Inteligencia artificial en RR. HH.

Ámbitos concretos de uso de la IA en RR. HH.

Reclutamiento y selección de personal

La contratación de nuevas personas es, para muchas empresas, uno de los primeros ámbitos en los que implantan la IA.

Preselección automatizada de currículos: Los sistemas de IA pueden revisar cientos de currículos en un momento, buscar palabras clave o las cualificaciones necesarias y clasificar así de forma preliminar a los candidatos. De este modo ahorran tiempo a los técnicos de personal y ayudan a identificar a los aspirantes más adecuados sin prejuicios humanos. Las herramientas modernas saben programar entrevistas y coordinar la comunicación con los candidatos – por ejemplo, enviar automáticamente a los aspirantes seleccionados una invitación a la entrevista, proponer fechas adecuadas según los calendarios o remitir pruebas en línea.

Los chatbots y voicebots se encargan, a su vez, del primer contacto: responden rápidamente a las preguntas frecuentes de los interesados en el puesto en cualquier momento, incluso fuera del horario laboral​.

Según la experiencia de las agencias de personal, hasta el 47 % de las conversaciones con un chatbot de selección tienen lugar por la tarde-noche o los fines de semana; los candidatos no tienen que esperar al horario laboral y obtienen las respuestas de inmediato​.

Esto mejora su experiencia en el proceso de selección y, al mismo tiempo, libera al equipo de RR. HH. de consultas rutinarias. La IA también ayuda a redactar ofertas de empleo: genera textos e incluso imágenes para las ofertas de trabajo, que la empresa puede utilizar después en su página de empleo o en redes sociales​.

Gracias a la IA es posible llegar a un círculo más amplio de candidatos con una oferta atractiva, creada rápidamente y a medida del puesto. En todas estas aplicaciones, sin embargo, es clave velar por que los algoritmos no favorezcan ni perjudiquen a determinados grupos de aspirantes; volveremos a ello en la parte dedicada al sesgo y la discriminación.

La mayoría de las aplicaciones de IA en RR. HH. mencionadas son conformes con el Reglamento de IA (AI Act) si se implantan de forma ética y transparente. No obstante, es importante garantizar que no se produzcan manipulación, explotación de vulnerabilidades, puntuación social ni reconocimiento de emociones de los empleados, prácticas prohibidas por el AI Act. Recomiendo evaluar detenidamente cada aplicación de IA en RR. HH. desde el punto de vista de su conformidad con el AI Act y, en su caso, consultarla con ARROWS.

Automatización de los procesos de RR. HH.

Los técnicos de personal dedican una parte considerable de su tiempo a tareas administrativas repetitivas, y es precisamente ahí donde la IA puede ayudar de forma notable.

• Tramitación de la gestión de personal ordinaria: La IA puede procesar automáticamente formularios y solicitudes (p. ej., solicitudes de vacaciones o de modificación de datos personales) e introducirlos en los sistemas internos. Un chatbot de soporte interno de RR. HH. puede responder a las preguntas de los empleados sobre beneficios sociales, salarios o políticas de la empresa, aliviando así al departamento de RR. HH.
• Planificación de turnos y horarios: Los algoritmos avanzados pueden distribuir de forma óptima los turnos de los empleados a partir de los datos de asistencia, disponibilidad y necesidades operativas. Esto ahorra tiempo a las empresas al elaborar los cuadrantes y, al mismo tiempo, tiene en cuenta las preferencias de los trabajadores, si se dispone de ellas.
• Incorporación de nuevos empleados: La IA puede guiar al nuevo empleado por las tareas básicas de su incorporación: desde cumplimentar los documentos de entrada y conocer la normativa interna hasta una visita virtual al lugar de trabajo mediante un chatbot interactivo.
• Análisis de datos de RR. HH. e informes – p. ej., generan automáticamente informes periódicos sobre rotación, absentismo por enfermedad o costes salariales e identifican en ellos patrones o anomalías a los que la dirección debería prestar atención. El resultado es una aceleración de los procesos y una reducción de los errores causados por el trabajo manual rutinario.

Según diversas encuestas, la automatización de tareas repetitivas figura entre los mayores beneficios de la IA en RR. HH.​

Las empresas pueden dedicar el tiempo ahorrado a actividades más estratégicas, en las que el juicio y la empatía humanos son insustituibles.

Evaluación del desempeño de los empleados

Gracias a la IA, el ámbito de la evaluación y la gestión del desempeño también entra en una nueva era. La tradicional evaluación anual de los empleados se complementa con análisis continuos de datos de rendimiento, que pueden estar parcialmente automatizados.

Análisis de los resultados laborales: En los equipos comerciales, la IA puede seguir las ventas y los KPI en tiempo real y alertar a los responsables de fluctuaciones, por ejemplo identificando a un empleado cuyas cifras descienden para que pueda recibir a tiempo apoyo o formación. En los centros de atención al cliente, algunos sistemas evalúan mediante IA la calidad de las llamadas telefónicas (tono de voz, palabras clave) o la rapidez en la resolución de solicitudes y ofrecen a los trabajadores una retroalimentación inmediata.

La analítica predictiva de RR. HH. promete incluso predecir qué empleados corren riesgo de marcharse (el llamado flight risk) a partir de diversos indicadores: implicación en proyectos, ausencias, ambiente en el equipo, etc. Los responsables pueden entonces actuar de forma proactiva, por ejemplo ofreciendo una promoción profesional o abordando la satisfacción antes de que un colega valioso presente su dimisión. Estas herramientas pueden hacer mucho más preciso y ágil el trabajo con el talento. Por otro lado, se impone la prudencia: un algoritmo de «caja negra» (black-box) que decidiera por sí solo, sin criterios claros, sobre ascensos o el importe de las primas supone un riesgo para la empresa tanto desde el punto de vista de la equidad como jurídico. No es casualidad que el Reglamento europeo de IA (AI Act) clasifique los sistemas de evaluación del rendimiento y del comportamiento de los trabajadores como de alto riesgo y les imponga requisitos estrictos​.

