Empregadores usam dados pessoais para calcular o menor salário que um candidato aceitaria na era dos 'salários de vigilância'

• 'Salários de vigilância' são um sistema em que algoritmos definem salários usando dados pessoais de funcionários, e não desempenho no trabalho ou tempo de casa, muitas vezes com base em informações coletadas sem o conhecimento da pessoa
• Histórico de uso de empréstimos de curto prazo, saldo de cartão de crédito, publicações em redes sociais e outros sinais que sugerem vulnerabilidade financeira são inseridos no algoritmo para estimar o menor salário que um candidato aceitaria
• Um relatório de auditoria de 500 empresas de IA de gestão do trabalho, liderado pela professora Veena Dubal, da Faculdade de Direito da UC Irvine, confirmou que grandes empregadores dos setores de saúde, atendimento ao cliente, logística e varejo são clientes de fornecedores que oferecem essas ferramentas
• Trabalhadores de plataforma como enfermeiros de gig e motoristas de rideshare são especialmente afetados, e já houve relatos de pagamento diferente para pessoas no mesmo local e fazendo o mesmo trabalho
• No Colorado, avança a proposta da 'Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act', mas o debate regulatório relacionado a salários segue muito mais lento do que no caso de preços ao consumidor

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O que são salários de vigilância

• Uma extensão do mesmo princípio de Surveillance Pricing: assim como companhias aéreas e shoppings variam preços por consumidor com base em dados pessoais, empregadores passam a definir salários da mesma forma
• Especialistas definem isso como 'salários de vigilância': em vez de desempenho ou tempo de casa, algoritmos alimentados por dados pessoais determinam o salário, e na maioria dos casos isso não é informado à pessoa envolvida
• Segundo Nina DiSalvo, diretora de políticas da organização de direitos trabalhistas Towards Justice, alguns sistemas usam histórico de empréstimos payday e saldos elevados de cartão de crédito como sinais de vulnerabilidade financeira para estimar o menor salário que um candidato aceitaria
• Também podem ser usados para identificar, por meio de scraping de postagens públicas em redes sociais, probabilidade de sindicalização e gravidez, o que pode influenciar até decisões posteriores de aumento salarial
• Lindsay Owens, da Groundwork Collaborative: "Se funciona com consumidores, funciona com trabalhadores. É a mesma psicologia"

Principais pontos do relatório de auditoria de 500 empresas

• A professora Veena Dubal, da Faculdade de Direito da UC Irvine, e a estrategista de tecnologia Wilneida Negrón publicaram em agosto de 2025, por meio do Washington Center for Equitable Growth, o primeiro relatório de auditoria de 500 empresas de IA de gestão do trabalho
• Empregadores dos setores de saúde, atendimento ao cliente, logística e varejo foram identificados como clientes de fornecedores que oferecem ferramentas que viabilizam essa prática
• O relatório cita grandes empresas americanas como clientes: Intuit, Salesforce, Colgate-Palmolive, Amwell, Healthcare Services Group
• O relatório não afirma que todos os empregadores que usam essas ferramentas praticam vigilância algorítmica de salários, mas alerta que o aumento do uso de ferramentas algorítmicas de análise de dados pessoais pode viabilizar práticas salariais que priorizam redução de custos em vez de transparência e justiça
• Colgate-Palmolive: "não usa ferramentas algorítmicas de definição salarial" / Intuit: "não participa dessas práticas"

Vigilância que continua após a contratação

• Os salários de vigilância não se limitam à etapa de contratação e também são usados para definir bônus e remuneração por incentivos durante a execução do trabalho
• Fornecedores também oferecem ferramentas de rastreamento de produtividade, atendimento ao cliente e comportamento em tempo real (em alguns casos com vigilância por voz e vídeo)
• Pesquisa da IDC de 2022: cerca de 70% das empresas com mais de 500 funcionários já usam sistemas de monitoramento de empregados
• Nina DiSalvo: "Os dados sobre você podem permitir que sistemas algorítmicos de tomada de decisão estimem o tamanho do incentivo necessário para provocar uma determinada resposta comportamental"

