Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, những công cụ theo dõi, quản lý và giám sát người lao động, ngày càng sử dụng trí tuệ nhân tạo, đang dần trở thành một phần không thể thiếu ở các nước đang phát triển. Theo một báo cáo mới từ Coworker.org, một tổ chức phi lợi nhuận chuyên bảo vệ quyền lao động có trụ sở tại New York, việc giám sát nơi làm việc đang mở rộng về quy mô và độ tinh vi tại các quốc gia như Kenya, Nigeria, Colombia, Brazil, Mexico, và Ấn Độ.
Trong khi các tập đoàn lớn đã nổi tiếng với việc phát triển công nghệ giám sát, một hệ sinh thái gọi là “Little Tech” - bao gồm các start-up nhỏ và các nhà cung cấp chưa được quản lý, chủ yếu được tài trợ bởi vốn mạo hiểm - đã hình thành từ sau đại dịch Covid-19. Thuật ngữ “Little Tech” được công ty đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz phổ biến, nhấn mạnh rằng việc quản lý quá mức có thể kìm hãm sự đổi mới.
Công cụ quản lý và giám sát theo thuật toán đang ngày càng thâm nhập vào ngành công việc tự do (gig work), và cũng đang vào văn phòng cũng như lĩnh vực lao động không chính thức. Wilneida Negrón, giám đốc nghiên cứu và chính sách tại Coworker.org, cho biết rằng áp lực từ việc giám sát quá mức tạo ra nhiều căng thẳng và sự không chắc chắn cho người lao động, dẫn đến một nền văn hóa nghi ngờ.
Sự đầu tư từ các quỹ đầu tư mạo hiểm ở Silicon Valley đã dẫn đến một làn sóng khởi nghiệp công nghệ toàn cầu sau đại dịch Covid-19, và điều này cũng đã ảnh hưởng đến các công ty xây dựng các sản phẩm “bossware” ở các nước đang phát triển. Các công nghệ này bao gồm theo dõi sinh trắc học, giám sát năng suất bằng AI và phân tích dự đoán. Dữ liệu của người lao động được liên tục thu thập và phân tích bởi các thuật toán với mục đích cải thiện quy trình tuyển dụng, đánh giá hiệu suất và tối ưu hóa các quy trình công việc.
Theo một khảo sát năm 2024 của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) với hơn 6.000 nhà tuyển dụng, hầu hết các nhà quản lý tại các nước phát triển cho biết các công cụ quản lý theo thuật toán giúp cải thiện quyết định của họ. Hơn 90% nhà quản lý tại Mỹ đã sử dụng những công cụ này, đặc biệt là để khen thưởng hoặc xử lý kỷ luật nhân viên.
Nhiều công cụ này được triển khai đầu tiên tại Latin America, nơi luật lao động không được thực thi chặt chẽ, theo Ayden Férdeline, một nhà nghiên cứu chính sách công nghệ tại Berlin và đồng tác giả của báo cáo. Ông cho biết: “Có một khu vực thử nghiệm sản phẩm ở Latin America. Nếu chúng thành công, chúng thường được triển khai ở các khu vực khác, đôi khi có thêm các biện pháp bảo vệ, đôi khi không.”
Nhiều người lao động không biết thông tin của họ được thu thập và sử dụng như thế nào. Một số công nhân tự do ở Kenya, Guatemala và Brazil cho biết các công cụ “bossware” khiến họ cảm thấy bị giám sát và có ít quyền kiểm soát hơn đối với công việc của mình. Tại Porto Alegre, Brazil, tài xế Uber Carina Trindade chia sẻ rằng ứng dụng theo dõi cô liên tục, kiểm tra tốc độ và các mẫu phanh của cô. Cô cho biết ứng dụng có quyền truy cập vào mic và camera của mình.
Phát ngôn viên của Uber, Gabriel Gabira, cho biết tài xế có tùy chọn ghi lại các chuyến đi, và các điều khoản bảo mật đã được tuân thủ để truy cập hình ảnh. Ở Nairobi, Godfrey Sanya Wanga, một tài xế của công ty gọi xe SafeBoda, cho biết anh cảm thấy ứng dụng tính phí khách hàng quá thấp. “Tôi thực sự muốn yêu cầu [khách hàng] trả nhiều hơn, nhưng tôi nhớ rằng tôi đang bị giám sát và điều này có thể gây rắc rối nếu khách hàng tố cáo tôi,” anh nói. SafeBoda đã không phản hồi yêu cầu bình luận.
