Trabajadores de aplicaciones: UE aprueba proyecto de Directiva

Luego de dos años de intensas negociaciones, el miércoles pasado 13 de diciembre la Unión Europea alcanzó un acuerdo en torno a un proyecto de Directiva que pretende regular las condiciones laborales del modelo de trabajo via aplicaciones, caracterizado en especial por los choferes de Uber y los repartidores.

            Si bien aún no son conocidos todos los detalles de la futura Directiva europea,

la misma establece una presunción de laboralidad o subordinación, cuando el vínculo contractual reúnan determinadas condiciones. Será una presunción simple, por lo cual corresponderá en tal caso a la empresa demostrar que la prestación era autónoma. A los trabajadores alcanzados por la presunción de laboralidad, se les garantizarán los derechos laborales correspondientes.

De todos modos, según los expertos, la Directiva solo alcanzará a una limitada parte de las personas que prestan servicios a través de aplicaciones. En efectos, en la UE se calcula que el número de trabajadores de aplicaciones es de 30 millones de personas que trabajan para aproximadamente 500 plataformas, estimándose que los trabajadores que se beneficiarán con la Directiva serán solo 5,5 millones, es decir menos del 20%.

            ¿Cómo se determina la presunción de laboralidad? La Directiva establece un criterio bien curioso: existirá una presunción de subordinación si  los trabajadores cumplen con dos criterios de los cinco previstos por sus reglas.

Los criterios previstos son: a) la determinación por parte de la plataforma del nivel de dinero que recibe el trabajador, b) la supervisión de su rendimiento, c) el control sobre la distribución o asignación de tareas, d) el control también sobre las condiciones de trabajo y horario y e) las restricciones acerca del vestuario o la conducta. Esta lista puede ser ampliada por los Estados en su legislación nacional.

            Otra interesante novedad refiere al hecho que se establecen a nivel europeo reglas que alcanzan el uso de algoritmos e IA en el trabajo. En efecto el proyecto de Directiva – en linea con lo ya establecido en la ley de riders en España (recordemos que actualmente España ocupa la presidencia del Consejo de la UE) - protege a los trabajadores contra el uso abusivo de ciertos datos personales y el entramado de los algoritmos, obligando a sustituir ciertas decisiones de la aplicación por una supervisión humana.

Como indica Catalina Guerrero (EuroEFE, 13/12/23), la nueva normativa impedirá que las plataformas puedan utilizar sistemas automatizados de supervisión y toma de decisiones sobre el estado emocional de los trabajadores ni sobre sus conversaciones privadas, así como tampoco con relación a sus datos biométricos. La Directiva impide además que cualquier decisión de terminar, restringir o suspender una relación laboral sea tomada en base a un algoritmo, al tiempo que los representantes de los trabajadores tendrán acceso a la información completa y detallada sobre los sistemas automatizados de supervisión y toma de decisiones utilizados por la plataforma.

            Ahora el proyecto pasará al Consejo y al Parlamento europeos, que deberán formalmente transformarlo en una Directiva. Luego los países miembros de la UR tendrán dos años para traspasar las normas al derecho nacional.

 

Europa aprueba la "IA Act"

Tras más de dos años y medio de debate (el proyecto se presentó por primera vez en abril de 2021), y tres días (desde el miércoles de tarde al viernes de noche)  de intensas negociaciones finales, la Unión Europea aprobó el viernes 8 de diciembre la IA Act o Ley de Inteligencia Artificial.

Más que una ley – en los términos en que definimos el término – se trata de una serie de reglas que limitan o prohiben la intervención de la Inteligencia Artificial, que deberá ser ratificadas por el Parlamento Europeo y el Consejo de la Unión (esta última es la institución que representa los países de la Unión).

    El texto es considerado como la normativa más amplia aprobada al presente que establece reglas en la materia: un texto menos importante fue aprobado en agosto por China en materia de IA generativa. Entre los principales criterios que establece la nueva reglamentación se señala la prohibición de los sistemas biométricos para identificar las personas y la extracción indiscriminada de rostros de internet.     Como siempre, se establecen excepciones, como por ejemplo la posibilidad que la policía pueda utilizar sistemas de identificación biométrica en espacios públicos para la prevención de determinados delitos. Entiendo en una primera aproximación que la reglamentación estaría impidiendo al empleador de establecer sistemas de control en base a datos biométricos, cuestión extensible al poder que tiene hoy la tecnología “wearable” o de la llamada “ropa inteligente”. 

    También las normas incluyen requisitos para consolidar el principio de la transparencia, que se aplicarán a los modelos de IA llamados de “propósito general”. como el GPT-4 de OpenAI, que promueve el ChatGPT. La IA de propósito general (IAPG) es también conocida como inteligencia artificial fuerte y se diferencia de la IA de propósito específico (IAPE), por ser capaz de resolver una amplia variedad de problemas, en lugar de estar diseñada para resolver un problema específico.

