La IA en la elaboración de perfiles y decisiones

En varias ocasiones hemos hablado en nuestro blog sobre la implicación no solo de la inteligencia artificial (IA) en el día a día, sino también de su capacidad para cambiar el paradigma entre empresarios y trabajadores. La IA está revolucionando el mundo laboral, y en este artículo queremos abordar un tema muy interesante cuya idea central proviene del libro imprescindible de H. Álvarez Cuesta: El impacto de la IA en el trabajo: desafíos y propuestas.

Cuando un empresario contrata a un trabajador o trabajadora, puede utilizar la tecnología a su alcance para múltiples finalidades. Por ejemplo, recopilando datos de los empleados y analizándolos, es posible elaborar perfiles y tomar decisiones automáticas. Aunque esta práctica puede parecer una intromisión —y de hecho, la regulación avanza al mismo ritmo que la tecnología—, las ventajas que este tipo de predicciones ofrece a las empresas son incuestionables.

La recogida de datos

La recopilación de datos puede realizarse, como ocurre habitualmente en el mundo del big data, a partir de una infinidad de fuentes. Algunas son conocidas y triviales (móviles, ordenadores, controles de presencia, etc.), mientras que otras son más sofisticadas y se emplean específicamente para determinadas actividades. Por ejemplo, Amazon controla mediante wearables (dispositivos electrónicos inteligentes diseñados para ser llevados en el cuerpo) los tiempos empleados en el transporte de paquetes, enviando notificaciones a los repartidores para informarles de posibles demoras. De manera similar —aunque en un contexto más delicado—, algunos hoteles utilizan dispositivos capaces de medir el tiempo que el personal de limpieza invierte en tareas como hacer una cama o limpiar un baño.

Infinidad de opciones de utilización

Una vez recopilados y analizados los datos, los empresarios pueden utilizarlos para alimentar sistemas de IA que ayuden en diversas áreas:

Formación

La IA permite a muchas empresas identificar la mejor formación adaptada a las necesidades específicas de cada trabajador, mejorando sus competencias y posibilidades. Hablamos no solo de ofrecer a cada trabajador una formación diferente, sino que esta formación esté adaptada específicamente a las condiciones del empleado.

Distribución del tiempo de trabajo

En numerosas empresas ya se emplean sistemas de IA para definir horarios y turnos en función de las demandas previstas por los clientes. Esto ocurre, por ejemplo, en grandes cadenas de comida rápida o en grandes almacenes, donde los turnos se asignan automáticamente según predicciones que buscan satisfacer los picos de demanda. Estas herramientas son capaces de cuadrar los turnos para enviar a trabajar solo a un contingente mínimo en momentos de poca demanda, que se verían reforzados en picos de trabajo.

Prevención de riesgos laborales

Este es uno de los aspectos más interesantes y delicados. Algunos sistemas analizan elementos como expresiones faciales, tonos conversacionales o contenidos de correos electrónicos laborales para predecir momentos críticos que podrían derivar en accidentes por estrés o fatiga. En casos extremos, incluso podrían prevenir suicidios. Algunas empresas ya han implementado bots como Coach Otto para ofrecer servicios básicos de coaching a sus empleados. Sería como tener un psicólogo permanente en el trabajo que además conoce completamente el cuadro psicológico del trabajador.

Evaluación del rendimiento y retribución

Este es uno de los puntos más atractivos para los empresarios. Imagina que el salario o las pagas extras (incluso las promociones o despidos) no dependan únicamente del tiempo trabajado, sino del rendimiento real del empleado. Aunque esta práctica está en una fase inicial y plantea retos éticos importantes, podría ser muy rentable para las empresas a largo plazo. El llamado «síndrome de la silla caliente» —la preocupación por empleados que aparentan productividad sin ser realmente eficientes— podría mitigarse con este enfoque.

Modificación de condiciones laborales

Un sistema basado en IA podría ajustar las condiciones laborales sobre la marcha para optimizar tanto el rendimiento como el bienestar del trabajador. Por ejemplo, podría prever que un día concreto las condiciones climáticas no sean adecuadas para trabajar al aire libre a partir del mediodía y reorganizar las tareas para priorizar actividades bajo sombra durante las horas más calurosas.

En definitiva, los sistemas basados en IA ya no son una opción futura; son una realidad presente. No solo las grandes empresas están aprovechando sus ventajas: cada vez más pequeñas y medianas empresas se suman a esta revolución tecnológica. La cuestión ya no es si todas adoptarán estas herramientas, sino cuánto tiempo tardarán en hacerlo.

Referencias:

«El impacto de la IA en el trabajo: desafíos y propuestas» – Henar Álvarez Cuesta.

Henar Álvarez Cuesta es una académica y profesora universitaria especializada en Derecho del Trabajo y Seguridad Social. Actualmente, es Catedrática de Universidad en el Departamento de Derecho Privado y de la Empresa de la Universidad de León. Su trayectoria incluye una licenciatura en Derecho obtenida en el año 2000, un doctorado con calificación cum laude en 2004, y un premio extraordinario de doctorado en 2006/2007.

Publicaciones destacadas

Es autora de numerosos libros y artículos académicos sobre Derecho del Trabajo, incluyendo:

• La precariedad laboral. Análisis y propuestas de solución (2008).
• La mayor representatividad sindical (2006).
• Estudios sobre igualdad laboral, violencia de género en el trabajo, y riesgos psicosociales