Inteligencia Artificial en el Trabajo: Lecciones de Europa y el Desafío Regulatorio para Argentina

El avance imparable de la IA está reconfigurando las relaciones laborales a nivel global. Mientras la Unión Europea y España marcan el camino con normativas pioneras que buscan equilibrar innovación y derechos, Argentina se enfrenta al imperativo de desarrollar un marco legal propio que aborde la transparencia algorítmica, la protección de los trabajadores y la adaptación a la era digital. Un análisis de los modelos existentes y los pasos a seguir para el derecho laboral argentino.

La inteligencia artificial (IA) ha trascendido el ámbito de la ciencia ficción para convertirse en una fuerza transformadora en múltiples sectores, y el mundo del trabajo no es la excepción. Desde la optimización de procesos de contratación y la gestión del desempeño hasta la automatización de tareas y la vigilancia de la productividad, la IA promete eficiencia e innovación. Sin embargo, esta integración acelerada también plantea interrogantes cruciales sobre los derechos fundamentales de los trabajadores, la equidad, la privacidad y la propia naturaleza del vínculo laboral. A nivel global, diversas jurisdicciones han comenzado a tomar nota, impulsando reformas legislativas que buscan encauzar el potencial de la IA sin menoscabar las garantías laborales. Este artículo se propone analizar las experiencias regulatorias más avanzadas, particularmente en la Unión Europea y España, para extraer lecciones valiosas y delinear los desafíos y oportunidades que enfrenta Argentina en la construcción de un marco normativo adecuado para la era de la inteligencia artificial en el trabajo.

La Vanguardia Europea: Hacia una Regulación Armonizada de la IA Laboral

La Unión Europea (UE) se ha posicionado a la cabeza en el intento de regular la inteligencia artificial desde una perspectiva integral y basada en riesgos. El reciente Reglamento (UE) 2024/1689, aprobado en junio de 2024, constituye un hito legislativo de alcance global. Este reglamento establece criterios vinculantes para aquellos sistemas de IA catalogados como de «alto riesgo», una categoría que incluye explícitamente las herramientas utilizadas en la gestión laboral, los procesos de contratación y selección de personal, y la supervisión o vigilancia de los trabajadores.

Las disposiciones clave de esta normativa europea con impacto directo en el ámbito laboral son:

  • Transparencia Algorítmica: El Artículo 14.2 establece la obligación de «informar a empleados y sindicatos sobre el funcionamiento de algoritmos que afecten condiciones laborales». Esto implica que los empleadores deben comunicar de manera clara y comprensible cómo estos sistemas algorítmicos operan y toman decisiones que pueden impactar las condiciones de trabajo, las oportunidades de carrera o la evaluación del desempeño de los empleados. Dicha transparencia es crucial para que los trabajadores y sus representantes puedan entender estos procesos, evaluar su equidad y, en caso de ser necesario, ejercer sus derechos de defensa o negociación.
  • Supervisión Humana: El Artículo 22.3 consagra la prohibición de «decisiones automatizadas sin intervención humana en procesos como despidos o evaluaciones de desempeño». Esta disposición es fundamental, ya que busca asegurar que las decisiones laborales más trascendentales no queden libradas exclusivamente al criterio de una máquina. Exige una instancia de revisión y validación por parte de una persona, lo que permite considerar factores contextuales, matices individuales o posibles errores del sistema que una IA podría ignorar, previniendo así la denominada «tiranía del algoritmo» y garantizando un trato más justo y humanizado.
  • Evaluaciones de Impacto: El Artículo 29.1 introduce el requisito de «auditorías externas para sistemas que analicen datos biométricos o predictivos de trabajadores». Estas evaluaciones de impacto sobre los derechos fundamentales son obligatorias antes de la implementación de sistemas de IA de alto riesgo y deben realizarse periódicamente. Su objetivo es identificar, analizar y mitigar los riesgos potenciales que estos sistemas pueden generar en términos de discriminación, violación de la privacidad, errores en la toma de decisiones y otros efectos adversos sobre los derechos de los trabajadores. El énfasis en datos biométricos y predictivos reconoce la particular sensibilidad y el potencial intrusivo de estas tecnologías.