    La IA Act muestra cierta flexibilidad en función del tipo de riesgo que produce la Inteligencia Artificial. Se establecen así niveles de riesgo que van desde los más bajos y tolerables hasta los más altos e “inasumible”. Para la IA de "riesgo mínimo", la normativa establece una serie de recomendaciones, sin específicas obligaciones. En cambio, en los casos de IA de alto riesgo (los ejemplos que se ponen son lo relacionado con infraestructuras críticas, como instalaciones de agua, gas y electricidad o dispositivos médicos), se establecen normas de estricto cumplimiento, que incluyen sistemas de mitigación de riesgos, registros de actividad, controles y supervisión, y aportación de información clara y precisa.

    El nivel, llamado de "transparencia específico", establece la obligación de comunicar a los usuarios - en el caso de los chatbots - que están interactuando con una máquina. Finalmente, el nivel de "riesgo inaceptable" incluyel a las IA que "manipulan el comportamiento humano para eludir el libre albedrío de los usuarios". En esos casos, lisa y llanamente se establece la prohibición. 

Las nuevas normas de la Unión Europea – una vez concluido el trámite de la ratificación – tendrán evidentes efectos obligacionales para empresas como Google, OpenAI, Meta, Apple, Microsoft, etc. 

Como hemos ya expresando, la normativa de la Unión Europea – que ya incluía el “Reglamento General de Protección de Datos del Parlamento Europeo” (RGPD), en vigencia el 24/05/2016, con aplicación a partir del 25/05/2018, a la que ahora se agrega la IA Act – debe servir como fuente de derecho comparado de altísimo nivel, para guiar las decisiones jurídicas a nivel administrativo (AGESIC) y parlamentario en nuestro país. En efectos, hoy la normativa europea es la principal fuente de derecho comparado en una materia - compleja y difícil de regular -, que impacta cada vez más sobre el sistema de relaciones laborales.  

 

¿Qué opina Ud. de la justicia predictiva?

Cuando los colegas o un periodista me preguntan sobre cuestiones laborales siempre logro de una forma u otra contestar con cierto criterio. Pero el criterio no es suficiente cuando la pregunta es formulada por un estudiante. Los estudiantes quieren contestaciones concretas y claras, más que confusos criterios. Es por eso que las preguntas de los estudiantes siguen siendo una prueba de examen para mi.

“Profesor, ¿qué opina de la justicia predictiva?”: breve y categórica pregunta de una estudiante, que puede descolocar al interlocutor impreparado. Por suerte en el caso, tenía noción de la justicia predictiva, que asociaba a la posibilidad que los robots dictaran sentencias, como se viene anunciando en otros países. De todos modos, traté de ganar tiempo prometiendo  una contestación más precisa a través de una comunicación por correo electrónico. 

La pregunta obligaba a estudiar y manejar ideas sobre este nuevo desafío de la Inteligencia Artificial, que recién asoma por estas latitudes.

Pero vayamos por partes: ¿Qué es la justicia predictiva?

En una primera aproximación, es aquel proceso informático – similar a la Inteligencia Artificial generativa - que a partir de la información existente en bancos de datos jurisprudenciales, genera una sentencia nueva y específica al caso examinado.

Uno de los principales expertos en la nueva materia, Ettore Battelli (Universidad de Roma Tres) define la justicia predictiva como la posibilidad de prever el resultado de un juicio a través de algunos cálculos, en particular predecir la probable sentencia relativa a un caso específico con el auxilio de algoritmos. Agrega el autor: “El recorrido de la toma de decisiones con la intervención de la IA se configura ante todo creando bases de datos que contengan el conjunto de normas; el archivo de la jurisprudencia sobre los precedentes; la predisposición de modelos de redacción judiciales; el uso de un lenguaje jurídico predeterminado y vinculado a nivel semántico; la sistematización, identificación e indexación de los contenidos argumentativos. Esencialmente se trata de proyectar algoritmos finalizados a la identificación de soluciones sobre la base de precedentes judiciales y otros elementos, según un esquema matemático, con la introducción de pruebas y elementos factuales como input, y la decisión final como output.

El profesor argentino Perez Ragone (Universidad Nacional de Tucumán) expresa que la justicia predictiva analiza masivamente decisiones judiciales anteriores para identificar tendencias en un caso específico. A su vez,  el italiano Luigi Viola (autor de del  texto laboral La giustizia predittiva del lavoro, Universitá de Udine) considera que la función y utilidad de la justicia predictiva es  prever la posible sentencia sobre un caso similar, a través de la ayuda de algoritmos.