Nhiều quốc gia đã có các luật bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư, bao gồm Brazil, Nigeria và Kenya. Tuy nhiên, việc thực thi là không đồng nhất.
Hiện nay có nhiều ứng dụng quản lý theo thuật toán. Dưới đây là năm ví dụ về các công cụ này, trong đó các công ty được đề cập không phản hồi bình luận, trừ khi có thông báo khác.
Các hệ thống theo dõi thời gian và điểm danh là các nền tảng theo dõi sự có mặt của người lao động, thường sử dụng định vị và sinh trắc học để xác thực. Ví dụ, Rankmi, một công ty có trụ sở tại Chile, sử dụng sinh trắc học và định vị để theo dõi người lao động, đồng thời cung cấp phản hồi liên tục về hiệu suất và đánh giá ứng viên bằng AI.
Các công cụ xác thực sinh trắc học và danh tính là những công cụ sử dụng kiểm tra vân tay và nhận diện khuôn mặt, cùng với các chữ ký số lưu trữ trong mạng lưới an toàn và hồ sơ chính thức để xác nhận danh tính của người lao động. Ví dụ, Cincel, một công ty ở Mexico, cung cấp các công cụ xác thực danh tính với các kiểm tra bao gồm sinh trắc học và cũng kiểm tra chéo với cơ sở dữ liệu và danh sách đen của chính phủ.
Các nền tảng giám sát hiệu suất và năng suất có các bảng điều khiển đánh giá người lao động dựa trên các chỉ số theo dõi như số lần nhấn phím, số lượng giao dịch, tương tác với khách hàng và thời gian hoàn thành nhiệm vụ. Ví dụ, Ahgora, một công ty ở Brazil, cung cấp phần mềm nhân sự cho phép các nhà quản lý liên tục giám sát sự có mặt của đội ngũ theo thời gian thực và theo dõi năng suất.
Công nghệ quản lý theo thuật toán và phân tích dự đoán tự động hóa các chức năng nhân sự như lập danh sách ứng viên, đánh giá hiệu suất, dự đoán tỷ lệ nghỉ việc và đánh giá rủi ro về việc thành lập công đoàn. Ví dụ, nền tảng phân tích AI của Visier phân tích dữ liệu nhân sự và cung cấp thông tin, bao gồm cả rủi ro từ bỏ. Nền tảng này được sử dụng bởi các công ty toàn cầu như Deloitte, Accenture và Tata Consultancy Services.
Cuối cùng, trong nền kinh tế gig và theo dõi lực lượng lao động tại hiện trường, các ứng dụng sử dụng điện thoại thông minh của người lao động để điều phối và giao hàng. Chúng sử dụng vị trí, lịch sử chuyến đi và đánh giá để phân bổ công việc và đánh giá hiệu suất. Các công nhân chủ yếu được quản lý bởi các nền tảng thay vì con người. Ví dụ, Rappi, một công ty Colombia, đã cung cấp dịch vụ giao hàng trên hầu hết các quốc gia ở Mỹ Latinh từ năm 2015. Một ứng dụng giao hàng của Colombia theo dõi người lao động theo thời gian thực và có chế độ tự động chấp nhận, nơi người lái không thể từ chối đơn hàng và điều này là bắt buộc để đủ điều kiện nhận thưởng. Carolina Ramírez, một công nhân giao hàng, cho biết cô làm việc 14 giờ mỗi ngày để kiếm được một khoản tiền thưởng 100.000 pesos (khoảng 25 USD) mỗi tuần, khiến cô gần như không có thời gian cho bất kỳ việc gì khác. “Ông chủ của tôi là ứng dụng. Điều này không công bằng vì để kiếm được một mức lương tốt, tôi phải dành hầu hết thời gian của mình cho công việc này,” cô nói.
Báo cáo từ Coworker.org đã cho thấy rằng, mặc dù một số quốc gia có các bộ luật bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư, việc thực thi vẫn còn rất nhiều khoảng trống. Chúng ta cần một cái nhìn sâu sắc hơn về thực trạng này để có thể bảo vệ tốt hơn quyền lợi của người lao động trong bối cảnh công nghệ ngày càng xâm nhập vào cuộc sống hàng ngày.
