6/06/2017

Big Data: una norma práctica para gobernar la ética


La privacidad de los datos va a ser un tema de debate cada vez más importante dentro de las empresas. A medida que la analítica predictiva avanza en el área de RRHH, somos testigos de una reacción de los empleados contra posibles invasiones de su privacidad y una demanda de mayor transparencia sobre las datos personales que se registran y analizan.
Aunque es normal y frecuente que las empresas monitoricen y analicen datos de sus clientes, en el área de RRHH hay una diferencia significativa. La diferencia es, por supuesto, que existe una relación de poder distinta entre el empleador y el empleado, que la que puede no existir entre los proveedores de servicios y sus clientes.
¿Podemos tener una referencia de cuándo es legítimo recoger y analizar datos de empleados?

El show de Truman

Veréis más abajo cómo la regla que os propongo para validar éticamente la recogida y análisis de datos, está muy relacionada con el argumento de El Show de Truman (Peter Weir, 1998), protagonizada por Jim Carrey. En la película Truman Burbank es la estrella inconsciente de un programa de televisión en el que está 24 hr frente a las cámaras, aunque el protagonista no es consciente del hecho. La vida de Truman es filmada a través de miles de cámaras ocultas, las 24 horas del día y es transmitida en vivo a todo el mundo.
En la película, el creador del programa y productor ejecutivo, Christof (Ed Harris) al final de de la película le dice a Truman:
"Te conozco mejor de lo que te conoces a ti mismo"
¿Os suena familiar?

Big Data

Cada día el empleado de una empresa emite múltiples señales que miden su rendimiento, grado de satisfacción respecto a su trabajo y compromiso con la organización. La tecnología ha simplificado enormemente la medición y recolección de parámetros objetivos sobre el desarrollo de las actividades laborales (tecnologías de control de presencia -fichajes-, actividades sistemáticas de evaluación de los empleados, número de mensajes de correo electrónico enviados, tiempo invertido en reuniones, reservas de salas, calendarios compartidos…) como de carácter subjetivo (feedback del empleado sobre la empresa, sus productos o servicios, o sobre la propia relación laboral, con diferentes métricas particulares de la organización o más estandarizadas como por ejemplo el Employee Net Promoter Score). 
Un porción importante de los empleados puede sentir que su privacidad está siendo invadida cuando muchísimos detalles de su actividad se registran y se analizan tanto en su puesto de trabajo, como cuando está en casa y utiliza los recursos de la empresa.
Por otra parte, a medida que las herramientas de análisis se hacen más sofisticadas y tienen una capacidad de conocimiento que se asemeja a la de los humanos, los empleados pueden sentirse incómodos al descubrir que la organización puede llegar a conocer su desempeño, su probabilidad de abandonar la empresa e incluso a hacerle recomendaciones sobre su trabajo de una manera que ni siquiera sabía que era posible.

Desde lo legal a lo ético

Muy a menudo los límites legales superan a los éticos. Por ejemplo, aunque la ley permita, al menos en algunos países, analizar el mail de los empleados, el hacerlo podría generar un rechazo general por parte de los empleados.
Paul Schwartz, profesor en la escuela de Berkeley, es un conocido experto en la ley de privacidad de la información. Escribe en su artículo Privacy, Ethics and Analytics considera un proceso que tiene 5 puntos.
a)   CUMPLIR LA LEY: Las organizaciones deben cumplir con los requisitos legales en la realización de análisis.
b)   NORMAS CULTURAL Y SOCIALMENTE ACEPTABLES. Más allá de las consideraciones legales, las organizaciones deben considerar si las actividades analíticas reflejan las normas culturales y sociales que resultan aceptables.
c)    NO DAÑAR LA CONFIANZA: Las organizaciones deben considerar el impacto del uso de las actividades analíticas para asegurar que la confianza de las diversas partes interesadas no se vea dañada.
d)   MEDIR EL IMPACTO EN LAS PERSONAS. La actividad analítica puede tener efectos positivos y negativos en las personas. Es preciso evaluarlo antes de actuar.
e)    SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN: Se deben introducir salvaguardias apropiadas para proteger la seguridad de la información que se utiliza en el proceso analítico. Las organizaciones deben considerar si las actividades analíticas involucran áreas sensibles y acompañar el proceso con salvaguardas proporcionales al riesgo.

