Por Mario Garmendia Arigón

Sumario

I) Las revoluciones industriales y la mutación del trabajo. II) Interacción e impactos de algoritmos e IA en el trabajo. 1) La inteligencia artificial como accesorio operativo del trabajo humano. 2) La inteligencia artificial como instrumento para la gestión y adopción de decisiones patronales. 3) El trabajo humano como accesorio o herramienta de la IA (Human-in-the-Loop, HITL). 4) La inteligencia artificial desplazando trabajo humano. 5) Humanos que simulan ser máquinas. III) El Derecho del Trabajo ante la digitalización: entre la adaptación y la permanencia. IV) Más allá de la tarea: el trabajo como expresión humana. V) Hacia un Derecho del Trabajo postindustrial: reflexión para una posible reconfiguración

I- Las revoluciones industriales y la mutación del trabajo

Desde el telar mecánico hasta la inteligencia artificial generativa, cada gran transformación tecnológica ha removido no solo los métodos de producción, sino también las bases materiales, simbólicas y jurídicas del trabajo humano.

La revolución 4.0 -marcada por la automatización, la conectividad masiva y el desarrollo del algoritmo como agente de decisión- no escapa a esa lógica.

Como en los inicios del capitalismo industrial, en la actualidad se presentan cambios estructurales que desafían las categorías con las que históricamente se ha pensado el trabajo, la persona trabajadora y el rol del Derecho del Trabajo.

Este nuevo ciclo no solo introduce máquinas más sofisticadas, sino que también cuestiona lo que ha sido entendido como agencia humana -es decir, la capacidad del sujeto de actuar de manera autónoma e intencional, ejerciendo control sobre sus decisiones y asumiendo responsabilidad ética por sus actos en un contexto social[2]-, porque pone en juego formas de automatización que desplazan al ser humano de los procesos de deliberación, decisión y control.

Cuando el algoritmo evalúa, asigna tareas o decide sanciones sin intervención humana, la autonomía, la reflexividad y la responsabilidad se ven socavadas y también se erosiona la propia noción del valor y la dignidad del trabajo.

Para comprender a cabalidad esta nueva fase, conviene mirar hacia atrás y trazar una línea de continuidad y ruptura con las revoluciones industriales que la precedieron.

En general, se emplea la expresión Revolución Industrial para referirse a las transformaciones radicales que, desde finales del siglo XVIII, comenzaron a producirse como resultado de la aplicación práctica de diversos inventos que transformaron profundamente la energía, las comunicaciones, la construcción y los métodos de producción, incluyendo el desarrollo de máquinas y herramientas.

Se discute si corresponde hablar de varias Revoluciones Industriales o si, en realidad, se trata de un único proceso extendido en el tiempo, marcado por distintas fases o etapas, cada una impulsada por eventos de gran impacto.

Comoquiera que sea, la denominada primera fase, o Revolución Industrial 1.0, suele situarse entre finales del siglo XVIII y principios del XIX, con la consolidación de la producción mecanizada gracias a la aplicación industrial de la máquina de vapor. Este avance transformó especialmente la industria textil, con hitos como el telar mecánico, y permitió el desarrollo del ferrocarril, uno de los símbolos más representativos de esta etapa.

La segunda fase, o Revolución 2.0, se ubica en la última mitad del siglo XIX y principios del XX, a impulso de la electricidad, el acero y la producción en masa. La lámpara incandescente, el dínamo, el motor a explosión y el automóvil, son objetos representativos de esta etapa.

La Revolución Industrial 3.0, o Revolución Digital, se desarrolla en la segunda mitad del siglo XX, caracterizada por la electrónica y la tecnología de la información. La computadora personal, los teléfonos móviles, los dispositivos de almacenamiento masivo de información e internet son los símbolos de esta fase.

La expresión cuarta Revolución Industrial[3] suele emplearse para describir la situación actual, caracterizada por la digitalización y la conectividad masiva, el internet de las cosas, la automatización y la robótica avanzada, la inteligencia artificial generativa, los sistemas expertos, el big data y el análisis masivo de datos, la realidad aumentada y la realidad virtual, la fabricación aditiva, la nanotecnología y, en definitiva, la convergencia de múltiples tecnologías disruptivas.

Frente a la visión hipertecnificada de esta cuarta revolución, ha surgido el concepto de Revolución 5.0 (también llamada Industria 5.0 o Sociedad 5.0), que propone un giro humanista y ecológico ante los excesos de la automatización descontrolada. Mientras la 4.0 ha priorizado la eficiencia, la velocidad y la acumulación de datos, la 5.0 busca reorientar la tecnología hacia la colaboración simbiótica entre humanos y máquinas, la sostenibilidad planetaria y la resolución de desigualdades estructurales[4].

La Revolución 4.0 implica una convergencia de tecnologías digitales, físicas y cognitivas, que está generando transformaciones profundas en la economía, la sociedad y, en particular, en nuestras formas de vivir y trabajar.

Y, si bien suele destacarse su impacto sin precedentes sobre la existencia humana, conviene recordar que cada etapa del proceso histórico de la industrialización ha traído consigo alteraciones significativas en la organización social y en el mundo del trabajo.

La revolución industrial del siglo XVIII, por ejemplo, desencadenó uno de los mayores cambios demográficos que haya experimentado la humanidad. Hasta entonces, cuatro de cada cinco habitantes de Europa vivían en el medio rural y se dedicaban a tareas agrícolas[5]. El surgimiento de las ciudades industriales representó un cambio abrupto y masivo en la realidad social.

La aparición de la clase trabajadora, el surgimiento de la denominada cuestión social y el fenómeno del pauperismo[6] fueron algunos de los impactos provocados por aquellas primeras fases, que no solo transformaron máquinas y fábricas, sino que también sepultaron oficios centenarios bajo el rugido del progreso[7].

Los tejedores manuales, cuyos dedos danzaban en telares de madera, fueron desplazados por el power loom de Cartwright, que multiplicó la producción textil mientras reducía sus salarios a niveles miserables. Los herreros, maestros del yunque, vieron cómo los altos hornos fundían su arte en hierro impersonal. Los arrieros que surcaban caminos con carruajes quedaron obsoletos ante el silbato de las locomotoras de Stephenson, capaces de unir Londres y Manchester en horas y ya no, como hasta entonces, en días. Mientras la spinning jenny dejaba sin sustento a hilanderas rurales, los obreros desarraigados se hacinaban en las nuevas urbes industriales.

Así, cada avance tecnológico escribió su propia tragedia. Tras la estela de la producción fabril, quedaron pueblos fantasmas, talleres cerrados y un eco de protestas luddistas[8].

En nuestros días, la historia parece repetirse, aunque bajo nuevas formas. El algoritmo ha reemplazado al telar, y aunque los ruidos de la fábrica ya no se escuchan, aún resuenan en el trasfondo los mismos latidos que expresan el conflicto, la desigualdad y la necesidad de una tutela jurídica que ampare a quienes se encuentran en situación de vulnerabilidad frente a las nuevas lógicas del poder tecnológico.

II- Interacción e impactos de algoritmos e IA en el trabajo

Con la Revolución 4.0, los robots han pasado a tener un papel fundamental en las líneas de producción, aportando altísima precisión y velocidad en la realización de tareas antes cumplidas por personas. Los sistemas de visión artificial permiten controlar los detalles de los productos y componentes, detectando defectos, midiendo dimensiones y verificando los estándares de calidad de manera rápida y precisa. Los vehículos autónomos, equipados con sensores y sistemas de navegación, son capaces de transportar objetos e, incluso, pasajeros, sin conductor humano.

Los cobots, asisten a operarios humanos en tareas que requieren fuerza o precisión. La fabricación aditiva permite construir componentes complejos con rapidez y precisión. En los almacenes, depósitos y centros de distribución, se aplican sistemas de almacenamiento automatizados y los robots de recogida y embalaje comienzan a reemplazar a los trabajadores humanos.