Interesante la opinión del ex Miembro de la Suprema Corte de Justicia (Sala Laboral) de Colombia, Molina Monsalve, quien admite la IA en la elaboración de posibles “proyectos de sentencia”. El Magistrado expresa: “En el estado de evolución actual de los sistemas de IA, una sentencia producida por estos no debe ser más que un proyecto puesto a consideración del juez. Será éste, en últimas, quien deba dilucidar críticamente el caso, sin aceptar a rajatabla lo que diga el sistema de IA. Cuando uno observa la mayoría de los marcos normativos que se han  emitido hasta ahora sobre la IA (por ejemplo el de la Unión europea, el de la UNESCO, la Declaración de Santiago, etc.), ellos siempre prescriben que las conclusiones y "decisiones" de los sistemas de IA (sobre todo en ciertas áreas que tocan con los seres humanos y su dignidad), deberían ser sometidos a una auditoría humana. Vale decir, deben ser seres humanos quienes tomen las decisiones finales. La razón para esto es que esos sistemas (sobre todo los llamados "generativos"), construyen sus conclusiones basados en las gigantescas bases de datos en los que ellos son entrenados. Y tales bases de datos pueden tener sesgos discriminatorios, o datos erróneos. La IA no puede -por lo menos hasta ahora-, igualar la inteligencia humana, si bien puede ser una herramienta muy útil en el campo del derecho, por ejemplo por la rapidez con que puede arrojar información fundamentada en data, que a un humano le implicaría gran cantidad de tiempo”.   

En definitiva, al hablar de justicia predictiva, estamos refiriéndono a un “juez-robot” o – en forma más técnica – a una aplicación alimentada por miles o millones de datos jurisprudenciales y por elementos probatorios oportunamente digitalizados, que permite a la Inteligencia Artificial dictar una sentencia a partir de la introducción de determinados hechos. 

¿Es la justicia predictiva la justicia del siglo XXI?, como anuncia desde la tapa de su libro el Prof. Paulo Suarez Xavier de la Universidad de Málaga ; o ¿Puede el derecho reducirse a algorítmos? como se pregunta Frederic Rouviere, jóven profesor de la Universidad de Aix-Marseille.

Los defensores de la justicia predictiva señalan dos ventas: a) una mayor rapidez y eficiencia; b) una seguridad jurídica más imparcial que la del ser humano. Sobre este segundo aspecto ya hemos expresado en el pasado que las decisiones del algoritmo no se basan en corazonadas o en percepciones subjetivas.

Entre las desventajas podemos indicar: a) la perpetuación de perfiles y sesgos, recogidos por los antecedentes jurídicos; b) la acumulación de los datos del pasado, que impide nuevas construcciones jurisprudenciales; c) la ausencia de percepciones individualizadas; 

La estudiante (que está preparando una tesina de Derecho informático, lo cual está indicando que el tema ha aterrizado en nuestra Facultad) no se resigna con mi explicación, y me pregunta: ¿pero Ud., profesor, está a favor o en contra de la justicia predictiva?

Contesto lleno de dudas: Es de difícil imaginar la aplicación en nuestro país de una justicia predictiva, porque se reconoce a los jueces una amplia libertad para decidir sobre el conflicto planteado. El valor justicia reposa sobre la convicción psicológica del juez ante el asunto examinado, que debe expresar su imparcialidad, aunque también la discrecionalidad y valoración personal al dictar sentencia. Para muchos magistrados un sistema procesal que obligara a los jueces a respetar la jurisprudencia mayoritaria sería una forma de quitar libertad al decisor, anclando la jurisprudencia a un inmovilismo no deseable si se quiere defender la idea de un derecho vivo. 

En nuestro país ello es así – independientemente de las tecnologías -: un fallo o una posición firme de la Suprema Corte de Justicia es un elemento orientativo para un juez, pero nunca puede obligarlo en su decisión. 

En mi opínión – expreso a la estudiante - la justicia predictiva puede sin embargo ser un interesante instrumento para facilitar las transacciones. Me explico: con un correcto manejo de los datos, la justicia predictiva tendría la ventaja real de limitar la conflictividad, porque las partes y sus profesionales podrán preveer – en muchos casos - con mayor certeza el resultado final de un juicio y por lo tanto buscar la vía más rápida (y a mi entender eficaz) que es en definitiva la transacción. 

Ello siempre en una fase extrajudicial. No imagino que sea admisible en nuestro país el “juez robot”, no solo por motivos estrictamente jurídicos, sino por lo que dije al comienzo: en la visión de nuestra judicatura la discrepancia entre los magistrados es considerada un hecho positivo y una forma de progresar en la construcción de la jurisprudencia. Ello es así, aunque el precio a pagar sea muchas veces la existencia de “dos o hasta tres jurisprudencias” distintas, que castiga a las partes y a sus asesores a la incertidumbre más absoluta sobre el resultado del juicio, “hecho bien notorio -. concluyo - en materia laboral, que es la disciplina desde la cual opino”.