Una regla práctica para gobernar los principios éticos: sólo cuando no se espera privacidad


Como el anillo único del Señor de los Anillos, creo que una única norma podría ayudarnos a discernir lo ético de lo reprobable en el territorio de la privacidad: el software de análisis debe ser aplicado a los datos sólo cuando un empleado no tiene ninguna expectativa de privacidad. Los tuits de Twitter son un ejemplo de información pública donde no esperamos (o no deberíamos esperar privacidad). El mail, aunque hablemos del corporativos, es seguramente otro cantar. 
En un mercado que cada vez más necesita talento, muchas empresas están tratando de averiguar cómo fidelizar a los empleados. Y para muchos, el primer paso es averiguar cómo se sienten los trabajadores de la empresa.
Intel, por ejemplo, pide a sus 106.000 empleados que completen una encuesta anual que mide el clima laboral de la compañía. Algunas de las preguntas están diseñadas para revelar cómo se sienten los empleados de la empresa. Se pregunta a los trabajadores si están orgullosos de trabajar en Intel y si esperan seguir trabajando allí durante cinco años más.
Intel utiliza análisis de sentimientos para medir cómo se sienten sus empleados. Los responsables de recursos humanos analizan el texto de comentarios internos en blogs o respuestas a preguntas abiertas en encuestas.
Según Richard Taylor, vicepresidente senior y director de recursos humanos de Intel, se generan alrededor de 50.000 comentarios, "hemos llegado a un punto en el que tenemos un montón de datos y no necesariamente mucho conocimiento. "
Por cierto, tengo que decirlo o reviento, plataformas de análisis semántico como MeaningCloud son capaces de procesar automáticamente miles o millones de comentarios para identificar las áreas donde es posible hacer mejoras en el nivel de motivación de los empleados y en última instancia mejorar los niveles de retención, e incluso de productividad.
Full disclosure: trabajo para MeaningCloud y cuando me lo pregunta el Employee Net Promoter Score respondo con 9 a las dos preguntas:
1) ¿Recomendarías a MeaningCloud como lugar para trabajar a un familiar o amigo?
2) ¿Recomendarías la plataforma MeaningCloud a un familiar o amigo?
Como sé que lo estáis pensando, me adelanto: lo del 10 me lo guardo para más adelante, siempre se puede mejorar.

Transparencia y confianza son la clave

"Solo analizamos aquello donde los empleados saben con certeza que la información es pública y puede ser registrada y analizada” dice Richard Taylor de Intel.
En los blogs internos de Intel, por ejemplo, los empleados deben adjuntar sus nombres reales a los comentarios. A los ojos de la empresa, esos posts son aceptables para el análisis.
Si sus empleados no confían en lo que harán con sus datos, no se lo darán a usted, o no proporcionarán datos relevantes y veraces.
Los correos electrónicos de los empleados, por el contrario, son privados, dice Taylor. La empresa no los analizará.
"Perderíamos la confianza de nuestros empleados si lo hicimos", dice. "Eso sería lo peor."

Un ejemplo de análisis poco ético

Este ejemplo contradice el principio que mantenemos de “lo esperable” está tomado de Predictive HR Analytics: Mastering the HR Metric, probablemente el libro más práctico que existe sobre People Analytics.
Esta organización utiliza tarjetas de identidad para permitir a los empleados acceder a varias instalaciones no relacionadas con el trabajo, tales como instalaciones de restauración y el gimnasio. La información almacenada para cada empleado era tan detallada que un analista de recursos humanos tenía acceso a lo que los empleados comían en el comedor del personal durante el día y qué equipo de gimnasia utilizaban y por cuánto tiempo.
El equipo de análisis de recursos humanos de la organización financiera, sin que los empleados fueran conscientes de ellos, vinculó datos de desempeño individual de los empleados a partir de información sobre el perfil ideal de comidas, período de ejercicio, patrón de entrenamiento y equipo de gimnasio. Su modelo, era tan preciso como poco ético.

Conclusión

Un solo principio: “analizar sólo cuando un empleado no tiene ninguna expectativa de privacidad” nos permite ver las violaciones éticas de privacidad que encontramos en los casos que hemos visto en el post:
En la historia de ficción que se narra en El Show de Truman: el protagonista no sabía que era filmado. Tampoco esperamos ser analizados cuando escribimos correo electrónico o cuando utilizamos la tarjeta de identificación para ir al restaurante de la empresa o el gimnasio
Las organizaciones van a salir ganando si mejoran la polí
[1] King, “How Do Employees Really Feel about Their Companies?”. https://www.wsj.com/articles/how-do-employees-really-feel-about-their-companies-1444788408

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