Esto significa que, en la práctica, la última palabra debería tenerla siempre una persona: la IA debe servir como herramienta de apoyo que aporta datos y recomendaciones, pero la decisión final (p. ej., a quién ascender o cómo evaluar) debe adoptarla el responsable teniendo en cuenta también el contexto y la perspectiva humana.

Supervisión de los empleados

La monitorización de los empleados es un ámbito sensible en el que la tecnología penetra cada vez más, y la IA aporta nuevas posibilidades, pero también controversias. Las empresas pueden utilizar la IA para el control de la asistencia y del tiempo de trabajo, por ejemplo mediante una cámara con reconocimiento facial a la entrada (en lugar del reloj de fichar) o la evaluación automática de los registros de inicio de sesión para controlar el teletrabajo.

Algunas empresas prueban herramientas que monitorizan la actividad en el ordenador (pulsaciones de teclas, movimientos del ratón, aplicaciones abiertas) y evalúan la productividad del empleado. La IA puede analizar grandes volúmenes de estos datos y buscar patrones, por ejemplo advertir de que un determinado empleado dedica a menudo tiempo a actividades en línea ajenas al trabajo o, al contrario, identificar a trabajadores sobrecargados que ni siquiera hacen pausas.

En logística se utilizan sistemas de IA para el seguimiento de vehículos y conductores (localizadores GPS combinados con algoritmos de optimización de rutas y detección de desviaciones), y en la producción, sistemas de cámaras que controlan el cumplimiento de las normas de seguridad. Las cámaras modernas con IA pueden, por ejemplo, reconocer automáticamente si los trabajadores llevan casco y chaleco y advertir de las infracciones. Estas auditorías de seguridad automatizadas pueden evitar accidentes.

Existen además experimentos de análisis de la comunicación: p. ej., una herramienta de IA puede evaluar resúmenes anonimizados de correos electrónicos o chats del equipo y medir el «estado de ánimo» o el compromiso (análisis de sentimiento), para que RR. HH. detecte a tiempo el descontento en el lugar de trabajo. Estas posibilidades, sin embargo, chocan con los límites de la privacidad. En la República Checa, la ley establece claramente que el empleador no puede, sin una razón seria, vulnerar la privacidad del empleado mediante una vigilancia sistemática o el control de sus comunicaciones. Incluso una monitorización justificada debe ser proporcionada y los empleados deben ser informados previamente de ella; analizaremos los detalles en la parte jurídica​.

Por ahora, la IA puede ayudar en la monitorización, pero las empresas deben sopesar con mucho cuidado qué vigilan y de qué manera, para no sobrepasar los límites legales ni perder la confianza de su personal.

Formación y desarrollo

La inteligencia artificial también puede personalizar y hacer más eficiente la formación de los empleados. La formación tradicional suele ofrecer lo mismo a todos, mientras que la IA puede analizar las necesidades y el rendimiento de cada persona y proponer en consecuencia un plan de desarrollo a medida. Por ejemplo, un empleado de atención al cliente que tiene dificultades con una determinada competencia informática puede recibir, gracias a la IA, la recomendación de un módulo de e-learning concreto o de coaching precisamente en ese ámbito. Las herramientas de IA siguen cómo le va a cada uno en las pruebas de conocimientos o en el cumplimiento de tareas y recomiendan programas formativos pertinentes según las carencias detectadas​.

Este enfoque personalizado aumenta la eficacia del aprendizaje: las personas no aprenden innecesariamente lo que ya saben, sino que se centran en lo que necesitan mejorar. Algunas empresas ya utilizan chatbots como formadores virtuales: el empleado puede preguntar al chatbot cualquier cosa (p. ej., «¿Cómo se cumplimenta correctamente una orden de viaje?» o «¿Qué hacer ante una reclamación de un cliente?») y la IA le proporciona de inmediato una respuesta con referencias a las directrices o materiales internos correspondientes. Esto permite el aprendizaje just-in-time: la persona adquiere el conocimiento necesario en el momento en que lo necesita.

La IA también sabe generar contenidos formativos: desde la creación automática de presentaciones a partir de los materiales facilitados, pasando por la traducción y localización de cursos, hasta simulaciones de situaciones en realidad virtual para practicar (p. ej., entrenar una conversación con un cliente en un entorno simulado). El resultado es una elaboración más rápida y barata de formaciones que pueden adaptarse fácilmente a distintos puestos.

En las grandes empresas con cientos o miles de empleados, la IA ayuda a escalar el desarrollo, poniendo a disposición de cada empleado un «coach» al alcance de la mano a través de una aplicación o de la intranet. No obstante, es importante garantizar que las recomendaciones de la IA en materia de desarrollo estén en consonancia con las necesidades estratégicas de la empresa y que no se produzca un «encasillamiento» indeseado de los empleados (p. ej., que el algoritmo deje de ofrecer a alguien promoción profesional solo por sus resultados anteriores). Por eso, también aquí la última palabra debe tenerla RR. HH., y la IA debe considerarse una herramienta auxiliar.

Aspectos jurídicos de la IA en RR. HH.

La implantación de la IA en la gestión de personal plantea no solo retos tecnológicos, sino también retos jurídicos. Los empleadores deben respetar numerosas normas: desde la protección de datos personales (RGPD), pasando por la protección laboral de los empleados, hasta las prohibiciones de discriminación. A continuación analizamos los aspectos jurídicos clave en los que deberían centrarse las empresas checas.

Protección de datos personales y RGPD

Los datos de los empleados como datos personales: La mayor parte de la gestión de RR. HH. gira en torno a datos personales de los empleados, ya se trate de currículos de candidatos o de información sobre asistencia, rendimiento o formación. Según la definición del RGPD, es dato personal toda información sobre una persona física identificada o identificable​.

Por tanto, si el uso de la IA implica el tratamiento de datos de empleados concretos (como ocurre en la mayoría de los escenarios de RR. HH.), deben cumplirse todas las obligaciones del responsable del tratamiento conforme al RGPD.

