Durante años nos preguntamos si algún día un algoritmo podría hacer nuestro trabajo. Ese día, para muchas tareas, ya ha llegado. La pregunta que surge ahora es más incómoda: qué ocurrirá cuando también pueda decidir cómo lo hacemos, cuánto valemos o si seguimos haciéndolo.
Un programa asigna una ruta a un repartidor, elabora automáticamente un cuadrante, detecta caídas de productividad o determina qué trabajador parece más adecuado para una tarea. El procedimiento, especialmente reconocible para quienes trabajan a través de plataformas digitales, empieza a extenderse mucho más allá de repartidores o conductores.
Se denomina gestión algorítmica y la Organización Internacional del Trabajo (OIT) recoge el término como “el uso de sistemas que, a partir de datos e información sobre los trabajadores, organizan, asignan, supervisan y evalúan el trabajo”. Como lo haría un jefe, pero sin despacho ni rostro.
Ni toda gestión algorítmica utiliza inteligencia artificial ni toda inteligencia artificial utilizada en una organización ejerce funciones de dirección, pero ambas empiezan a encontrarse en un territorio especialmente sensible: la relación entre quien trabaja y quien tiene capacidad para tomar decisiones sobre ese trabajo.
Un prejuicio humano puede convertirse en un prejuicio automatizado aplicado a miles de trabajadores sin que se conozca qué criterio las ha perjudicado ni ante quién impugnarlo
La fricción emerge cuando su criterio resulta difícil de discutir. Sin cierto grado de transparencia, puede resultar incluso imposible saber si una decisión ha sido tomada por un algoritmo o por un jefe humano, y muy difícil impugnarla, advierte la OIT. De trabajar con una IA a trabajar para ella; de utilizar el algoritmo como herramienta a ser evaluado por él sin conocer sus reglas.
Escala y opacidad
Las plataformas digitales fueron el laboratorio de un modelo en el que entre el trabajador y la empresa existe una aplicación que registra datos, distribuye encargos, compara rendimientos y genera reputaciones. Esta forma de organización incorpora monitorización continua, sistemas de puntuación y una frecuente falta de transparencia sobre el funcionamiento del algoritmo.
La diferencia respecto a un jefe humano no reside tanto en una cuestión de capacidad empática como en un asunto de escala a la hora de reproducir sesgos y errores.
Las personas discriminan, se equivocan o toman decisiones arbitrarias, ”pero una inteligencia artificial es capaz de replicar su error miles o cientos de miles de veces”, advierte el jurista y Catedrático de la Universitat de Barcelona, Juli Ponce.
A la escala se añade la opacidad: un prejuicio humano puede convertirse en un prejuicio automatizado aplicado a miles de trabajadores sin que estos sepan necesariamente qué criterio las ha perjudicado ni ante quién pueden impugnarlo.
Si un sistema aprende de contrataciones realizadas en el pasado, puede reproducir patrones históricos de género, edad, origen o clase social. Por ejemplo, medir la responsabilidad y el compromiso a partir del número de horas extraordinarias o de los permisos de conciliación solicitados, muy probablemente favorecerá a los hombres.
La académica, escritora y abogada argentina Cecilia Danesi, autora de El imperio de los algoritmos: IA inclusiva, ética y al servicio de la humanidad advierte de que los datos con los que se entrena la IA están atravesados por valores, prejuicios y una determinada mirada sobre el mundo. Por eso descarta que pueda existir un modelo completamente neutral ni de IA ni de gestión algorítmica del trabajo. “Donde tenemos que hacer un doble clic es en el prejuicio, la discriminación negativa y en buscar maneras de evitarlos”, señala.
La autora reclama supervisión, responsabilidad de empresas y diseñadores, auditorías de los sistemas utilizados para contratar y valorar trabajadores y mecanismos que permitan determinar si una herramienta produce discriminación.
Además, lo que se presenta como una medición objetiva puede terminar premiando únicamente lo más fácil de cuantificar y relegar otras dimensiones esenciales del trabajo no medibles exhaustivamente como la experiencia, la creatividad, la cooperación o la capacidad de cuidar y resolver conflictos, cualidades todas ellas íntimamente ligadas a lo humano.
Cecilia Rikap, economista argentina especializada en economía de la innovación, directora de investigación del Institute for Innovation and Public Purpose y autora de Teoría de la dependencia digital, advierte de que la implantación algorítmica en entornos laborales puede llevar a exigir que los trabajadores hagan mucho más en el mismo tiempo, “sin importar la calidad del servicio que se va a brindar”. Frente a esa lógica efectivista, reivindica “una tecnología que permita incorporar creatividad y potencie las capacidades humanas”.
Existe, sobre todo, una cuestión elemental de derechos. ¿Qué sucede si un algoritmo rechaza una candidatura? ¿Puede la persona saber por qué? ¿Y si una puntuación automatizada reduce sus horas de trabajo? ¿Quién responde de una decisión que nadie parece haber tomado?
La dificultad para comprender la lógica de estas herramientas no diluye la responsabilidad de las empresas que las utilizan. Como advierte el abogado especializado en nuevas tecnologías, Martín Rosa, “delegar en algoritmos no libera de responsabilidad; al contrario, la intensifica” porque “están en juego principios como la igualdad, la no discriminación y la dignidad de la persona trabajadora, así como el derecho a no ser objeto de decisiones exclusivamente automatizadas”.
Una respuesta iberoamericana
La discusión sobre IA y trabajo está desplazándose desde la eficiencia hacia conceptos menos tecnológicos y más relacionados con la ética y los derechos laborales: transparencia, privacidad, igualdad, negociación colectiva y derecho a recurrir.