Caso dos trabalhadores de saúde gig: salário definido por 'índice de desespero'

• Segundo relatório do Roosevelt Institute baseado em entrevistas com 29 enfermeiros gig, plataformas de staffing de saúde como CareRev, Clipboard Health, ShiftKey, ShiftMed definem por algoritmo os pagamentos de plantões individuais
• Em vez de salário fixo, a plataforma ajusta o pagamento por pessoa com base em frequência de aceitação de turnos, velocidade de resposta a anúncios e salários aceitos anteriormente
• Isso resulta em enfermeiros recebendo valores diferentes pelo mesmo trabalho na mesma unidade
• Críticos apontam que o sistema recompensa comportamentos que revelam vulnerabilidade financeira, e não habilidade ou experiência
• A ShiftKey negou participação em definição salarial por vigilância: "não usa serviços de data brokers nem participa de definição salarial por vigilância"
• Nicole Moore, da Rideshare Drivers United: "Eles estão avaliando o nosso índice de desespero"

Caso dos motoristas de rideshare

• Segundo a Rideshare Drivers United, a remuneração algorítmica afeta os salários dos trabalhadores do setor de rideshare há anos
• Ben Valdez, motorista de rideshare em Los Angeles: depois que Uber e Lyft introduziram novos algoritmos salariais anos atrás, seus ganhos caíram apesar da recuperação da demanda após a pandemia
• Houve casos em que motoristas recebiam tarifas-base diferentes para a mesma rota no mesmo horário
• No início, é apresentada uma tarifa que só pode ser aceita ou recusada, e a tarifa só sobe depois que um número suficiente de motoristas a rejeita
• Zephyr Teachout, da Faculdade de Direito da Fordham University (relatório de 2023): a Uber usa perfis de motoristas ricos em dados para ajustar pagamentos de acordo com os incentivos de cada motorista e as necessidades da plataforma
• Posição da Uber: "as tarifas antecipadas se baseiam em tempo, distância e condições de demanda, e não usam características individuais do motorista nem comportamento passado para definir pagamento"

Preocupações com discriminação e o 'teto de ferro'

• Críticos dos salários de vigilância afirmam que algoritmos podem, com base em histórico financeiro e outros fatores, mirar de forma desproporcional os trabalhadores mais vulneráveis financeiramente, contornando sistemas salariais tradicionais baseados em desempenho
• Dificuldades econômicas passadas ou escolhas pessoais passam a ser usadas para justificar salários baixos no presente, e muitas vezes a pessoa nem sabe quais dados foram usados
• Joe Hudicka, autor de "The AI Ecosystems Revolution": "Pelo menos o teto de vidro dá para enxergar. O teto dos salários de vigilância é de ferro e concreto. Não dá para atravessar"

Situação legislativa e debate regulatório

• Estado de Nova York: foi aprovada uma regra que exige divulgação ao consumidor quando algoritmos usam dados pessoais para definir preços — mas a maioria das leis ainda não se aplica a salários, e sim a preços
• Colorado: proposta da 'Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act'
  • Proíbe o uso, na definição algorítmica de salários, de dados pessoais íntimos como histórico de empréstimos payday, dados de localização e comportamento de busca no Google
  • Porém, salários baseados em desempenho seguem permitidos como exceção
• O deputado estadual Javier Mabrey (democrata), autor do projeto: "Nosso projeto trata de precificação personalizada, que é diferente de precificação dinâmica. Ela exige dados muito sensíveis sobre a pessoa, e não oferta e demanda"
• Embora Uber e Lyft neguem usar características individuais de motoristas para definir remuneração, segundo Mabrey as duas empresas estão fazendo lobby contra o projeto

[yangeok]

É o pior mesmo... Será que aqui na Coreia também existe algo parecido...?

[baam12]

Repugnante

[sudosudo]

Que horrível.

[adieuxmonth]

Mds

[kimjoin2]

Com o avanço da tecnologia, isso só ficou mais preciso e rápido; provavelmente já faziam isso há muito tempo.

