İşverenlerin kişisel verilerle adayın kabul edeceği en düşük maaşı hesapladığı 'gözetim ücreti' çağı

• 'Gözetim ücreti', maaşın iş performansı ya da kıdeme göre değil, çalışanın kişisel verilerini kullanan algoritmalarla belirlendiği bir sistem; çoğu zaman kişinin haberi olmadan toplanan bilgilere dayanıyor
• Maaş günü kredisi kullanım geçmişi, kredi kartı bakiyesi, sosyal medya paylaşımları gibi mali kırılganlığa işaret eden sinyaller, adayın kabul edeceği en düşük ücreti tahmin etmek için algoritmaya giriliyor
• UC Irvine Hukuk Fakültesi'nden Prof. Veena Dubal'ın öncülük ettiği 500 iş gücü yönetimi yapay zeka şirketine ilişkin denetim raporu, sağlık, müşteri hizmetleri, lojistik ve perakende alanlarındaki büyük işverenlerin bu araçları sunan tedarikçilerin müşterisi olduğunu ortaya koydu
• Gig hemşireleri, rideshare sürücüleri gibi platform çalışanları özellikle ağır etkileniyor; aynı tesiste, aynı işi yapmalarına rağmen kişiye göre farklı ücret ödendiği vakalar bildiriliyor
• Colorado'da 'kişisel veriye dayalı fiyat ve ücret belirlemeyi yasaklama' yasası teklif edilmiş durumda, ancak bu alandaki düzenleme tartışmaları tüketici fiyatlarına kıyasla ücret tarafında çok daha yavaş ilerliyor

---

Gözetim ücreti nedir?

• Gözetim fiyatlaması (Surveillance Pricing) ile aynı mantığın devamı olarak; havayolları ve alışveriş siteleri kişisel verilerle tüketiciye göre farklı fiyat belirlediği gibi, işverenler de aynı yöntemle ücreti belirliyor
• Uzmanlar bunu 'gözetim ücreti' olarak tanımlıyor: performans ya da kıdem yerine, kişisel verilerle beslenen bir algoritma ücreti belirliyor ve bu çoğu zaman ilgili kişiye bildirilmiyor
• İşçi hakları grubu Towards Justice'in politika direktörü Nina DiSalvo'ya göre bazı sistemler, maaş günü kredisi kullanımı geçmişi, yüksek kredi kartı bakiyesi gibi mali kırılganlık sinyallerini kullanarak adayın kabul edeceği en düşük ücreti tahmin ediyor
• Açık sosyal medya paylaşımlarını kazıyarak sendikaya katılma olasılığı, hamilelik durumu gibi bilgileri tespit etmek için de kullanılabiliyor; bu da işe alım sonrası ücret artışı kararlarına kadar uzanabiliyor
• Groundwork Collaborative'den Lindsay Owens: "Tüketicide işe yarıyorsa, çalışanda da işe yarar. Aynı psikoloji."

500 şirketlik denetim raporunun öne çıkanları

• UC Irvine Hukuk Fakültesi'nden Prof. Veena Dubal ile teknoloji stratejisti Wilneida Negrón, 500 iş gücü yönetimi yapay zeka şirketini ilk kez denetleyen raporu 2025 Ağustos'ta Washington Center for Equitable Growth aracılığıyla yayımladı
• Sağlık, müşteri hizmetleri, lojistik ve perakende alanındaki işverenlerin, bu uygulamayı mümkün kılan araçları sağlayan tedarikçilerin müşterileri olduğu tespit edildi
• Raporda şu büyük ABD şirketleri müşteri olarak anılıyor: Intuit, Salesforce, Colgate-Palmolive, Amwell, Healthcare Services Group
• Rapor, bu araçları kullanan her işverenin algoritmik ücret gözetimi yaptığı iddiasında bulunmuyor; ancak kişisel veri analizine dayalı algoritmik araç kullanımındaki artışın, şeffaflık ve adaletten çok maliyet düşürmeyi önceleyen ücret uygulamalarını mümkün kılabileceği uyarısında bulunuyor
• Colgate-Palmolive, "algoritmik ücret belirleme aracı kullanmıyoruz" derken; Intuit de "bu tür uygulamaların içinde değiliz" açıklamasını yaptı

