Panorama de la política tecnológica y laboral en Estados Unidos: la regulación de la gestión algorítmica y los límites a la vigilancia mediante IA ocupan un lugar central

Una guía de política publicada por el UC Berkeley Labor Center ofrece una visión sistemática de las propuestas de política actuales en Estados Unidos que abordan la intersección entre tecnología y trabajo. El documento cubre cuatro áreas centrales: gestión algorítmica, requisitos de notificación a los trabajadores, vigilancia impulsada por IA y límites al uso de IA en el sector educativo, y describe los enfoques regulatorios y la actividad legislativa en cada ámbito.

La gestión algorítmica se refiere al uso de IA y sistemas automatizados a lo largo de todo el ciclo laboral, incluida la contratación, la asignación de tareas, la evaluación del desempeño y la terminación de la relación laboral. Varios estados y legisladores federales han presentado proyectos de ley destinados a aumentar la transparencia y la equidad en estos sistemas. Los responsables de políticas están considerando medidas que exigirían a los empleadores divulgar los procesos de toma de decisiones algorítmicas y ofrecer a los trabajadores vías para impugnar decisiones automatizadas.

Los requisitos de notificación a los trabajadores obligan a los empleadores a informar con antelación a los empleados cuando se introducen o modifican sistemas de IA. El objetivo es permitir que los trabajadores comprendan su entorno laboral y los criterios de evaluación, y que se preparen para la negociación u otras respuestas si fuera necesario. Algunas propuestas especifican que las notificaciones deben incluir detalles sobre cómo funcionan los algoritmos, qué datos se recopilan y cómo influyen las decisiones.

La vigilancia impulsada por IA abarca tecnologías que rastrean en tiempo real la productividad, la ubicación y el comportamiento de los trabajadores. A medida que estas herramientas se extienden por almacenes, servicios de reparto, centros de llamadas y otras industrias, han continuado los debates sobre privacidad y condiciones laborales. Las propuestas de política buscan limitar el alcance de la recopilación de datos de vigilancia y establecer normas sobre cómo pueden utilizarse los resultados de la vigilancia, y algunos debates también abordan el consentimiento de los trabajadores.

En el sector educativo, las propuestas incluyen límites al uso de IA para la evaluación de docentes. Los educadores sostienen que los sistemas de IA pueden no captar plenamente la complejidad y el contexto de la enseñanza, y se están desarrollando debates sobre la equidad y la precisión en la evaluación. Algunas propuestas estatales y federales abordan posibles restricciones a las evaluaciones docentes basadas en IA.

Estos debates de política han cobrado impulso a medida que se hace más visible el impacto de la IA en los mercados laborales. Las herramientas de IA pueden contribuir a mejoras de productividad, al tiempo que afectan la autonomía de los trabajadores, las estructuras de los puestos y las prácticas de empleo. Los responsables de políticas trabajan para equilibrar la innovación tecnológica con la protección de los trabajadores.

La guía del Berkeley Labor Center va más allá de catalogar propuestas; analiza la base jurídica, el alcance de aplicación y los efectos previstos de cada medida. Esto tiene por objeto facilitar la participación de legisladores, sindicatos, empresas e investigadores en los debates de política. En particular, los gobiernos estatales y locales suelen avanzar más rápido que el gobierno federal en la adopción de regulaciones, y estos experimentos de política regional pueden influir en futuras leyes federales.

Los debates de política en Estados Unidos suelen compararse con la Ley de IA de la Unión Europea. La UE ha adoptado un enfoque integral, clasificando los sistemas de IA por nivel de riesgo y aplicando regulaciones estrictas a los sistemas de alto riesgo. En contraste, Estados Unidos tiende a favorecer una legislación sectorial y centrada en casos de uso, en lugar de una regulación federal amplia de la IA. Esta diferencia refleja variaciones en los sistemas jurídicos, los entornos políticos y las estructuras industriales.

