By bbeltran
Algoritmos y la gran desconexión en el entorno laboral
El efecto combinado de big data y la expansión sin precedentes de la estadística computacional (todavía lejos de la «inteligencia» en el sentido humano del término) está posibilitando una cartografía humana exhaustiva. Nuestras intenciones, emociones y estados de ánimo, como si estuvieran tras una pared de cristal, ya pueden ser leídos. Este acceso al patio trasero neuronal describe un nuevo desafío porque estas máquinas están acumulando capacidad para aguijonear la mente, acceder al yo inconsciente y condicionar subliminalmente el comportamiento.
Aunque es difícil anticipar cuáles de los posibles cursos de esta evolución acabará materializándose, hay señales que invitan a pensar que es posible que este ímpetu tecnológico se despliegue vastamente en el entorno sociolaboral. La confluencia de incentivos organizativos, productivos y económicos podrían erigirse en los factores aceleradores de este proceso y convertir a las empresas en una zona cero de este fenómeno. El ámbito socio-laboral es un espacio especialmente propicio para la psicometría.
En efecto, en el marco de lo que se conoce como la «gran desconexión» (y que apela a la idea de que «la inteligencia se está desconectando de la conciencia»[1]), el mundo empresarial ya está experimentando un proceso de «gran delegación» en la toma de decisiones[2]. Es creciente el número de empresas que emplean asistentes informacionales automáticos o semiautomáticos para el asesoramiento y ejecución en decisiones que afectan a múltiples procesos empresariales.
El uso de robots que colaboran estrechamente con humanos (co-bots) es creciente[3]. Por ejemplo, en lo que se conoce como Work Force Analytics o People Analytics, ya operan dispositivos que inciden en la selección y contratación de personas[4] (incluso en el sector público)[5]. La configuración de una arquitectura de las habilidades necesarias para las empresas mediante IA y el ajuste de las personas más idóneas para su ocupación también es un servicio que (en aras a hacer la selección más eficiente y promover la retención del talento) provee el mercado[6]. Por otra parte, también impacta en la dirección de la empresa (a través de la dependencia algorítmica – y la definición constitutiva de la propia relación contractual ex DA 23ª ET). La dirección y gestión del trabajo son dimensiones en las que también están proliferando sistemas de decisión automatizados.
Por ejemplo[7], para la estimación del número de trabajadores necesarios para atender la demanda y la franja horaria más adecuada; así como en la asignación diaria del puesto en el centro de trabajo[8] o de las tareas específicas a desarrollar[9]. La medición de la productividad[10] y del salario y/o el control de la jornada (a través de, entre otros, dispositivos biométricos[11]) son, asimismo, ámbitos muy propicios para la implantación de este tipo de tecnologías informacionales. En algunas empresas se registra la voz para su escrutinio en términos de productividad y de conducta y así poder parametrizar la empatía y la cortesía[12]; y las emociones también son objeto de tabulación (por ejemplo, a través de unas gafas)[13].
De forma derivada a lo anterior, este desarrollo tecnológico también impacta en la monitorización y vigilancia de la actividad de los trabajadores (con gran granularidad y sofisticación panóptica). Es obvio que este tipo de automatización también puede acarrear la amortización de puestos de trabajo[14] y estos sistemas de datos (a través de la analítica predictiva) también pueden ser empleados para justificar despidos por causas de empresa preventivos[15].
En paralelo, aunque es una dimensión en la que esta tecnología podría redundar en beneficio de los empleados, no pueden obviarse los riesgos psicosociales anudados a su uso[16], ni tampoco que, precisamente, la prevención de riesgos laborales y la protección de la salud pueden convertirse en una vía para acrecentar la monitorización y el control empresarial[17]. La atención y el sueño (en aras a determinar la calidad del descanso), ya es una dimensión susceptible de control[18]. El monitoreo del esfuerzo en tiempo real está plenamente normalizado en algunos ámbitos (como en el caso de los deportistas[19]); y ya se usan diversos dispositivos (exoesqueletos o ropa inteligente) para potenciar la fuerza y mitigar la fatiga y prevenir riesgos laborales[20]. Y, en la conducción por carretera, son diversos los testimonios en este sentido también. Existen mecanismos de reconocimiento facial dirigidos a medir la atención de los conductores (en concreto, si están mirando la carretera) y también se emplean cámaras de infrarrojos para monitorizar las posiciones de la cabeza y de su cuerpo, así como sus expresiones faciales y los gestos de la mano. También se utiliza la inteligencia artificial para medir su nivel de distracción, a partir de la monitorización de sus ojos y la orientación de la cara[21].