Los cajeros automáticos ya son parte habitual y normal de nuestras vidas e, incluso, ya existen tiendas en las que el cliente no tiene que detenerse ante un cajero (siquiera automático), porque un sistema de sensores registra y cobra automáticamente su compra.

Los chatbots y sistemas de respuesta automática también son comunes en los servicios de atención al cliente y soporte técnico. Interactúan con los usuarios, responden preguntas y brindan asistencia sin intervención humana.

En la agricultura, se utilizan drones, sensores y sistemas de análisis de datos para monitorear los cultivos, administrar el riego, aplicar fertilizantes y controlar plagas. 

Más allá de la industria y los servicios, estas tecnologías han ingresado también en dominios tradicionalmente reservados a la sensibilidad y el juicio humano.

El uso de robots revoluciona la forma en que se realizan ciertos procedimientos quirúrgicos. Da Vinci, es uno de los ejemplos más conocidos y desde hace años se utiliza en hospitales de distintas partes del mundo.

La inteligencia artificial se está empleando en la investigación médica, por ejemplo, para analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones y correlaciones, lo que ayuda en el desarrollo de nuevos fármacos, la identificación de biomarcadores y tratamientos personalizados. Dispositivos portátiles y sensores permiten monitorear de manera remota los signos vitales de los pacientes y ya se emplean robots para brindar asistencia a personas mayores o con discapacidades, a quienes ayudan a moverse, higienizarse, les administran medicamentos, controlan sus signos vitales y les brindan entretenimiento[9].

Los algoritmos y los sistemas inteligentes están presentes, cada vez con mayor intensidad, en la vida humana y especialmente en el mundo del trabajo. Las intervenciones son variadas, dinámicas y, a veces, sutiles y hasta imperceptibles.

Con el objetivo de facilitar una mejor comprensión de cómo estas tecnologías se proyectan, se articulan y repercuten en la actividad laboral, puede resultar útil agrupar algunas de sus manifestaciones más significativas. Sin que pretenda ser una clasificación cerrada ni una tipología definitiva, este esquema ayuda a identificar con mayor claridad los aportes que potencian las capacidades humanas, pero también las amenazas que tensionan o difuminan derechos, alteran vínculos y reconfiguran el sentido mismo del trabajo.

III- La inteligencia artificial como accesorio operativo del trabajo humano

Una primera manifestación, acaso la más extendida y visible en múltiples sectores, es aquella en que la inteligencia artificial se incorpora como aliada de las tareas humanas, operando como un soporte que amplifica, agiliza y refina el trabajo, sin desplazarlo. 

En el ámbito de la medicina, la inteligencia artificial pone a disposición sistemas que analizan grandes volúmenes de datos clínicos para asistir a los médicos en el diagnóstico de enfermedades y en la planificación de tratamientos personalizados[10]. En el campo de la radiología, la inteligencia artificial ha alcanzado asombrosos niveles de precisión en la detección de anomalías en radiografías, resonancias magnéticas y tomografías, funcionando como apoyo a la labor diagnóstica de los especialistas humanos[11]. En la industria manufacturera, los robots colaborativos (cobots) se aplican a tareas de ensamblaje de precisión, coordinados con seres humanos para obtener una producción eficiente y sin defectos[12].

En el sector de la logística, la IA optimiza la gestión de inventarios y la distribución de productos[13].

En la atención al cliente, los asistentes virtuales apoyan a empleados humanos, proporcionando respuestas rápidas a consultas frecuentes y facilitando la resolución de problemas[14].

Estos ejemplos ilustran una forma de integración en la que la inteligencia artificial no desplaza al trabajador, sino que lo complementa. La experiencia acumulada por empresas de gran escala en la implementación de estos sistemas ha mostrado, en términos generales, una valoración positiva de la colaboración entre inteligencia artificial y trabajo humano[15].

IV- La inteligencia artificial como instrumento para la gestión y adopción de decisiones patronales

La inteligencia artificial también se aplica a la gestión empresarial, poniendo a disposición de los empleadores herramientas para la toma de decisiones en múltiples facetas del trabajo. Desde la selección de personal hasta la adjudicación de turnos y la determinación de remuneraciones, los algoritmos y sistemas automatizados permiten analizar grandes volúmenes de datos, optimizar procesos y reducir costos.

En esta materia, uno de los usos más extendidos de la inteligencia artificial consiste en la automatización de los procesos de selección de personal mediante el uso de algoritmos para filtrar candidatos[16]. También se aplica al seguimiento y control de la actividad de los trabajadores, permitiendo una gestión automatizada de la productividad[17].

Pero, además, estas herramientas también se utilizan para adoptar decisiones sobre aspectos esenciales de la relación de trabajo; como ascensos, retribuciones y hasta despidos. Algunos algoritmos utilizados en grandes corporaciones analizan datos de desempeño histórico para sugerir promociones o asignar roles de liderazgo. Mediante IA es posible analizar interacciones en las plataformas digitales para identificar patrones de productividad y, por ejemplo, ajustar tarifas, atribuir o retacear tareas u otorgar incentivos o sanciones.

La aplicación de sistemas inteligentes en la gestión o la organización del trabajo plantea una serie de riesgos que afectan a los trabajadores, en muchos casos, decisivamente.

La utilización de datos históricos para entrenar algoritmos ha generado decisiones sesgadas en función de género, raza o edad dejando en evidencia que, en ausencia de mecanismos de corrección, se consolidan desigualdades estructurales[18]. A menudo estos sistemas funcionan como “cajas negras”, que no ofrecen ningún tipo de explicación sobre las decisiones que toman, impidiendo conocer (a los trabajadores e, incluso, a las propias empresas) los motivos que determinan las decisiones[19].

El monitoreo intensivo y los controles extremos elevan los niveles de estrés y fatiga, afectando la salud y seguridad de los trabajadores^[20]. Decisiones fundamentales, como penalizaciones económicas, cambios de turnos y hasta despidos, a menudo se adoptan en forma automatizada y sin ninguna intervención humana. Es usual que losalgoritmos utilizados por plataformas digitales de transporte, reduzcan el pago o las oportunidades de trabajo o, incluso, excluyan o den de baja a trabajadores  basándose en ciertas métricas (por ejemplo, cancelaciones de viajes, calificaciones de clientes, tiempo de respuesta), sin considerar que las calificaciones pueden ser subjetivas o injustas y sin tener en cuenta contextos como tráfico, problemas técnicos, comportamiento abusivo de los pasajeros o situaciones en que el trabajador debe atender situaciones personales o familiares[21]. Los algoritmos también han decidido despidos, muchas veces masivos, aplicando criterios discriminatorios o que son claramente injustificados y sin ningún tipo de control o verificación humana[22].

V- El trabajo humano como accesorio o herramienta de la IA (Human-in-the-Loop, HITL)

Pero, como contrapartida, también es frecuente que los trabajadores humanos sean puestos al servicio de los sistemas de IA. Este modelo, conocido como Human-in-the-Loop (HITL), describe modalidades de interacción donde la intervención humana es esencial para validar, supervisar o corregir los procesos algorítmicos. Más que una colaboración simétrica, representa una forma de subordinación técnica. En muchos casos, la labor humana es fundamental para el entrenamiento de modelos, corrigiendo errores y proporcionando datos esenciales para que los algoritmos evolucionen.

Un ejemplo es el etiquetado de imágenes para vehículos autónomos. Para que los algoritmos de reconocimiento de objetos puedan identificar señales de tráfico, peatones o ciclistas sin errores, millones de imágenes deben ser etiquetadas manualmente. Este proceso busca evitar confusiones críticas, como interpretar una sombra como un obstáculo[23].

Otro caso es la moderación de contenido en redes sociales. Aunque los sistemas de inteligencia artificial han avanzado en la detección de discursos de odio o violencia, la intervención humana sigue siendo indispensable para evitar errores. Por ejemplo, un meme inofensivo puede ser marcado erróneamente como contenido violento, o una ironía puede interpretarse como una amenaza. La revisión humana permite corregir estos falsos positivos y ajustar progresivamente los algoritmos[24].