İşe alımdan sonra da süren gözetim

• Gözetim ücreti, sadece işe alım aşamasıyla sınırlı kalmıyor; iş sırasında prim ve teşvik ödemelerinin belirlenmesinde de kullanılıyor
• Tedarikçiler, üretkenlik, müşteri etkileşimi ve gerçek zamanlı davranışları (bazılarında ses ve video gözetimi dahil) izleyen araçlar da sunuyor
• 2022 tarihli International Data Corporation (IDC) araştırmasına göre 500'den fazla çalışanı olan şirketlerin yaklaşık %70'i hâlihazırda çalışan izleme sistemleri kullanıyor
• Nina DiSalvo: "Hakkınızdaki veriler, algoritmik karar sisteminin belirli davranışsal tepkileri ortaya çıkarmak için ne kadar büyük bir teşvikin gerekli olduğunu tahmin etmesine yol açabilir"

Sağlık alanındaki gig çalışanları örneği: ücret, 'çaresizlik endeksi'ne göre belirleniyor

• Roosevelt Institute'un 29 gig hemşiresiyle yapılan görüşmelere dayanan raporuna göre, CareRev, Clipboard Health, ShiftKey, ShiftMed gibi sağlık personeli platformları tek tek vardiyaların ücretini algoritmik olarak belirliyor
• Sabit ücret yerine platformlar, vardiya kabul etme sıklığı, ilana yanıt verme hızı, geçmişte kabul edilen ücretler gibi verilere dayanarak kişiye özel ücret ayarlıyor
• Bunun sonucunda aynı tesiste aynı işi yapan hemşireler arasında bile farklı ücretler ortaya çıkabiliyor
• Eleştirmenler, bu sistemin beceri ya da deneyimi değil, mali kırılganlığı açığa vuran davranışları ödüllendirdiğini söylüyor
• ShiftKey, gözetim ücretine katıldığını reddetti: "Veri broker hizmeti kullanmıyor ve gözetim ücreti uygulamalarına dahil olmuyoruz" dedi
• Rideshare Drivers United Başkanı Nicole Moore: "Bizim çaresizlik endeksimizi ölçüyorlar"

Rideshare sürücüleri örneği

• Rideshare Drivers United'a göre algoritmik ücretlendirme, rideshare sektöründeki çalışanların ücretlerini yıllardır etkiliyor
• Los Angeles merkezli rideshare sürücüsü Ben Valdez, Uber ve Lyft'in yıllar önce yeni ücret algoritmaları devreye aldıktan sonra pandemi sonrası talep toparlanmasına rağmen gelirinin düştüğünü söylüyor
• Aynı rota ve aynı saat diliminde sürücülere farklı taban ücret teklif edildiği vakalar görülüyor
• İlk etapta yalnızca kabul ya da ret edilebilen bir ücret sunuluyor; yeterince sürücü reddetmeden ücret yükselmiyor
• Fordham University Hukuk Fakültesi'nden Zephyr Teachout'un 2023 tarihli raporuna göre Uber, veri bakımından zengin sürücü profillerini kullanarak ücretleri her sürücünün teşviklerine ve platformun ihtiyaçlarına göre ayarlıyor
• Uber'in açıklaması: "Ön ücretler zaman, mesafe ve talep koşullarına göre belirlenir; bireysel sürücü özellikleri ya da geçmiş davranışları ücret belirlemede kullanılmaz"

Ayrımcılık endişesi ve 'demir cam tavan'

