Inteligencia artificial en la empresa

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El Gobierno pone el foco en los algoritmos: esto es lo que debes saber antes de usar la Inteligencia Artificial en la empresa

El pasado 10 de junio el Ministerio de Trabajo anunció que vigilará a las empresas que no remuneran las horas extra mediante un algoritmo bautizado como Max. Además, presentó una guía sobre los derechos de los trabajadores en relación con el uso de los algoritmos de la Inteligencia Artificial en la empresa. De modo que, antes de adquirir un software para automatizar la toma de decisiones en el ámbito laboral de tu negocio, lee atentamente este artículo.

1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) está cada día más presente en nuestra vida diaria. Cada vez que interaccionamos con las redes sociales o hacemos una búsqueda en Google estamos haciendo uso de ella.

La IA suele definirse como un conjunto de algoritmos que intenta imitar los procesos lógicos del pensamiento para intentar replicar la inteligencia humana, con el objetivo de resolver problemas y ayudar en la toma de decisiones.

¿Pero cómo se concreta esto? Más allá de la ciencia ficción, la Inteligencia Artificial aplicada a la computación no es más que un programa informático. Las dos diferencias fundamentales entre una IA y un programa tan común como Word, por ejemplo, son:

  • La Inteligencia Artificial tiene un nivel de complejidad muchísimo mayor que un software tradicional.
  • La Inteligencia Artificial tiene capacidad de aprendizaje y de corregir sus propios errores.

Esta capacidad enseñarse a sí misma a lo largo del tiempo es precisamente lo que define a una Inteligencia Artificial como tal, y tiene profundas implicaciones, incluso filosóficas, porque se trata de un proceso que, en principio, es inherentemente humano.

Aprender, mejorar, y reconducir los propios errores es lo que permite realizar predicciones y automatizar la toma de decisiones mediante una Inteligencia Artificial.

Pero como decíamos, en última instancia una IA no deja de ser un software, es decir un conjunto de instrucciones y algoritmos diseñados por humanos. Lo cual nos lleva a la siguiente pregunta:

2. ¿Qué es un algoritmo?

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que permite realizar un cálculo mediante una secuencia de pasos lógicos. Todos los algoritmos tienen una serie de características en común:

  • Se dividen en tres partes: un input, un proceso y un output. Es decir, plantean un problema con un estado inicial concreto, procesan los datos y obtienen una solución.
  • Están formados por varios pasos secuenciales, que deben ser precisos, concretos y finitos.

Todo esto suena muy abstracto, pero no es más que la adaptación del pensamiento lógico del ser humano a la ciencia computacional. Dicho de otro modo, las personas desarrollamos algoritmos a diario para resolver problemas, pese a que luego quizás no aplicamos la solución lógica, porque somos mucho más complejos que un ordenador y, además de la lógica, aplicamos criterios emocionales a nuestra toma de decisiones.

2.1 Ejemplo de algoritmo

La definición anterior se ve mucho más clara a través de un ejemplo de la vida cotidiana. Pongamos por caso que nos hemos quedado sin suministro eléctrico en casa: tenemos un problema (input=no hay luz), que queremos solucionar (output=tener luz). Inmediatamente se pone en marcha nuestro pensamiento lógico (procesamiento) para solucionar el problema:

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Pues bien, este ejemplo de proceso algorítmico (que nuestra mente hace en microsegundos) se podría programar perfectamente en un software para automatizar las tareas y la toma de decisiones de una “casa inteligente”.

3. ¿Cómo se utiliza la Inteligencia Artificial en la empresa?

Como hemos explicado anteriormente, los algoritmos son una parte fundamental de la ciencia computacional, por lo que estos se han estado utilizando en las empresas desde la invención del ordenador, o incluso antes. La gran novedad que está proporcionando hoy la Inteligencia Artificial en la empresa es su combinación con la ingeniería de datos.

Es decir, el Big Data proporciona cantidades ingentes de información que permite el “aprendizaje” continuo de los programas informáticos.

