- 'Upah pengawasan' adalah sistem di mana algoritme menentukan upah dengan memanfaatkan data pribadi karyawan, bukan kinerja kerja atau masa kerja, dan sering kali didasarkan pada informasi yang dikumpulkan tanpa sepengetahuan pihak terkait
- Riwayat penggunaan pinjaman dana cepat, saldo kartu kredit, postingan media sosial, dan sinyal yang mengindikasikan kerentanan finansial dimasukkan ke dalam algoritme untuk memperkirakan upah minimum yang akan diterima pelamar
- Dalam laporan audit terhadap 500 perusahaan AI manajemen tenaga kerja yang dipimpin Profesor Veena Dubal dari UC Irvine School of Law, terkonfirmasi bahwa perusahaan-perusahaan besar di sektor kesehatan, layanan pelanggan, logistik, dan ritel adalah klien vendor yang menyediakan alat semacam ini
- Pekerja platform seperti perawat gig dan pengemudi rideshare terdampak sangat besar, dan dilaporkan ada kasus di mana upah berbeda dibayarkan kepada tiap individu meski bekerja di fasilitas yang sama dan melakukan pekerjaan yang sama
- Di negara bagian Colorado, 'Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act' sedang diajukan, tetapi pembahasan regulasi terkait bergerak jauh lebih lambat di bidang upah dibanding harga konsumen
Apa itu upah pengawasan
- Ini merupakan perpanjangan dari prinsip yang sama seperti Surveillance Pricing: sebagaimana maskapai dan pusat perbelanjaan menetapkan harga berbeda untuk tiap konsumen dengan data pribadi, perusahaan pun menetapkan upah dengan cara serupa
- Para ahli mendefinisikannya sebagai 'upah pengawasan': alih-alih berdasarkan kinerja atau masa kerja, algoritme yang diberi data pribadi menentukan upah, dan dalam banyak kasus hal ini tidak diberitahukan kepada yang bersangkutan
- Menurut Nina DiSalvo, direktur kebijakan di kelompok hak buruh Towards Justice, beberapa sistem menggunakan riwayat penggunaan payday loan dan saldo kartu kredit yang tinggi sebagai sinyal kerentanan finansial untuk memperkirakan upah minimum yang akan diterima pelamar
- Ini juga dapat digunakan untuk mengetahui kemungkinan bergabung dengan serikat pekerja atau status kehamilan melalui scraping postingan publik di media sosial, yang kemudian dapat memengaruhi keputusan kenaikan upah setelah perekrutan
- Lindsay Owens dari Groundwork Collaborative: "Jika ini efektif pada konsumen, maka ini juga efektif pada pekerja. Psikologinya sama"
Poin utama laporan audit 500 perusahaan
- Profesor Veena Dubal dari UC Irvine School of Law dan ahli strategi teknologi Wilneida Negrón merilis laporan pada Agustus 2025 melalui Washington Center for Equitable Growth yang untuk pertama kalinya mengaudit 500 perusahaan AI manajemen tenaga kerja
- Dikonfirmasi bahwa perusahaan di sektor kesehatan, layanan pelanggan, logistik, dan ritel adalah klien vendor yang menyediakan alat yang memungkinkan praktik ini
- Laporan tersebut menyebut perusahaan-perusahaan besar AS sebagai klien, termasuk Intuit, Salesforce, Colgate-Palmolive, Amwell, Healthcare Services Group
- Laporan itu tidak menyatakan bahwa semua perusahaan yang menggunakan alat tersebut menjalankan pengawasan upah berbasis algoritme, tetapi memperingatkan bahwa meningkatnya penggunaan alat algoritmik untuk menganalisis data pribadi dapat memungkinkan praktik pengupahan yang lebih memprioritaskan penghematan biaya daripada transparansi dan keadilan
- Colgate-Palmolive membantah dengan mengatakan, "kami tidak menggunakan alat penetapan upah algoritmik" / Intuit menyatakan, "kami tidak terlibat dalam praktik semacam itu"
Pengawasan yang berlanjut setelah perekrutan
- Upah pengawasan tidak berhenti pada tahap perekrutan, tetapi juga digunakan untuk menentukan bonus dan kompensasi insentif selama menjalankan pekerjaan
- Vendor juga menyediakan alat pelacakan produktivitas, respons terhadap pelanggan, dan perilaku real-time, yang sebagian mencakup pengawasan suara dan video
- Survei International Data Corporation (IDC) tahun 2022: sekitar 70% perusahaan dengan 500 karyawan atau lebih sudah menggunakan sistem pemantauan karyawan