No sé si mis contestaciones conformaron a la estudiante. Lo cierto es que yo quedé con más dudas e inquietudes, de cuando comencé a examinar este tema tan cercano al avance exponencial de la Inteligencia Artificial en nuestra sociedad.

 

IA, datos y trabajo (3): las nuevas competencias laborales

En este último post sobre diferentes aspectos que hacen al impacto de la Inteligencia Artificial en las relaciones laborales, queremos referirnos al tema (para muchos aún novedoso) de las competencias laborales.

A modo de aclaración, recordemos que nuestra formación educativa - secundaria o terciaria – siempre apostó a nuestro “saber hacer”: aprendo a ser abogado o tripulante o vendedor. Pero eso hoy ya no es suficiente: tan importante como el “saber hacer” es el “como hacerlo”.

Puedo ser un profesional, pero con dificultades para comunicarme con los demás o irascible a la hora de una audiencia o temeroso frente a los desafíos de la profesión. Esos “peros” dificultarán el ejercicio de las funciones vinculadas a mis conocimientos. Aprender las necesarias competencias laborales – es decir las “habilidades” para el ejercicio de un trabajo – es una condición que mejorará indudablemente nuestra empleabilidad.

Si eso era así en la época del trabajo tradicional, el requisito de poseer adecuadas competencias laborales se vuelve una exigencia ineludible en la época de la Inteligencia Artificial. Sabemos que la IA destruye trabajos (que generalmente traslada a las máquinas o robots), pero también es cierto que crea nuevas oportunidades de empleo, muchas veces vinculadas a la propia acción de la máquina: hablamos de “actividades complementarias” para referirnos a todos los nuevos trabajos que completan la acción de la IA.

Uno de los principales impactos de la IA en las relaciones laborales es la destrucción de trabajo subordinado, que comienza a ser sustituido por expresiones diversas de trabajo autónomo o semiautónomo. Ya anteriormente hemos expresado que el “trabajo via aplicaciones” (ejemplo Uber) será uno de los modelos laborales del futuro. Para estar presente con trabajos de calidad en el nuevo contexto laboral, deberemos aprender a hacernos cargo de nuestras carreras. Si las características del modelo típico se centraban en la estabilidad en el trabajo, los horarios fijos y categorías definidas, el nuevo paradigma laboral promueve la movilidad en el trabajo, los horarios flexibles y el nuevo concepto de competencias laborales. Como expresa Cappelli, se modificó el modelo de trabajo para toda la vida y surge un “nuevo pacto en las relaciones laborales” que obliga al sujeto comience a hacerse cargo de su propia carrera y supervivencia en el mercado de trabajo, así como el desarrollo de sus competencias laborales para conservar y fomentar su “empleabilidad”

En la nueva “empleabilidad” es necesario saber dialogar con los demás, ya sea hombres o máquinas. Los conocimientos técnicos profesionales se valorizarán o desvalorizarán en la medida que el trabajador posea nuevas habilidades: poseer solo amplios conocimientos de su profesión o ser un insigne profesor universitario o un reconocido cirujano ya no será suficiente. Los conocimientos deberán complementarse con habilidades específicas para la comunicación y resolución de problemas, además de dominar las tecnologías vinculadas a nuestro trabajo.

Los robots, por otra parte, ya no son simplemente máquinas que se prenden y se ponen a andar, y luego se apagan. Son algo más complejo: representan parte de un sistema en que algoritmos y seres humanos deberán retroalimentarse de continuo.

Además de los conocimientos técnicos, deberán reunirse aquellas competencias llamadas “blandas”: saber comunicarse con un alto grado de empatía, desarrollar actitudes de liderazgo, motivarse y motivar a los demás, saber trabajar en grupo con otras personas, tener capacidad de resolución ante los problemas prácticos que aparezcan, etc. También se valorará cada vez más la confiabilidad, la rapidez y una conducta atenta y ordenada.

Pero no es todo: en el mundo actual se demandan a los trabajadores nuevos conocimientos, que no son necesariamente propios de la especialidad que uno tiene: entre ellos, se requerirán mayores conocimientos tecnológicos (aplicaciones, excel, dominio del celular, la laptop y/o tablet); dominio de idiomas (el idioma inglés será un requerimiento indispensable para los mejores trabajos en el mundo global); nociones de organización del trabajo, etc.