Base jurídica del tratamiento: La empresa debe contar con una base jurídica clara para tratar los datos. En el contexto de RR. HH., se tratará con mayor frecuencia de la ejecución de un contrato (p. ej., el procesamiento de nóminas, necesario para el contrato de trabajo) o del interés legítimo del empleador (p. ej., hacer más eficiente la selección mediante IA). Si la empresa se basa en el interés legítimo, debería realizar la llamada prueba de ponderación, documentando que su interés (p. ej., la automatización de la selección) no prevalece sobre los derechos y libertades de los empleados​.

Transparencia e información: Los empleados y candidatos deben ser informados de qué datos trata la IA y con qué finalidad. El RGPD (art. 13) impone la obligación de facilitar al interesado información clara, incluido el hecho de que se producen decisiones automatizadas o elaboración de perfiles. Por ello, si la empresa implanta la IA, debería actualizar las cláusulas informativas para los empleados, las políticas internas de tratamiento de datos e incluso las redacciones de los contratos de trabajo o de los consentimientos. Los empleados conservan sus derechos conforme al RGPD: derecho de acceso a los datos, de rectificación de inexactitudes y, en su caso, de oposición al tratamiento o de supresión. La empresa debe garantizar que las personas puedan ejercer estos derechos también cuando se utiliza la IA. Por ejemplo, si un sistema de IA evalúa el rendimiento, el empleado debería poder averiguar qué datos sobre él registra el sistema y, en su caso, hacerlos rectificar.

Contrato con el proveedor de IA: Con frecuencia, la herramienta de IA para RR. HH. la suministra una empresa externa (por ejemplo, un software de selección basado en IA). En tal caso, el proveedor actúa típicamente como encargado del tratamiento por cuenta de su empresa (responsable). El RGPD exige celebrar con el encargado un contrato de encargo del tratamiento y obligarle a respetar las normas de protección de datos​.

La empresa debería asegurarse de que el proveedor del servicio de IA protegerá los datos, no los utilizará para otros fines y le permitirá cumplir sus obligaciones frente a los interesados. Atención también a los datos con los que aprende la IA: si facilita al proveedor sus datos de RR. HH. para el «entrenamiento» del modelo, también eso constituye tratamiento de datos personales y debe contar con una base jurídica y una cobertura contractual.

Evaluación de riesgos y EIPD: La normativa insiste en evaluar si la implantación de una nueva tecnología conlleva riesgos elevados para los derechos de los empleados. La IA se considera a menudo un nuevo tipo de tratamiento, potencialmente de alto riesgo, por lo que puede aplicarse la obligación de realizar una EIPD (evaluación de impacto relativa a la protección de datos, DPIA)​.

Por ejemplo, si una empresa quiere introducir un algoritmo de evaluación de candidatos, debería analizar de antemano los riesgos: qué ocurre si el algoritmo excluye indebidamente a alguien, qué pasa en caso de fuga de datos, etc. Si la EIPD revela riesgos elevados que no pueden mitigarse, debe consultarse a la Oficina para la Protección de Datos Personales (ÚOOÚ). En cualquier caso, es muy recomendable implicar al Delegado de Protección de Datos (DPO) de la empresa (si lo tiene) en la implantación de la IA en RR. HH.

Seguridad de los datos: Los sistemas de IA suelen requerir muchos datos y a veces funcionan en la nube, por lo que resulta aún más importante cuidar la ciberseguridad. Una fuga de datos sensibles de los empleados (evaluaciones, salarios, expedientes personales) podría tener graves consecuencias para la empresa. Tanto el RGPD como el Código del Trabajo checo (Ley n.º 262/2006 Sb., en adelante «ZP») imponen al empleador la obligación de proteger los datos personales de los empleados frente a usos indebidos. En la práctica, ello supone adoptar medidas técnicas y organizativas: cifrado de bases de datos, control de acceso (solo usuarios autorizados), auditorías periódicas, formación de los administradores de las herramientas de IA, etc. Si, por ejemplo, una IA generativa respondiera a consultas y alguien introdujera en ella datos de personal sensibles (por ejemplo, una lista de salarios), estos podrían enviarse a los servidores del proveedor; también este es un riesgo de seguridad del que hay que advertir a los empleados (véanse las recomendaciones más adelante).

No conviene subestimar el cumplimiento del RGPD: las sanciones por infracción pueden alcanzar los 20 millones de EUR o el 4 % del volumen de negocio mundial de la empresa​.

Igual de importante es, sin embargo, la reputación del empleador: un escándalo por fuga de datos o las quejas de los empleados por vulneración de su privacidad pueden dañar la confianza y la cultura corporativa.

equipo del despacho de abogados ARROWS en Olomouc

Discriminación y sesgo en la IA

Riesgo de discriminación algorítmica: La IA en RR. HH. promete objetividad porque decide a partir de datos. Sin embargo, sin las medidas adecuadas puede, por el contrario, trasladar y amplificar los prejuicios presentes en los datos. Un ejemplo clásico es el algoritmo de selección que «aprende» de los datos históricos a preferir un determinado tipo de candidato. Si, por ejemplo, la empresa contrataba en el pasado principalmente a hombres para puestos de TI, la IA puede asumir ese patrón y empezar a perjudicar sistemáticamente los currículos de mujeres, sin que nadie lo pretenda expresamente. Un caso conocido es el experimento de Amazon, que desarrolló una IA interna para evaluar currículos: con el tiempo descubrieron que otorgaba puntuaciones más bajas a las candidatas, porque los datos históricos estaban «sesgados» a favor de los hombres​.

El algoritmo penalizaba, por ejemplo, menciones como «capitana del club de ajedrez femenino» solo porque la palabra «femenino» no aparecía en los datos de los candidatos seleccionados​.

Este comportamiento es, por supuesto, indeseable e inadmisible en el contexto del Derecho laboral.

