IA en el trabajo: la regulación avanza a dos velocidades

Los gobiernos han desplegado ayudas, formación y programas para acelerar la adopción de inteligencia artificial. Las reglas sobre privacidad laboral, explicabilidad de los algoritmos y responsabilidad empresarial avanzan con bastante más lentitud.

Esta es la principal conclusión de Recent policy developments on AI in the labour market, un informe publicado por la OCDE el 24 de julio de 2026. El estudio compara las políticas del G7, la Unión Europea, Chile, Colombia, Costa Rica y México en seis ámbitos relacionados con la IA y el empleo.

La investigación fue realizada por Annikka Lemmens, bajo la supervisión de Angelica Salvi Del Pero, dentro del programa AI-WIPS de la OCDE.

Qué analiza el nuevo informe de la OCDE

La expansión de la inteligencia artificial ya no afecta únicamente a los puestos tecnológicos. Sus aplicaciones intervienen en la contratación, la asignación de tareas, el control del rendimiento, los horarios, la formación y la organización de las plantillas.

El informe de la OCDE sobre políticas laborales e inteligencia artificial estudia las medidas adoptadas en seis áreas:

1. Automatización, productividad, competencias y oportunidades.
2. Privacidad y protección de datos.
3. Prevención de la discriminación.
4. Seguridad y salud en el trabajo.
5. Transparencia, explicabilidad y responsabilidad.
6. Diálogo social.

Su conclusión general muestra un desequilibrio. Los países han desarrollado programas concretos para extender el uso de la IA y formar especialistas, pero buena parte de las garantías laborales permanece apoyada en normas anteriores a esta tecnología.

La regulación no parte de cero. Las leyes sobre protección de datos, igualdad, prevención de riesgos y derechos de información siguen siendo aplicables. El problema está en trasladarlas a decisiones algorítmicas que pueden ser difíciles de detectar, explicar o impugnar.

Las principales conclusiones

Ámbito	Situación observada por la OCDE
Adopción de IA	Todos los países estudiados cuentan con estrategias o programas de apoyo
Pymes	Casi todos ofrecen ayudas, asesoramiento o formación específica
Competencias	Predomina la formación técnica frente a la alfabetización general en IA
Trabajadores desplazados	Se utilizan principalmente las políticas generales de empleo
Trabajadores expuestos que conservan su puesto	Existen pocas medidas específicas
Privacidad y discriminación	Se aplican sobre todo normas ya existentes
Transparencia y explicabilidad	Hay principios generales, pero faltan orientaciones prácticas
Diálogo social	Participa en estrategias nacionales y prevención de riesgos, aunque la negociación sobre IA sigue siendo limitada
Evaluación	Todavía hay pocas pruebas sobre la eficacia real de las medidas

La adopción empresarial avanza más rápido que la política laboral

La proporción de empresas de al menos diez trabajadores que utilizaban inteligencia artificial en los países de la OCDE pasó de algo más del 5% en 2020 a alrededor del 14% en 2024.

La diferencia por tamaño es considerable:

• El 40% de las empresas con 250 trabajadores o más utilizaba IA.
• El porcentaje bajaba al 20% entre las empresas de 50 a 249 trabajadores.
• Solo alcanzaba el 12% entre las empresas de 10 a 49 trabajadores.

La brecha no se explica únicamente por el coste. Las pymes mencionan la dificultad para adaptar las herramientas a su actividad, la incertidumbre jurídica, el tratamiento de la información introducida en los modelos y la falta de competencias internas.

Por este motivo, buena parte de las políticas públicas se concentra en subvencionar proyectos, ofrecer capacidad de computación, crear centros de asesoramiento y financiar formación.

Reino Unido dispone de un fondo para cofinanciar la formación en IA de las pymes. Francia ha puesto en marcha herramientas de autodiagnóstico y programas de acompañamiento. Alemania combina centros regionales, formación y espacios de experimentación. La UE financia centros europeos de innovación digital e instalaciones para probar sistemas antes de incorporarlos a la actividad productiva.

Son medidas dirigidas principalmente a facilitar la adopción. La protección de los trabajadores que operarán bajo estos sistemas ocupa un espacio menor.

¿Cuánto empleo está expuesto a la automatización?

La OCDE calcula que el 27% del empleo de sus países se encuentra en ocupaciones con un riesgo elevado de automatización cuando se consideran conjuntamente la IA y otras tecnologías.