[kimjoin2]

"calcular o menor salário anual que a pessoa aceitaria"
Também é parecido com quando lojas da vizinhança, em conluio, definem um teto para o valor por hora ao contratar trabalhadores temporários.

[GN⁺]

Opiniões do Hacker News

• Antigamente, em Nova York, quando as empresas podiam perguntar o salário anterior do candidato, lembro de um gerente de contratação dizendo “nunca minta”
  Só depois descobri que isso acontecia porque muitas empresas conseguiam verificar salários passados por meio de consulta de crédito
  Na negociação, a empresa tinha dados do meu salário atual e dos anteriores, enquanto eu só tinha minhas próprias informações, então a assimetria de informação era enorme

  • Eu tinha um vizinho headhunter, e ele disse que algumas empresas usavam truques para contornar a lei
    Faziam a pessoa assinar, após entrar, um documento concordando com todas as políticas do manual do funcionário, e ali havia uma cláusula dizendo que ela precisava comprovar o salário anterior mencionado na negociação
    Depois da contratação, o RH explicava essa política e exigia comprovantes; se houvesse muita diferença, demitiam a pessoa
  • Na minha jurisdição isso violaria leis de privacidade, então acho que, na prática, a estratégia correta seria “minta sempre”
  • Acho que uma consulta de crédito não consegue revelar o salário exato. Eles não têm acesso ao extrato bancário nem a documentos fiscais, então o erro deve passar de 25%
    Se você depende disso numa negociação, já perdeu o jogo
  • Essa assimetria de informação parece tão injusta quanto insider trading
    Podem até ocultar os nomes, mas acho que a empresa deveria divulgar cargo e salário de todos os funcionários
  • Então dá para mentir sobre RSUs ou bônus? O salário-base deve ser fácil de rastrear, mas o restante da compensação parece bem mais difícil

• Descobri que dá para congelar meus dados salariais no serviço chamado “The Work Number”
  Freeze Your Data - The Work Number
  O sistema de folha de pagamento envia meu salário para a Equifax, e eles revendem isso para terceiros

  • Trabalhei na Equifax no passado, e alguns funcionários usaram o acesso ao sistema para manipular a própria pontuação de crédito
    Disseram que, mesmo depois de descobrirem, não conseguiram reverter. Era uma empresa totalmente bagunçada
  • A pior parte do “The Work Number” é que o empregador pode inscrever o funcionário automaticamente sem consentimento
    O RH dizia que não compartilhava, mas na prática serviços de folha como ADP ou Gusto estavam enviando os dados
    A Gusto mandou um e-mail dizendo que adicionaria um recurso de verificação automática de renda a partir de julho de 2024, e eu fiquei tão irritado que fiz opt-out manualmente na conta da empresa
  • É ridículo que só seja possível fazer “congelamento”, e não exclusão
    Se o governo realmente trabalhasse em favor da população, teria proibido a Equifax e mandado destruir os dados
  • “The Work Number” é, na prática, um serviço da Equifax
    Link oficial
  • Acho repugnante ter que fazer opt-out por conta própria de algo que eu nem solicitei

• Recentemente ouvi dizer que grandes locadoras imobiliárias usam dados salariais para ajustar aluguel dinamicamente
  Se seu salário sobe, o aluguel sobe logo em seguida, e logo varejistas devem adotar a mesma lógica

  • Na prática, essas grandes locadoras usam dados da Equifax e do TWN para ajustar em tempo real novas locações, depósito caução e condições de renovação
    A estratégia é trabalhar com seguradoras para selecionar inquilinos de menor risco
  • Por outro lado, se o salário não sobe, elas podem reduzir o reajuste do aluguel para diminuir a chance de mudança
  • Num mundo assim, as pessoas podem passar a pagar em dinheiro, usar máscara ao fazer compras e surgir um mercado informal de gente pobre comprando em nome de outros
  • Também apareceu a piada cínica de que “dá para economizar deixando uma pessoa pobre fazer as compras por você”