Prohibición de discriminación: Tanto el ZP como la Ley antidiscriminación checa prohíben expresamente la discriminación en el empleo por motivos protegidos, como el sexo, la edad, el origen racial o étnico, las creencias, la orientación sexual, etc. Esto se aplica a la contratación, la remuneración, los ascensos y la extinción de la relación laboral. Si una decisión adoptada por la IA diera lugar a un perjuicio injustificado de una persona por alguno de estos motivos, la responsabilidad recae en el empleador, igual que si discriminara directamente un responsable durante la entrevista. Por tanto, las empresas deben vigilar cuidadosamente cómo decide la IA y comprobar antes de su implantación si presenta sesgos. Por ejemplo, en una herramienta de cribado de currículos se pueden realizar pruebas con perfiles ficticios (mujer frente a hombre con la misma cualificación, etc.) y verificar que los resultados no difieren sistemáticamente.

Además, conviene limitar el uso de datos de entrada que puedan servir como indicador indirecto de rasgos sensibles: típicamente la dirección de residencia (puede correlacionarse con una minoría étnica), la duración del permiso parental (puede favorecer a los hombres frente a las mujeres), la fotografía del candidato, etc.

Obligaciones de los empleadores: En la práctica, un sistema de IA nunca debería adoptar por sí solo una decisión irreversible. El Derecho europeo (art. 22 del RGPD) prohíbe que las personas sean objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado con efectos significativos, salvo que existan garantías específicas. Un ejemplo sería que el algoritmo decidiera por sí solo, sin valoración humana, la contratación o no de un candidato; este procedimiento está (con excepciones) prohibido, porque afecta de forma sustancial a la persona​.

La empresa debería garantizar, por tanto, que siempre participe en el proceso una persona que pueda revisar la recomendación de la IA. Así no solo se cumple el requisito legal, sino que también se reduce el riesgo de discriminación: el técnico de personal puede detectar un patrón sospechoso (p. ej., «la IA me ha descartado a todas las mujeres, esto no está bien») e intervenir.

Entrenamiento y ajuste de los modelos: Los proveedores de IA responsables hacen hoy hincapié en la llamada IA ética: modelos diseñados para minimizar los sesgos. Para una empresa que desarrolla su propia solución de IA, esto significa incluir en el desarrollo una fase de ajuste de la equidad (fairness). Por ejemplo, se pueden modificar las ponderaciones del algoritmo o añadir mecanismos de compensación si se detecta que un determinado grupo sale peor parado sin motivo legítimo. Si adquiere un producto de IA de un tercero, pregunte al proveedor cómo ha abordado la cuestión del sesgo y si ha realizado pruebas de discriminación.

Seguimiento de las decisiones de la IA: La implantación de la IA no es el final: es necesario supervisar continuamente sus resultados. Se recomienda llevar registros (logs) de cómo decidía la IA y analizarlos periódicamente, por ejemplo en cuanto a la proporción de admitidos/rechazados por sexo, edad, etc. También puede ayudar la evaluación de impacto sobre los derechos fundamentales obligatoria (el llamado ALTAI – Assessment List for Trustworthy AI), que probablemente exigirá el nuevo AI Act para los sistemas de alto riesgo. En resumen, la empresa debe supervisar la IA de forma similar a como supervisa a sus directivos: fijarle límites y comprobar que los respeta. Ignorar esta obligación no compensa: además de multas, existe el riesgo de litigios por parte de candidatos rechazados o empleados que se sientan discriminados, así como la pérdida de la buena reputación.

La monitorización de los empleados y sus derechos

Derecho a la intimidad frente al control del empleador: Como hemos esbozado más arriba, las tecnologías modernas ofrecen a los empleadores posibilidades sin precedentes de vigilar lo que hacen los empleados. Desde el punto de vista jurídico, sin embargo, la intimidad del empleado está protegida y no puede vulnerarse de forma desmedida. El § 316 del ZP establece que el empleador puede controlar el uso de sus medios de producción y de trabajo (ordenadores, teléfonos, vehículos, etc. facilitados a los empleados) solo de manera razonable y en la medida estrictamente necesaria​.

Esto significa que no es posible monitorizar de forma generalizada e ilimitada toda la actividad del empleado: el control debe tener un motivo razonable (p. ej., protección del patrimonio, de la seguridad o de los secretos comerciales) y ser lo menos invasivo posible. La vigilancia encubierta de las comunicaciones del empleado (lectura de correos privados, escucha de llamadas) está expresamente prohibida, salvo que exista una razón grave basada en la naturaleza específica de la actividad del empleador​.

Tal razón podría ser, p. ej., la necesidad de prevenir la fuga de información estrictamente confidencial en un sector específico, pero en una empresa corriente no suele existir un motivo legítimo. Incluso donde existe (p. ej., una empresa de seguridad puede tener motivos para comprobar si el vigilante realmente recorre el recinto), rige el principio de proporcionalidad: vigilar solo lo necesario y nada más.

Obligación de informar: Lo fundamental es que el empleador debe informar previamente a los empleados de cualquier monitorización, de su alcance y de sus modalidades. No basta, por tanto, con tenerlo escondido en alguna directriz interna: los empleados deben conocer de forma acreditable si se les vigila y cómo.

Por ejemplo, si la empresa implanta una IA que analiza los correos electrónicos en busca de palabras clave (aunque sea solo por motivos de ciberseguridad), debe advertir a los empleados de que el correo corporativo está bajo supervisión y a qué datos afecta. El ZP no exige que los empleados lo consientan (el consentimiento no puede imponerse), pero deben saberlo.

IA y monitorización: El uso de la IA por parte del empleador no altera estas obligaciones: da igual que el control lo realice una persona o un algoritmo. Si, por ejemplo, la IA evalúa las grabaciones de las cámaras y notifica comportamientos sospechosos, rigen los mismos límites que para los sistemas de videovigilancia convencionales. Además, el uso de la IA implica de nuevo tratamiento de datos personales, por lo que se aplica el RGPD; por ejemplo, el reconocimiento facial en una cámara constituye un dato biométrico con un estatus especialmente sensible.