La suma de todos estos conocimientos  marcará el nivel de profesionalidad del trabajador, lo cual le permitirá acceder (o no) a los mejores trabajos. Una persona que solo posea conocimientos técnicos, será menos requerido que otro con conocimientos informáticos, con competencias colaborativas y/o con dominio de otros idiomas. Y eso que afirmo, hay que estudiarlo, entenderlo, investigarlo y profundizarlo, porque la 4a revolución industrial requerirá cirujanos 4.0, obreros 4.0 y profesionales 4.0.

Y no olvidemos finalmente la ética: en una sociedad atravesada por corrupciones y otros males, nos olvidamos de la ética. Pero la ética es fundamental en la profesión. ¿Qué es ser ético? Significa tener una conducta que sabe distinguir entre lo que está bien hacer y lo que no; significa ser una persona con un nivel alto de la moral, que percibe los deberes que tiene ante los demás y ante la sociedad. El trabajador exitoso del futuro deberá ser una persona con una sólida base ética. También – porque como he recordado alguna vez a los estudiantes – paradójicamente ser ético es “un buen negocio”. Las organizaciones a la larga quieren lideres éticos y no aprovechadores u oportunistas. Los profesionales no éticos alcanzan alguna ventaja a corto plazo, pero a la larga no son requeridos por las organizaciones, porque al no ser “éticos”, no son confiables.  Y la confiabilidad será – ayer como hoy – la competencia central entre todas las habilidades laborales.

Entrevista en TV Ciudad sobre impacto de la IA en las RRLL

 

IA, datos y trabajo (2): La selección de personal

1. Introducción

            Casi todos los meses aparecen anuncios de contrataciones por parte de grandes empresas, generalmente pertenecientes al sector público. La necesidad de conseguir trabajos relativamente estables y con remuneraciones dignas determina que miles de ciudadanos se presenten a los llamados. ¿Cómo opera esa selección masiva de personal? No descubro ningún misterio si digo que la principal y primera selección la realiza la Interligencia Artificial, a través de sus complejos algoritmos, para que luego un puñado de personas acudan a entrevistas personalizadas.

            El tema está tan naturalizado que desde ningún sector se levantan opiniones o preguntas sobre como está armado el algoritmo selectivo. Es cierto que alguna información se brinda públicamente, como por ejemplo haber aprobado tal nivel de educación con determinado puntaje, pero sobre la eventual construcción de perfiles relativos a género, raza, condición migrante, imagen física, etc, poco o nada sabemos.

            El ejemplo más visible de los grandes llamados se traslada a las contrataciones comunes realizadas por las empresas epecializdas en la selección de personal. ¿Cómo juega en estos casos la Inteligencia Artificial y el posible armado de perfiles que se acomoden a los requerimientos del empleador? En esta materia, ¿todo vale o existen límites? ¿La libertad de empresa alcanza la manipulación de los algoritmos para superar las barreras de la igualdad y contratar a quien más responde a los criterios del empleador con relación a género, ideología, religión, etc. o ello tiene un límite y cual?

            No son preguntas fáciles para contestar y para hacerlo nos hemos apoyado en tres líneas que atienden la cuestión: a) la jurisprudencia del GT/29 de la UE[1]; b) el documento “La protección de datos en las relaciones laborales”, elaborado por la AEPD (Agencia Española de Protección de Datos) en el año 2021 y c) nuestra Ley 18.331.           

2. El primer paso: la presentación del CV 

Lo común es que el primer acto del trabajador referido a la propuesta de trabajo sea la entrega de su CV o “curriculum vitae”. En esta fase es útil la presentación de un CV ajustado a estandares que definan con precisión el tipo de datos a consignar en el documento, evitando todo lo innecesariamente “personal”. El CV deberá resultar razonablemente finalizado a las condiciones contractuales requeridas.

            A su vez, la propuesta de trabajo no podrá requerir cualquier información en el CV, debieno la misma obedecer a los principios de “minimización” y “limitación de la finalidad”. A modo de ejemplo, no puede exigirse a las personas candidatas a un puesto de trabajo un certificado de antecedentes penales, salvo en aquellos supuestos excepcionales en que se justifiquen por el tipo específico de contratación ofrecida (por ejemplo, personal de seguridad, trabajos específicos en contacto con niños y niñas, trabajos en entidades que deben asumir obligaciones en la prevención del lavado de dinero, etc.).

3. Solicitudes indebidas del empleador

Es habitual que las empresas de selección de personal pregunten sobre la vida laboral y personal de los aspirantes al cargo ofrecido, con preguntas directas o indirectas. En tales casos señalemos como premisa que  el consentimiento – aún informado y escrito - no es una base jurídica válida, pues no es completamente libre para la persona trabajadora.