Los sistemas de recomendación en plataformas de streaming (p. ej.: Spotify o Netflix), también combinan IA y supervisión humana. Aunque los algoritmos sugieren contenido basándose en patrones de consumo, equipos humanos ajustan las recomendaciones según tendencias culturales y retroalimentación de los usuarios[25].

Los chatbots dependen del criterio humano para manejar consultas complejas. Cuando un bot no logra resolver un caso, lo deriva a un ser humano, cuyas respuestas se incorporan al dataset de entrenamiento, perfeccionando futuras interacciones automatizadas[26].

Estos ejemplos evidencian que, lejos de operar con absoluta autonomía, numerosos sistemas de inteligencia artificial aún requieren de la intervención humana para alcanzar resultados adecuados, lo que mantiene vigente el rol humano en el desarrollo tecnológico.

VI- La inteligencia artificial desplazando trabajo humano

Sin dudas, una de las interacciones más espectaculares y preocupantes es aquella que desplaza o sustituye al trabajo humano. La creciente presencia de robots y sistemas de inteligencia artificial en distintos sectores productivos ha dado lugar a un escenario donde el reemplazo del trabajador humano no es una posibilidad lejana, sino una realidad en expansión.​

Según el World Robotics Report 2024 de la Federación Internacional de Robótica (IFR), hay en el mundo casi 4.300.000 robots industriales (en 2013 eran tres millones menos) y cada año se suman más de 500.000. La densidad media global de robots en la industria manufacturera alcanzó un nuevo récord de 162 unidades por cada 10.000 trabajadores en 2023, más del doble de la relación registrada hace apenas siete años (74 unidades). Corea del Sur es el país con mayor densidad de robots, con 1.012 unidades por cada 10.000 empleados, seguida por Singapur (770) y China, que en 2023 ocupó el tercer lugar con 470 unidades, superando a Alemania (429) y Japón (419). Estados Unidos alcanzó una densidad de 295 robots por cada 10.000 trabajadores humanos, ubicándose en el décimo lugar mundial. La Unión Europea tiene una densidad promedio de 219 unidades, con Alemania, Suecia, Dinamarca y Eslovenia entre los diez países más automatizados. Un dato sugerente: los robots colaborativos sólo representan el 10% del total de robots que se emplean en la industria[27].

​Uno de los casos más emblemáticos es el de Amazon, que incorpora continuamente nuevas generaciones de robots. Proteus, se desplaza libremente por sus enormes depósitos, transportando carros de paquetes desde las áreas de almacenamiento hasta las zonas de carga. Sparrow es un brazo robótico equipado con tecnología de visión artificial, que selecciona y empaqueta artículos. ​Sequoia combina robótica y visión artificial para gestionar el flujo de productos dentro del almacén, asegurando que cada paquete llegue a su destino correcto de manera eficiente. ​ Hércules y Titán transportan cargas pesadas, reorganizando el inventario rápidamente y optimizando el espacio de almacenamiento. Robin y Cardinal son brazos robóticos que preparan pedidos, reduciendo errores y tiempos de procesamiento. ​Desde la adquisición de Kiva Systems en 2012, Amazon ha desarrollado e instalado más de 750.000 robots en su red logística[28]. 

Y aunque existen estudios que destacan que la incorporación de robots en las operaciones logísticas puede crear nuevas categorías de empleo y mejorar la seguridad laboral[29], es innegable que estas innovaciones asumen tareas que hasta ahora eran realizadas por personas.

De hecho, el despliegue masivo de sistemas automatizados genera preocupación entre los trabajadores, que observan con inquietud cómo las máquinas asumen funciones tradicionalmente humanas. Según recientes investigaciones periodísticas, muchos trabajadores reconocen sentir que sus puestos están amenazados y que la presión por mantener la productividad se ha intensificado con la irrupción de la inteligencia artificial. En este contexto, se multiplican los relatos de quienes temen que sus trabajos se vuelvan prescindibles frente a la creciente eficiencia de los sistemas automatizados, alimentando un clima de incertidumbre^[30].

La conducción autónoma está emergiendo como una disrupción significativa en el sector del transporte. Camiones autónomos, capaces de operar sin intervención humana ya han recorrido más de un millón y medio de kilómetros en pruebas en las que enfrentaron los más diversos desafíos en entornos controlados y reales. ​ La adopción de esta tecnología plantea preocupaciones sobre la seguridad y el impacto en el empleo, que podría resultar en la pérdida de millones de puestos de trabajo[31]. 

Recientemente, durante la conferencia anual de Nvidia en San José, California, se presentaron avances significativos en el desarrollo de robots humanoides y se pronosticó que su utilización estará generalizada en aproximadamente un lustro[32]. ​

VII- Humanos que simulan ser máquinas

He reservado para el final una de las manifestaciones más curiosas, irónicas y provocadoras de la interacción entre humanos y tecnologías inteligentes.

En rigor, no se trata de una interacción propiamente dicha, sino de una escenificación: trabajo humano que adopta deliberadamente la apariencia de trabajo automatizado.

Este fenómeno, ejemplificado por la llamada “inteligencia artificial artificial” de la plataforma Amazon Mechanical Turk, es analizado con agudeza por Luciano Floridi en su obra Ética de la inteligencia artificial[33].

Mechanical Turk[34] es una plataforma lanzada por Amazon en 2005, que ofrece acceso a una fuerza de trabajo global, disponible de forma continua, bajo demanda y sin restricciones horarias. Una workforce 24/7, dispersa a escala planetaria. Su lógica consiste en permitir que empresas o particulares contraten tareas simples, aunque intensivas en cognición -conocidas como Human Intelligence Tasks (HITs)- que aún no pueden ser ejecutadas adecuadamente por algoritmos. Estas tareas incluyen, por ejemplo, identificar objetos en imágenes, transcribir grabaciones de voz, verificar datos, moderar contenidos o realizar encuestas. Los trabajadores que ejecutan estas tareas, denominados turkers, las realizan a cambio de micropagos que, en muchos casos, apenas superan unos pocos centavos por tarea. La relación entre solicitante y trabajador consiste en un sistema de aprobación y calificación de resultados que refuerza la lógica de la inmediatez, la flexibilidad y la externalización sin compromisos. Finalizada la tarea, los solicitantes evalúan su ejecución y deciden si aprobarla o rechazarla. La plataforma funciona como un gran mercado digital de trabajo fragmentado, donde la participación humana queda oculta tras una interfaz que simula un funcionamiento enteramente automatizado.

El nombre “Mechanical Turk” hace referencia al famoso autómata del siglo XVIII, diseñado por Wolfgang von Kempelen, que simulaba jugar al ajedrez de forma autónoma, pero que en realidad ocultaba en su interior a un maestro de ajedrez humano, responsable de cada movimiento. Del mismo modo, la plataforma de Amazon reproduce esa ilusión: detrás de lo que aparenta ser un servicio automatizado se esconde el esfuerzo silencioso de personas reales que, al igual que en el antiguo truco mecánico, permanecen invisibles.

Este fenómeno ilustra una inversión irónica en la narrativa dominante sobre tecnología: no son las máquinas las que simulan ser humanas, sino los humanos los que simulan ser máquinas. El trabajo humano se mimetiza con estos sistemas, adoptando su apariencia para seguir siendo funcional en una economía digital que premia la eficiencia, la invisibilidad y el bajo costo.

Este fenómeno encierra múltiples implicancias éticas. La más evidente es la deshumanización. El ocultamiento deliberado de la intervención humana tiende a borrar la subjetividad, el esfuerzo y la creatividad detrás de esas tareas. Al presentar el resultado como producto de una inteligencia artificial, se diluye el reconocimiento del trabajador, se neutraliza su agencia y se invisibiliza su contribución.