Supervisión europea: No solo los tribunales checos, sino también el Tribunal Europeo de Derechos Humanos se ha pronunciado reiteradamente sobre la monitorización de los empleados. En el conocido asunto Bărbulescu c. Rumanía, el TEDH declaró que el despido de un empleado por utilizar el correo electrónico corporativo con fines privados fue injustificado, porque el empleado no había sido informado previamente y con claridad del alcance de la monitorización​.

Es una lección importante para las empresas: aunque el empleado haya infringido las normas (utilizando el ordenador de la empresa con fines privados), no pueden obtenerse pruebas mediante una vigilancia encubierta de la que no tenía conocimiento. En conclusión, al implantar herramientas de IA para la monitorización (cámaras de control de asistencia, supervisión de ordenadores, etc.), respete los límites legales.

Configure la monitorización para que sea selectiva y no generalizada; registre solo los datos imprescindibles; excluya sin falta la monitorización de los espacios donde la ley la prohíbe (vestuarios, aseos, zonas de descanso: allí el empleado tiene derecho a una intimidad absoluta). Informe siempre abiertamente a los empleados de qué se vigila y por qué. Tenga en cuenta también la dimensión ética: un control excesivo puede deteriorar las relaciones en el lugar de trabajo. Utilice la IA en la monitorización más bien para la seguridad y por motivos realmente graves, no para microgestionar cada paso del empleado.

Por tanto, es imprescindible que los empleadores, antes de implantar tecnologías de reconocimiento facial, realicen un análisis exhaustivo de su conformidad con la normativa y valoren si dicho tratamiento de datos biométricos es necesario y proporcionado a la finalidad que pretenden alcanzar. Los abogados de ARROWS, especializados en la intersección entre IA, RR. HH. y RGPD, le ayudarán con mucho gusto. Tenemos experiencia: en 2018 se llevó a cabo una inspección sobre este tema en Metrostav.​

Dado que el marco jurídico en este ámbito puede evolucionar, conviene seguir los criterios actuales de la ÚOOÚ y los posibles cambios legislativos que puedan afectar a las posibilidades y condiciones del tratamiento de datos biométricos en el sector privado.

Responsabilidad por las decisiones adoptadas por la IA

Quién es responsable: Imaginemos la situación: un sistema de IA selecciona a un candidato al que la empresa contrata o, por el contrario, recomienda despedir a un determinado empleado. ¿Quién es jurídicamente responsable de esa decisión? Desde el punto de vista jurídico, siempre el empleador. La IA no es un sujeto de derecho ni responde de sus actos: es una herramienta, igual que, por ejemplo, un software de contabilidad. Si se produce un error (discriminación, extinción injustificada del contrato, etc.), la responsabilidad frente al empleado o candidato afectado recaerá en la empresa, no en el proveedor de IA ni en el «ordenador». Por eso, al empleador le interesa mantener bajo control las decisiones de la IA.

Decisiones automatizadas en las relaciones laborales: Como ya se ha mencionado, el RGPD prohíbe en principio las decisiones basadas únicamente en el tratamiento automatizado con un gran impacto en las personas. En RR. HH. se incluyen aquí decisiones como la contratación o no, el ascenso o no, el despido, una modificación significativa del salario o de las primas, etc. La empresa nunca debería encontrarse en la situación de que una decisión «la tomó la IA y nadie más la vio». Por un lado, sería impugnable jurídicamente; por otro, sería difícil defender tal decisión: ¿cómo explicaría ante un tribunal por qué se despidió a alguien si la respuesta fuera «lo decidió el algoritmo y en realidad no sabemos por qué»?

Exigencia de supervisión humana: Una buena práctica (y pronto también una obligación legal según el AI Act) es garantizar una supervisión humana (human oversight) sobre la IA​. Esto significa designar a personas que comprendan el funcionamiento del sistema, puedan intervenir en él o desactivarlo si es necesario y, sobre todo, asuman la decisión final en los momentos críticos. Por ejemplo, la IA puede proponer un orden de candidatos, pero el técnico de personal debe revisar la selección principal y confirmar o modificar la decisión. Si se utiliza la IA para el control de asistencia, puede señalar patrones sospechosos (retrasos frecuentes), pero el responsable debe hablar con el empleado y averiguar los motivos antes de imponer sanciones.

Auditabilidad y explicabilidad: La responsabilidad también está ligada a que la empresa sea capaz de acreditar los motivos de la decisión. En el ámbito de la IA se habla a menudo del problema de la «IA explicable» (explainable AI): especialmente en los algoritmos de caja negra, es difícil desentrañar a posteriori por qué decidieron como lo hicieron. Pero si de la decisión depende la carrera de una persona, lo justo es poder ofrecerle una explicación. Para la empresa, esto significa preferir herramientas de IA transparentes o que ofrezcan una explanation interface, p. ej., que muestren la puntuación del candidato con la justificación «no cumple el requisito XY» en lugar de un simple «rechazado». También conviene conservar registros (logs) de la actividad de la IA​, para poder rastrear cómo llegó a un determinado resultado.

Impugnación de las decisiones de la IA: Si un empleado o candidato cuestiona una decisión en la que ha intervenido la IA (p. ej., sospecha que ha sido discriminado por el algoritmo), debería poder plantearlo igual que si se tratara de una decisión de un responsable. La empresa debería contar con un procedimiento interno para examinar tales reclamaciones, implicando típicamente a expertos de RR. HH. y de TI que analicen si la IA ha fallado. En última instancia, el litigio lo resolvería un tribunal o la Inspección de Trabajo (inspektorát práce), y la empresa tendría que defender sus procedimientos.

