Daugelį metų įmonės stebėjo darbuotojų el. laiškų turinį, kurdamos įrankius ir taisykles, kuriomis pasyviai tikrino, ką darbuotojai siunčia vieni kitiems ir į pasaulį. Tačiau ši stebėsena taps gerokai agresyvesnė, nes žinomi prekių ženklai pradeda naudoti dirbtinio intelekto įrankius, skirtus pokalbiams bendradarbiavimo ir žinučių siuntimo paslaugose peržiūrėti, tokiose kaip „Slack“, „Yammer“ ir „Workplace from Meta“.
„Aware“, startuolis iš Kolumbo, Ohajo valstijoje, prisistato kaip „kontekstinio intelekto platforma, kuri identifikuoja ir mažina riziką, stiprina saugumą ir atitiktį reikalavimams bei atskleidžia realaus laiko verslo įžvalgas iš skaitmeninių pokalbių dideliu mastu“. Šie „skaitmeniniai pokalbiai“ – tai darbuotojų pokalbiai produktyvumo ir bendradarbiavimo programėlėse.
Pagrindiniu bendrovės produktu siekiama stebėti „nuotaikas“ ir „toksiškumą“ naudojant žodžių ir vaizdų aptikimo ir analizės galimybes, kad būtų galima stebėti, ką žmonės aptarinėja ir ką jaučia įvairiais klausimais.
Nors duomenys tariamai yra anonimiški, galima pridėti žymas, susijusias su pareigomis, amžiumi, lytimi ir t. t., todėl platforma gali nustatyti, ar tam tikri skyriai arba demografinės grupės daugiau ar mažiau teigiamai reaguoja į naują verslo politiką arba pranešimus.
Tačiau dar blogiau yra su kita jų priemone – e. atradimu. Ji leidžia įmonėms paskirti asmenis, pavyzdžiui, personalo atstovus ar vyresniuosius vadovus, kurie galėtų nustatyti konkrečius asmenis, pažeidžiančius įmonės apibrėžtą „ypatingos rizikos“ politiką. Ši „rizika“ gali būti teisėta, pavyzdžiui, grasinimai smurtu, patyčios ar priekabiavimas, tačiau nesunku įsivaizduoti, kad programinei įrangai bus nurodyta pažymėti mažiau realią riziką.
Nors kai kas gali teigti, kad nėra teisės į privatumą ar lūkesčių dėl privatumo bet kurios įmonės vidaus žinučių programėlėse, žinia apie analitinį sekimą neabejotinai turės poveikį žmonių kalbai. Tarp tradicinių pasyvaus duomenų rinkimo metodų ir šio naujo stebėjimo realiuoju laiku, naudojant dirbtinį intelektą, yra didžiulis skirtumas.
Ir nors „Aware“ skuba pabrėžti, kad jų produkto duomenys yra anonimiški, šį teiginį labai sunku įrodyti. Dėl vardų nebuvimo duomenys gali būti semantiškai anonimiški, tačiau dažnai neužtenka daugiau nei keleto duomenų taškų, kad būtų galima nustatyti, kas ką pasakė. Dešimtmečiais atliekami tyrimai parodė, kad žmones „anoniminiuose“ duomenų rinkiniuose galima identifikuoti naudojant labai nedaug ir labai paprastos informacijos.