Ese porcentaje no equivale a una previsión de destrucción del 27% de los puestos. El riesgo de automatización se refiere a las tareas que podrían realizarse mediante tecnología, pero una ocupación también puede cambiar, combinar nuevas funciones o aumentar su productividad sin desaparecer.

La propia OCDE recoge resultados positivos. Cuatro de cada cinco trabajadores consultados en estudios anteriores afirmaron que la IA mejoraba su rendimiento, mientras que el 60% de los responsables que utilizaban sistemas de gestión algorítmica consideraba que mejoraban la calidad de sus decisiones.

Los beneficios conviven con otros problemas. Un 27% de esos responsables reconocía dificultades para entender las recomendaciones generadas por el software. El dato procede del estudio de la OCDE sobre gestión algorítmica en el trabajo.

Esto plantea una cuestión práctica: una persona puede seguir tomando formalmente la decisión, pero depender de una recomendación cuyo funcionamiento no comprende.

Mucha formación técnica y poca alfabetización en IA

Todos los países analizados ofrecen programas de actualización o reconversión profesional. Sin embargo, la mayoría se dirige a crear especialistas y perfiles técnicos.

La alfabetización general en IA recibe menos atención. Para una gran parte de la población trabajadora, esta formación debería cubrir al menos:

• Qué puede hacer una herramienta de IA y qué limitaciones tiene.
• Cómo verificar sus resultados.
• Qué datos no deben introducirse.
• Cómo detectar errores o sesgos.
• Cuándo debe intervenir una persona.
• Cómo comunicar o recurrir una decisión automatizada.

La mayoría de los trabajadores no necesitará programar modelos. Sí tendrá que evaluar sus respuestas, detectar resultados anómalos y saber cuándo no debe utilizar una recomendación.

Esta distinción coincide con el análisis sobre las competencias que la OCDE considera relevantes ante la IA. El criterio profesional, la comprensión digital y la capacidad para trabajar con información adquieren más peso que el dominio superficial de una herramienta concreta.

El vacío entre perder el empleo y conservarlo

Los países suelen atender a quienes pierden su puesto mediante los instrumentos habituales: prestaciones, orientación, intermediación y formación.

El informe detecta menos medidas destinadas a quienes continúan empleados, pero ven modificadas sus tareas, autonomía, carga de trabajo o posibilidades de promoción.

Este grupo puede quedar fuera de la política pública porque no aparece en las estadísticas de desempleo. Sin embargo, puede sufrir:

• Pérdida gradual de funciones.
• Intensificación del ritmo de trabajo.
• Dependencia de métricas automáticas.
• Reducción del contacto con responsables humanos.
• Vigilancia más frecuente.
• Menor capacidad para cuestionar una orden o evaluación.
• Deterioro de competencias que dejan de practicarse.

Canadá y Reino Unido cuentan con algunos programas dirigidos a trabajadores expuestos a la automatización, pero la OCDE considera que todavía son poco frecuentes.

Esta carencia es relevante para las políticas de formación. Esperar a que se produzca un despido retrasa la respuesta y eleva el coste de la recualificación.

La IA también entra en los servicios públicos de empleo

Seis de los países estudiados utilizan inteligencia artificial en sus servicios públicos de empleo.

Las aplicaciones más habituales sirven para:

• Recomendar ofertas.
• Clasificar vacantes.
• Identificar competencias.
• Personalizar la orientación.
• Responder consultas.
• Relacionar perfiles profesionales con puestos disponibles.

Estas herramientas pueden mejorar la intermediación, especialmente cuando los servicios manejan grandes volúmenes de demandantes y ofertas. También pueden reproducir problemas presentes en los datos históricos: segregación ocupacional, menor recomendación de determinados puestos a ciertos colectivos o penalización de trayectorias profesionales discontinuas.

El uso de inteligencia artificial en los servicios públicos de empleo requiere controles distintos de los aplicados a una herramienta administrativa interna. Una recomendación puede influir en las oportunidades de formación o empleo que recibe una persona, aunque el sistema no adopte la decisión final.

Privacidad laboral: las normas existen, su aplicación no siempre está clara

En privacidad y protección de datos, los países recurren principalmente a su legislación general.

En la Unión Europea se aplican el Reglamento General de Protección de Datos y las normas nacionales. El RGPD establece principios como la limitación de la finalidad, la minimización de datos, la seguridad y determinadas garantías frente a decisiones automatizadas.