Nguồn tham khảo: https://restofworld.org/2025/employee-surveillance-software-vc-funding/
Trong khi các tập đoàn lớn đã nổi tiếng với việc phát triển công nghệ giám sát, một hệ sinh thái gọi là “Little Tech” - bao gồm các start-up nhỏ và các nhà cung cấp chưa được quản lý, chủ yếu được tài trợ bởi vốn mạo hiểm - đã hình thành từ sau đại dịch Covid-19. Thuật ngữ “Little Tech” được công ty đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz phổ biến, nhấn mạnh rằng việc quản lý quá mức có thể kìm hãm sự đổi mới.
Công cụ quản lý và giám sát theo thuật toán đang ngày càng thâm nhập vào ngành công việc tự do (gig work), và cũng đang vào văn phòng cũng như lĩnh vực lao động không chính thức. Wilneida Negrón, giám đốc nghiên cứu và chính sách tại Coworker.org, cho biết rằng áp lực từ việc giám sát quá mức tạo ra nhiều căng thẳng và sự không chắc chắn cho người lao động, dẫn đến một nền văn hóa nghi ngờ.
Sự đầu tư từ các quỹ đầu tư mạo hiểm ở Silicon Valley đã dẫn đến một làn sóng khởi nghiệp công nghệ toàn cầu sau đại dịch Covid-19, và điều này cũng đã ảnh hưởng đến các công ty xây dựng các sản phẩm “bossware” ở các nước đang phát triển. Các công nghệ này bao gồm theo dõi sinh trắc học, giám sát năng suất bằng AI và phân tích dự đoán. Dữ liệu của người lao động được liên tục thu thập và phân tích bởi các thuật toán với mục đích cải thiện quy trình tuyển dụng, đánh giá hiệu suất và tối ưu hóa các quy trình công việc.
Theo một khảo sát năm 2024 của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) với hơn 6.000 nhà tuyển dụng, hầu hết các nhà quản lý tại các nước phát triển cho biết các công cụ quản lý theo thuật toán giúp cải thiện quyết định của họ. Hơn 90% nhà quản lý tại Mỹ đã sử dụng những công cụ này, đặc biệt là để khen thưởng hoặc xử lý kỷ luật nhân viên.
Nhiều công cụ này được triển khai đầu tiên tại Latin America, nơi luật lao động không được thực thi chặt chẽ, theo Ayden Férdeline, một nhà nghiên cứu chính sách công nghệ tại Berlin và đồng tác giả của báo cáo. Ông cho biết: “Có một khu vực thử nghiệm sản phẩm ở Latin America. Nếu chúng thành công, chúng thường được triển khai ở các khu vực khác, đôi khi có thêm các biện pháp bảo vệ, đôi khi không.”
Nhiều người lao động không biết thông tin của họ được thu thập và sử dụng như thế nào. Một số công nhân tự do ở Kenya, Guatemala và Brazil cho biết các công cụ “bossware” khiến họ cảm thấy bị giám sát và có ít quyền kiểm soát hơn đối với công việc của mình. Tại Porto Alegre, Brazil, tài xế Uber Carina Trindade chia sẻ rằng ứng dụng theo dõi cô liên tục, kiểm tra tốc độ và các mẫu phanh của cô. Cô cho biết ứng dụng có quyền truy cập vào mic và camera của mình.
Phát ngôn viên của Uber, Gabriel Gabira, cho biết tài xế có tùy chọn ghi lại các chuyến đi, và các điều khoản bảo mật đã được tuân thủ để truy cập hình ảnh. Ở Nairobi, Godfrey Sanya Wanga, một tài xế của công ty gọi xe SafeBoda, cho biết anh cảm thấy ứng dụng tính phí khách hàng quá thấp. “Tôi thực sự muốn yêu cầu [khách hàng] trả nhiều hơn, nhưng tôi nhớ rằng tôi đang bị giám sát và điều này có thể gây rắc rối nếu khách hàng tố cáo tôi,” anh nói. SafeBoda đã không phản hồi yêu cầu bình luận.
