פרטיות במשרד / צילום: שאטרסטוק, א.ס.א.פ קריאייטיב
בשנים האחרונות אנחנו עדים לשינויים מרחיקי לכת בעולם העבודה, בעיקר בעקבות השימוש ההולך וגובר של חברות ומעסיקים בטכנולוגיות חדשות. לא אחת דנו במדור הזה בשימוש הבעייתי לעתים שעושים מעסיקים באמצעים טכנולוגיים מוכרים כגון מעקב במצלמות וחדירה לתיבות מייל של עובדים, ובהתמודדות של מערכת המשפט והחוק עם השימושים הללו, שעלולים לפגוע בפרטיות העובדים. אבל הסיפור לא נגמר במצלמות ובמיילים.
לדברי ד"ר נמרוד קוזלובסקי, ראש מחלקת טכנולוגיה ורגולציה במשרד הרצוג פוקס נאמן, טכנולוגיות ליבה נוספות, שכבר השפיעו על תחומים רבים נוספים כבינה מלאכותית, ביג דאטה, מציאות מדומה ורבודה, אלגוריתמי חיזוי ועוד, נכנסים היום אל תוך עולם העבודה ומשאבי האנוש.
לדברי קוזלובסקי, אנחנו עדים לכמה מגמות שמובילות את השינוי הזה. "בשנות ה-90 וה-2000 המוקדמות, הדגש היה על ניהול הכישרונות, לאחר מכן חל מעבר לניהול התרבות הארגונית, טיפוח מנהיגות ומעורבות של כוח אדם. ואילו כעת המגמה היא לתת דגש על פרודוקטיביות ועבודה איכותית יותר. הרעיון הוא להטמיע פתרונות מבוססי פרודוקטיביות בארגון. בניית כלים למעקב אחר הצלחות של עובדים, קביעת יעדים ומשימות לעובדים ודחיפתם לפרודוקטיביות".
האופן שבו הדבר נעשה בפועל, אומר קוזלובסקי, הוא באמצעות מערכות ניהול משאבי אנוש מבוססות ענן שהן הוליסטיות ומשמשות לניהול שוטף של השכר, ההטבות, שעות העבודה, מיון עובדים, קשרי בוגרים וכדומה. "ישנו שימוש נרחב בפידבק וניסיון לערב את העובדים בחברה. נעשים סקרים, אפשרות למתן פידבק אנונימי על ידי עובדים אחרים, הערכות ביצועים על ידי עובדים בכירים, שביעות רצון של לקוחות ועוד. שימוש ביכולות אנליזה על גבי כל הנתונים הללו מאפשרים לעובד לדעת את ה'שווי' שלו. פלטפורמות שונות מאפשרות לעובדים לדרג את חבריהם ובכך להשפיע על הבונוסים שלהם. קיימות אף מערכות שמאפשרות לעובדים להעניק בעצמם בונוסים תקופתיים כדי להכיר בעבודה טובה ולהביע הערכה.
"כלי 'ביג דאטה' מאפשרים למנהלים בחברות לנטר את פעילות העובדים ולהסיק מהן תובנות ייחודיות. לדוגמה, לנטר את כל פעילות התקשורת בין העובדים, הפעילות השוטפת שלהם ולמעשה כל פיסת דאטה שניתן לאסוף בתוך הארגון ומחוצה לו. ניתוח מעמיק של המידע מאפשר לבחון את מידת ההתאמה של עובד לקידום או לתפקיד אחד בארגון, מידת הפרודוקטיביות לשם בחינת העלאות שכר וכדומה".
"המרחב של העובד הצטמצם"
רבות מהטכנולוגיות המיושמות במחלקות משאבי אנוש מבצעות למעשה מה שקוזלובסקי מכנה "הפליה אלגוריתמית". "הרבה יותר החלטות של מנהלים ומעסיקים לגבי העובדים יתקבלו וכבר מתקבלות על בסיס ניתוחים סטטיסטיים שינתחו את עבודתם על ציר הזמן. לדוגמה, על בסיס ניתוח כזה יכולים מעסיק או מנהל להגיע למסקנה שיש סבירות גדולה שעובד פלוני יעזוב את הארגון הואיל וסט הכישורים שלו מתאים למתחרים של הארגון, אז באופן אלגוריתמי אותו מנהל יקבל תוכנית לשימור העובד הזה בארגון.