Proveedor frente a usuario: Por supuesto, frente a terceros responde el empleador, pero si el fallo se debió a un error de la herramienta de IA, la empresa puede reclamar posteriormente los daños al proveedor (si este incumplió el contrato, etc.). También por ello compensa elegir sistemas de IA reconocidos y contrastados y regular contractualmente qué ocurre si la herramienta no funciona como se espera (incluidas las obligaciones jurídicas del proveedor en materia de cumplimiento normativo). Actualmente, la UE también debate unas normas específicas sobre responsabilidad por la IA (la llamada AI Liability Directive), que deberían facilitar a los perjudicados la obtención de una indemnización; también esto es una señal para las empresas de que la responsabilidad se toma en serio.

La conclusión es clara: de la IA responde la propia empresa y debe tratarla en consecuencia, como una herramienta que hay que configurar cuidadosamente, controlar y, en caso necesario, corregir.

Recomendaciones prácticas para empresas checas

Implantar la IA en RR. HH. es mucho más que un proyecto técnico: exige también establecer unas normas internas adecuadas, un marco ético y comunicación con los empleados. A continuación ofrecemos recomendaciones que le ayudarán a utilizar la IA en RR. HH. de forma responsable y conforme a Derecho.

Establecimiento de normas internas para la IA en RR. HH.

Estrategia y política de IA: El primer paso debería ser elaborar una estrategia interna de uso de la IA. La dirección de la empresa debería aclarar en qué ámbitos quiere utilizar la IA, qué objetivos persigue con ello (p. ej., agilizar la selección, reducir la carga administrativa) y cuáles son los límites. A ello le sigue la elaboración de una política o directriz interna que establezca las normas de uso de la IA en RR. HH.

Debería responder a preguntas como: ¿Quién es responsable del funcionamiento y la supervisión de las herramientas de IA? ¿Qué tipos de decisiones puede tomar la IA de forma autónoma y cuándo es necesario escalar a una persona? ¿Cómo se probará y aprobará la implantación de una nueva herramienta de IA? ¿Cómo se supervisarán sus resultados y se resolverán los posibles problemas? Una directriz así garantiza que todo el equipo de RR. HH. actúe de forma coherente y consciente.

Gobernanza de la IA en la práctica: Se recomienda crear, por ejemplo, una comisión o consejo interno de gobernanza de la IA en la empresa​. Podría estar integrado por representantes de RR. HH., TI, el departamento jurídico y la dirección. Su función sería aprobar nuevas herramientas de IA, supervisar su funcionamiento y resolver los dilemas éticos que puedan surgir. En una empresa más pequeña puede bastar con una reunión periódica del responsable de RR. HH. con TI y un abogado sobre el uso de la IA. Lo importante es que la IA no escape al control simplemente porque alguien la haya implantado «a escondidas», sin conocimiento de los demás y sin gestionar los riesgos.

Inventario y auditoría: Mantenga un inventario de todos los sistemas de IA que utiliza en RR. HH., con la descripción de su función, el proveedor, los datos tratados y las medidas adoptadas frente a los riesgos. Este inventario es útil tanto para las necesidades internas (sabrá fácilmente qué funciona y dónde) como para la eventual comunicación con las autoridades o en una auditoría (tendrá preparado cómo cumple los requisitos del RGPD, del AI Act, etc.).

Procedimientos en caso de fallo: Defina qué hacer cuando una herramienta de IA falle o provoque un incidente, por ejemplo cuando el algoritmo de selección empiece a dar resultados extraños. Debería quedar claro quién tiene autoridad para suspender el sistema, a quién informar (dirección, DPO, seguridad informática) y cómo llevar a cabo la corrección. Así evitará el caos en una situación de crisis.

Directrices éticas y códigos para la IA

Además de las normas estrictas, resulta útil establecer también principios éticos que la empresa seguirá en el uso de la IA. Se puede partir de los valores corporativos existentes o del código ético y ampliarlos a la IA. Algunas organizaciones adoptan una carta ética de la IA en la que se comprometen con determinados principios, p. ej.: «Utilizaremos la IA de forma transparente y justa; las decisiones de la IA se someten siempre a revisión humana; velamos por la privacidad y la seguridad de los datos; garantizamos la igualdad de trato y la no discriminación; somos responsables de los efectos de la IA en nuestros empleados». Estas declaraciones no solo ayudan internamente, sino que también pueden servir externamente para generar confianza (p. ej., ante los candidatos, la empresa puede comunicar que utiliza la IA en la selección de forma ética y conforme al RGPD).

Inspiración externa: Existen numerosos marcos y recomendaciones en los que apoyarse. La Comisión Europea publicó las Ethics Guidelines for Trustworthy AI (2019), que definen principios como la supervisión humana, la solidez técnica, la privacidad, la transparencia, la diversidad y no discriminación o la rendición de cuentas. La OCDE tiene sus Principios sobre IA y, por ejemplo, también el Gobierno estadounidense publicó el Blueprint for an AI Bill of Rights (2022), que protege los derechos de los trabajadores en relación con la IA​.

Específicamente para RR. HH. existen recomendaciones de organizaciones profesionales (SHRM, CIPD, etc.), que a menudo subrayan tres pilares: legalidad, ética e inclusión. La empresa no tiene que inventarlo todo desde cero; puede adoptar principios contrastados como: «La IA no debe vulnerar los derechos de los empleados, debe implantarse con su confianza y en beneficio de ambas partes, las decisiones de la IA deben ser explicables y revisables, implantaremos las nuevas tecnologías con sensibilidad y teniendo en cuenta su impacto en las personas», etc.

Como subraya el presidente de la organización sectorial ABSL, Jaromír Staroba, es importante que las empresas sigan la evolución global de la regulación y guíen a sus equipos de innovación conforme a directrices éticas​. En la práctica, esto significa formar a los desarrolladores y usuarios de IA sobre los riesgos éticos, consultar la implantación de la IA con los distintos grupos de interés (p. ej., con los sindicatos, si los hay) y evitar soluciones cuyo funcionamiento no esté claro. Staroba advierte contra las herramientas de IA para RR. HH. de tipo «caja negra», sin documentación ni transparencia: es mejor evitarlas​.