• Ultimamente venho pensando se a resposta seria trabalho autônomo ou empresa pequena
  Mas faltam coragem, ideia, capacidade comercial, e o salário alto atual também prende a pessoa

  • Há 3 anos, eu e minha esposa otimizamos nossas finanças e eu entrei numa espécie de semiaposentadoria
    Quitamos dívidas e passamos a viver com a renda dela como renda única da família
    Hoje trabalho como assistente pessoal e gerente doméstico da minha esposa e, no tempo livre, tento monetizar escrita, design de jogos e programação
    Agora tenho uma vida muito mais equilibrada
  • Na verdade, acho que esse tipo de questão é a razão de existir do Hacker News
  • Falar que “a resposta é trabalho autônomo” existe há muito tempo, mas no fim exige um esforço enorme
    Se você quer ganhar mais dinheiro, precisa trabalhar mais, essa é a verdade simples
  • Fazer várias empresas pequenas darem certo é muito difícil
    Casos de sucesso como levels.io dependem de um ecossistema baseado em seguidores no Twitter, então a maioria tenta imitar e fracassa
  • Eu também não gosto de freelas por contrato e queria tocar um negócio baseado em produto
    Mas me faltam ideias de monetização, contato com investidores de VC e coragem para executar
    No fim, sinto uma certa resignação autocrítica por continuar como empregado de alto salário

• Esse problema é realmente complicado
  Se alguém saiu do emprego anterior por insatisfação salarial ou se outra empresa enxerga mais valor nessa pessoa, ela provavelmente vai trocar de emprego rápido
  Por outro lado, quem está desesperado por trabalho pode aceitar temporariamente e sair logo depois
  Fico curioso sobre que efeito isso tem no mercado de trabalho
  Seria interessante se existisse um site mostrando o aluguel pago pelas pessoas ao redor

  • Seria realmente útil poder ver o aluguel dos vizinhos
    Há muita variação entre prédios, e se essas informações fossem públicas, o poder de negociação do locador diminuiria

• Quando esse tipo de dado se combina com precificação algorítmica,
  parece que vamos acabar num mundo em que empregadores e varejistas conseguem monitorar em tempo real toda a minha situação financeira e me deixam com apenas o nível de poder de compra que o mercado permitir

• Mesmo ao informar o salário anterior, o ideal é dizer apenas que era incluindo bônus, sem detalhar os valores

  • Mas como softwares de folha como o ADP já vendem dados de remuneração,
    talvez você tenha até que dizer que “recebia o bônus em dinheiro”
  • Ou pode desconversar dizendo que “aquilo era remuneração em ações”

• Amex e Chase vivem pedindo confirmação da minha renda, e eu fico pensando por que, se eles já poderiam obter isso via Equifax

  • Dados não são só informação, mas também um sinal (signal)
    Por exemplo, se a renda que eu declarei for diferente de um valor verificável, essa diferença vira um fator de decisão algorítmica

• Na Suécia, declarações de imposto são informação pública, então se a empresa pedir ao governo, consegue saber imediatamente sua renda do ano passado
  Mas, se você tiver renda paralela, os dados ficam um pouco distorcidos

  • Se essa informação também fosse pública para indivíduos, daria para comparar salários de pessoas em cargos parecidos e usar isso como base de negociação
    Caso contrário, a empresa vai oferecer “salário do ano passado + um aumento de amendoim”
  • Eu também ganho algo em torno de €100 mil por ano, e quando minha família do Leste Europeu soube disso, passei a ser tratado como “rico”
    Por causa desses efeitos colaterais da transparência social, em sociedades abertas como a sueca as interações entre classes podem ficar mais constrangedoras

• No Japão, a maioria das empresas exige a divulgação do salário atual
  Então a negociação é mais simples, mas ao mesmo tempo é uma realidade mais desconfortável

  • Por isso é preciso ter uma proposta concorrente para ganhar poder de negociação
  • Também fica a dúvida sobre o que acontece se a pessoa mentir