoso y requerir cambios culturales. Para las culturas gerenciales que están acostumbradas a depender de la observación directa del comportamiento de los empleados, el trabajo remoto fortalece la exigencia de monitorear digitalmente la actividad de los trabajadores, en algunos casos a través de IA”.

Pero, como explica Andrews, al igual que ocurre con otros sistemas para monitorizar a los empleados, “los trabajadores descubrirán rápidamente las brechas en las estrategias de vigilancia basadas en inteligencia artificial. Pueden hacerlo por una variedad de razones, como para reducir su carga de trabajo, obtener mejores salarios o simplemente por despecho”. Y señala que algunos incluso pueden encontrar un desafío estimulante el mero hecho de engañar a sistemas basados en inteligencia artificial.

Ya antes de la pandemia, Gartner constató que este tipo de herramienta diseñadas para controlar la productividad no eran del agrado de los empleados. Y, a medida que se están volviendo más frecuentes entre las empresas de diferentes industrias, los expertos anticipan que se incrementará la resistencia a su uso, lo que en su opinión se traduce en más intentos de engañar a estos sistemas. Estas violaciones del sistema se centrarán en las posibles vulnerabilidades de estos sistemas, donde las métricas no puedan capturar la actividad real, donde la responsabilidad no esté clara o donde la IA pueda ser engañada introduciendo datos falsos o confusos.

Gartner asegura que estos comportamientos ya se han observado en organizaciones que priorizan la tecnología digital. Por ejemplo, en conductores de viajes compartidos que pueden trabajar para do servicios diferentes de forma simultánea para maximizar sus ganancias de forma fraudulenta.

Por ello, Andrews dice que “los líderes de TI que estén considerando implementar herramientas de monitoreo de productividad habilitadas por IA deberían observar de cerca las fuentes de datos, el diseño de la experiencia del usuario y el caso de uso inicial previsto para estas herramientas, antes de invertir. Y recomienda que determinen si el propósito y el alcance de la recopilación de datos realmente ayuda a los trabajadores a mejorar su desempeño. Y, si se decide intervenir, conviene asegurarse de que la tecnología se implemente respetando la ética y sus principios diseño se centren en las personas.