En junio de 2026, la Conferencia Internacional del Trabajo dio un paso importante al aprobar el Convenio 193 sobre el trabajo decente en la economía de plataformas, la primera norma laboral internacional específicamente dedicada a este ámbito.
En julio de 2026, Iberoamérica aprobó una declaración conjunta que sitúa entre los retos compartidos la inteligencia artificial, las plataformas digitales y las nuevas formas de organización del trabajo
El convenio aborda, entre otras cuestiones, los sistemas automatizados basados en algoritmos, la protección de datos, las decisiones de suspensión o desactivación de trabajadores y la posibilidad de revisar las decisiones que les afectan. Sin prohibir los algoritmos, introduce la idea de que la innovación tecnológica no suspende los derechos laborales.
El debate ha llegado ya a la agenda política de la región. En julio de 2026, ministras, ministros y altas autoridades de Trabajo reunidos en Avilés, España, dentro del proceso preparatorio de la XXX Cumbre Iberoamericana, aprobaron una declaración conjunta que sitúa entre los retos compartidos la inteligencia artificial, las plataformas digitales y las nuevas formas de organización del trabajo.
Es significativo que la respuesta elegida sea regional. Los algoritmos no entienden de fronteras. Una plataforma puede operar simultáneamente en Madrid, Bogotá, Ciudad de México, Lisboa o Buenos Aires; una tarea digital puede contratarse desde un país y ejecutarse desde otro; los mismos sistemas de inteligencia artificial pueden utilizarse para seleccionar trabajadores sometidos a legislaciones laborales distintas.
Frente a una tecnología global, la cooperación permite compartir regulación, capacidades de inspección, experiencias y criterios comunes y desde la Secretaría General Iberoamericana (SEGIB) se impulsa la Red Iberoamericana de Inspecciones del Trabajo (REDIBIT), que conecta a las administraciones laborales de 18 países y ofrece un espacio especialmente relevante ante nuevas formas de fraude y control laboral digital.
“La tecnología abre posibilidades; son las instituciones y la acción colectiva las que determinan si se convierten en bienestar compartido”, advierte Sergio Díaz-Granados, presidente ejecutivo de CAF.
Formación permanente, competencias digitales, conectividad, protección social y capacidad de adaptación aparecen repetidamente en las recomendaciones de OIT, Banco Mundial, BID y OCDE. Sin ellas, el riesgo es doble y pasa porque cierta parte de la poblacion perderá su trabajo debido a la inteligencia artificial y, quienes ya ocupaban las posiciones más favorables sean quienes puedan utilizarla para hacerse más productivos.
Que la última palabra siga siendo humana
La OIT ha documentado ya experiencias globales, entre ellas las de Brasil y República Dominicana y las de la Unión Europea en las que el diálogo social permite a los representantes de los trabajadores intervenir en decisiones relacionadas con IA, gestión algorítmica y condiciones laborales.
No se trata de elegir entre tecnología y derechos. “Lo ideal sería una colaboración entre máquinas como asistentes y humanos como decisores finales”, sostiene Juli Ponce, catedrático de Derecho Administrativo de la Universidad de Barcelona. Pero la supervisión humana no puede reducirse a una firma que ratifique automáticamente lo que propone el sistema: “Tiene que quedar muy clara la responsabilidad de quién toma la decisión”, insiste Ponce. Cuando el algoritmo se convierta en jefe, debe seguir existiendo una persona a la que pedir explicaciones.
Iberoamérica ante el reto de crear empleo de calidad
Un estudio conjunto de la OIT y el Banco Mundial calcula que entre el 26% y el 38% de los empleos de América Latina y el Caribe están expuestos de alguna manera a la inteligencia artificial generativa. Sin embargo, solo entre un 2% y un 5% tendría riesgo de automatización completa. Para otro 8%-14%, la tecnología podría aumentar considerablemente la productividad.
La fotografía es bastante menos apocalíptica que algunos pronósticos sobre el fin del trabajo. La IA parece destinada, al menos de momento, a transformar más empleos de los que elimina.
El mismo estudio introduce una advertencia decisiva para Iberoamérica: los beneficios tampoco se repartirán automáticamente.
Hasta 17 millones de puestos de trabajo latinoamericanos que podrían mejorar su productividad mediante IA generativa tienen dificultades para hacerlo por falta de infraestructura y acceso digital. Los trabajadores urbanos, formales, con mayor formación y mejores ingresos se encuentran entre quienes tienen más posibilidades de aprovecharla.
La paradoja es importante: la brecha digital puede proteger temporalmente algunos empleos frente a la automatización y, al mismo tiempo, impedir que millones de trabajadores se beneficien de las nuevas herramientas.
Para Iberoamérica, la cuestión vuelve a ser distributiva. No basta con participar en la economía de la IA. Importa saber en qué lugar de su cadena de valor se participa: desarrollando tecnología, utilizándola para aumentar la productividad y los salarios o aportando trabajo barato para entrenarla. El investigador colombiano Julian Posada, que estudia el trabajo de datos en América Latina, advierte de que la producción de inteligencia artificial descansa sobre cadenas digitales globales en las que el valor se extrae y distribuye a través de relaciones profundamente desiguales de poder.
Un estudio publicado en 2025 sobre trabajadores de datos de Argentina, Brasil y Venezuela en el que participan Mariana Fernández Massi y Julieta Longo, del CONICET confirma esa asimetría: detrás de los sistemas existe una fuerza laboral altamente formada, pero con frecuencia precaria, informal y mal remunerada.
Ricardo Cuesta García, presidente de la Red Iberoamericana de Servicios Públicos de Empleo (RISPE), lo explicaba recientemente en Somos Iberoamérica: “El gran desafío es crear empleo de calidad, no crear empleo a cualquier precio”.