La sentencia española del Tribunal Superior de Justicia, Sala de lo Social N° 1799 de 7 de abril de 2014 expresa: “El hecho de someter a una candidata a preguntas familiares y personales totalmente ajenas al trabajo a desempeñar, sea cual sea el lugar de prestación de los servicios (pues ya había manifestado su disponibilidad a desplazarse), supone una conducta discriminatoria, puesto que la trabajadora se ha visto obligada revelar sus planes familiares y datos médicos pertenecientes a su más estricta intimidad, innecesarios para una gestión de personal responsable y respetuosa con la dignidad del empleado”.   

Entendemos por todo lo expresado que no existe por lo tanto obligación para declarar sobre la vida familiar, por lo cual también consideramos que la “mentira” del trabajador en estos casos está justificada por la ilegitimidad de las preguntas de la selectora sobre tal punto.

4. Selección de personal y redes sociales

Un tema importante refiere a la selección de personal y las redes sociales. Sobre este punto cito la opinión de la OEDP, donde se expresa: “Las personas candidatas y las personas trabajadoras no están obligadas a permitir la indagación del empleador en sus perfiles de redes sociales, ni durante el proceso de selección ni durante la ejecución del contrato. Aunque el perfil en las redes sociales de una persona candidata a un empleo sea de acceso público, el empleador no puede efectuar un tratamiento de los datos obtenidos por esa vía si no cuenta para ello con una base jurídica válida. La indagación en los perfiles de redes sociales de las personas candidatas a un empleo sólo se justifica si están relacionados con fines profesionales. El tratamiento de los datos obtenidos por esta vía únicamente será posible cuando se demuestre que dicho tratamiento es necesario y pertinente para desempeñar el trabajo. Y la persona trabajadora tiene derecho a ser informada sobre ese tratamiento (Dictamen 2/2017 del G/T 29 de la UE). A modo de ejemplo, se señala la situación relativa a la selección de nuevo personal, en la que  la selectora comprueba los perfiles de los candidatos en varias redes sociales e incluye información de estas redes (y cualquier otra información disponible en Internet) en el proceso de selección. Sólo si para el puesto de trabajo es necesario revisar la información sobre un candidato en las redes sociales, por ejemplo, para poder evaluar los riesgos específicos de los candidatos respecto de una función específica y los candidatos están correctamente informados (por ejemplo, en el texto del anuncio de trabajo), la selectora puede tener una base jurídica para revisar la información de acceso público relativa a los candidatos» (Dictamen 2/2017 del GT/29 de la UE).

Tampoco la empresa está legitimada para solicitar «amistad» a personas candidatas para que éstas, por otros medios, proporcionen acceso a los contenidos de sus perfiles (Dictamen 2/2017 del Grupo de Trabajo del Artículo 29 de la UE).

5. Entrevista de trabajo

En la misma línea que venimos examinando, en una entrevista de trabajo no se podrá someter el candidato a responder preguntas que no tengan una vinculación directa con el contrato que se le ofrece. Serán ilegítimas aquellas preguntas que directa o indirectamente pretendan conocer datos del candidato relativos a su creencia religiosa, sus ideas políticas o sindicales, sus preferencias de género, etc.

La ilegitimidad de estas preguntas responde al criterio que las mismas van contra el principio de igualdad reconocido por la Constitución, porque persiguen el fin espúreo de discriminar entre candidatos en virtud de criterios no laborales.

También siempre nos han parecido invasivas las modernas prácticas de “interrogatorio” de solicitantes de un empleo,  difusas cada vez más en nuestro país – y para nuestro asombro, especialmente en la esfera pública – como grabar, filmar o tomar fotos en distintos planos del solicitante en el difícil y estresante momento de la entrevista personal.

6. La conservación y/o destrucción de los datos  

Nuevas preguntas surgen con relación a los datos extraídos durante un proceso de selección, desde la presentación del CV a la entrevista. ¿Quien está autorizado a realizar el registro y el almacenamiento de datos? ¿Donde deberán estar depositados esos datos y por cuanto tiempo? ¿En qué medida es posible la utilización y difusión de los datos en un juicio laboral? ¿Puede la selectora de personal utilizar la información recogida, para entregarla a otras empresas interesadas en similares perfiles de trabajadores?

Algunas de estas preguntas pueden responderse a la luz de nuestra Ley 18.331 de 6 de agosto de 2008 sobre protección de datos, aunque en otros casos será la doctrina y la jurisprudnecia que deberán integrar la norma jurídica.

La Ley 18.331 en sus artículos 10 a 12 establece la responsabilidad del usuario de los datos, que deberá evitar su “adulteración, pérdida, consulta o tratamiento no autorizado, así como detectar desviaciones de información, intencionales o no, ya sea que los riesgos provengan de la acción humana o del medio técnico utilizado”. También define el “principio de reserva” indicando que toda información proveniente de una base de daros debe ser utilizada en “forma reservada y exclusivamente para las operaciones habituales de su giro o actividad, estando prohibida toda difusión de la misma a terceros”. Finalmente se establece el “estricto secreto profesional” de las personas que tienen acceso a las bases de datos, pudiendo ser perseguibles penalmente (artículo 302 del Código Penal).

