1. Introducción: La Clave Oculta de la “Ley Rider” y el Futuro Europeo

Cuando se publicó el Real Decreto-ley 9/2021, de 11 de mayo, su notoriedad se centró casi exclusivamente en la presunción de laboralidad de los repartidores de plataformas digitales. Sin embargo, en nuestra opinión, la modificación más trascendente y de mayor alcance para el futuro del Derecho Laboral español reside en la introducción de un nuevo derecho de información para los representantes de los trabajadores.

Esta reforma clave afecta a todas las empresas que utilicen sistemas de gestión automatizada y se localiza en el Artículo 64.4 del Estatuto de los Trabajadores (ET):

d) Ser informado por la empresa de los parámetros, reglas e instrucciones en los que se basan los algoritmos o sistemas de inteligencia artificial que afectan a la toma de decisiones que pueden incidir en las condiciones de trabajo, el acceso y mantenimiento del empleo, incluida la elaboración de perfiles.

Este precepto otorga a los comités de empresa y delegados sindicales la facultad de auditar la lógica y los datasets utilizados por la IA, elevando el control sobre la digitalización empresarial. Este control se alinea, además, con las futuras exigencias normativas de la Unión Europea, especialmente con el Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA) y la Directiva (UE) 2024/2831 sobre el trabajo en plataformas digitales, las cuales refuerzan el principio de transparencia en la gestión algorítmica.

2. Algoritmos en el Ámbito Laboral: Del Concepto al Riesgo Empresarial.

Qué es y Cómo Funciona un Algoritmo

Un algoritmo es un conjunto ordenado y finito de instrucciones que permite hallar la solución de un problema. En informática, lo podríamos definir de una manera sencilla como un conjunto ordenado y finito de instrucciones que permiten resolver un problema o tomar una decisión.

Los algoritmos constan de tres componentes principales, con un rol específico para los datos en sistemas de IA:

  • Input o Entrada: Los datos brutos que se suministran al sistema para ser procesados. En el contexto de la IA, estos datos incluyen:
    • El Dataset de Entrenamiento: El conjunto masivo, a menudo histórico, que se usa inicialmente para “enseñar” al modelo de IA y establecer sus patrones. La calidad de este Dataset es crucial.
    • Los Datos de Ejecución: Los datos actuales que se ingresan en el momento de tomar una decisión.
  • Proceso, Lógica y Reglas: El conjunto de instrucciones, código y parámetros que definen cómo el algoritmo procesará el Input. Esta es la parte activa del algoritmo.
  • Output o Salida: Los resultados obtenidos después de aplicar el proceso a los datos de entrada (ej. una puntuación de rendimiento, una clasificación o una recomendación de despido).

El Uso de la Inteligencia Artificial en la Gestión de Personal

Cada vez más, las decisiones empresariales de alto impacto sobre la plantilla se basan en sistemas de Inteligencia Artificial (IA), utilizados para la selección de personal (evaluación de idoneidad y filtrado de currículos), o decisiones críticas sobre sueldos, ascensos, despidos, asignación de turnos y evaluaciones de rendimiento.

Aunque el uso de IA en RRHH no es todavía una práctica habitual en todas las pymes, un estudio reciente de EY para Microsoft indicó que un 15% de las grandes empresas españolas encuestadas ya utilizaba la IA en su departamento de RRHH, un porcentaje superior al de las empresas europeas.

El Riesgo de los Sesgos Algorítmicos

La “objetividad” de los algoritmos es un arma de doble filo: carecen de intención, pero ejecutan de forma exacta los prejuicios introducidos en su diseño o en sus datos de entrenamiento, lo que se conoce como sesgo algorítmico.