El trabajador queda relegado a una posición anónima y prescindible, desprovisto de todo vínculo contractual, representación colectiva o posibilidades reales de ascenso social. El resultado es una suerte de proletariado digital desarticulado y silencioso, funcional al modelo de eficiencia algorítmica que domina buena parte del ecosistema digital contemporáneo.

En definitiva, el problema no se limita a la temida desaparición del empleo humano a manos de las máquinas, sino que se amplía hacia formas más sutiles y preocupantes de degradación, anonimato y pérdida de sentido del trabajo. En este nuevo escenario, el verdadero desafío no es solo defender el puesto de trabajo, sino rescatar su dignidad, visibilidad y valor intrínseco frente al espejismo de una automatización total.

VIII- El Derecho del Trabajo ante la digitalización: entre la adaptación y la permanencia

Para comprender los desafíos que conlleva el presente, conviene revisitar los cimientos históricos del trabajo industrial, donde nacieron las tensiones que dieron origen al Derecho del Trabajo.

La irrupción de la fábrica industrial pautó, sin duda, el punto de partida de una legislación protectora que, a partir de la tercera década del siglo XIX, comenzó a abrirse paso, con dificultad, en un escenario jurídico aún dominado por instituciones y categorías forjadas en el seno del Derecho civil. Aquella naciente normativa tenía a la fábrica como uno de sus principales destinatarios, pues fue en torno a ella que se delineó el perfil conceptual fundacional de lo que habría de ser el Derecho del trabajo.

Las primeras leyes laborales dictadas en los Estados europeos más industrializados delimitaban su alcance a los establecimientos fabriles y, de hecho, eran conocidas como leyes de fábricas. Esta referencia no fue solo nominal: reflejaba una realidad de fondo, ya que la fábrica constituía el entorno físico y social donde comenzaron a concentrarse las primeras preocupaciones regulatorias sobre el trabajo humano[35].

De este modo, la empresa fabril, no sólo proporcionó el primer entorno para las leyes del trabajo, sino que moldeó un determinado tipo de relación laboral: un vínculo entre un empleador individualizado y un trabajador que se comprometía a prestar una actividad específica, en un espacio físico definido -el establecimiento industrial-, durante una jornada determinada y bajo un régimen de remuneración proporcional al tiempo durante el cual permanecía subordinado al poder de dirección del empleador. Esta concepción estructurada de la relación de trabajo dio lugar a la configuración de los grandes institutos del Derecho laboral clásico: el contrato de trabajo, la jornada, el descanso, el salario, las potestades del empleador y, desde luego, las categorías jurídicas de trabajador y empleador.

Naturalmente, ese mismo modelo de organización empresarial sirvió de base para el posterior reconocimiento de la negociación colectiva, los sindicatos y el derecho de huelga.

Llevado al lenguaje contemporáneo de la informática, podría decirse que la fábrica industrial operó como el hardware dentro del cual fue concebido y desarrollado un software normativo específico. Un conjunto de reglas y principios programados para funcionar en un sistema concreto, cuyas características y límites fueron determinados por la realidad fabril. Así, las fábricas con tiempos rígidos, funciones claramente delimitadas y espacios físicos comunes sirvieron de escenario para el surgimiento y el desenvolvimiento de los principales conceptos del Derecho del trabajo. Sin embargo, con el avance tecnológico y la progresiva digitalización de los procesos productivos, este hardware ha comenzado a transformarse de manera radical. La economía de plataformas, la inteligencia artificial y la automatización han dado lugar a formas de trabajo que tensionan los marcos normativos tradicionales, cuando no los desbordan por completo.

Pese a esto, los principios fundamentales que dieron origen a esta rama jurídica conservan su fuerza como código fuente del sistema laboral, y constituyen aún hoy el punto de referencia ineludible para pensar el trabajo en las nuevas configuraciones productivas.

La legislación obrera nació como una respuesta frente a una situación de desigualdad generada por el capitalismo industrial. Esa asimetría, que entonces adoptaba formas visibles y físicas -fábricas, patronos, jornadas extenuantes- hoy se manifiesta bajo modalidades mucho más sutiles: perfiles algorítmicos, decisiones automatizadas, sesgos digitales y sistemas opacos de gestión. Pero la lógica sigue siendo la misma. Detrás del barniz tecnológico, persiste una desigual distribución del poder en el mundo del trabajo.

Si en el siglo XIX el trabajador enfrentaba al capataz en la línea de montaje, hoy lo hace frente a una interfaz que condensa decisiones tomadas por sistemas de inteligencia artificial sin rostro ni deliberación humana. La pregunta clave es si el Derecho del Trabajo está en condiciones de responder a esta mutación estructural, y si sus principios fundantes conservan vigencia en este nuevo escenario.

La aplicación de tecnologías basadas en inteligencia artificial en el ámbito laboral no ha hecho más que exacerbar la necesidad de contar con principios que guíen la interpretación y aplicación del Derecho del Trabajo. Muchos de estos principios, lejos de haber quedado obsoletos, se proyectan con renovada potencia frente a los desafíos de la automatización.

El núcleo ético del Derecho del Trabajo, que reside en la protección de la parte débil de la relación, debe ser reconfigurado para contemplar ahora no solo la desigualdad jurídica entre trabajador y empleador, sino también la asimetría cognitiva y tecnológica que separa a quien trabaja de los sistemas algorítmicos que definen sus oportunidades de acceso, evaluación de desempeño y permanencia en el empleo. El principio protector impone una lectura crítica de los sistemas de gestión algorítmica, exigiendo que no operen como cajas negras inexplicables.

En un entorno donde las plataformas digitales buscan disolver la relación laboral tradicional tras la fachada de la “autonomía” o la “colaboración flexible”, el principio de primacía de la realidad adquiere una importancia fundamental. No importa cómo sea presentado formalmente el vínculo ni cómo lo rotule la empresa. Si existe subordinación económica, dependencia funcional o integración estructural, debe reconocerse el estatuto jurídico correspondiente.

Del principio de buena fe se proyecta la noción de la transparencia algorítmica, también como una exigencia ética y jurídica. Las personas tienen derecho a saber cómo se toman las decisiones que afectan sus condiciones de trabajo. Así como el empleador no puede ejercer su poder disciplinario de modo arbitrario, tampoco puede esconderlo detrás de una línea de código.

Uno de los efectos más nocivos de la inteligencia artificial es, como se indicó, la reproducción de sesgos que tienden a perpetuar desigualdades. El principio de igualdad exige que se implementen mecanismos de auditoría y corrección de estos sesgos, evitando que la tecnología se convierta en una nueva forma de discriminación estructural.

La respuesta normativa frente a los desafíos que plantea la inteligencia artificial comienza a vislumbrarse en diversos niveles, especialmente en el plano internacional, donde se advierte una creciente preocupación por establecer marcos regulatorios que aseguren un desarrollo tecnológico respetuoso de los derechos fundamentales.​

En este sentido, uno de los hitos más recientes es el Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024 (conocido como la Ley de Inteligencia Artificial)[36], que consagra el primer marco jurídico vinculante e integral sobre IA a nivel mundial[37].

El Reglamento clasifica los sistemas de IA según el nivel de riesgo que representan, adoptando un enfoque preventivo y basado en principios. En el extremo más severo, prohíbe aquellos sistemas considerados de “riesgo inaceptable”, como los que manipulan el comportamiento humano de manera subliminal o los que utilizan reconocimiento biométrico masivo en espacios públicos. Particularmente relevante para el ámbito laboral, el Reglamento identifica como de “alto riesgo” las aplicaciones de IA empleadas en procesos de contratación, evaluación de desempeño, toma de decisiones en recursos humanos, vigilancia laboral y gestión algorítmica. Debido a su potencial para afectar directamente la trayectoria profesional, la privacidad, la igualdad de oportunidades y la seguridad de los trabajadores, estos sistemas están sujetos a exigencias estrictas, como el deber de garantizar transparencia, la presencia de supervisión humana, la trazabilidad de las decisiones y realizar una evaluación de impacto en los derechos fundamentales antes de su implementación. El Reglamento europeo, además, impone obligaciones específicas para evitar el uso de tecnologías intrusivas en el entorno de trabajo, como los sistemas de reconocimiento emocional, que son expresamente prohibidos por atentar contra la dignidad del trabajador. ​

En una línea similar, la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO, adoptada en noviembre de 2021 por 193 Estados[38], contribuyó a cimentar una normativa global que subraya la necesidad de integrar principios éticos al diseño, desarrollo y uso de estas tecnologías.