Concluimos que la empresa de selección de personal es responsable del tratramiento de los datos, y los mismos una vez examinados, deben ser destruidos o devueltos al trabajador.

Finalmente el art. 13 de la Ley 18.331 establece que la persona titular de los datos, deberá ser informada “en forma expresa, precisa e inequívoca” sobre los siguientes puntos:

A)	La finalidad para la que serán tratados y quiénes pueden ser sus destinatarios o clase de destinatarios.
B)	La existencia de la base de datos, electrónico o de cualquier otro tipo, de que se trate y la identidad y domicilio de su responsable.
C)	El carácter obligatorio o facultativo de las respuestas al cuestionario que se le proponga, en especial en cuanto a los datos sensibles.
D)	Las consecuencias de proporcionar los datos y de la negativa a hacerlo o su inexactitud.
E)	La posibilidad del titular de ejercer los derechos de acceso, rectificación y supresión de los datos.

Reflexiones finales

      Hemos tratado de resumir en este post – el segundo relativo a la cuestión de la Inteligencia Artificial. los datos personales y el trabajo –los principales problemas que se plantean en ese momento tan crucial para el individuo, como es la postulación a una oportunidad de empleo. Ese momento no es cualquier momento, porque expresa la debilidad de quien procura un trabajo (que generalmente es la fuente principal de sus ingresos) y el poder de quien puede otorgar o no ese trabajo.

            En época de Inteligencia Artificial, los problemas que siempre fueron propios de los procesos de selección de personal se complejizan y abren puertas a la discriminación y a la exclusión de trabajadores por sus condiciones personales.

            Una vez más entendemos que los operadores de las relaciones laborales, en especial técnicos y organizaciones sindicales, deben ocuparse y preocuparse de un tema que conlleva el riesgo de que el algoritmo establezca una barrera entre incluidos y excluidos del mercado laboral.

 

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[1] El Grupo de Trabajo Art. 29 (conocido como GT29) fue un organismo europeo de la UE en materia de protección de datos e intimidad, creado en virtud del artículo 29 de la Directiva 95/46/CE. Funcionó hasta el 25/05/2018 y fue sustituido por el Comité Europeo de Protección de Datos (CEPD). La calidad técnica de sus informes determina que los mismos sigan siendo citados en europa en los temas relativos a la protección de datos.

 

Un desafío de las relaciones laborales: la protección de los datos (I)

Recientemente intervine en dos debates – uno a nivel nacional, otro regional – en los que debía hablar sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en las relaciones laborales. Cuando hablo sobre el tema, experimento una particular “sensación térmica”: los colegas me siguen con respeto, pero al mismo tiempo con la afectuosa curiosidad con que se escucha a alguien, que habla de temas algo exóticos, no de nuestras tierras. Los laboralistas estamos acostumbrados a hablar de cosas concretas en lo laboral como la reducción de la jornada o el aumento del salario o los contenidos de una categoría laboral, pero el ChatGPT y la Inteligencia Artificial Generativa son temas algo extraños, que calificaría en lenguaje de Netflix como distópicos o de ciencia ficción.

Mientras tanto la Inteligencia Artificial se va metiendo debajo de la piel de las relaciones laborales, sin que nos demos cuenta. Como esas enfermedades asintomáticas, de las que nos damos cuenta cuando ya es tarde.

Los datos: alimento básico de la IA

Los temas y problemas son muchos, pero en este caso quiero - en una secuencia de tres post - señalar la importancia y la urgencia de intervenir sobre una cuestión en especial: la “absorción de datos” del trabajador, alimento básico de la IA en las relaciones laborales. 

Precisamente, la IA es solo el último eslabón de un proceso que comienza con la extracción y acumulación de datos personales de todos nosotros, y - en las relaciones laborales -, en especial de los trabajadores. La pregunta que se impone es sencilla, aunque díficil es la solución: ¿Cómo proteger los datos de los trabajadores? ¿Quién debe preocuparse por asegurar la tutela contra ese continuo drenaje de información sobre nuestra vida y la de nuestras familias (en esa cada vez más tóxica vinculación del tiempo de trabajo y el tiempo en el hogar)?

Por supuesto, in primis, es responsabilidad del Estado que debe asumir como política pública la protección de ese derecho, dotándose de una adecuada infraestructura administrativa y promoviendo la sensibilización pública sobre el tema. 

Tan importante como la tutela pública, es la protección efectivizada por las propias organizaciones, en la medida que es necesario aterrizar al contexto laboral las reglas y principios que se expresan a veces de modo muy abstacto a nivel de toda la sociedad. Entendemos que la AUTOTUTELA es una expresión válida y necesaria para proteger a los trabajadores en su privacidad e intimidad. Pero, la pregunta es ¿por dónde empezar?