Este marco normativo general se complementa y alinea con la Directiva 2019/1152/UE, relativa a unas condiciones laborales transparentes y previsibles. Dicha directiva, en su Artículo 7, refuerza el derecho a la información sobre las condiciones laborales en contextos transnacionales, incluyendo de forma creciente el uso de herramientas digitales. Esta directiva subraya la importancia de que los trabajadores reciban información detallada y por escrito sobre los aspectos esenciales de su relación laboral, lo cual, en el contexto actual, debe entenderse extensivo a la utilización de sistemas algorítmicos para la gestión de dicha relación, como horarios, asignación de tareas o evaluaciones.

España: Un Paso Adelante en Transparencia y Laboralidad en la Era Digital

Dentro del contexto europeo, España ha emergido como uno de los países pioneros en abordar específicamente el impacto de la IA y la gestión algorítmica en el ámbito laboral, especialmente en el sector de las plataformas digitales. El Real Decreto-ley 9/2021, conocido popularmente como la «Ley Rider», introdujo dos innovaciones de gran trascendencia:

  1. Presunción de Laboralidad para Repartidores de Plataformas: La Disposición Adicional 23ª del Estatuto de los Trabajadores (ET) establece que los repartidores que operan en plataformas digitales se presumen trabajadores por cuenta ajena cuando la empresa ejerce control «mediante gestión algorítmica» del servicio o de las condiciones de trabajo. Esta presunción es iuris tantum, es decir, admite prueba en contrario, pero invierte la carga probatoria. La referencia explícita a la «gestión algorítmica» como forma de control empresarial es un reconocimiento legal de cómo las nuevas tecnologías pueden instrumentar la subordinación. Este precepto legislativo vino a consolidar una importante línea jurisprudencial previa, como la Sentencia del Tribunal Supremo (STS) del 25 de septiembre de 2020, que ya había identificado la subordinación algorítmica como un indicio clave de laboralidad.
  2. Derecho de Información sobre Algoritmos: El Artículo 64.4.d del ET fue modificado para otorgar a la representación legal de los trabajadores (comités de empresa) el derecho a ser informados por la empresa sobre «los parámetros, reglas e instrucciones en los que se basan los algoritmos o sistemas de inteligencia artificial que afectan a la toma de decisiones que pueden incidir en las condiciones de trabajo, el acceso y mantenimiento del empleo, incluida la elaboración de perfiles». Este es un derecho de información colectivo de gran calado, ya que no se limita a informar sobre el uso de la IA, sino que exige detalles sobre su lógica interna («parámetros, reglas e instrucciones»). El objetivo es que los representantes de los trabajadores dispongan del conocimiento necesario para evaluar el impacto de estas herramientas, negociar sus condiciones de aplicación y proteger los derechos de los empleados frente a posibles sesgos o decisiones injustas derivadas de la IA.

La aplicación de este derecho a la información algorítmica ya ha tenido ecos en la jurisprudencia. La STS del 23 de mayo de 2023 es un ejemplo paradigmático. En este caso, el Tribunal Supremo español analizó una situación de cesión ilegal de trabajadores en un call center, donde la empresa principal utilizaba un algoritmo para evaluar el desempeño de los empleados formalmente subcontratados. El Alto Tribunal consideró que el diseño y control del algoritmo por parte de la empresa principal eran una manifestación de su poder de dirección, configurando una relación laboral encubierta. Además, subrayó que la falta de transparencia sobre los criterios del algoritmo vulneraba el mencionado Art. 64.4.d ET, reforzando así la conexión entre la transparencia algorítmica y el ejercicio efectivo de los derechos de representación y negociación colectiva.

El doctrinario Adrián Todolí Signes, un referente en el análisis de estas reformas, ha señalado que, si bien estas medidas son un «primer paso hacia la regulación normativa de la digitalización laboral», persisten debates sobre la efectividad real de las auditorías algorítmicas y la necesidad de extender estas obligaciones de transparencia a empresas de menor tamaño que también utilizan estas tecnologías, así como sobre la profundidad del conocimiento técnico que pueden alcanzar los comités de empresa para ejercer este derecho eficazmente.

El Panorama en América Latina y el Contexto Argentino

Mientras Europa avanza, en América Latina la regulación específica sobre IA en el trabajo es aún incipiente, aunque existen algunas iniciativas y debates en curso.