• Gözetim ücretini eleştirenler, algoritmaların mali geçmiş ve diğer unsurlara dayanarak mali açıdan en kırılgan çalışanları orantısız biçimde hedef alabileceğini ve böylece mevcut performans temelli ücretlendirmeyi dolanabileceğini söylüyor
• Geçmişte yaşanan ekonomik zorluklar ya da kişisel tercihler, bugün düşük ücretleri meşrulaştırmak için kullanılabiliyor; üstelik ilgili kişiler çoğu zaman hangi verilerin kullanıldığını bile bilmiyor
• "The AI Ecosystems Revolution" kitabının yazarı Joe Hudicka: "Cam tavana en azından bakabilirsiniz. Gözetim ücretinin tavanı ise demir ve beton; delip geçemezsiniz"

Yasama durumu ve düzenleme tartışmaları

• New York eyaleti: algoritmalar kişisel verileri kullanarak fiyat belirliyorsa bunun tüketiciye açıklanmasını zorunlu kılan bir düzenleme kabul edildi — ancak mevcut yasaların çoğu fiyatları kapsıyor, ücretleri değil
• Colorado: 'Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act' teklif edildi
  • Maaş günü kredisi geçmişi, konum verisi, Google arama davranışı gibi mahrem kişisel verilerin algoritmik ücret belirlemede kullanılmasını yasaklıyor
  • Ancak performans temelli ücretlendirme istisna olarak korunuyor
• Teklifin sahibi Demokrat Temsilci Javier Mabrey: "Bizim yasa tasarımız kişiselleştirilmiş fiyatlandırma ile ilgili; dinamik fiyatlandırmadan farklı. Arz ve talep değil, kişinin son derece hassas verilerini gerektiriyor"
• Uber ve Lyft, bireysel sürücü özelliklerini ücret belirlemede kullanmadıklarını reddetmiş olsa da Mabrey'e göre iki şirket de söz konusu tasarıya karşı lobi yürütüyor

[yangeok]

Çok kötü.. Bizde de benzer bir şey vardır, değil mi..?

[baam12]

İğrenç.

[sudosudo]

Korkunç.

[adieuxmonth]

Vay canına.

[kimjoin2]

Teknolojinin gelişmesiyle bu sadece daha doğru ve hızlı hale geldi; zaten çok önceden beri yapıyorlardı diye düşünüyorum.

[kimjoin2]

"Kabul edeceği en düşük yıllık maaşı hesaplamak" Çevrede yarı zamanlı iş arayan dükkânların kendi aralarında anlaşıp saatlik ücret üst sınırı belirlemesi de buna benziyor.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Eskiden New York'ta şirketler adaylara önceki maaşlarını sorabildiğinde, bir işe alım yöneticisinin “asla yalan söyleme” dediğini hatırlıyorum
  Sonradan bunun nedenini anladım; birçok şirket kredi sorgusu üzerinden geçmiş maaş bilgilerini doğrulayabiliyordu
  Müzakerede şirket hem mevcut hem de geçmiş maaş verilerine sahipti, ben ise yalnızca kendi bilgime sahiptim; bu yüzden bilgi asimetrisi çok ciddiydi

  • Komşularımdan biri headhunter'dı; bazı şirketlerin yasayı dolanmak için hileli yöntemler kullandığını söylemişti
    İşe başladıktan sonra, çalışan el kitabındaki tüm politikalara uyduğunuza dair bir belge imzalatıyorlardı ve bunun içinde “müzakere sırasında belirtilen önceki maaşın kanıtlanması gerekir” maddesi yer alıyordu
    Sonra İK bunu açıklayıp belge istiyor, fark büyükse de işten çıkarıyorlardı
  • Benim yargı alanımda bu, kişisel verilerin korunması yasasını ihlal ederdi; bu yüzden aslında “her zaman yalan söyle” daha doğru bir strateji gibi geliyor
  • Kredi sorgusuyla tam maaşı öğrenebileceklerini sanmıyorum. Banka hareketlerine ya da vergi belgelerine erişimleri yok ve hata payı muhtemelen %25'in üstündedir
    Müzakerede böyle bir bilgiye dayanıyorsan zaten oyunu kaybetmişsin demektir
  • Bu tür bilgi asimetrisi bana içeriden öğrenenlerin ticareti kadar adaletsiz geliyor
    İsimler gizli kalabilir ama şirketlerin tüm çalışanların unvanlarını ve maaşlarını açıklaması gerektiğini düşünüyorum
  • Peki bu durumda RSU ya da bonus konusunda yalan söylemek serbest mi? Taban maaşı takip etmek kolay ama diğer tazminat türleri çok daha zor olmalı