En su lugar, conviene priorizar soluciones que permitan la auditoría y en las que el proveedor comparta abiertamente información sobre el algoritmo (al menos a nivel de explicación, no necesariamente del código fuente).

Cultura y valores: Incorpore el tema de la IA también a la cultura corporativa. Si la empresa hace hincapié en el cuidado de los empleados, debería abordar la IA partiendo de que debe servir a las personas, no sustituirlas ni controlarlas en exceso. El uso ético de la IA se hará realidad cuando lo apoyen los propios empleados, lo que ocurrirá si ven que la IA les ayuda y no les perjudica. Por eso, construya una cultura en la que la innovación vaya de la mano de la responsabilidad.

Comunicación con los empleados sobre la IA

Transparencia frente a los empleados: Para que los empleados acepten la IA de forma positiva, deben entender por qué y cómo se utiliza. Por eso es fundamental comunicar abiertamente desde el principio. Si tiene previsto implantar la IA en la selección o en procesos internos, informe de ello a los empleados con antelación. Explique qué tareas realizará la IA (p. ej., «el chatbot responderá a sus preguntas sobre nóminas» o «el nuevo sistema analizará la asistencia y propondrá turnos») y destaque qué obtendrán las personas: servicios de RR. HH. más rápidos, menos trámites para ellos, etc. Asegúreles también que la IA no se utilizará de forma abusiva, p. ej., que no sirve para una vigilancia desproporcionada ni para evaluaciones sin contexto. Si implanta la IA en la selección, puede comunicarlo también a los candidatos (p. ej., mencionar en la oferta que la preselección la realiza un algoritmo para garantizar la equidad).

Formación y concienciación: No todos los especialistas de RR. HH. o directivos entienden lo que realmente implica la IA. Por eso conviene organizar formaciones o talleres internos sobre la IA en RR. HH.: presentar las posibilidades, pero también los riesgos (privacidad, sesgos), y esbozar los nuevos procesos. Implique tanto al equipo de RR. HH. como a los mandos y, si les afecta, también a la plantilla en general (p. ej., formación para directivos sobre cómo utilizar correctamente los resultados de la IA al evaluar a sus subordinados). El objetivo es eliminar el miedo a lo desconocido: muchos empleados pueden temer que la IA los «espíe» o incluso los sustituya. Un debate abierto ayudará a aclarar que la IA es una herramienta para facilitar el trabajo a las personas, no para castigarlas.

Participación de los empleados en el diseño: Si es posible, implique a representantes de los empleados (por ejemplo, de distintos departamentos) en la implantación piloto de la IA. Pueden aportar una valiosa retroalimentación, señalar problemas prácticos y, al mismo tiempo, actuar como embajadores que después expliquen mejor la novedad a sus compañeros.

Política de IA para los empleados: Además del uso de la IA por parte del empleador, está la cuestión del uso por los empleados de IA de acceso público (p. ej., ChatGPT en el trabajo). Conviene comunicar a los empleados instrucciones claras sobre qué pueden y qué no pueden introducir en herramientas de IA externas. Por ejemplo, advertirles de que no introduzcan información confidencial de la empresa en servicios de IA públicos, que podrían almacenarla o hacer un uso indebido de ella​.

Explíquelo de forma comprensible, p. ej.: «Todo lo que escriba en un generador de IA puede quedar almacenado y llegar potencialmente a terceros; por eso está prohibido introducir datos personales de compañeros o clientes o información no pública de la empresa».​

Los empleados a menudo desconocen cómo funcionan estas tecnologías, por lo que la formación es clave.

Comunicación en caso de error de la IA: Si se produce algún incidente (por ejemplo, la IA clasifica erróneamente a un empleado con buen rendimiento en la categoría de «bajo rendimiento»), comuníquelo abiertamente y discúlpese por los posibles errores. Demuestre que es consciente de los límites de la IA y que hará todo lo posible por corregirlo y actuar con equidad. Así mantendrá la confianza: las personas valoran que la empresa reconozca que la tecnología no es infalible y anteponga el juicio humano.

Evolución futura y legislación en preparación

El ámbito de la IA evoluciona de forma muy dinámica, y con él la legislación, que intenta seguirle el ritmo. En los próximos años, las empresas se enfrentarán a cambios fundamentales en la regulación de la IA, sobre todo a nivel de la Unión Europea, que conviene seguir y para los que hay que prepararse.

El AI Act y la regulación de la IA en la UE

La normativa más importante en preparación es el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act), aprobado a nivel de la UE en 2024 y que entrará en vigor de forma escalonada (se espera su plena aplicación en torno a 2026)​. El AI Act introduce un marco integral de regulación de la IA con un enfoque basado en el riesgo. Clasifica las distintas aplicaciones de IA en categorías: usos prohibidos (p. ej., la llamada puntuación social de los ciudadanos), sistemas de alto riesgo, sistemas de riesgo limitado y de riesgo mínimo​.

Precisamente la IA en RR. HH. (selección, gestión y supervisión de empleados) se considera, según las definiciones de la norma, un ámbito de alto riesgo​.

Esto significa que a las herramientas de IA utilizadas, por ejemplo, para seleccionar candidatos, decidir sobre ascensos o la extinción de la relación laboral, evaluar el rendimiento o supervisar el comportamiento de los empleados se les aplicarán requisitos estrictos​.

Obligaciones para las empresas (usuarios de IA): El AI Act distingue entre las obligaciones de los proveedores de sistemas de IA y las de sus usuarios (los llamados responsables del despliegue o deployers). En el papel de deployer estará típicamente la empresa que implanta, p. ej., un software de selección con IA adquirido a terceros. Entre las obligaciones clave del usuario de una IA de alto riesgo figurarán: garantizar una supervisión humana adecuada del sistema, seguir rigurosamente las instrucciones del fabricante, validar los datos de entrada (es decir, vigilar la calidad y representatividad de los datos con los que «alimentamos» a la IA), supervisar los resultados de la IA durante su funcionamiento y notificar al proveedor los incidentes graves o fallos​.