Conceptos como la justicia, la no discriminación, la responsabilidad, la beneficencia y la explicabilidad se proponen como pilares para orientar tanto a los desarrolladores como a los Estados y organizaciones que adopten sistemas de IA. Aunque no se trata de un instrumento jurídicamente vinculante, su valor normativo no es despreciable, pues establece una base común para políticas nacionales e internacionales centradas en la protección de la dignidad humana y en la promoción de una inteligencia artificial inclusiva y equitativa.

Complementariamente, el Consejo de Europa adoptó en 2024 el Convenio Marco sobre Inteligencia Artificial, Derechos Humanos, Democracia y Estado de Derecho, que constituye el primer tratado internacional jurídicamente vinculante en esta materia[39]. El instrumento impone a los Estados ratificantes la obligación de supervisar todo el ciclo de vida de los sistemas de IA (desde el diseño hasta la implementación y monitoreo) para prevenir interferencias con derechos fundamentales.

Por su parte, en el caso de la OIT, si bien no ha adoptado hasta el momento un instrumento específico sobre IA, sí ha comenzado a desplegar iniciativas dirigidas a analizar su impacto. Así, por ejemplo, ha creado el Observatorio de la IA y el Trabajo en la Economía Digital, donde se reúne evidencia, análisis y conocimientos relacionados con la IA y su influencia en el empleo[40] y que, incluso, realiza estimaciones sobre los efectos que puede provocar sobre las ocupaciones actuales[41]. También ha elaborado informes en los que se enfatiza que el desarrollo de la inteligencia artificial debe estar acompañado por el respeto de la dignidad humana y las normas fundamentales del trabajo. Se destaca, en particular, la necesidad de garantizar prácticas laborales justas, asegurar la transparencia en el uso de sistemas algorítmicos, prevenir la discriminación en el empleo como consecuencia de decisiones automatizadas, proteger la privacidad de los datos personales de los trabajadores, fomentar el diálogo social en torno a la introducción de tecnologías de IA y promover políticas activas de formación y readaptación profesional frente a los procesos de automatización[42].  

En otros ámbitos, también es interesante mencionar la iniciativa del G7, que en 2023 adoptó un conjunto de Principios Internacionales y un Código de Conducta voluntario para los desarrolladores de IA avanzada, como parte del denominado Proceso de Hiroshima[43]. Si bien no es un instrumento vinculante, promueve la adopción de estándares globales en materia de seguridad, transparencia y equidad, alentando la adhesión de actores públicos y privados. En el ámbito laboral, esta hoja de ruta exhorta a evitar impactos negativos masivos sobre el empleo sin medidas compensatorias y aboga por una distribución inclusiva de los beneficios de la automatización.​

Esta regulación pionera, evidencia una progresiva toma de conciencia sobre la importancia de que el desenvolvimiento de la inteligencia artificial no se produzca al margen del Derecho ni de los valores democráticos. En particular, cuando las aplicaciones tecnológicas inciden directamente sobre las relaciones laborales, el nivel de exigencia normativa debe ser especialmente riguroso, pues está en juego la dignidad del trabajo humano y la cohesión social en las sociedades digitalizadas.

También comienzan a surgir algunas iniciativas nacionales. Diversos países han comenzado a adoptar normas para responder a los desafíos éticos, sociales y laborales que plantea la inteligencia artificial. Aunque con enfoques distintos, se perciben algunas líneas similares en cuanto a la proyección de principios como la transparencia, la no discriminación, la privacidad, la supervisión humana y la protección del trabajo digno[44].

De todas formas, a pesar de estos incipientes avances normativos, los desafíos continúan siendo enormes. Uno de los más relevantes consiste en garantizar el derecho a la formación digital como nuevo componente del haz de derechos laborales. En un entorno productivo cada vez más tecnologizado, el acceso a la formación profesional en competencias digitales ya no puede concebirse como un valor añadido o una política complementaria, sino como un requisito imprescindible para que las personas puedan ingresar, permanecer y progresar en el mercado de trabajo. La falta de acceso igualitario a esta formación profundiza la exclusión social y refuerza las brechas entre quienes logran adaptarse a la nueva realidad tecnológica y quienes quedan relegados por no disponer de las herramientas necesarias. La justicia social en la era digital requiere garantizar no solo el acceso formal al empleo, sino también a los conocimientos que permiten competir en condiciones de equidad dentro de un mercado que premia la versatilidad, la actualización permanente y el dominio de habilidades digitales avanzadas.

IX- Más allá de la tarea: el trabajo como expresión humana

La aceleración tecnológica ha trastocado muchas de las categorías jurídicas, filosóficas y culturales que estructuraban el mundo del trabajo. Pero hay una frontera que persiste obstinadamente: la que separa la tarea de su sentido. Una máquina puede ejecutar una tarea; incluso puede hacerlo con mayor eficiencia que un ser humano. Pero carece de subjetividad, de conciencia, de proyecto[45]. El trabajo, en el sentido constitucional al que se refería Barbagelata[46], no es apenas producción de resultados, sino despliegue de voluntad, de cuerpo, de aspiración y de significado. Es un acto humano que proyecta la interioridad de la persona hacia el mundo, encarnando sus valores, su capacidad creadora, su lugar en la comunidad.

Cuando Floridi denuncia el uso humano de humanos e interfaces[47], no sólo señala una precarización material, sino una inversión simbólica: el sujeto deja de estar en el centro de la producción y es relegado a engranaje anónimo, intercambiable e invisible. La ética del trabajo se ve sustituida por una estética de la eficiencia. Lo que importa no es quién hace qué, sino con qué rapidez y con qué costo se lo puede obtener. Esta lógica erosiona la dignidad del trabajo, al tiempo que vacía de contenido la pretensión de regularlo jurídicamente.

El Derecho del Trabajo no puede abdicar de su función protectora fundamental. No debe convertirse en un simple operador técnico que actualiza normativas ante cada nueva plataforma o herramienta. Su núcleo no está en las formas, sino en los fines. Y el fin sigue siendo el mismo, es decir, proteger a la persona en su dimensión laboral, garantizar que el trabajo no sea reducido a mercancía, asegurar que en el proceso productivo no se anule la condición humana del trabajador.

La expansión de la inteligencia artificial no equivale solamente a una transformación técnica. Implica un cambio ontológico en el modo en que se conciben las relaciones sociales. Cuando las decisiones se toman por sistemas sin cuerpo, sin afecto, sin historia, se rompe el puente que conectaba la norma jurídica con su destinatario humano. El orden jurídico presupone una comunidad de sujetos capaces de interpretar, dialogar, resistir o acatar. La inteligencia artificial, en cambio, introduce un modelo en el que las reglas se ejecutan sin mediación, sin lenguaje, sin conflicto.

Esto plantea un riesgo estructural para el Derecho, al favorecer la tentación de adaptarse a una lógica sin sujetos, donde la eficiencia reemplace la deliberación y el cálculo desplace a la justicia. Frente a esta amenaza, el Derecho del Trabajo debe preservar su función humanizadora. Su vigencia no dependerá de la cantidad de trabajadores protegidos, sino de su capacidad para seguir siendo un bastión ético en un mundo que tiende a la despersonalización.