Un ejemplo muy sencillo de esta retroalimentación son las recomendaciones personalizadas que recibimos a través de las redes sociales y las plataformas de streaming: el algoritmo “aprende” a diario sobre los gustos y preferencias de los usuarios (a los que ha segmentado con criterios de edad, sexo, nacionalidad, estudios, etc.) y predice los intereses de los clientes con características similares.

El historial de búsquedas y visionados de cada cliente a lo largo del tiempo multiplicará exponencialmente los datos disponibles, por lo que cada día el programa sabrá más cosas de cada usuario particular y será un poco más inteligente.

Más allá de este ejemplo, el uso de la Inteligencia Artificial en la empresa está mucho más extendido de lo que pueda parecer en un primer momento. Desde los algoritmos que automatizan la compra y venta de valores en bolsa, hasta los filtros de spam en los ordenadores, lo cierto es que el ámbito corporativo y laboral está dominado por el uso de algoritmos que resuelven problemas, automatizan procesos, y toman decisiones por nosotros. Algunos ejemplos del uso de la Inteligencia Artificial en la empresa, que ayudan a la toma de decisiones son los siguientes:

  • Atención al cliente automatizada.
  • Recomendaciones personalizadas en el e-commerce.
  • Predicciones sobre tendencias de compras y consumo.
  • Optimización dinámica de precios.
  • Detección y prevención del fraude.
  • Segmentación de clientes y personalización de la publicidad online.
  • Diagnóstico y predicciones financieras.
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Todas estas funcionalidades, integradas en las herramientas tecnológicas de las empresas utilizan el input del Big Data para analizar la información, predecir comportamientos, corregir problemas y, sobre todo, desarrollar sistemas de decisión automatizados.

3.1 El uso de algoritmos en el ámbito laboral

El ámbito más delicado de la implantación de la Inteligencia Artificial en la empresa es el de Recursos Humanos, porque la automatización de las decisiones en este departamento afecta directamente a la vida de los empleados.

Los algoritmos en el ámbito laboral pueden utilizarse fundamentalmente en:

  • La selección de personal: tanto en la publicación de ofertas en las redes sociales como en la preselección de currículums. También pueden emplearse algoritmos para calcular de forma personalizada la oferta salarial.
  • Control y monitorización de los empleados durante la jornada de trabajo, con técnicas de reconocimiento facial, geolocalización o búsqueda de información en las redes sociales.
  • Gestión de los equipos de trabajo, incluyendo los programas para automatizar la asignación de turnos y horarios de trabajo o la evaluación de la productividad. Incluso hay programas que indican qué trabajadores deberían ser promocionados o despedidos.

3.2 ¿Qué son los algoritmos de caja negra en el ámbito laboral?

Los algoritmos aplicados a la Inteligencia Artificial en la empresa producen sistemas de decisión automatizados, analizando una gran cantidad de datos e identificando patrones estadísticos que permiten la toma de decisiones por parte del programa.  

Estos patrones estadísticos de la Inteligencia Artificial en la empresa pueden derivar en modelos conocidos como de “caja negra”, es decir, algoritmos cuyas variables son tan complejas, y han evolucionado tanto, que no pueden identificarse fácilmente.

La opacidad en la toma de decisiones en relación con los recursos humanos de las compañías puede entrar en contradicción directa con la transparencia demandada por los trabajadores y la sociedad, e incluso puede llegar a vulnerar ciertas normas de la legislación laboral. Este es el motivo por el que el Gobierno ha puesto el foco en la Inteligencia Artificial en la empresa.

Uso de  algoritmos en las empresas

4. Claves de la nueva guía del Gobierno sobre el uso de algoritmos en el ámbito laboral

El Ministerio de Trabajo ha considerado que la extensión del uso de la Inteligencia Artificial en la empresa ya ha llegado a un nivel que justifica la vigilancia del Gobierno respecto a la legitimidad de su uso, especialmente en el ámbito laboral.