• Maaş verilerimi “The Work Number” adlı hizmette dondurabildiğimi öğrendim
  Freeze Your Data - The Work Number
  Yapı şu: bordro sistemi maaşımı Equifax'a aktarıyor, onlar da bunu başkalarına satıyor

  • Eskiden Equifax'ta çalışıyordum; bazı çalışanlar kendi kredi puanlarını manipüle etmek için sistem erişimlerini kullanıyordu
    Sonradan ortaya çıksa bile düzeltilmiyordu. Gerçekten berbat bir şirketti
  • “The Work Number”ın en kötü yanı, işverenlerin bunu çalışan onayı olmadan otomatik olarak etkinleştirebilmesi
    İK “paylaşmıyoruz” demişti ama gerçekte verileri ADP ya da Gusto gibi bordro servisleri aktarıyordu
    Gusto, 2024 Temmuz'dan itibaren otomatik gelir doğrulama özelliği ekleyeceğini e-postayla bildirdi; ben de sinirlenip şirket hesabı üzerinden bizzat opt-out ettim
  • ‘Silme’ değil yalnızca ‘dondurma’ yapılabiliyor olması komik
    Devlet gerçekten halk için çalışsaydı, Equifax'ı yasaklar ve verileri imha ettirirdi
  • “The Work Number” fiilen Equifax'ın bir hizmeti
    resmi bağlantı
  • Buna hiç başvurmadığım halde kendim çıkmak zorunda olmam mide bulandırıcı geliyor

• Son zamanlarda büyük gayrimenkul kiralama şirketlerinin maaş verilerini kullanarak kiraları dinamik biçimde ayarladığı söyleniyor
  Maaşın artar artmaz kirayı yükseltiyorlar; yakında perakendeciler de aynı yöntemi kullanacak gibi görünüyor

  • Nitekim bu büyük kiralama şirketleri, yeni kiralama, depozito ve yenileme şartlarını gerçek zamanlı ayarlamak için Equifax ve TWN verilerini kullanıyor
    Sigorta şirketleriyle birlikte düşük riskli kiracıları seçmeye yönelik bir strateji bu
  • Tersine, maaşın artmıyorsa kira artışını düşürüp taşınma olasılığını azaltacak şekilde de ayarlayabilirler
  • Böyle bir dünyada insanlar nakit ödeme yapar, maskeyle alışverişe çıkar ve yoksulların başkaları adına alışveriş yaptığı gayriresmî pazarlar oluşabilir
  • Hatta “fakir birine senin yerine market yaptırırsan para tasarruf edersin” diye alaycı şakalar da yapılıyor

• Bugünlerde çözüm serbest çalışma ya da küçük şirketler mi diye düşünüyorum
  Ama cesaret, fikir, satış becerisi ve yüksek maaşın cazibesi engel oluyor

  • Üç yıl önce eşimle birlikte mali optimizasyon yapıp ben yarı emeklilik sürecine girdim
    Borçları kapattık ve eşimin geliriyle tek gelirli bir hane yapısı kurduk
    Ben eşimin kişisel asistanı ve ev yöneticisi gibi çalışıyorum; boş zamanlarımda da yazı, oyun tasarımı ve programlamayı gelir elde etmeye dönüştürmeye çalışıyorum
    Şu an çok daha dengeli bir hayat yaşıyorum
  • Aslında bu tür dertler bence Hacker News'in var olma nedeni
  • “Çözüm serbest çalışmak” lafı uzun zamandır söyleniyor ama sonuçta muazzam çaba gerektiriyor
    Daha çok para istiyorsan daha çok çalışman gerektiği şeklindeki basit gerçek bu
  • Birden fazla küçük şirketi başarılı kılmak çok zor
    levels.io gibi başarı örnekleri, Twitter takipçi tabanına dayalı bir ekosistem sayesinde mümkün; çoğu kişi aynısını yapmaya çalışsa da başarısız olur
  • Ben de freelance sözleşmeli işleri sevmiyorum; ürün odaklı bir iş yapmak istiyorum ama
    ne gelir modeli fikrim, ne VC yatırımcı bağlantım, ne de uygulamaya koyma cesaretim yeterli
    Sonuçta yüksek maaşlı bir çalışan olarak kalmış olmam konusunda biraz kendine dönük eleştirel bir kabulleniş hissediyorum