X- Hacia un Derecho del Trabajo postindustrial: reflexión para una posible reconfiguración

El Derecho del Trabajo nació para tutelar a quienes se encontraban en situación de subordinación jurídica y económica. Ese criterio permitió, durante un siglo y medio, identificar al sujeto merecedor de protección. Sin embargo, en el nuevo escenario tecnológico, la subordinación adquiere formas más sutiles y difíciles de detectar: dependencia algorítmica, control indirecto, manipulación informacional, exclusión por diseño.

En este contexto, se vuelve necesario articular nuevos criterios jurídicos que capten la vulnerabilidad estructural. Allí donde una persona pone a disposición su energía productiva y queda sometida a formas opacas de organización, selección y evaluación, debe operar la tutela del Derecho del Trabajo, sin importar si firma un contrato, si tiene un superior jerárquico identificable o si trabaja desde su casa para una plataforma.

Proteger únicamente al trabajador clásico es hoy una fórmula insuficiente. La protección debe extenderse a todas las formas de trabajo que suponen un riesgo de instrumentalización o precariedad. Esto implica pensar en un “Derecho del sujeto laborante”, entendido como toda persona que, en condiciones de desigualdad, contribuye con su esfuerzo físico, mental o afectivo al funcionamiento de un sistema productivo.

Este nuevo sujeto no siempre tendrá una relación de empleo en sentido clásico. Puede ser un repartidor de aplicación, una moderadora de contenidos, un freelance dependiente de una plataforma, una persona que entrena algoritmos mediante microtareas. Pero en todos los casos hay algo que el Derecho debe proteger: su dignidad, su salud, su derecho a la información, su participación en las decisiones que afectan su vida laboral.

Frente a los desafíos de la automatización, algunos proponen “reinventar” el Derecho del Trabajo desde cero. Pero esa solución, además de ingenua, es peligrosa. Lo que se necesita no es una ruptura fundacional, sino una relectura de los principios existentes a la luz del nuevo contexto. La protección del débil, la primacía de la realidad, la irrenunciabilidad, la igualdad, la buena fe, deben ser reinterpretadas como guías para navegar las tensiones que expone la era digital.

Lo que hace falta no es desechar el código fuente del Derecho del Trabajo, sino reprogramarlo para que funcione en un entorno donde el poder se ejerce desde algoritmos, donde la exclusión no se explicita en un despido sino en una baja automática, donde el conflicto no se libra en la línea de montaje sino en el backend de una aplicación.

El Derecho del Trabajo no fue creado para adorar la eficiencia ni para reproducir ciegamente el status quo económico. Nació como acto de insubordinación jurídica frente a la injusticia[48], como estrategia civilizatoria frente al poder desmesurado del capital. No es un sistema cerrado, sino un programa en constante evolución, que reescribe sus reglas para continuar defendiendo la finalidad de preservar la humanidad en el trabajo.

Como todo organismo vivo, este Derecho necesita adaptarse a su nuevo entorno. La fábrica ya no es el único centro de producción. El control ya no se impone con el grito del capataz, sino con puntuaciones opacas. El trabajo ya no siempre se reconoce, se remunera o se visibiliza. Pero mientras existan sujetos que ponen su cuerpo, su mente y su tiempo al servicio de otros, mientras haya desigualdad, mientras subsistan asimetrías de poder, el Derecho del Trabajo tendrá razón de ser.

La revolución digital no elimina el conflicto social. En todo caso, lo desplaza, lo disimula, lo codifica. Pero sigue siendo necesario un lenguaje jurídico capaz de nombrarlo y enfrentarlo. Ese lenguaje no puede renunciar a sus raíces éticas. Como enseñaba Francesco Carnelutti, la misión del Derecho consiste en “imponer la ética a la economía”^[49]. Esta afirmación no es un mero apotegma idealista. Resume con precisión el sentido profundo del Derecho del Trabajo, que no ha tenido nunca la función de acompañar dócilmente los cambios del mercado, sino de actuar como dique, como freno, como contrapeso ético frente a los excesos de una racionalidad instrumental que convierte al trabajador en una pieza productiva.

La inteligencia artificial podrá predecir conductas, ejecutar decisiones y simular afectos, pero no podrá sustituir la necesidad humana de justicia, de reconocimiento, de sentido.

Por eso, frente al algoritmo, el Derecho del Trabajo debe mantener su sentido y su voz. No para expresar un lamento por lo que la humanidad pueda estar en riesgo de perder, sino como una promesa de lo que aún puede conquistar.

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• Schlosser, Markus, “Agency“, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2019 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/win2019/entries/agency/>. Floridi, Luciano, Ética de la inteligencia artificial. Principios, retos y oportunidades, Herder Editorial, Barcelona, 2024, p. 67 y ss.  

• Cuya paternidad algunos atribuyen a Klaus Schwab, fundador y presidente ejecutivo del Foro Económico Mundial y autor de un libro que lleva ese título (Schwab, Klaus, La cuarta revolución industrial, Editorial Debate, 2016), mientras que otros la asocian a la expresión “Industria 4.0”, que fuera empleada en un proyecto lanzado en 2011 por el gobierno alemán con el objeto de promover la digitalización (Joyanes, Luis, Industria 4.0, La cuarta revolución industrial, Ed. Alphaomega, México, 2017, p. 9).

• European Commission (2021), Industry 5.0: Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. Brussels: Directorate-General for Research and Innovation. https://ec.europa.eu/info/files/industry-50_en – Acceso: 22 de marzo de 2025.

• Hobsbawm, Eric, La era de las revoluciones. Europa 1789-1848, 3ª impresión, Ed. Crítica, Barcelona, 2005, p. 19.

• Barbagelata, Héctor-Hugo, Curso sobre la Evolución del Pensamiento Juslaboralista, FCU, Montevideo, 2009, p. 16 y ss.

• Como dice Eric Hobsbawm, “Las palabras son testigos que a menudo hablan más alto que los documentos” y en este sentido es muy ilustrativo lo que menciona en cuanto a algunos vocablos que fueron inventados o que adquirieron su significado moderno entre 1789 y 1848. “Entre ellos están -recuerda el citado autor – “industria”, “industrial”, “fábrica”, “clase media”, “clase trabajadora”, “capitalismo” y “socialismo”. Lo mismo podemos decir de “aristocracia” y de “ferrocarril”, de “liberal” y “conservador”, como términos políticos, de “nacionalismo”, “científico”, “ingeniero”, “proletariado” y “crisis” (económica). “Utilitario” y “estadística”, “sociología” y otros muchos nombres de ciencias modernas, “periodismo” e “ideología”, fueron acuñados o adaptados en dicha época. Y lo mismo “huelga” y “depauperación”. Imaginar el mundo moderno sin esas palabras (es decir, sin las cosas y conceptos a las que dan nombre) es medir la profundidad de la revolución producida entre 1789 y 1848, que supuso la mayor transformación en la historia humana desde los remotos tiempos en que los hombres inventaron la agricultura y la metalurgia, la escritura, la ciudad y el Estado”. Hobsbawm, E., cit., p. 9. 

• Barbagelata, H.-H., Curso sobre…, cit., p. 43 y ss.

• El robot Pepper, se ha utilizado en hospitales y centros geriátricos de Japón y Europa (SoftBank Robotics, Pepper: The humanoid robot, https://www.softbankrobotics.com/emea/en/pepper – acceso: 9 de marzo de 2025) y ha participado en programas de televisión, así como en una audiencia parlamentaria en el Reino Unido sobre inteligencia artificial (Hern, A., 2018, The Guardian, https://www.theguardian.com/technology/2018/oct/16/pepper-the-robot-appear-before-mps-inquiry-into-ai-and-education – acceso: 9 de marzo de 2025). MARIO (acrónimo de Managing Active and Healthy Ageing with use of caring service robots) es otro robot que ha sido aplicado al cuidado de personas con Alzheimer en Europa (MARIO Project, https://www.mario-project.eu/; Casey et al., 2020, BMC Geriatrics, https://doi.org/10.1186/s12877-020-01744-0; BBC News, 2016, https://www.bbc.com/news/technology-35747194; The Independent Cuthbertson, A., 2016, https://www.independent.co.uk/news/science/robot-mario-dementia-sufferers-alzheimers-care-nhs-a6923076.html – acceso: 9 de marzo de 2025).