La dificultad aparece cuando se intenta aplicar estos principios a situaciones concretas:

• Análisis automatizado de currículums.
• Seguimiento de productividad.
• Grabación y transcripción de reuniones.
• Análisis de comunicaciones profesionales.
• Predicción de absentismo o rotación.
• Evaluación de emociones.
• Reconocimiento biométrico.
• Elaboración de perfiles de comportamiento.

El consentimiento del trabajador no siempre constituye una base jurídica válida. La relación laboral genera un desequilibrio que puede impedir que el consentimiento sea verdaderamente libre.

La OCDE señala que empleadores y trabajadores necesitan guías sectoriales, casos prácticos y herramientas de autoevaluación. Una referencia útil para España es la guía de la Agencia Española de Protección de Datos sobre protección de datos en las relaciones laborales.

Discriminación algorítmica: una ley general puede no bastar

Todos los países analizados aplican sus normas de igualdad y no discriminación al uso laboral de la inteligencia artificial.

También se extienden las evaluaciones de impacto, las auditorías de sesgo, las pruebas de calidad de los datos y las obligaciones de seguimiento. El grado de exigencia varía entre territorios.

El problema no siempre consiste en que el algoritmo utilice directamente el sexo, la edad, el origen o una discapacidad. Puede recurrir a variables que actúan como sustitutos indirectos:

• Código postal.
• Centro educativo.
• Periodos sin cotización.
• Horarios disponibles.
• Forma de redactar un currículum.
• Historial de contratación.
• Patrones de movilidad.

Un modelo entrenado con contrataciones anteriores puede aprender las preferencias o exclusiones presentes en esos datos.

El Reglamento europeo de IA incluye entre los sistemas de alto riesgo determinadas aplicaciones utilizadas para contratación, selección, asignación de tareas, evaluación, promoción o terminación de relaciones laborales. El texto oficial puede consultarse en el Reglamento (UE) 2024/1689 de inteligencia artificial.

En Infoposiciones hemos analizado este problema en los artículos sobre sesgos algorítmicos en el empleo y el estudio de Stanford sobre discriminación en sistemas de selección.

Salud laboral: el riesgo no siempre es físico

La IA puede mejorar la prevención mediante el análisis de incidentes, la detección de situaciones peligrosas o el mantenimiento predictivo. También puede generar nuevos riesgos psicosociales.

La gestión algorítmica puede afectar a la salud cuando:

• Impone objetivos que cambian de forma automática.
• Reduce el control sobre la organización del trabajo.
• Evalúa continuamente el rendimiento.
• Penaliza pausas o tiempos improductivos.
• Aumenta la sensación de vigilancia.
• Dificulta hablar con una persona responsable.
• Convierte una recomendación estadística en una orden difícil de discutir.

Los marcos de prevención de riesgos laborales ya permiten analizar muchos de estos efectos, pero no todos exigen consultar a los trabajadores antes de introducir una tecnología.

La OCDE encuentra diferencias claras. Francia, Alemania, Italia y el marco general de la UE contemplan la participación de los trabajadores ante nuevas tecnologías. En otras jurisdicciones, la consulta preventiva existe, aunque no menciona expresamente la IA.

El informe defiende la intervención de las plantillas porque quienes realizan el trabajo pueden identificar errores que una auditoría técnica no detecta: incentivos que generan estrés, métricas inadecuadas o asignaciones incompatibles con la realidad del puesto.

Transparencia: informar de que se usa IA no es suficiente

La transparencia aparece en casi todas las estrategias, pero con grados muy distintos de concreción.

Una comunicación útil debería permitir conocer:

• Qué sistema se utiliza.
• Para qué decisiones.
• Qué datos analiza.
• Qué influencia tiene sobre el resultado.
• Quién supervisa su funcionamiento.
• Cómo se revisan los errores.
• Ante quién puede reclamarse.
• Cuánto tiempo se conservan los registros.

Decir únicamente que una empresa “utiliza inteligencia artificial” aporta poca protección.

La explicabilidad tampoco exige revelar todo el código fuente. Una persona afectada necesita entender los factores principales que han influido en una decisión y disponer de una vía real para discutirla.