Lo que anunció la ministra Yolanda Díaz el pasado junio no es ni una ley ni un protocolo de buenas prácticas, sino una guía de 30 páginas cuyo objetivo es indicar a las empresas sobre qué aspectos de los algoritmos deben informar a los trabajadores, en base a la legislación laboral existente.

En la nota de prensa del Ministerio se indica que “la guía práctica reúne en un único documento obligaciones y derechos en materia de información algorítmica en el ámbito laboral”, apuntando que “las personas trabajadoras tienen derecho a conocer y comprender los efectos del uso de algoritmos”, ya que estos “no son inocuos” y pueden dar lugar a una “discriminación algorítmica”.

Además, Díaz no descartó una futura legislación que limite las características de los algoritmos de la Inteligencia Artificial en la empresa: “Hablar de regulación algorítmica es hablar de combatir la desigualdad y la precariedad”, declaró la ministra.

A continuación, examinaremos los puntos clave de la guía que afectan directamente a al uso de la Inteligencia Artificial en la empresa, y más concretamente, al departamento de Recursos Humanos.

4.1. Marco legislativo: la “Ley Rider” y otras normativas relevantes

La guía sitúa la publicación del Real Decreto-Ley 9/2021, “para garantizar los derechos laborales de las personas dedicadas al reparto en el ámbito de plataformas digitales”, conocida como “Ley Rider”, como un punto de inflexión en cuanto a la obligación de las empresas de informar sobre el funcionamiento de los algoritmos que utilizan para la gestión de personal.

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Según el Gobierno, a partir de esta ley “se garantiza el derecho a conocer y a comprender el algoritmo” utilizado para la toma de decisiones automatizada, siempre que afecte a las condiciones de trabajo y a la continuidad de los empleados.

Además de la Ley Rider, la guía se ampara en el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y en varios artículos del Estatuto de los Trabajadores para legitimar el derecho a conocer los algoritmos de la Inteligencia artificial en la empresa.

4.2. ¿Cuándo se tiene que informar a los trabajadores sobre el uso de la Inteligencia Artificial en la empresa?

Según las leyes mencionadas anteriormente, la empresa debe informar a los trabajadores sobre cómo funcionan sus algoritmos cuando estos den lugar a decisiones íntegramente automatizadas respecto a:

  • La selección y contratación de personal.
  • La elaboración de perfiles.
  • Las condiciones de trabajo.
  • Asignación de horarios y tareas.
  • Medición del rendimiento y productividad.
  • Monitorización y control automatizado de los empleados durante el desempeño de sus tareas, incluyendo técnicas de reconocimiento facial.
  • Promociones internas.
  • Fijación de salarios.
  • Despidos individuales o colectivos.
  • Cualquier otra decisión automatizada que afecte a la protección de datos personales.

4.3. ¿Qué información pueden pedir los trabajadores sobre la Inteligencia Artificial en la empresa?

Tanto individual como colectivamente, los empleados en empresas que toman decisiones de carácter laboral utilizando íntegramente un software de Inteligencia Artificial pueden solicitar la siguiente información:

  • Qué decisiones laborales se toman mediante el uso de algoritmos de la Inteligencia Artificial en la empresa.
  • Qué tipo de tecnología se emplea para ello, y si esta genera un algoritmo de “caja negra”.
  • La marca del software utilizado.
  • El grado de intervención humana en las decisiones finales.
  • Información sobre las variables y parámetros que usa el algoritmo para realizar los cálculos.
  • Si la empresa realiza perfiles, el trabajador tiene derecho a saber a qué perfil concreto ha sido asignado.
  • Los datos de entrenamiento y validación, así como los patrones identificados en el entrenamiento.

Asimismo, los trabajadores pueden exigir que se les faciliten las auditorías realizadas sobre el software, incluyendo las consecuencias y el impacto que las decisiones tomadas por los algoritmos pueden tener sobre ellos.