• Watson Health, de IBM, aplica inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de información médica (como historias clínicas e investigaciones científicas) y asistir a los profesionales de la salud en diagnósticos y tratamientos personalizados (IBM, Analítica del cuidado de la salud | Watson Health, Acceso: 22 de marzo de 2025, https://www.ibm.com/es-es/topics/healthcare-analytics). AlphaFold, de Google DeepMind, permite predecir la estructura de proteínas con alta precisión, lo que representa un avance significativo en la investigación de enfermedades y el desarrollo de nuevos fármacos (Booth, H., Finding cures: Google DeepMind AlphaFold 3, Time, 30 de octubre de 2024, https://time.com/7094933/google-deepmind-alphafold-3/ – Acceso: 22 de marzo de 2025). Más recientemente, Google presentó un asistente virtual basado en IA para apoyar el trabajo de investigadores, sintetizando literatura científica de manera automatizada (Muvija, M., Google desarrolla un asistente virtual de IA para ayudar a los investigadores, Reuters, 19 de febrero de 2025, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/google-develops-ai-co-scientist-aid-researchers-2025-02-19/ Acceso: 22 de marzo de 2025.

• Meneses, N., 24 de enero de 2025, La IA, la personalización y la interacción en redes sociales lideran las tendencias de marketing digital en 2025. El País. https://elpais.com/economia/formacion/2025-01-24/la-ia-la-personalizacion-y-la-interaccion-en-redes-sociales-lideran-las-tendencias-de-marketing-digital-en-2025.html. Acceso: 23 de febrero de 2025.

• Amazon, 8 de noviembre de 2023, Amazon y el MIT analizan el impacto de la IA y la robótica en el entorno laboral, https://www.aboutamazon.es/noticias/trabajar-en-amazon/amazon-mit-ia-robotica-entorno-laboral. Acceso 23 de febrero de 2025.

• Tamagno, Lucas, Derecho laboral y nuevas tecnologías, 1ª ed., Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Pablo Andrés Palazzi, 2024, p. 249 y ss. 

• Por ejemplo, Hubstaff y Time Doctor registran pulsaciones de teclas, movimientos del mouse y tiempo de inactividad para evaluar la productividad de los trabajadores (Farr, M., 24 de octubre de 2024, Who does Woolworths’ tracking and timing of its workers serve? It’s certainly not the customers. The Guardian. https://www.theguardian.com/business/commentisfree/2024/oct/24/who-does-woolworths-tracking-and-timing-of-its-workers-serve-its-certainly-not-the-customers. Acceso: 1° de marzo de 2025). Amazon utilizan sistemas de seguimiento para evaluar el tiempo dedicado a cada tarea con el objeto de optimizar la distribución del trabajo en sus centros logísticos (Amazon, 6 de setiembre de 2022, Tres formas en las que Amazon utiliza la tecnología de AWS para optimizar sus centros logísticos, https://www.aboutamazon.es/noticias/innovacion/tres-formas-en-las-que-amazon-utiliza-la-tecnologia-de-aws-para-optimizar-sus-centros-logisticos. Acceso: 1° de marzo de 2025). Uber y Deliveroo emplean geolocalización para monitorear rutas y ajustar la asignación de pedidos (Barr, C., 21 de enero de 2025, ‘It’s a nightmare’: couriers mystified by the algorithms that control their jobs. The Guardian. https://www.theguardian.com/business/2025/jan/21/its-a-nightmare-couriers-mystified-by-the-algorithms-that-control-their-jobs. Acceso 1° de marzo de 2025). V. Tamagno, L., op. cit., p. 252.

• Ejemplo de esto es el sistema desarrollado en 2018 por Amazon para evaluar currículums y seleccionar candidatos. La herramienta, que analizaba grandes volúmenes de datos históricos para predecir perfiles con mayor probabilidad de éxito, aprendió de datos históricos y penalizaba términos como “mujer” o institutos de enseñanza con predominancia femenina (Dastin, J., 14 de octubre de 2018, Amazon abandona un proyecto de IA para la contratación por su sesgo sexista, Reuters. https://www.reuters.com/article/world/amazon-abandona-un-proyecto-de-ia-para-la-contratacin-por-su-sesgo-sexista-idUSKCN1MO0M4/. Acceso: 1° de marzo de 2025; Araujo, A., 11 de octubre de 2018, El sistema de inteligencia artificial de Amazon resultó ser sexista. El País. https://elpais.com/tecnologia/2018/10/11/actualidad/1539278884_487716.html. Acceso: 1° de marzo de 2025). Otra herramienta para seleccionar personal (HireVue) solicitaba a los postulantes que grabasen videos respondiendo ciertas preguntas y mediante IA se evaluaban expresiones faciales, tono de voz, lenguaje corporal, empleo de palabras claves y se comparaban con un perfil ideal basado en datos históricos de empleados exitosos, lo que terminaba favoreciendo a los candidatos que se ajustan a patrones históricos (perpetuando sesgos de género, raza o discapacidad) y penalizando a personas con acentos distintos del esperado (Radoja, S., 17 de octubre de 2024, An AI robot told me I wasn’t good enough – and that wasn’t even the worst part of the job interview. The Guardian. https://www.theguardian.com/commentisfree/2024/oct/17/job-hunting-ai-robot-interview-personality-test-ntwnfb. Acceso: 1° de marzo de 2025).

• Booth, R., 20 de enero de 2025, Delivery apps urged to lift lid on ‘black-box algorithms’ affecting UK couriers. The Guardian. https://www.theguardian.com/business/2025/jan/20/food-delivery-apps-ubereats-deliveroo-justeat-urged-to-reveal-how-algorithms-affect-uk-courierss-work. Acceso: 1° de marzo de 2025. Lucas Tamagno plantea el desafío que en la práctica representa para el candidato a un puesto de trabajo la prueba de que el algoritmo ha actuado de forma discriminatoria y propone diversas acciones que podrían ensayarse a tales efectos (Tamagno, L., op. cit., p. 251). 

• Booth, R., 21 de enero de 2025, ‘It’s a nightmare’: couriers mystified by the algorithms that control their jobs. The Guardian. https://www.theguardian.com/business/2025/jan/21/its-a-nightmare-couriers-mystified-by-the-algorithms-that-control-their-jobs. Acceso: 1° de marzo de 2025. V. Tamagno, L., op. cit., p. 252.

• Efeagro, 3 de junio de 2019, La clave del juicio contra Deliveroo: rechazar pedidos perjudicaba a los repartidores. https://efeagro.com/juicio-deliveroo-repartidores/ Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Echarri, M., 10 de octubre de 2021, 150 despidos en un segundo: así funcionan los algoritmos que deciden a quién echar del trabajo. El País. https://elpais.com/icon/2021-10-10/150-despidos-en-un-segundo-asi-funcionan-los-algoritmos-que-deciden-a-quien-echar-del-trabajo.html (Acceso: 1° de marzo de 2025); Farrés, H., 8 de agosto de 2021, La empresa tecnológica que despidió al 30% de sus empleados porque la Inteligencia Artificial dijo que eran improductivos. La Vanguardia. https://www.lavanguardia.com/tecnologia/20210808/7651651/empresa-tecnologica-xsolla-despedir-empleados-improductivos-segun-inteligencia-artificial.html (acceso: 1° de marzo de 2025). Sainato, M., 11 de marzo de 2021, 14-hour days and no bathroom breaks: Amazon’s overworked delivery drivers. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2021/mar/11/amazon-delivery-drivers-bathroom-breaks-unions (acceso: 1° de marzo de 2025).