- Nina DiSalvo: "Data tentang Anda dapat membuat sistem pengambilan keputusan algoritmik memperkirakan seberapa besar insentif yang dibutuhkan untuk memunculkan respons perilaku tertentu"
Kasus pekerja gig kesehatan: upah ditentukan dengan 'indeks keputusasaan'
- Menurut laporan Roosevelt Institute yang disusun berdasarkan wawancara dengan 29 perawat gig, platform penempatan tenaga kesehatan seperti CareRev, Clipboard Health, ShiftKey, ShiftMed menetapkan upah untuk tiap shift kerja secara algoritmik
- Alih-alih upah tetap, platform menyesuaikan upah tiap individu berdasarkan frekuensi menerima shift, kecepatan merespons postingan, dan upah yang pernah diterima sebelumnya
- Akibatnya, perawat di fasilitas yang sama dan mengerjakan tugas yang sama bisa menerima upah yang berbeda
- Para pengkritik menunjukkan bahwa sistem ini memberi imbalan bukan pada keterampilan atau pengalaman, melainkan pada perilaku yang mengungkap kerentanan finansial
- ShiftKey membantah terlibat dalam penetapan upah pengawasan: "kami tidak menggunakan layanan data broker atau terlibat dalam penetapan upah pengawasan"
- Nicole Moore, pimpinan Rideshare Drivers United: "Mereka sedang menilai indeks keputusasaan kami"
Kasus pengemudi rideshare
- Menurut Rideshare Drivers United, upah algoritmik telah memengaruhi pendapatan pekerja di industri rideshare selama beberapa tahun
- Ben Valdez, pengemudi rideshare berbasis di LA: setelah Uber dan Lyft memperkenalkan algoritme upah baru beberapa tahun lalu, pendapatannya menurun meski permintaan pulih setelah pandemi
- Ditemukan kasus di mana pengemudi menerima tarif dasar yang berbeda untuk rute yang sama pada waktu yang sama
- Pada awalnya yang ditawarkan hanyalah tarif yang bisa diterima atau ditolak, dan tarif baru naik hanya jika cukup banyak pengemudi menolaknya
- Zephyr Teachout dari Fordham University School of Law (laporan 2023) menganalisis bahwa Uber menggunakan profil pengemudi yang kaya data untuk menyesuaikan upah dengan insentif tiap pengemudi dan kebutuhan platform
- Posisi Uber: "Tarif di muka didasarkan pada waktu, jarak, dan kondisi permintaan, dan tidak menggunakan karakteristik individu pengemudi atau perilaku masa lalu dalam menentukan upah"
Kekhawatiran diskriminasi dan 'langit-langit besi'
- Para pengkritik upah pengawasan menyoroti bahwa algoritme dapat secara tidak proporsional menargetkan pekerja yang paling rentan secara finansial berdasarkan riwayat keuangan dan faktor lainnya, sehingga menghindari sistem pengupahan berbasis kinerja yang sudah ada
- Kesulitan ekonomi di masa lalu atau pilihan pribadi digunakan untuk membenarkan upah rendah saat ini, dan sering kali orang yang bersangkutan bahkan tidak tahu data apa yang dipakai
- Joe Hudicka, penulis "The AI Ecosystems Revolution": "Setidaknya langit-langit kaca masih bisa dilihat. Langit-langit upah pengawasan itu terbuat dari besi dan beton. Tidak bisa ditembus"
Status legislasi dan pembahasan regulasi
- Negara bagian New York: aturan yang mewajibkan pengungkapan kepada konsumen jika algoritme menggunakan data pribadi untuk menetapkan harga telah disahkan — tetapi sebagian besar undang-undang tidak berlaku untuk upah, hanya harga
- Negara bagian Colorado: 'Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act' diajukan
- Melarang penggunaan data pribadi yang sangat intim seperti riwayat payday loan, data lokasi, dan perilaku pencarian Google dalam pengambilan keputusan upah berbasis algoritme
- Namun, upah berbasis kinerja dikecualikan dan tetap diperbolehkan
- Anggota DPR negara bagian Javier Mabrey dari Partai Demokrat, pengusul RUU: "RUU kami berkaitan dengan penetapan harga yang dipersonalisasi, dan berbeda dari dynamic pricing. Ini memerlukan data yang sangat sensitif tentang individu, bukan sekadar penawaran dan permintaan"
- Meski Uber dan Lyft sama-sama membantah menggunakan karakteristik individu pengemudi dalam menentukan upah, menurut Mabrey kedua perusahaan tetap melobi menentang RUU tersebut
Belum ada komentar.