"בכלל, כל מנהל בארגון יעבור להיות גורם שבמקום להסתכל על העובדים כעל אנשים, הוא יסתכל בעיקר על הדאטה, על הניתוח האלגוריתמי של העבודה שלהם".
- מהם הקשיים המשפטיים מהשימוש הזה בטכנולוגיות?
"הבעיה היא שהשתנה לחלוטין האיזון בכל נושא של הזכות לפרטיות במקום העבודה. אם בעבר, בעיקר באירופה, הייתה תפיסה שלעובד יש מרחב שלם של פרטיות שלמעסיק אסור להיכנס אליו, מרחב שנוגע לאישיות שלו, לשיחות הפרטיות שהוא מנהל בעבודה וכדומה, היום המרחב האישי של העובד הצטמצם. חלק גדול מהמידע שמעסיקים יתחילו לנתח הוא מידע שבעבר תפסנו אותו כחלק מהמרחב הפרטי של העובד. למשל, ניתוח דינמיקות חברתיות של העובד, ההתנהגות שלו, תבניות העבודה שלו שבאות לביטוי בניטור ובניתוח הממוחשב ועוד".
מערכת המשפט עדיין לא יודעת להתמודד עם הבעיות האלה, אומר קוזלובסקי. "השאלות שמערכת המשפט מתמודדת איתן הן שאלות של הדור הקודם, כמו פרטיות במייל והיכן מותר או אסור למעסיק להציב מצלמות אבטחה. הסוגיות שעליהן אני מדבר הם במרחב אחר לחלוטין - מידע לכאורה לא פרטי של עובדים הופך להיות מידע יקר ערך שמשמש את המעסיקים לגבש תובנות לגבי העובד. ככול שהמערכות משתכללות, המידע נעשה עמוק יותר ובסופו של דבר זה המרחב הפרטי ביותר והאינטימי ביותר של האדם. היום יש הבנה שעיקר הפגיעה בפרטיות של עובדים יכול להיגרם בשל ניתוח אלגוריתמי של תבנית ההתנהגות שלהם. אולי כל פיסת מידע בו היא תמימה אבל צירוף כל המידע יחד וניתוח שלו הוא בסופו של דבר פגיעה קשה בפרטיות".
סכנה נוספת, אומר קוזולבסקי, היא שהטכנולוגיה תשמש כדי "לדלג" מעל מגבלות אחרות בעולם העבודה, כמו איסור הפליה בין מועמדים לעבודה בשל מוצא, מין, או דת, העדפות מיניות וכדומה. "בעצם, היום המעסיק לא צריך יותר את המידע הגלוי על העובד או המועמד לעבודה והוא יכול להגיע אליו דרך מערכות היסק ש'ילבינו' את ההפליה האסורה באמצעות הטכנולוגיה".
כדוגמה, קוזלובסקי נותן מעסיק בארה"ב שאינו מעוניין להעסיק אצלו אפרו-אמריקאים. "הוא לא צריך להצהיר על כך בגלוי. הוא יכול למשל ליצור ניתוח אלגוריתמי של מועמדים לעבודה שייתן לו תירוצים אחרים ומגוונים לחוסר התאמה לכאורה של האדם האפרו-אמריקאי לארגון שלו. ככותרת של הבעיה, אפשר לומר שמפסיקים להסתכל על העובד כעל אדם ומתחילים להסתכל עליו כעל משאב. מעבר לשאלות המשפטיות, כאשר אנחנו מסתכלים על עובדים רק בהיבט סטטיסטי-אלגוריתמי, אנחנו מחמיצים הרבה פעמים את העושר שיש להתנהגות האנושית ולטבע האנושי להציע".