El Reglamento europeo de IA exige supervisión humana para los sistemas de alto riesgo. También contempla obligaciones de información, registro y seguimiento. La Directiva europea sobre trabajo en plataformas añade garantías específicas frente a la gestión algorítmica y reserva a una persona determinadas decisiones perjudiciales. Puede consultarse el resumen oficial de la Directiva sobre trabajo en plataformas.

El riesgo principal es la supervisión humana decorativa: alguien confirma automáticamente el resultado del sistema sin disponer de tiempo, conocimientos o autoridad para modificarlo.

Quién responde cuando el algoritmo se equivoca

Un proveedor puede desarrollar la herramienta, otra empresa contratarla y un departamento de recursos humanos utilizarla. Esta cadena facilita que cada actor atribuya el problema al anterior.

La OCDE identifica varias medidas que empiezan a extenderse:

• Personas responsables claramente designadas.
• Registros automáticos de funcionamiento.
• Documentación de las decisiones.
• Evaluaciones previas de riesgos.
• Supervisión durante el uso.
• Canales de reclamación.
• Posibilidad de revisión humana.
• Auditorías y controles posteriores.

La rendición de cuentas exige que exista una organización responsable frente al trabajador o candidato. La complejidad técnica o la contratación de un proveedor externo no elimina esa responsabilidad.

El diálogo social sigue llegando tarde

Los sindicatos y organizaciones empresariales participan en la elaboración de algunas estrategias nacionales. También intervienen en los comités de seguridad y salud y, con menor frecuencia, negocian cláusulas específicas sobre IA.

Francia y Alemania destacan por sus iniciativas para formar a representantes de trabajadores y empresas. Alemania facilita además el acceso de los comités de empresa a expertos externos cuando se discute la introducción de inteligencia artificial.

El informe recoge convenios con cláusulas sobre:

• Uso de voces e imágenes generadas.
• Consentimiento de artistas y profesionales.
• Vigilancia.
• Asignación algorítmica de tareas.
• Evaluación del rendimiento.
• Terminación de contratos.
• Información a la representación sindical.

Un ejemplo procede del sector italiano de reparto de alimentación. Su convenio establece reuniones periódicas sobre innovación tecnológica y obliga a explicar cómo influyen los algoritmos en la asignación de turnos, tareas, evaluaciones y finalización de contratos.

Pese a estos casos, la negociación colectiva sobre IA continúa siendo minoritaria. La falta de conocimientos técnicos entre los interlocutores sociales limita además la capacidad de negociación.

Qué modelos nacionales destaca la OCDE

El informe no establece una clasificación, pero sí identifica distintos énfasis:

• Francia y Alemania: diálogo social, experimentación y formación de representantes.
• Canadá y Reino Unido: programas de competencias para demandantes y trabajadores expuestos.
• Italia: reglas sobre transparencia y explicabilidad, incluido el trabajo en plataformas.
• Estados Unidos y Japón: adopción empresarial y desarrollo tecnológico.
• Chile y Costa Rica: actualización de los marcos legales mediante proyectos específicos sobre IA.
• México, Colombia y Costa Rica: programas regionales de adopción responsable y formación para empresas.

No existe un modelo completo que resuelva de forma equilibrada los seis ámbitos.

Qué implica el informe para España

España no aparece estudiada como caso nacional independiente. Las referencias que le afectan proceden sobre todo del marco de la Unión Europea.

Por tanto, el informe no permite afirmar que España vaya por delante o por detrás de los demás países. Sí ayuda a identificar tareas pendientes para empresas, administraciones y representantes de los trabajadores.

Para las empresas

Antes de usar una herramienta de IA en selección o gestión de personal deberían comprobar:

1. Qué decisión apoyará o automatizará.
2. Qué datos personales necesita realmente.
3. Si puede generar efectos discriminatorios.
4. Si requiere una evaluación de impacto.
5. Qué persona supervisará los resultados.
6. Cómo podrá recurrir una decisión el afectado.
7. Qué registros se conservarán.
8. Qué información recibirán trabajadores y candidatos.
9. Si debe consultarse a la representación laboral.
10. Cómo se evaluará su efecto sobre la salud y la carga de trabajo.

Comprar una herramienta no equivale a trasladar al proveedor todas las obligaciones legales.

