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Prática Trabalhista

Inteligência artificial nas relações de trabalho e o algoritmo como empregador

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Os avanços na automação impactam profundamente o mercado de trabalho Porém, o presente artigo não versará sobre a possibilidade de incremento ou extinção de postos de trabalho em virtude de tal avanço, mas, sim, sobre a ascensão do gerenciamento algorítmico, possibilitado por formas até então indisponíveis de coleta e processamento de dados.

Com efeito, a tomada de decisões orientada pela inteligência artificial torna-se elemento importante na maioria das decisões do empregador, desde a contratação de trabalhadores, passando pelo monitoramento diário de desempenho deles, culminando na rescisão de seus contratos de trabalho.

Assim, os modelos da regulamentação legal das relações de trabalho passam por novos desafios, tais como as regras de privacidade e proteção de dados, incluindo a responsabilidade da administração para decisões importantes no local de trabalho, o que, por certo, exigirá nova forma de regulamentação de tais relações diversas das existentes na atualidade.

Tais inovações, advindas desta última onda de automação, nas relações de trabalho, exige um novo modo de pensar acerca dos elementos-chave do Direito do Trabalho tradicional, bem como da regulamentação do mercado de trabalho.

Referidas mudanças decorrem da tomada de decisões pela inteligência artificial que alteram a rotina gerencial das empresas, aumentando e muitas vezes substituindo o controle humano, fazendo com que surja o algoritmo como chefe.

A reunião de uma quantidade expressiva de dados, como até então não se imaginava, se nota por meio de informações digitais e rastreamento automáticos dos empregados através de softwares que permitem aos empregadores capturar as atividades digitais dos empregados. Isso ocorre, por exemplo, por meio de registros de batidas de tecla ou capturas de telas tiradas em intervalos regulares, bem como informações sobre os meios de comunicação utilizados (ligações, e-mails etc.) que também podem ser gravados, além do uso de sensores cada vez mais eficazes e que permitem a captura de informações físicas que dão ao empregador amplo acesso aos dados de seus empregados.

Assim, além da quantidade de informações que poderão ser capturadas, passa-se a verificar o limite da fronteira tradicional entre o local de trabalho e a vida privada dos indivíduos.

Outra preocupação relacionada à coleta das informações, em razão de serem decifráveis por máquinas, é o fato de poderem ser combinadas, formando grandes bancos de dados de empregados, identificando, facilmente, os empregados dentro da empresa.

Contudo, o registro e a organização de grandes quantidades de dados por si não bastam para a ascensão do People Analytics, sendo o cerne desse processo a disponibilidade de ferramentas cada vez mais hábeis a análise dos dados capturados.

Segundo dados informados pela IBM [1], 90% dos dados que hoje existem no mundo foram criados nos últimos dois anos e, portanto, produz-se muitos dados; lado outro, 80% dos dados das empresas não estão estruturados e, pior, menos de 1% deles são analisados, o que significa dizer que há a coleta dos dados, mas não há a correspondente análise no embasamento das decisões tomadas pelas empresas.

A tecnologia que antes era restrita aos chamados "sistemas especialistas", em que uma série de decisões eram codificadas em uma decisão complexa, com o surgimento dessa grande quantidade de dados, aliado à queda abrupta no custo do poder de processamento que originou o aprendizado de máquina, tudo fez com que a análise possa detectar padrões e efetuar correlações nos dados. Logo, o controle algoritmo não fica restrito apenas à análise pré-programada; ao revés, os dados coletados sobre os empregados envolvem aspectos de sua vida profissional, a exemplo da própria produtividade.

Nesse viés, o aumento do poder gerencial faz com que os algoritmos de aprendizado analisem o big data para o entendimento sobre o local de trabalho (verificação da equipe produtiva/improdutiva) e fornecimento de automação de gestão para efetuar escolhas, podendo as decisões serem totalmente automatizadas, inclusive a demissão dos empregados, como é o caso da Amazon, nos Estados Unidos, onde há um sistema de rastreamento que monitora a atividade dos empregados, podendo-se dispensar, automaticamente, quando as metas de produtividade da empresa não forem atingidas [2].