• Heilweil, R., 27 de abril de 2020, AI is learning to drive by watching millions of videos — and working with humans, MIT Technology Review, https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000596/self-driving-cars-artificial-intelligence-human-labor/. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Newton, C., 25 de febrero de 2019, The Trauma Floor: The secret lives of Facebook moderators in America, The Verge, https://www.theverge.com/2019/2/25/18229714/facebook-content-moderator-interviews-trauma-working-conditions-arizona. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Roose, K., 9 de marzo de 2017, The Song Decoders, The New York Times Magazine, https://www.nytimes.com/2017/03/09/magazine/the-song-decoder.html. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• IBM, 2024, ¿Qué son los chatbots? https://www.ibm.com/es-es/topics/chatbots. Acceso: 23 de marzo de 2025.

• International Federation of Robotics, World Robotics 2024 Report – https://ifr.org/about-world-robotics/. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Amazon, Descubre los 8 robots que están transformando los centros logísticos de Amazon de última generación. https://www.aboutamazon.es/noticias/trabajar-en-amazon/8-robots-transformando-los-centros-logisticos. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Amazon, 8 de noviembre de 2023, Amazon y el MIT analizan el impacto de la IA y la robótica en el entorno laboral, https://www.aboutamazon.es/noticias/trabajar-en-amazon/amazon-mit-ia-robotica-entorno-laboral. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Pérez, G. R., 12 de octubre de 2024, La era de los robots asusta a los empleados: ¿me quitará una máquina el trabajo? El País. https://elpais.com/economia/negocios/2024-10-12/la-era-de-los-robots-asusta-a-los-empleados-me-quitara-una-maquina-el-trabajo.html. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Krisher, T., 29 de abril de 2024, El futuro se aproxima para camiones autónomos en autopistas de EE.UU., Los Angeles Times. https://www.latimes.com/espanol/eeuu/articulo/2024-04-29/el-futuro-se-aproxima-para-camiones-autonomos-en-autopistas-de-eeuu. Acceso: 1° de marzo de 2025.

• Nellis, S., 19 de marzo de 2025, Nvidia CEO: Humanoid robot revolution is closer than you think. Reuters. https://www.reuters.com/technology/nvidia-ceo-humanoid-robot-revolution-is-closer-than-you-think-2025-03-19/. Acceso: 23 de marzo de 2025.

• Floridi, L., op. cit., pp. 92-93.

• V. https://www.mturk.com/

• No es casual que el primer tratado internacional en materia laboral adoptado por las potencias industriales -incluso antes de la fundación de la OIT- versara sobre la prohibición del trabajo nocturno de las mujeres en la industria (Convenio de Berna, 26 de septiembre de 1906), o que el primer Convenio Internacional del Trabajo aprobado por la novel Organización Internacional del Trabajo en 1919 tuviera como objeto la limitación de la duración del trabajo precisamente en el ámbito de las empresas industriales. Por las mismas razones, no sorprende que muchos de los primeros tratadistas dedicados a la materia titularan sus obras haciendo explícita referencia al origen obrero e industrial de esta nueva rama jurídica, denominación que se mantuvo durante buena parte de la primera mitad del siglo XX (por ejemplo, Paul Pic, titulaba a sus obras Législation Industrielle (1892) y Traite Elementaire de Legislation Industrielle, Les Lois Ouvrieres (1930); Georges Scelle, Droit Ouvrier (1922); Hugo Sinzheimer aludía al droit ouvrier en su estudio de 1934 sobre las fuentes de la disciplina (“La théorie des sources du droit et le droit ouvrier”) y Rouast y Durand titularon la primera edición de su famosa obra de 1946, como Législation Industrielle y sólo entre paréntesis agregaron Droit du Travail. V.: Barbagelata, H-H, El particularismo del Derecho del Trabajo y los Derechos Humanos Laborales, FCU, 2009, p. 291-292, nota al pie número 11. También: Supiot, Alain, El Derecho del Trabajo, Heliasta, Bs. As., 2008, p. 9).

• Unión Europea. (2024). Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial y por el que se modifican diversos reglamentos y directivas. Diario Oficial de la Unión Europea, L 310, 12 de julio de 2024. En vigor desde el 1° de agosto de 2024. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng)- ​Acceso: 15 de marzo de 2025.

• Parlamento Europeo, 12 de junio de 2023, Ley de IA de la UE: primera normativa sobre inteligencia artificial. https://www.europarl.europa.eu/topics/es/article/20230601STO93804/ley-de-ia-de-la-ue-primera-normativa-sobre-inteligencia-artificial​ – Acceso: 15 de marzo de 2025.

• UNESCO, 2021, Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics – Acceso: 15 de marzo de 2025.

• Representación de la Comisión Europea en España, 5 de setiembre de 2024, La Comisión firma el Convenio Marco sobre Inteligencia Artificial del Consejo de Europa, https://spain.representation.ec.europa.eu/noticias-eventos/noticias-0/la-comision-firma-el-convenio-marco-sobre-inteligencia-artificial-del-consejo-de-europa-2024-09-05_es – Acceso: 15 de marzo de 2025.

• Organización Internacional del Trabajo, Observatorio de la IA y el Trabajo en la Economía Digital, https://www.ilo.org/es/artificial-intelligence-and-work-digital-economy​ – Acceso: 16 de marzo de 2025.

• Organización Internacional del Trabajo, Observatorio de la IA y el Trabajo en la Economía Digital, https://www.ilo.org/es/artificial-intelligence-and-work-digital-economy#occupation – Acceso: 27 de marzo de 2025.

• Organización Internacional del Trabajo y Oficina del Enviado del Secretario General de las Naciones Unidas para la Tecnología. (2024). Mind the AI Divide: Shaping a Global Perspective on the Future of Work, https://www.ilo.org/publications/mind-ai-divide​. Acceso: 16 de marzo de 2025.

• Comisión Europea. 30 de octubre de 2023, La Comisión acoge con satisfacción el acuerdo de los dirigentes del G-7 sobre los principios rectores y un código de conducta en materia de inteligencia artificial, https://digital-strategy.ec.europa.eu/es/news/commission-welcomes-g7-leaders-agreement-guiding-principles-and-code-conduct-artificial. Acceso: 16 de marzo de 2025.

• En el sitio web https://www.whitecase.com/insight-our-thinking/ai-watch-global-regulatory-tracker se puede consultar un panorama sobre el estado actual de la regulación en diversos países. En el caso de Uruguay, aunque sin referir directamente a la inteligencia artificial, la reciente Ley Nº 20.396, de 13 de febrero de 2025, sobre trabajo en plataformas digitales representa un hito en la adaptación del Derecho del Trabajo a las nuevas formas de organización laboral. La norma reconoce el derecho de los trabajadores de plataformas -dependientes o autónomos- a recibir información clara sobre los algoritmos que afectan sus ingresos, turnos o permanencia. Además, garantiza mecanismos de impugnación de decisiones automatizadas y obliga a las plataformas a implementar principios de equidad, transparencia y no discriminación en el diseño de sus sistemas.

• Como enseñaba Mozart Victor Russomano, aunque se ha inventado la máquina que piensa, hasta hoy no se ha inventado, ni se inventará jamás, la máquina que siente. Russomano, Mozart Victor. O decálogo do processo trabalhista, 2. ed., Juruá Editora, Curitiba, 1998. Sobre el consabido dilema referido a si las máquinas pueden pensar, v. Floridi, L., op. cit., p. 72 y ss.

• Barbagelata, H.-H., Derecho del Trabajo, tomo I, volumen 1, 3ª edición actualizada, FCU, Montevideo, 2002, p. 28.

• Floridi, L., op. cit., p. 92.

• Radbruch, G., Introducción a la ciencia del Derecho, Trad. de Luis Recasens Siches, 1ª edición, Madrid, 1930, p. 114.

• Carnelutti, Francesco, Teoría General del Derecho. Edición y estudio preliminar a cargo de José Luis Monereo Pérez, Ed. Comares, Granada, 2003, p. 59