Es de esperar que los trabajadores también sean asistidos por sistemas de recomendación con el propósito de complementar las tareas encomendadas desde diversas y heterogéneas dimensiones (organizativas, productivas, preventivas, de salud, emocionales, etc.). En estos casos, es importante tener en cuenta que
«los sistemas de recomendación a menudo utilizan el Aprendizaje Automático (AA) para aprender las preferencias de los usuarios y optimizar la entrega de algún servicio. Cuando se aplica un enfoque iterativo de AA a los sistemas de recomendación, se vuelve cada vez más difícil identificar si el sistema está aprendiendo las preferencias de sus usuarios o si el sistema de recomendación ha influenciado a los usuarios para que se comporten de cierta manera con el fin de maximizar su función objetivo (como métricas de atención del usuario o clics) (…). Por lo general, los elementos más populares se recomiendan con más frecuencia, lo que los hace aún más populares (…). Los algoritmos del sistema de recomendación utilizan estos datos de comportamiento para el entrenamiento. Dado que los datos de comportamiento provienen de comportamientos influenciados por el sistema de recomendación, entrenar con esos datos crea un bucle de retroalimentación (…). Con el tiempo, estos sistemas pueden cambiar las preferencias a un rango cada vez más estrecho de contenido»[22].
En definitiva, a la luz de todo lo expuesto, pueden extraerse dos conclusiones relevantes. En primer lugar, que la antropometría de las personas trabajadoras está en plena expansión. Y, en segundo lugar, atendiendo a la naturaleza de los datos que se están recopilando, que el condicionamiento de la conducta es el gran objetivo a alcanzar.
La irrupción de las neurotecnologías en el entorno sociolaboral
La irrupción de las neurotecnologías en el entorno sociolaboral puede amplificar superlativamente los efectos recién descritos.
Por ejemplo, la empresa InnerEye, a partir de la idea de la tutoría humana de la IA es el mejor método para mejorar la IA, propone un sistema de EEG que, a partir de los datos cerebrales de las personas, fusiona la inteligencia humana con la artificial en aras a potenciar la toma de decisiones complejas (como la detección de armas de los controles de seguridad en aeropuertos, la detección de tumores a partir de imágenes médicas, la selección de plantas enfermas por agricultores o de defectos de producción en productos).
Por otra parte, la empresa SmartCap Technologies ha desarrollado una cinta para la cabeza con sensores EEG que mide las ondas cerebrales y, tras su procesamiento a través de algoritmos, proporciona una puntuación de evaluación de riesgos basada en la capacidad del usuario para resistir el sueño (la herramienta mide niveles de fatiga en una escala del 1 al 5, desde hiperalerta hasta sueño involuntario). Cuando el sistema detecta que el usuario se está volviendo peligrosamente somnoliento, envía una advertencia temprana tanto al empleado como a su responsable. Según los datos de la empresa, más de cinco mil compañías en todo el mundo (en sectores como minería, construcción, transporte de carga, aviación, ferrocarriles) utilizan este dispositivo para asegurarse que sus empleados estén completamente despiertos[23]. Lo cierto es que, aunque la precisión de estos dispositivos tiene todavía mucho margen de mejora, tienden a detectar la fatiga de manera más temprana y confiable que la tecnología telemática tradicional y los dispositivos más precisos funcionan tan bien como (o incluso mejor que), el reconocimiento facial y las cámaras de vehículos[24].
De hecho, todo invita a pensar en una expansión acelerada de esta tecnología porque los dispositivos con EEG pueden aplicarse en diversos entornos laborales para hacer un seguimiento del cansancio. En la medida que afecta negativamente a la motivación, la concentración y la coordinación (provocando pérdidas de productividad significativas), con el avance de la neurotecnología y sus algoritmos, estos sistemas podrían convertirse en el estándar para el monitoreo de la fatiga laboral. Los efectos jurídicos derivados de esta información, así como de la respuesta de los trabajadores a las posibilidades de retroalimentación y/o de la supervisión directa de sus superiores son factores que podrían acabar determinando el grado de implantación de estos instrumentos.