Ninguna tecnología está libre de sus creadores; los sistemas de aprendizaje profundo (Machine Learning ) e IA no son autónomos, son un eco de los deseos, explícitos o implícitos, de quien los construyó. - Cathy O’Neil -

Los sesgos algorítmicos se producen fundamentalmente por dos vías que la empresa debe fiscalizar:

Causa del Sesgo Descripción y Consecuencia
Sesgo en los Datos (Dataset) Los datos de entrenamiento no son representativos de la realidad o reflejan prejuicios históricos, como en el caso de Amazon, donde el sistema replicó la discriminación de género en la contratación.
Sesgo en la Lógica del Algoritmo La instrucción programada no tiene en cuenta las causas justificadas o los derechos fundamentales. El caso Deliveroo es el más claro: su algoritmo ‘Frank’ penalizaba por igual ausencias justificadas (huelga, enfermedad) y no justificadas.

El marco de la transparencia algorítmica en el ámbito laboral se articula en una confluencia normativa crítica. La regulación de la IA en el trabajo es el resultado del cruce estratégico de tres ejes legales: el derecho fundamental a la no discriminación, la protección de datos (RGPD) y el derecho colectivo del trabajo (ET), todo ello potenciado por el reciente marco regulatorio de la Unión Europea.

El Eje Regulador: RGPD, ET y el Marco de la UE

El Artículo 22 del RGPD establece el derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado que produzca efectos jurídicos o le afecte significativamente. La modificación del Artículo 64.4.d ET es la adaptación específica de este derecho al ámbito laboral, cuyo alcance se amplía por la normativa europea:

  • Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA): Clasifica los sistemas de IA utilizados en la gestión de personal (selección, evaluación, terminación de la relación laboral) como sistemas de alto riesgo. Esto impone a las empresas obligaciones de compliance mucho más rigurosas que las actuales, incluyendo la necesidad de gestión de riesgos y la documentación de la transparencia antes de su comercialización o uso.
  • Directiva (UE) 2024/2831 (Plataformas Digitales): Esta norma refuerza específicamente la obligación de transparencia algorítmica para las empresas de plataforma, exigiendo la divulgación clara sobre cómo los algoritmos impactan en las condiciones de trabajo y el rendimiento, lo que sienta un precedente de transparencia que el derecho laboral ordinario inevitablemente adoptará.

La principal objeción de las empresas es la protección del “know-how” y los secretos empresariales (Ley 1/2019 de Secretos Empresariales). No obstante, el legislador español resolvió expresamente este conflicto, así el Artículo 2.1.c Ley 1/2019 de Secretos Empresariales: Considera lícita la obtención de la información constitutiva del secreto empresarial cuando esta se realice:

Por el ejercicio del derecho de los trabajadores y sus representantes a ser informados y consultados, conforme a lo dispuesto en la legislación de la Unión Europea o nacional.

Esto significa que el derecho a la información de los trabajadores prevalece sobre el secreto empresarial cuando está en juego la fiscalización de decisiones que afectan a derechos colectivos o fundamentales.

Jurisprudencia Clave: Del Caso Frank a la Actualidad

  • A. La Sentencia Pionera del Tribunal de Bolonia (Deliveroo, 2020): La sentencia italiana declaró la discriminación indirecta cometida por el algoritmo “Frank”. Concluyó que el sistema, al penalizar ausencias justificadas (enfermedad, huelga), no era neutral y su diseño reproducía una lógica discriminatoria, sentando el precedente de que un algoritmo es susceptible de ser impugnado judicialmente.

  • B. La Evolución en la Jurisprudencia Española: Aunque la aplicación del Art. 64.4.d ET aún se está consolidando, la doctrina judicial ha avanzado hacia la transparencia algorítmica:

    • Derecho a la Prueba y Tutela Judicial Efectiva (Art. 24 CE): La base de cualquier reclamación judicial exige al juez requerir toda la información necesaria (parámetros, reglas y datasets) para que el demandante pueda cuestionar la licitud de la decisión extintiva o sancionadora basada en un informe algorítmico.

    • Derecho de Acceso al Código Fuente (Analogía): El Tribunal Supremo ha declarado que la opacidad algorítmica es incompatible con el Estado de Derecho, principio perfectamente aplicable cuando están en juego derechos laborales fundamentales.