En Argentina, no existe todavía una legislación nacional que aborde de manera directa y específica el uso de la inteligencia artificial en el ámbito laboral. La Ley 10.149 de la Provincia de Buenos Aires, que regula el procedimiento para la inspección del trabajo, establece en sus Artículos 44 a 46 sanciones para los empleadores que obstruyan la labor inspectiva o proporcionen información falsa. Si bien este marco sancionatorio general podría, en teoría y con una interpretación extensiva, aplicarse a casos donde las empresas oculten deliberadamente el uso de algoritmos o la lógica detrás de ellos durante una inspección, su alcance no está específicamente diseñado para las particularidades de la gestión algorítmica ni establece proactivamente derechos de información o transparencia en materia de IA. Hasta la fecha, no se registran precedentes jurisprudenciales significativos en Argentina que apliquen directamente estas disposiciones a la IA laboral o que desarrollen criterios específicos sobre transparencia algorítmica o presunción de laboralidad en contextos mediados por IA, más allá de algunos fallos incipientes relacionados con plataformas digitales que siguen la línea de la dependencia económica y la inserción en la organización ajena, sin un foco tan específico en la «gestión algorítmica» como en la ley española.

Otros países de la región, como Brasil, han integrado en su Plan Nacional de IA programas orientados a la reconversión profesional de trabajadores que podrían ser desplazados por la automatización. Panamá, por su parte, ha discutido anteproyectos que contemplan la exigencia a las empresas de presentar planes de transición laboral cuando implementen sistemas de IA que puedan tener un impacto significativo en el empleo. Estas iniciativas, si bien valiosas, se centran más en las consecuencias de la IA (desplazamiento laboral) que en la regulación de su uso en la relación de trabajo misma.

Jurisprudencia Internacional Relevante: Límites y Control

Además de los casos españoles, es pertinente mencionar la Sentencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) en el caso C-658/22. Aunque se trate de una cuestión prejudicial, el TJUE sentó criterios importantes sobre los límites a la vigilancia algorítmica en el trabajo. Determinó que el monitoreo continuo de la productividad de los trabajadores mediante sistemas de IA puede constituir una injerencia desproporcionada en su derecho a la privacidad, a menos que cumpla estrictamente con varios requisitos del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD):

  • Debe existir una «finalidad legítima y específica» que justifique tal monitoreo (conforme al Art. 6 RGPD).
  • Se requiere el «consentimiento informado y revocable» del trabajador para dicho tratamiento de datos (conforme al Art. 7 RGPD), siendo este consentimiento libre, específico e inequívoco.
  • Debe realizarse una evaluación de impacto relativa a la protección de datos (EIPD) previa, conforme también a lo que posteriormente ha reforzado el Reglamento de IA.

Esta sentencia del TJUE es crucial porque establece que la eficiencia o el control empresarial no pueden primar de forma absoluta sobre los derechos fundamentales de los trabajadores, como la privacidad. Impone un test de proporcionalidad y necesidad para el uso de IA en la vigilancia laboral, recordando que cualquier tratamiento de datos personales en el ámbito laboral debe ser justificado, transparente y limitado.

Lecciones para Argentina: Hacia una Regulación Propia

La experiencia europea, y en particular la española, ofrece un espejo en el que Argentina puede mirarse para diseñar su propia hoja de ruta regulatoria. No se trata de una mera transposición de normas, dadas las diferencias en los contextos socioeconómicos, la estructura productiva y la tradición jurídica y sindical, sino de extraer principios y mecanismos adaptables.