Por otra parte, la empresa Emotiv ha diseñado un dispositivo (el MN8) que, en forma de auriculares provistos con sensores de EEG, permiten a los empleadores rastrear las ondas cerebrales de los trabajadores para detectar niveles de estrés y atención mientras trabajan. El propósito es medir la productividad durante el desempeño (enviando un mensaje cuando el sistema detecta la superación de un determinado umbral). El sistema Focus UX, creado por la misma compañía en colaboración con SAP SE (según su información pública) lee «los estados cognitivos humanos en tiempo real y comparte comentarios personalizados con los empleados, y sus gerentes que los rastrean, sobre su rendimiento cognitivo (carga, estrés, niveles de atención) mientras están en el trabajo». Esta tecnología también abre la puerta al aprendizaje personalizado en las empresas (aunque no sólo). El objetivo es que un «software pueda detectar con precisión el momento en que un usuario pierde el foco o el interés, que sepa cuándo y dónde el usuario está atrapado en un flujo de trabajo y que pueda sugerir qué tipo de apoyo y ayuda de aprendizaje se beneficiaría más el usuario en un momento específico»[25]. Como apunta FARAHANY, los empleadores pueden utilizar estos datos para «evaluar las cargas cognitivas de los usuarios individuales, compararlas entre su plantilla y tomar decisiones sobre como optimizar su plantilla para una mayor productividad durante todo el día. Y, por supuesto, tomar decisiones de promoción, retención y despido»[26].
La empresa Lockheed ha desarrollado una herramienta que permite evaluar la carga de trabajo cognitiva en tiempo real (CogC2 – Cognitive Command and Control), con múltiples propósitos (también según los datos de la empresa): «optimizar la distribución de carga en un equipo de empleados»; «comprender los ciclos de rendimiento de individuos y equipos»; mejorar la seguridad en el lugar de trabajo al «identificar indicadores de fatiga o falta de atención antes de que ocurra un accidente»; o monitorear «el estado fisiológico y el bienestar de los empleados». Este dispositivo de mide cargas de trabajo neurofisiológica en tiempo real permite identificar los ciclos de rendimiento de las personas y los equipos. Es importante advertir que con dispositivos EEG es posible clasificar el tipo de actividad a la que se dedica un individuo (de mayor a menor carga cognitiva): tareas centrales (como desarrollar código), tareas periféricas (escritura de documentación) y meta tareas (navegación por redes sociales). Y es de esperar que, a medida que la granularidad en la clasificación de patrones de datos de ondas cerebrales sea más fina, los empleadores podrán saber qué está haciendo cada trabajador en cada momento.
En este contexto, es obvio que la promoción de la salud de los trabajadores y la prevención de riesgos laborales (con todas sus derivadas jurídico-laborales) es un campo abonado para la implantación de estas tecnologías. De hecho, la medición del estrés a través de dispositivos EEG ofrece objetivamente algunas ventajas porque puede «cuantificarse a partir de los patrones de ondas cerebrales superando los posibles sesgos de los métodos de medición del estrés psicológico basados en encuesta»[27].
Por ejemplo, Total Brain es una aplicación de rendimiento cerebral y salud mental basada en neurociencia que, entre otras funciones, permite a los usuarios autocontrolar las capacidades y riesgos del cerebro y que, obviamente, también tiene aplicación en el ámbito profesional.
En definitiva, muy probablemente, todo apunta a que la promoción de la salud cerebral de los empleados se erigirá en una medida preventiva destacada (y en la que muchos de ellos estarán dispuestos a participar voluntariamente)[28].
La «esencia de la esencia» comprometida: el nuevo (¿y único?) poder de dirección empresarial
Como si fueran ladrones de sombras, toda esta información permite el acceso a estratos de nuestro ser que se encuentran a diversas brazadas de profundidad.