En estos casos debe conllevar exigencias de transparencia de los procesos informáticos seguidos en dichas actuaciones, con el objeto de proporcionar a los ciudadanos la información necesaria para su comprensión y el conocimiento de su funcionamiento, lo que puede requerir, en ocasiones, el acceso a su código fuente, a fin de posibilitar la comprobación de la conformidad del sistema algorítmico con las previsiones normativas que debe aplicar” (FJ 9 de la STS 11 de septiembre de 2025 STS 3826/2025 - ECLI:ES:TS:2025:3826).

Referencia Doctrinal: La Posición de Salvador del Rey Guanter

La necesidad de esta transparencia ha sido subrayada por la doctrina más influyente. Juristas como Salvador del Rey Guanter han enfatizado la relevancia de la negociación colectiva como vehículo para introducir cautelas y límites a la discrecionalidad empresarial en el uso de la IA. En sus análisis sobre la digitalización, Del Rey sostiene que, ante la tecnificación de la gestión de personal, la tutela de la dignidad del trabajador y la garantía de no discriminación deben ser los límites infranqueables a la automatización. El derecho a la información del Art. 64.4 ET se alinea con la tesis de Del Rey de que los representantes de los trabajadores deben ser los fiscalizadores clave de los procesos decisorios automatizados, asegurando que la herramienta tecnológica no se convierta en una patente de corso para el control abusivo o discriminatorio.

Alcance de la Información Requerida para la Auditoría

Para que la RLT pueda realizar una auditoría efectiva y detectar sesgos, la empresa debe entregar:

  1. La Lógica del Algoritmo (Reglas/Código): Los parámetros, reglas e instrucciones que intervienen en la decisión, permitiendo verificar la ausencia de sesgos programáticos directos.
  2. El Conjunto de Datos (Dataset de Entrenamiento): Es el punto más crítico. Auditar los datos de entrenamiento es la única vía para descubrir si el sistema ha aprendido y está replicando discriminaciones históricas.

4. Conclusiones sobre el Presente y Futuro: Transparencia como Garantía.

La irrupción de los algoritmos en las relaciones laborales es un hecho irreversible que exige una adaptación legal y estratégica por parte de las empresas.

  • La Transparencia es la Clave de la Tutela: El Art. 64.4 ET se consolida como la principal herramienta legal para auditar la IA. La transparencia algorítmica es crucial para evitar que los sesgos se refuercen y para asegurar que las decisiones empresariales, automatizadas o no, sean justas y no discriminatorias.
  • La IA no es Neutral: Los algoritmos replican y amplifican los sesgos presentes en la lógica de programación o en los datos de entrenamiento. Es responsabilidad de las empresas garantizar que sus sistemas sean entrenados con datos equilibrados y que los algoritmos sean revisados periódicamente para evitar discriminaciones.
  • Necesidad de Intervención Humana: El derecho del RGPD a obtener intervención humana en decisiones automatizadas significativas debe ser el último escudo del trabajador. La IA debe ser una herramienta de soporte, nunca un sustituto del juicio humano responsable, especialmente en decisiones de alto impacto como el despido o la sanción.

El desafío del Derecho Laboral es garantizar que el avance tecnológico no suponga un retroceso en los derechos de los trabajadores, promoviendo la transparencia total en el diseño algorítmico y asegurando una gestión de personal lícita, fiable y ética.

Nota del Autor

La elaboración y el enfoque final de este análisis se vieron significativamente enriquecidos por los contenidos y reflexiones compartidas en las XXVIII Xornadas de Outono sobre Derecho Laboral (celebradas el 14 y 15 de noviembre del 2025), en particular por la ponencia “Impacto de la Inteligencia Artificial en el Trabajo” impartida por el Profesor Salvador del Rey Guanter. Las líneas maestras expuestas por el Profesor sobre la necesidad imperante de transparencia, control humano y adaptación a las directrices europeas (Reglamento UE 2024/1689 y Directiva UE 2024/2831) han sido esenciales para completar la visión jurídica aquí presentada.