Además, llevar registros (logs) de la actividad de la IA​ e incluso realizar una evaluación de impacto sobre los derechos fundamentales (para demostrar que el sistema no perjudica los derechos humanos, p. ej., que no discrimina)​. Las empresas también deberán informar a sus empleados (o a sus representantes) de que, en el trabajo o en la selección, están sujetos a decisiones de un sistema de IA​. Esto vuelve a subrayar el principio de transparencia.

Sanciones según el AI Act: El incumplimiento de las obligaciones relativas a los sistemas de alto riesgo se sancionará con multas: la propuesta menciona hasta 20 millones de EUR o el 4 % del volumen de negocio anual (de forma similar al RGPD). Es evidente, por tanto, que la UE se toma muy en serio el uso de la IA en RR. HH. y quiere evitar abusos o implantaciones irreflexivas que puedan perjudicar a los empleados.

Qué hacer ya: Aunque el AI Act todavía se está llevando a la práctica, las empresas deberían empezar ya con los preparativos. Se recomienda realizar una auditoría de todos los algoritmos de IA o avanzados que utiliza o pretende utilizar en la empresa: averiguar si entran en la definición del AI Act (que es bastante amplia) y si no pertenecen a la categoría de alto riesgo (si afectan a los empleados, es muy probable que sí). Asimismo, seguir la evolución de los actos de ejecución y normas técnicas que la UE prepara en relación con el AI Act, que precisarán detalles técnicos, por ejemplo cómo realizar exactamente esas evaluaciones de impacto o cómo registrar el uso de la IA​.

Las empresas deberían actualizar sus procedimientos internos para adecuarlos a los nuevos requisitos; esto incluye, por ejemplo, la implantación de la mencionada supervisión humana, la formación de las personas que trabajan con IA, la adaptación de los contratos con los proveedores (para que estos cumplan lo que les corresponde), etc.​

Quien empiece a tiempo obtendrá una ventaja competitiva, porque no tendrá que rehacer los procesos a toda prisa en el último momento. El AI Act puede parecer una carga administrativa, pero su objetivo es similar al del RGPD: aumentar la confianza en la tecnología mediante su uso responsable. Para las empresas, en última instancia, esto puede significar que unos procesos de IA bien configurados les den ventaja (podrán aprovechar plenamente la IA sin temer problemas jurídicos).

Otras novedades legislativas

Además del AI Act, se debaten otras normas relacionadas con la IA. La Comisión Europea prepara, por ejemplo, una directiva sobre responsabilidad en materia de IA (la llamada AI Liability Directive), que completará las normas para reclamar la indemnización de daños causados por el funcionamiento de la IA; esto puede reforzar la posición de los empleados si se sienten perjudicados por una decisión de la IA (se les facilitará la carga de la prueba). En el ámbito del Derecho laboral cabe esperar que el tema de la IA se refleje en la actividad de las inspecciones de trabajo y quizá también en la negociación colectiva. En algunos países, los sindicatos ya reclaman el derecho a la desconexión (right to disconnect) en relación con la IA, para que los trabajadores no sean evaluados únicamente con frías métricas 24/7.

También se habla del derecho a una explicación de las decisiones de la IA y del derecho a negarse a ser evaluado de forma automatizada. Algunos de estos principios ya existen de hecho gracias al RGPD, pero cabe esperar su refuerzo. La legislación checa tendrá que transponer las normas europeas, p. ej., ajustar las competencias de la ÚOOÚ y de las inspecciones de trabajo y, en su caso, incorporar algunas obligaciones al ZP o a la Ley de Empleo checa (Ley n.º 435/2004 Sb., en adelante «LE») (p. ej., en materia de información a candidatos y empleados sobre la IA).

Dinámica del sector: Las tecnologías de IA evolucionan rápidamente y el marco jurídico se irá adaptando a ellas constantemente. Por eso, las empresas deberían seguir las novedades: asistir a seminarios, leer artículos especializados y, en su caso, recurrir a asesores jurídicos especializados en Derecho de las TIC y RR. HH. También compensa compartir experiencias en el sector, por ejemplo intercambiando en encuentros profesionales de responsables de RR. HH. conocimientos sobre cómo aborda cada uno la IA y qué le ha funcionado.

La ética como tema permanente: Además de las leyes, habrá presión por parte de la opinión pública y de los propios empleados. Las generaciones que se incorporan al mercado laboral (millennials, generación Z) son sensibles a los valores y preguntarán cómo utiliza la empresa la IA. Decir «nosotros utilizamos la IA de forma responsable» puede convertirse en parte del employer branding. En el horizonte figuran asimismo reflexiones sobre los derechos colectivos, p. ej., si los empleados deben participar en la decisión sobre la implantación de la IA en el lugar de trabajo (a través de comités de empresa), etc. Todas estas son cuestiones que traerán los próximos años.

Conclusión

La inteligencia artificial ofrece a los departamentos de RR. HH. excelentes posibilidades para trabajar de forma más eficiente y tomar decisiones mejor fundamentadas en datos. A las empresas checas puede ayudarles a encontrar talento con mayor rapidez, a motivar y desarrollar mejor a sus empleados y a mantener su competitividad. Sin embargo, no es una panacea: requiere una implantación cuidadosa, un control continuo y, sobre todo, respeto por las personas a las que afecta. Los riesgos jurídicos no son desdeñables: desde multas por infracción del RGPD, pasando por demandas por discriminación, hasta el daño a la reputación del empleador. Esta guía práctica ha subrayado que la clave está en el equilibrio: utilizar la IA allí donde aporta beneficios claros, pero siempre con sensatez, supervisión humana y dentro de los límites de la ley y de la ética. Si la empresa aborda la IA como una herramienta al servicio de las personas (y no al revés), podrá sacarle el máximo partido en RR. HH. con un riesgo mínimo. El futuro de RR. HH. pertenecerá probablemente a una colaboración inteligente entre personas y máquinas: preparémonos para él con responsabilidad y con los ojos bien abiertos.