Lo que, en términos generales, describe un escenario en el que debe evaluarse si los instrumentos jurídicos a nuestro alcance son suficientes para afrontar los desafíos y riesgos que este ímpetu tecnológico atesora. Los algoritmos extractivos están jugando un papel clave en este descifrado y el acceso a esta información abre la puerta al condicionamiento por debajo del nivel consciente.
No obstante, puede hacerse una aproximación con una granularidad más fina. La confluencia de los avances de la técnica, la facultad de dirección y de control y la prevención de riesgos laborales convierten al entorno sociolaboral en un espacio propicio para que este tipo de actuaciones se desplieguen con mayor aceleración e intensidad que en otros ámbitos.
En una economía de datos regida por números, la fuerza de trabajo es un factor susceptible de optimización permanente. La minería de datos combinada con la computación y la ley de los grandes números permiten una cartografía humana severa; y todo indica que esta antropometría se incrementará en el futuro en varios órdenes de magnitud.
El carácter disruptivo y extremadamente desafiante (incluso, antes de que prolifere el uso de neurotecnologías) de este futuro que asuma no necesita demasiados circunloquios. La acumulación y procesamiento de estos datos describe una amenaza para las personas trabajadoras inaudita. Es factible pensar que el mayor conocimiento sobre la conducta humana que esta información acabará facilitando (superior, incluso, a la que uno pueda tener de sí mismo), se traduzca, en aras a alcanzar los objetivos empresariales, en un intento de moldeo conductual (mediante incentivos, empujoncitos digitales, etc.) mediante susurros por debajo del nivel consciente.
En una adaptación (inquietante) del cuento del flautista de Hamelin, los empleados, al son de una música imperceptible para sus oídos, podrían acabar bailando sin saber por qué. Es obvio que, en este contexto, el texto en la sombra de las decisiones basadas en algoritmos habilita un ámbito de indefensión particularmente hiriente (y el papel del nuevo art. 64.4.d ET será determinante).
El Reglamento de Inteligencia Artificial (su art. 5), lejos de restringirlos, ha habilitado espacios de condicionamiento imperceptible intolerables (por ejemplo, sólo se prohíben los condicionamientos que causen un daño significativo – un «perjuicio considerable»). Además, determinar en qué medida el yo inconsciente ha sido condicionado, cómo esto ha influido en el elemento volitivo y cómo se acredita que la intromisión heterónoma ha llevado a una persona a adoptar una decisión que, de otro modo, no habría tomado son elementos, hoy por hoy, difíciles de medir. A nadie se le escapa que, difícilmente, podrán convertirse, por sí mismos, en elementos de protección jurídica efectivos.
El panóptico que esta tecnología de la conducta humana habilita también redefine por completo los poderes del empresario: si los susurros por debajo del nivel consciente se materializan y condicionan efectivamente el comportamiento, el poder de dirección adquirirá tal sobredimensionamiento y preponderancia que el poder de control quedará relegado a un segundo plano (casi marginal). Las personas trabajadoras serán, literalmente, teledirigidas a voluntad (y su monitorización ya no será prioritaria – o mucho menos). Su conformidad ya no será relevante, porque quedarán sumergidas en un nuevo tipo de automaticidad, despojada de todo significado reflexivo. Este nuevo poder empresarial instrumentario, a través de la amputación de la conducta de los trabajadores, podrá alcanzar una condición de certeza sin resistencia, en forma de resultados garantizados.
Del mismo modo que la datificación ubicua desveló una nueva dimensión del ser humano amenazada (o con una intensidad nunca antes vista) y se evidenció la necesidad de su protección a través del derecho a la autodeterminación informativa, el avance de estas intromisiones en el yo inconsciente, como mínimo, suscita el debate de si este estrato tan profundo e íntimo de nuestro ser (la esencia de la esencia) también debería ser merecedor de un amparo singular.
Algunos indicadores sugieren la actuación no debería demorarse. Como apunta Alain SUPIOT, la adicción a las redes sociales ya está preparando bien «a los niños ‘adictos’ a internet para una vida de trabajo programada por las plataformas, encadenada a las pantallas, manejada por algoritmos y receptiva a los ‘nudges’»[29] (esto es, al condicionamiento subliminal).
