Desafíos en la Regulación: Dificultades para Sancionar a Empresas por el Uso Abusivo de Algoritmos en la Supervisión Laboral

Desafíos en la Regulación: Dificultades para Sancionar a Empresas por el Uso Abusivo de Algoritmos en la Supervisión Laboral

El uso de algoritmos en el ámbito laboral genera un intenso debate. En este contexto, la ministra de Trabajo, Yolanda Díaz, ha anunciado una campaña de inspecciones centrada en las grandes tecnológicas, como Amazon, para analizar cómo utilizan estas herramientas para supervisar a sus empleados y gestionar sus ritmos de trabajo. Aunque el interés por este tema crece, expertos señalan que imponer sanciones por mal uso de la inteligencia artificial (IA) puede ser complicado.

Multas por falta de transparencia

El pasado junio, la Generalitat de Cataluña impuso una multa a Amazon por su negativa a revelar el funcionamiento de los algoritmos que miden la productividad en su centro logístico en Prat de Llobregat, Barcelona. A pesar de ser una sanción casi simbólica, de poco más de 2.400 euros, sentó un precedente en la lucha por la transparencia algorítmica en el trabajo.

Recientemente, la Audiencia Nacional también actuó contra Foundever Spain, una empresa de call center, por no facilitar información a los sindicatos sobre el uso de algoritmos. Este caso evidenció que la empresa había utilizado dichos algoritmos, vulnerando el artículo 64.4.d del Estatuto de los Trabajadores, que exige la divulgación de esta información.

Vigilancia y sanciones en el entorno laboral

El Ministerio de Trabajo busca intensificar la supervisión y las sanciones relacionadas con la IA en el ámbito laboral. Ana Ercoreca, presidenta del Sindicato de Inspectores de Trabajo y Seguridad Social, señala que ya existen bases legales para sancionar a empresas que empleen algoritmos de manera indebida. Según ella, la Inspección ha iniciado varias investigaciones, revelando cómo algunas compañías externalizan servicios mientras mantienen el control algorítmico sobre sus subcontratas.

Un ejemplo llamativo es el caso de selección de personal, donde se descubrió que una herramienta de IA tenía un sesgo que excluía a mujeres en edad fértil. Esto representa una clara violación de los derechos laborales y puede resultar en sanciones por discriminación.

Desafíos en la inspección

Sin embargo, la falta de habilidades adecuadas para analizar herramientas de IA es un gran desafío para los inspectores. El responsable del sindicato CSIF, Miguel Ángel Montero, argumenta que el rápido crecimiento del mal uso de algoritmos, especialmente en plataformas digitales, está dificultando el trabajo inspector. Montero subraya que, aunque el Ministerio se esfuerza por capacitar a los inspectores, la necesidad de expertos en IA es crucial.

Por su parte, el catedrático Adrián Todolí refuerza esta visión, afirmando que la legislación española ya ofrece herramientas para sancionar violaciones, tanto por parte de la Inspección de Trabajo como de la Agencia de Protección de Datos, dependiendo del tipo de incumplimiento.

Auditorías y regulación europea

José Varela, representante de Inteligencia Artificial de UGT, denuncia que muchas empresas evitan revelar información sobre sus algoritmos en las negociaciones de convenios colectivos, ya que temen no cumplir con futuras auditorías. Esta situación se relaciona con el reglamento europeo sobre IA, que exige auditorías antes y después de implementar aplicaciones algorítmicas en el entorno laboral.

Sin embargo, Iban García del Blanco, experto en derecho de IA, expresa su preocupación sobre la efectividad de las inspecciones. Advierte que desarrollar un esquema de control será complejo, y que muchas de las regulaciones no entrarán en vigor hasta 2026, lo que podría ralentizar el avance hacia un uso más responsable de la inteligencia artificial en el trabajo.

A medida que la tecnología avanza, la necesidad de un marco legal robusto y adecuado se vuelve primordial para garantizar que la inteligencia artificial beneficie tanto a las empresas como a sus empleados, evitando abusos y promoviendo la transparencia.