Para los servicios públicos de empleo

El uso de modelos para perfilar demandantes o recomendar actuaciones debería incluir:

• Información comprensible para la persona usuaria.
• Revisión humana de los casos.
• Comprobación periódica de diferencias por sexo, edad, discapacidad u origen.
• Registro de recomendaciones y correcciones.
• Evaluación de resultados reales.
• Separación entre apoyo a la orientación y decisiones restrictivas.
• Participación de los profesionales que utilizarán el sistema.

La precisión estadística media no basta si determinados colectivos reciben sistemáticamente peores recomendaciones.

Para trabajadores y candidatos

Una persona debería poder conocer si un sistema automatizado interviene de forma relevante en:

• El filtrado de su candidatura.
• La asignación de turnos.
• La evaluación del rendimiento.
• La promoción.
• La fijación de objetivos.
• La imposición de medidas disciplinarias.
• La terminación de su contrato.

Los sistemas ATS ya condicionan parte de los procesos de contratación. Esta guía explica por qué un currículum puede no llegar al reclutador y qué límites tiene la optimización de una candidatura para esos filtros.

Una lectura crítica del informe

El estudio ofrece una comparación útil, pero tiene cuatro límites.

No mide el cumplimiento real

La existencia de una ley, guía o programa no demuestra que se aplique en las empresas. Tampoco indica cuántos trabajadores han utilizado los canales de reclamación ni qué resultados han obtenido.

Compara medidas de distinta fuerza jurídica

Una obligación legal, una recomendación pública y una estrategia nacional pueden aparecer dentro del mismo ámbito, aunque sus efectos sean muy distintos.

No estudia todos los países de la OCDE

La muestra se concentra en el G7, la UE y cuatro países latinoamericanos. No permite elaborar una clasificación general de las políticas laborales de todos los miembros de la organización.

Parte de la búsqueda fue asistida por IA

La OCDE combinó revisión documental, un cuestionario dirigido al G7 y la UE y un trabajo exploratorio mediante ingeniería de prompts. El propio informe aclara que la recopilación no pretende ser exhaustiva.

Esto obliga a interpretar el documento como un mapa comparativo de medidas, no como un inventario completo ni una evaluación de impacto.

La prioridad ya no puede ser solo enseñar a usar IA

Las políticas de adopción y formación son necesarias, pero responden solo a una parte del cambio laboral.

La siguiente fase tendrá que concretar derechos y responsabilidades: qué debe explicar una empresa, cuándo es obligatoria la intervención humana, cómo se audita una herramienta, quién responde por sus errores y qué capacidad tienen los trabajadores para negociar su uso.

El informe detecta el desfase, pero no demuestra aún qué políticas funcionan mejor. Esa evaluación será la prueba decisiva. Contar programas de formación, guías publicadas o empresas subvencionadas dice poco sobre la calidad del empleo si no se miden también la autonomía, la discriminación, la salud laboral y la capacidad para recurrir decisiones.

Preguntas frecuentes

¿Qué concluye la OCDE sobre la IA y el empleo?

Los países han avanzado más en formación y adopción empresarial que en privacidad laboral, explicabilidad, responsabilidad y protección práctica frente a decisiones algorítmicas.

¿La OCDE prevé la desaparición del 27% de los empleos?

No. Estima que el 27% del empleo se encuentra en ocupaciones con alto riesgo de automatización por IA y otras tecnologías. Riesgo de automatización no equivale a destrucción efectiva del puesto.

¿Las empresas deben informar cuando usan IA con sus trabajadores?

Depende del sistema, de su finalidad y de la legislación aplicable. En la UE existen obligaciones de información y supervisión para determinados sistemas, además de las derivadas del RGPD y de la normativa laboral.

¿La legislación actual protege frente a la discriminación algorítmica?

Las normas de igualdad y protección de datos siguen siendo aplicables. La OCDE advierte de que faltan orientaciones prácticas, controles y vías claras para detectar e impugnar ciertos resultados.

¿El informe analiza específicamente la situación de España?

No. España queda incluida indirectamente a través del marco de la Unión Europea, pero no se estudia como caso nacional separado.

Fuentes y documentos relacionados

• Informe Recent policy developments on AI in the labour market.
• Gestión algorítmica en el trabajo, OCDE.
• OECD Employment Outlook 2023: inteligencia artificial y mercado laboral.
• Reglamento europeo de inteligencia artificial.
• Directiva europea sobre trabajo en plataformas.
• Protección de datos en las relaciones laborales, AEPD.
• Adecuación al RGPD de tratamientos que incorporan inteligencia artificial, AEPD.