La eficacia de las propuestas de política depende de los mecanismos de aplicación. Algunas propuestas otorgan autoridad de supervisión a organismos existentes, como el Departamento de Trabajo o la Comisión Federal de Comercio, mientras que otras piden la creación de nuevos organismos reguladores o permiten demandas privadas como vía de recurso. La obtención de recursos para la aplicación y la construcción de experiencia técnica se identifican como factores importantes para la implementación de políticas.

Las empresas prestan mucha atención a los cambios regulatorios y a los costos de cumplimiento. Si distintos estados adoptan regulaciones divergentes, las empresas que operan a escala nacional pueden necesitar construir marcos de cumplimiento complejos. Algunos grupos del sector prefieren una regulación federal unificada y proponen la autorregulación y las normas sectoriales como alternativas.

Los sindicatos y las organizaciones de defensa de los trabajadores acogen con satisfacción las propuestas de política, pero sostienen que se necesitan protecciones más sólidas. Piden medidas como procesos de revisión previa para los sistemas de gestión algorítmica o una participación ampliada de los representantes de los trabajadores. También subrayan la necesidad de programas de recualificación y de redes de protección social reforzadas para abordar los cambios laborales asociados a la adopción de la IA.

Para los desarrolladores de tecnología y las empresas emergentes de IA, estos debates de política tienen implicaciones directas para el diseño de productos y la estrategia de mercado. La demanda de sistemas de IA que ofrezcan transparencia, explicabilidad y equidad está creciendo, y el mercado de herramientas y servicios que apoyan el cumplimiento normativo se está expandiendo. Las empresas que ajusten sus ofertas para alinearlas con los cambios de política emergentes pueden estar mejor posicionadas para desenvolverse en el entorno en evolución.

Market Lens

El panorama de política estadounidense en evolución en torno a la gestión algorítmica y la vigilancia mediante IA introduce consideraciones importantes para los mercados públicos y sectores industriales específicos. Para las empresas tecnológicas que desarrollan soluciones de gestión de personal impulsadas por IA, la proliferación de propuestas a nivel estatal y la posibilidad de acción federal pueden aumentar la atención sobre la respuesta regulatoria y los costos de cumplimiento. Los inversores pueden examinar cada vez más las capacidades de IA responsable de las empresas, favoreciendo a aquellas que demuestren marcos sólidos de transparencia, equidad y protección de los trabajadores. Este cambio podría aumentar el interés en empresas especializadas en gobernanza de IA, herramientas de auditoría y tecnologías de IA explicable.

La variación de las regulaciones entre estados plantea un desafío complejo para las empresas que operan a escala nacional, y puede requerir arquitecturas de producto adaptables y estrategias específicas por región. Esto podría favorecer a las empresas más grandes, con mayores recursos para la adaptación jurídica y técnica, al tiempo que supone cargas adicionales para las empresas emergentes más pequeñas. En el sector de la tecnología educativa, los debates sobre limitar la IA en la evaluación de docentes sugieren la necesidad de que los desarrolladores revisen sus hojas de ruta de producto, lo que podría desplazar el enfoque desde herramientas de evaluación de alto riesgo hacia áreas como el apoyo al aprendizaje personalizado o la eficiencia administrativa. En conjunto, la trayectoria de la política sugiere que el cumplimiento normativo puede convertirse en un factor más importante en la valoración de mercado y la estrategia competitiva de las empresas centradas en la IA.

La guía del Berkeley Labor Center sugiere que los debates de política aún se encuentran en etapas tempranas. Muchas propuestas todavía no se han convertido en ley, y aun en los casos en que la legislación ha sido aprobada, a menudo quedan por definir los detalles de implementación. Se espera que el entorno de política evolucione rápidamente en los próximos años, con el ritmo del avance tecnológico y el proceso de construcción de consenso social dando forma a la dirección de la regulación.

Persisten incertidumbres respecto del alcance y el calendario de la aplicación, el grado de armonización entre jurisdicciones y el equilibrio entre los incentivos a la innovación y la protección de los trabajadores. Los desarrolladores y fundadores deben seguir de cerca la evolución legislativa y relacionarse con responsables de políticas, grupos laborales y coaliciones del sector para navegar este panorama cambiante.