Nhiều quốc gia đã có các luật bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư, bao gồm Brazil, Nigeria và Kenya. Tuy nhiên, việc thực thi là không đồng nhất.
Hiện nay có nhiều ứng dụng quản lý theo thuật toán. Dưới đây là năm ví dụ về các công cụ này, trong đó các công ty được đề cập không phản hồi bình luận, trừ khi có thông báo khác.
Các hệ thống theo dõi thời gian và điểm danh là các nền tảng theo dõi sự có mặt của người lao động, thường sử dụng định vị và sinh trắc học để xác thực. Ví dụ, Rankmi, một công ty có trụ sở tại Chile, sử dụng sinh trắc học và định vị để theo dõi người lao động, đồng thời cung cấp phản hồi liên tục về hiệu suất và đánh giá ứng viên bằng AI.
Các công cụ xác thực sinh trắc học và danh tính là những công cụ sử dụng kiểm tra vân tay và nhận diện khuôn mặt, cùng với các chữ ký số lưu trữ trong mạng lưới an toàn và hồ sơ chính thức để xác nhận danh tính của người lao động. Ví dụ, Cincel, một công ty ở Mexico, cung cấp các công cụ xác thực danh tính với các kiểm tra bao gồm sinh trắc học và cũng kiểm tra chéo với cơ sở dữ liệu và danh sách đen của chính phủ.
Các nền tảng giám sát hiệu suất và năng suất có các bảng điều khiển đánh giá người lao động dựa trên các chỉ số theo dõi như số lần nhấn phím, số lượng giao dịch, tương tác với khách hàng và thời gian hoàn thành nhiệm vụ. Ví dụ, Ahgora, một công ty ở Brazil, cung cấp phần mềm nhân sự cho phép các nhà quản lý liên tục giám sát sự có mặt của đội ngũ theo thời gian thực và theo dõi năng suất.
Công nghệ quản lý theo thuật toán và phân tích dự đoán tự động hóa các chức năng nhân sự như lập danh sách ứng viên, đánh giá hiệu suất, dự đoán tỷ lệ nghỉ việc và đánh giá rủi ro về việc thành lập công đoàn. Ví dụ, nền tảng phân tích AI của Visier phân tích dữ liệu nhân sự và cung cấp thông tin, bao gồm cả rủi ro từ bỏ. Nền tảng này được sử dụng bởi các công ty toàn cầu như Deloitte, Accenture và Tata Consultancy Services.
Cuối cùng, trong nền kinh tế gig và theo dõi lực lượng lao động tại hiện trường, các ứng dụng sử dụng điện thoại thông minh của người lao động để điều phối và giao hàng. Chúng sử dụng vị trí, lịch sử chuyến đi và đánh giá để phân bổ công việc và đánh giá hiệu suất. Các công nhân chủ yếu được quản lý bởi các nền tảng thay vì con người. Ví dụ, Rappi, một công ty Colombia, đã cung cấp dịch vụ giao hàng trên hầu hết các quốc gia ở Mỹ Latinh từ năm 2015. Một ứng dụng giao hàng của Colombia theo dõi người lao động theo thời gian thực và có chế độ tự động chấp nhận, nơi người lái không thể từ chối đơn hàng và điều này là bắt buộc để đủ điều kiện nhận thưởng. Carolina Ramírez, một công nhân giao hàng, cho biết cô làm việc 14 giờ mỗi ngày để kiếm được một khoản tiền thưởng 100.000 pesos (khoảng 25 USD) mỗi tuần, khiến cô gần như không có thời gian cho bất kỳ việc gì khác. “Ông chủ của tôi là ứng dụng. Điều này không công bằng vì để kiếm được một mức lương tốt, tôi phải dành hầu hết thời gian của mình cho công việc này,” cô nói.
Báo cáo từ Coworker.org đã cho thấy rằng, mặc dù một số quốc gia có các bộ luật bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư, việc thực thi vẫn còn rất nhiều khoảng trống. Chúng ta cần một cái nhìn sâu sắc hơn về thực trạng này để có thể bảo vệ tốt hơn quyền lợi của người lao động trong bối cảnh công nghệ ngày càng xâm nhập vào cuộc sống hàng ngày.
Nguồn tham khảo: https://restofworld.org/2025/employee-surveillance-software-vc-funding/