Aliás, segundo declarado em carta enviada por advogado da Amazon em uma ação judicial movida por ex-empregado, a eficiência do serviço na América do Norte é garantida por meio de um sistema de medição que, com base em parâmetros objetivos previamente estabelecidos, monitora e avalia a produtividade de cada trabalhador: o software pode emitir automaticamente avisos e estabelecer eventuais demissões sem a intervenção de um supervisor quando um empregado não atinge as metas de produção determinadas, levando em consideração o tempo de suspensão da função que indica por quanto tempo os trabalhadores pararam durante suas atividades, gerando um relatório a ser avaliado pelos superiores [3].

Esse sistema que rastreia, automaticamente, o desempenho dos trabalhadores levando à demissão, caso recebam duas advertências finais ou seis advertências em um período de 12 meses, fez com que mais de 300 empregados da Amazon, nos Estados Unidos, fossem demitidos em um período de um ano.

De se ver que o sistema gera automaticamente a rescisão dos empregados. Contudo, os seres humanos são diferentes em termos de capacidade, não sendo máquinas que laboram da mesma maneira o que acaba por ocasionar injustiças por visar à produtividade apenas, sendo que sempre haverá um trabalhador mais rápido que outro.

Dessa forma, o chefe algoritmo acaba exercendo vigilância desde a potencialidade da contratação, até a forma como o trabalho é feito, remunerado e, por fim, sancionando o desempenho insatisfatório sem qualquer transparência ou responsabilidade muitas vezes.

Do ponto de vista do Direito do Trabalho, o aumento no controle dos empregados pode, a priori, ser considerado bem-vindo, já que nessa modalidade de relação vigora o elemento subordinação como fator determinante para que esteja inserida nas normas de proteção. Contudo, o abuso desse controle também pode ser invocado para que se analise sobre quem deva recair a responsabilidade: quem deve ser responsável por tais condutas? A empresa empregadora? Os designers do software? Os provedores de dados de treinamento contaminados?

O que nos leva a refletir, em arremate, sobre como o Direito do Trabalho passará a lidar com os desafios identificados. Há, por certo, uma clara necessidade de regulamentação para garantir que as tecnologias emergentes sejam implantadas dentro dos limites adequados.

 

[1] Big Data: Grande desafio ou grande oportunidade. Disponível em: https://www.ibm.com/watson/infographic/discovery/big-data-challenge-opportunity/. Acesso em 24/05/2021.

[2] O robô da Amazon que demite os empregados. Disponível em:http://www.ihu.unisinos.br/78-noticias/588859-o-robo-da-amazon-que-demite-os-funcionarios. Acesso em 25.04.2021.

[3] Idem.




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 é mestre em Direito pela PUC/SP, professor de Direito do Trabalho da Pós-Graduação da FMU, coordenador editorial trabalhista da Editora Mizuno, membro do Comitê Técnico da Revista Síntese Trabalhista e Previdenciária e palestrante e instrutor de eventos corporativos pela empresa Ricardo Calcini. É especializado na área jurídica trabalhista com foco nas empresas, escritórios de advocacia e entidades de classe e membro do IBDSCJ, do Ceapro, da ABDPro, da Cielo e do Getrab/USP.

Viviane Ribeiro é advogada, mestranda em Direito do Trabalho e Seguridade Social pela Universidade de São Paulo, pós-graduada em Direito do Trabalho pela FGV.Pós-graduada em Direito do Trabalho e Direito Civil pela Universidade Dom Bosco, pesquisadora do Getrab-USP e membro da Comissão de Direito do Trabalho da OAB-SP.

Revista Consultor Jurídico, 29 de abril de 2021, 9h26

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