• Bu mesele gerçekten karmaşık
  Önceki işinden maaş memnuniyetsizliği nedeniyle ayrıldıysan ya da başka bir şirket sana daha yüksek değer biçiyorsa, kısa sürede tekrar iş değiştirme olasılığın yüksek
  Tersine, acilen iş arayan biri teklifi geçici olarak kabul edip kısa süre sonra ayrılabilir
  Bunların işgücü piyasasını nasıl etkilediğini merak ediyorum
  İnsanların ödediği kiraları gösteren bir site olsa ilginç olurdu

  • Komşunun kirasını görebilmek gerçekten faydalı olurdu
    Binalar arasında büyük farklar var ve bu bilgiler açık olsa ev sahibinin pazarlık gücü azalırdı

• Bu veriler algoritmik fiyatlandırmayla birleşirse,
  sonunda işverenlerin ve perakendecilerin benim tüm mali durumumu gerçek zamanlı izlemesi ve
  bana yalnızca piyasanın izin verdiği kadar satın alma gücü bırakması gibi bir dünyaya varacağız gibi geliyor

• Geçmiş maaşını söyleyeceksen, en azından bonus dâhil deyip ayrıntılı tutarları vermemek daha iyi

  • Ama ADP gibi bordro yazılımları zaten ücret verilerini satıyorsa,
    belki de “bonusu nakit aldım” demek gerekecek
  • Ya da “o hisse bazlı bir tazminattı” diye geçiştirilebilir

• Amex ve Chase benden sık sık gelir doğrulaması istiyor; bunu zaten Equifax üzerinden görebiliyor olmaları gerekirken neden böyle yaptıklarını merak ediyorum

  • Veri sadece bilgi değil, aynı zamanda bir sinyal (signal) olarak kullanılıyor
    Örneğin, beyan ettiğim gelir doğrulanabilir rakamlarla uyuşmuyorsa, bu farkı algoritmik karar verme sürecinde bir unsur olarak kullanıyorlar

• İsveç'te vergi beyannameleri kamuya açık bilgi olduğu için, şirketler devlete sorup geçen yılki gelirini hemen öğrenebiliyor
  Ancak yan işin varsa veri biraz çarpılabiliyor

  • Bu bilgi bireyler için de açıksa, benzer işlerdeki maaşları kıyaslayıp pazarlık ölçütü olarak kullanmak mümkün olurdu
    Aksi halde şirketler “geçen yılki maaş + fıstık kadar zam” teklif ederdi
  • Ben de yılda yaklaşık €100 bin kazanıyorum ama Doğu Avrupalı ailem bunu öğrenince bana “zengin” muamelesi yapmaya başladı
    Toplumsal şeffaflığın bu yan etkisi nedeniyle, İsveç gibi açık toplumlarda sınıflar arası etkileşim daha da tuhaf hâle gelebilir

• Japonya'da şirketlerin çoğu mevcut maaşın açıklanmasını zorunlu tutuyor
  Bu yüzden müzakere daha basit ama aynı zamanda daha rahatsız edici bir gerçeklik

  • Bu yüzden pazarlık gücü kazanmak için rakip bir teklif mektubu almak gerekiyor
  • Bir de, yalan söylenirse ne olacağı sorusu ortada duruyor