  1. Transparencia Algorítmica Obligatoria: La necesidad de que los trabajadores y sus representantes conozcan los «cómo» y «por qué» de las decisiones algorítmicas es un piso mínimo. Argentina debería considerar la incorporación de un derecho similar al Art. 64.4.d ET español, adaptándolo a su sistema de relaciones laborales. Esto es crucial no solo para la defensa individual del trabajador, sino también para la negociación colectiva, permitiendo a los sindicatos abordar el impacto de la IA en las condiciones de trabajo.
  2. Supervisión Humana Significativa: Inspirarse en el Reglamento de IA de la UE para garantizar que las decisiones críticas (despidos, sanciones, promociones) no sean exclusivamente algorítmicas es fundamental para prevenir la discriminación y asegurar la equidad. La «última palabra» debe ser humana, capaz de revisar y contextualizar la propuesta de la IA.
  3. Presunción de Laboralidad en Plataformas: La Ley Rider española es un referente ineludible para abordar la situación de los trabajadores de plataformas digitales en Argentina. Si bien ya existen fallos judiciales que reconocen la laboralidad en muchos casos, una presunción legal agilizaría la protección y brindaría mayor seguridad jurídica. El criterio de la «gestión algorítmica» como indicio de control es particularmente relevante y podría incorporarse explícitamente.
  4. Evaluaciones de Impacto y Auditorías: Para sistemas de IA que puedan tener un alto impacto en los derechos de los trabajadores (ej. selección de personal, evaluación de desempeño, vigilancia), se debería exigir a las empresas la realización de evaluaciones de impacto previas, con participación de los representantes de los trabajadores, para identificar y mitigar riesgos de discriminación, sesgos o violaciones a la privacidad. Estas auditorías podrían ser internas o externas según la criticidad del sistema.
  5. Protección de Datos y Privacidad: Reforzar la aplicación de la Ley de Protección de Datos Personales (Ley 25.326) en el contexto laboral digitalizado, asegurando el consentimiento informado para el tratamiento de datos mediante IA y limitando la vigilancia a lo estrictamente necesario y proporcional. La doctrina del TJUE en el caso C-658/22 es iluminadora al respecto, enfatizando la necesidad de justificación y minimización de datos.
  6. Capacitación y Diálogo Social: La efectividad de cualquier marco normativo dependerá de la capacidad técnica de los actores involucrados. Es necesario invertir en la capacitación de jueces, abogados, inspectores de trabajo, y especialmente de los representantes sindicales, para que puedan comprender y auditar los sistemas algorítmicos. Fomentar el diálogo social tripartito (gobierno, empleadores y sindicatos) es clave para construir consensos y regulaciones que sean a la vez protectoras y promotoras de una innovación responsable.

Desafíos para la Implementación en el Contexto Argentino

La adopción de un marco regulatorio robusto en Argentina enfrentará desafíos específicos:

  • Densidad Sindical y Capacidad Técnica: Si bien Argentina cuenta con una alta tasa de sindicalización en comparación con otros países de la región, la capacidad técnica de los sindicatos para abordar la complejidad de la IA y los algoritmos puede ser heterogénea. Se requerirá una inversión significativa en formación específica sobre estas nuevas tecnologías y sus implicancias legales.
  • Fiscalización Estatal: El Estado necesitará fortalecer sus organismos de contralor, como el Ministerio de Trabajo y la Agencia de Acceso a la Información Pública, dotándolos de los recursos humanos y tecnológicos, así como del personal especializado, para fiscalizar el cumplimiento de estas nuevas normativas de manera efectiva.
  • Adaptación a las PyMEs: Si bien las grandes empresas pueden estar más avanzadas en la adopción de IA, es crucial diseñar un marco que sea aplicable y no excesivamente oneroso para las pequeñas y medianas empresas, que constituyen la mayor parte del tejido productivo argentino. Podrían considerarse umbrales de aplicación o guías de cumplimiento simplificadas.
  • Resistencia al Cambio y Mitos: Será necesario superar la narrativa de que la regulación frena la innovación, demostrando que un marco claro y protector puede, de hecho, fomentar una adopción más ética, transparente y sostenible de la IA, generando confianza tanto en trabajadores como en consumidores.

Conclusión: Un Imperativo Ineludible para el Derecho Laboral Argentino

La inteligencia artificial ya no es el futuro, sino el presente del mundo del trabajo. La inacción regulatoria no es una opción viable, ya que podría derivar en una precarización digitalizada, un aumento de la discriminación algorítmica y una erosión de los derechos laborales conquistados. El modelo europeo, con su énfasis en la transparencia, la supervisión humana y las auditorías, ofrece un faro, pero Argentina debe construir su propio camino, adaptado a sus particularidades.

El desafío es complejo pero ineludible: equilibrar el fomento de la innovación tecnológica con la salvaguarda de las garantías fundamentales de quienes trabajan. Esto requerirá un debate informado y multisectorial, la valentía de legislar sobre una materia en constante evolución y el compromiso de todos los actores sociales. Invitamos a nuestros lectores a sumarse a esta discusión crucial en nuestros foros de debate y a enviar sus propios artículos y comentarios para enriquecer la conversación. El futuro del trabajo en Argentina se está escribiendo hoy, y la inteligencia artificial es uno de sus capítulos más determinantes.

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