En ningún caso existe la obligación de proporcionar el código fuente del programa; más bien al contrario. Según la guía, la información debe ser remitida de forma clara y comprensible para personas que no son expertas en informática.

4.4 ¿Puede negociarse el algoritmo de una Inteligencia Artificial en la empresa?

En general no hay ninguna obligación legal de incluir el algoritmo en las negociaciones entre empresa y trabajadores, pero existe una importante excepción: los despidos colectivos.

En este caso, si el algoritmo se emplea, por ejemplo, para decidir qué trabajadores serán despedidos, la Inteligencia Artificial en la empresa puede ser objeto de negociación.

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4.5 ¿Las empresas que quieren introducir algoritmos en RRHH deben consultarlo con los trabajadores?

La guía del Ministerio afirma que sí, ya que “el artículo 64.5 del Estatuto de los Trabajadores establece el derecho de la representación legal de la plantilla de ser informada y consultada sobre todas las decisiones de la empresa que pudieran provocar cambios relevantes en cuanto a la organización del trabajo y a los contratos de trabajo en la empresa”.

4.6 ¿Es obligatorio realizar una evaluación del impacto de la Inteligencia Artificial en la empresa?

Cuando la toma de decisiones automatizada afecta a cuestiones laborales sí es obligatorio realizar una evaluación. Como mínimo, esta debe contener:

  • Una descripción sistemática de las operaciones de tratamiento de la información previstas y de los fines de este tratamiento, evaluando su necesidad y proporcionalidad.
  • La evaluación de los riesgos para los derechos y libertades de las personas que supone la implementación de la Inteligencia Artificial en la empresa.
  • Una explicación sobre las medidas de seguridad previstas para proteger los datos personales de los empleados, y una descripción de los riesgos inherentes de esta tecnología para la protección de este derecho.

En este sentido, la guía concluye que:

“Cuando el resultado de la evaluación de impacto advierta de un riesgo de vulneración de derechos fundamentales de las personas trabajadoras o candidatas a una oferta de trabajo (como, por ejemplo, la existencia de efectos discriminatorios), el diseño del algoritmo debe ser modificado”.

5. ¿Qué sabemos del algoritmo Max y el control de las horas extra por parte del Gobierno?

La Inteligencia Artificial en la empresa no fue el único tema que se trató en la presentación de la guía explicada anteriormente. La ministra de Trabajo aprovechó la ocasión para anunciar que la Inspección de Trabajo de la Seguridad Social también utilizará algoritmos para detectar irregularidades en los negocios.

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Concretamente, Díaz anunció que su Ministerio está desarrollando un algoritmo llamado Max, que cruzará los datos de la plantilla de las compañías con el volumen de negocio, con la finalidad de detectar incoherencias entre la facturación de las empresas y la cantidad de trabajadores contratados. De este modo esperan identificar a los negocios en que los empleados realizan horas extra no remuneradas.

En su cuenta de Twitter, la ministra escribió que:

“En España se realizan 27 millones de horas extras al mes, la mitad no compensadas. No son cifras tolerables. Desde la Inspección de Trabajo vamos a activar ya un algoritmo que fiscalizará las horas no retribuidas para seguir así avanzando en la reordenación del tiempo de trabajo”.

La realización de horas extra no declaradas es un problema sistémico en España desde hace décadas, con el agravante de que, en muchos casos, estas horas son realizadas por trabajadores contratados a tiempo parcial.

Esto significa que, aunque en realidad el empleado trabaja a jornada completa, solo cotiza por la mitad, con el perjuicio que esto supone tanto para su propia cotización a efectos de paro y jubilación como para los ingresos de la Seguridad Social. El problema, por supuesto, es todavía más grave cuando estas horas ni siquiera se pagan.