La contestación en este caso es sencilla: “comenzar desde el principio”. Perdamos el miedo a la IA y volvámosla centro de nuestras preocupaciones y de nuestro estudio, para - en definitiva - hacer de ella un instrumento de progreso y no un peligro. El principio de este debate se encuentra precisamente en un debate que promueva un marco adecuado de protección de los trabajadores.. 

Concepto de datos personales

Comencemos por difundir y discutir sobre la noción de “datos personales”. Estos refieren a temas como los datos de una persona (nacimiento, estado civil, domicilio, etc); la información sobre su infancia, sobre la carrera educativa, el tipo de trabajo, los hábitos de vida y consumo, las creencias ideológicas y religiosas, el origen étnico o racial, el género. 

Pero hay más: también son datos personales la localización de la persona en linea o a través de memorias aplicativas; la identidad genética, psíquica, económica, cultural o social. 

Y finalmente no olvidemos que son datos personales las evaluaciones y puntuaciones – cada vez más comunes – que califican a una una personas, en nuestro caso un trabajador y la prestación de sus servicios.

El contenido del “derecho” a la protección de los datos personales

En nuestro sistema jurídico rige la Ley N° 18.331 de 11.8.2008 sobre protección de datos personales y acción de “habeas data”. Paradójicamente es una ley de este siglo, que ya ha envejecido, porque fue dictada con anterioridad al imparable desarrollo de la IA. Es el primer paso en la materia, pero entendemos que el impacto de la IA obligará a aprobar nuevas reglas para ampliar el marco de tutelas ante la invasión tecnológica en nuestras vidas personales.

El art. 18 considera información sensible los datos personales que revelen origen racial y étnico, preferencias políticas, convicciones religiosas o morales, afiliación sindical e información referente a la salud o a la vida sexual del individuo y agrega que “ninguna persona  puede ser  obligada  a proporcionar  datos sensibles. Estos sólo podrán ser objeto de tratamiento con el consentimiento expreso y escrito del titular”.

La última parte de la norma “consentimieto expreso y escrito” es una tutela bien débil para los trabajadores, especialmente aquellos en busca de un empleo y dispuestos por lo tanto a firmar cualquier documento que le imponga un empleador o una selectora de personal. ¿Cómo validar en un contexto laboral el consentimiento de un trabajador, que entrega sus datos personales, siendo evidente la asimetría de poder que existe entre él en busca de un empleo y el interesado en conocer sus datos?

En este caso debería imponerse la presencia del sindicato o de un profesional que pueda adecuadamente asistir al trabajador (como en la firma de cualquier documento con trascendencia jurídica), y establecer criterios más específicos que los legales acordados en convenios colectivos o laudos. 

Base jurídica para garantizar la protección de datos del trabajador

No es suficiente el consentimiento expreso y escrito del trabajador para abrir las puertas de su privacidad, porque entendemos - de conformidad con el art. 1269 del Cídigo Civil - que “el consentimiento no es válido cuando ha sido dado por error, arrancado por violencia o sorprendido por dolo”. La libertad de consentimiento del trabajador es muchas veces ilusoria, por lo cual su validez deberá ser examinada a la luz de los principios propios del régimen de protección de datos. 

Del examen de la legislación nacional y europea, señalamos los principios que consideramos centrales para legitimar situaciones de recolección de datos sensibles del trabajador y de los que debería darse cuenta en las futuras negociacipnes colectivas:

- toda actitud invasiva de la privacidad del trabajador debe estar justificada en un propósito legítimo y objetivo de la empresa;

- proporcionalidad: debe existir una razonable proporcionalidad entre el objetivo legítimo y la intrusión en la privacidad del individuo;

-  como se afirma en el derecho anglosajón, importa el be fair: ser limpio, ser leal; un propósito legítimo no justifica una actitud ilegal o persecutoria y viceversa;

- principio de la igualdad y no discriminación (género, raza, edad, orientación sexual, etc); 

- principio de la transparencia: los trabajadores deben ser informados sobre las políticas de la empresa que invaden la privacidad.

Concluímos que podrá considerarse válido el consentimiento del trabajador, cuando el mismo esté por lo tanto justificado por los principios indicados.

En esta materia no hay recetas, pero creemos firmemente que en la medida que un empleador cumpla o incumpla con los apuntados criterios, su accionar debería ser considerado – en mayor o menor medida – legítimo a la hora de juzgar si cumplió debidamente con la protección de datos de sus trabajadores.

(En el próximo post examinaremos más de cerca el tema de la seguridad y secreto de los datos, así como el requerimiento de datos en la contratación laboral)