El algoritmo Max todavía está en fase de desarrollo, pero cuando entre en funcionamiento, la Inspección de Trabajo recibirá largas listas con avisos automatizados de empresas sospechosas de estar defraudando a la Seguridad Social. Esto no significa que se automaticen las sanciones, sino que los funcionarios podrán hacer uso de estas listas para realizar inspecciones de trabajo con más posibilidad de encontrar irregularidades en cuanto a las horas extra.

En definitiva, la ingeniería de datos combinada con la Inteligencia Artificial proporciona mucha más capacidad de control, tanto para las empresas hacia los empleados como para los Estados hacia las empresas.

El gobierno controla el uso de algoritmos de la inteligencia artificial en las empresas.

6. Algoritmos y compliance: ¿Cómo evitar sanciones por las horas extra?

Desde la publicación del Real Decreto-ley 8/2019 hace tres años, la normativa laboral obliga a registrar la jornada laboral diaria y real de los empleados, independientemente del horario teórico que figure en su contrato. Esto incluye, por supuesto, la realización de horas extra y horas complementarias.

Este registro obligatorio se impuso principalmente a petición de los sindicatos, con el fin, precisamente, de disminuir la realización de horas extraordinarias no declaradas y no remuneradas en las empresas españolas.

Asimismo, una reciente sentencia de la Audiencia Nacional ha obligado a una empresa a cambiar su sistema de registro horario por su deficiente gestión del registro de las horas extra.

Concretamente, el tribunal obligó a la compañía a modificar su software de fichaje para que las horas extraordinarias pudieran ser autorizadas de forma previa a su realización, y de modo que incluyeran los datos identificativos de los empleados.

Para evitar este tipo de conflictos, y los que se pueden derivar de la próxima puesta en marcha del algoritmo Max, los negocios responsables están implementando soluciones tecnológicas que garantizan un registro inequívoco y fiable de la jornada laboral de sus trabajadores.

Nubhora, por ejemplo, es una herramienta colaborativapara la gestión integral del tiempo, que cuenta con un sistema avanzado para el control horario, vacaciones y ausencias, planificación de turnos, y gestión de las horas extras, entre otras funcionalidades.

Esta solución garantiza el compliance en cuanto al registro horario, ya que permite fichar desde cualquier dispositivo y lugar, así como controlar el saldo de horas efectivas trabajadas y horas extra versus las horas estipuladas por contrato.

Además, Nubhora posee un módulo de flexibilidad horaria y bolsas de horas que incluye la gestión de las horas extraordinarias, las cuales deben ser autorizadas previamente por el responsable a través de la misma aplicación, tal y como exige la ley.

Esta funcionalidad permite ver en tiempo real las horas extra de cada trabajador y del equipo en su conjunto, calculando el tiempo de trabajo efectivo y proporcionando un recuento de horas reales, horas extraordinarias, horas compensadas y el total de los saldos.

Por su parte, el empleado también tiene una visión en tiempo real de sus horarios, fichajes y saldos de horas, con la posibilidad de gestionar sus incidencias y solicitudes desde el Portal del Empleado.

Nubhora proporciona todo tipo de KPIs y estadísticas de forma intuitiva y visual, así como informes inteligentes de horas extra e informes específicos para la Inspección Trabajo de la Seguridad Social.

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Sobre la persona que ha escrito este artículo
Susana Jiménez
- Responsable de Desarrollo de Negocio en Inology

Graduada en Dirección Comercial y Marketing por EADA Business School, Susana Jiménez es Responsable de Desarrollo de Negocio en Inology, donde se encarga de crear canales de distribución, prospección del mercado y captación, para seguir generando nuevas oportunidades para Tickelia y Nubhora.


Sobre Susana Jiménez

Entusiasta de la tecnología aplicada al mundo empresarial, ha desempeñado un papel clave en la creación de redes de distribución y en el desarrollo de estrategias comerciales para impulsar el crecimiento en el sector de las tecnologías de la información. Durante más de 15 años de experiencia gestionando grandes cuentas, se he especializado en la prospección y captación de nuevos clientes, así como en la detección de oportunidades dentro de las cuentas existentes.

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