Ante estos primeros síntomas, que describen un escenario en un estadio todavía embrionario, la necesidad de máxima protección es indiscutible. Téngase en cuenta que, con independencia de la intensidad de la intromisión, apela a una dimensión individual absolutamente determinante: la crisálida de nuestra identidad.
Como he expuesto en otras ocasiones, se estima que el 95% de nuestra actividad cerebral rige por debajo del nivel consciente[30]. El cráneo ha protegido nuestro universo interior de intromisiones externas durante generaciones. No obstante, este escudo óseo se está resquebrajando; y el Derecho, en tanto que se ha ocupado, preeminentemente, del 5% de nuestro ser (consciente), ahora debe tratar de atender al 95% restante (inconsciente).
Por este motivo (y, reitero, de forma similar a lo sucedido con el derecho a la autodeterminación informativa), abogo por la creación de una batería de instrumentos que amparen este «nuevo» bien jurídico susceptible de protección singular: la mente inconsciente. Este sería el propósito de los «derechos del yo inconsciente de la persona».
Precisamente, esta es la tesis que he defendido en el artículo públicado recientemente en el monográfico núm. 19 de la Revista de Trabajo y Derecho, con el título «Hacia el estatuto del yo inconsciente de la persona trabajadora«; cuyo contenido ha sido parcialmente recogido y adaptado en esta entrada, y que (si les interesa el tema) les invito a leer.
#AIFree
[1] Yuval-N. HARARI, Homo Deus, Debate, 2017, p. 341.
[2] Jesús MERCADER UGUINA, «En busca del empleador invisible: algoritmos e inteligencia artificial en el derecho digital del trabajo», El Cronista, núm. 100, 2022, p. 138.
[3] Mark COECKELBERGH, La ética de los robots, Cátedra, 2024, p. 33.
[4] Como se describe en la Guía del Ministerio de Trabajo y Economía Social Información algorítmica en el ámbito laboral (mayo 2022, p. 7), estos sistemas abarcan: «la (i) fase de selección (por ejemplo, publicación segmentada de la oferta de empleo en redes sociales o plataformas o procesamiento de currículums vitae); (ii) fase de preselección u ordenación de personas candidatas; (iii) fase de la entrevista de trabajo (por ejemplo, chatbots para ampliar información o sistemas de reconocimiento facial o test psicotécnicos para generar más indicadores de la persona); o (iv) fase de contratación (por ejemplo, modelos predictivos para personalizar la oferta salarial)».
[5] Un ejemplo de gestión algorítmica en la adjudicación de una plaza en una entidad empresarial pública (ADIF), aunque el órgano jurisdiccional acabó corrigiendo el juicio automatizado (STSJ Castilla La Mancha 8 de julio 2021, rec. 1226/2020).
[6] Por ejemplo, este es uno de los servicios que ofrece Retrain.ai
[7] Adrián TODOLÍ SIGNES, «La inteligencia artificial no te robará tu trabajo, sino tu salario. Retos del Derecho del Trabajo frente a la dirección algorítmica del trabajo», El Cronista, núm. 100, 2022, p. 154.
[8] La gestión algorítmica del puesto de trabajo ha sido admitida por la SAN 14 de julio 2021 (rec. 277/2020). En concreto, en el marco del teletrabajo combinado con trabajo presencial, la implantación de un sistema de reparto semanal de puestos de trabajo a través de una aplicación informática (sistema denominado hot desk – en el que el empleado no cuenta con una ubicación fija, de modo que debe reservar su puesto de trabajo a través de la citada aplicación), no puede ser calificado como una modificación sustancial de las condiciones de trabajo realizada sobre el sistema de trabajo y rendimiento, pues, se trata de una aplicación informática que permite la organización de los centros de trabajo más eficaz al aprovechar los espacios en función del grado de ocupación de los mismos por el personal. A su vez, tampoco se aprecia falta de ocupación efectiva ni que no se garantice un puesto de trabajo a cada persona trabajadora. No hay movilidad pues no consta que los trabajadores sean trasladados de centro de trabajo ni de localidad por la aplicación informática discutida (además, la AN entiende que concurre caducidad de la acción, al haberse presentado la demanda fuera del plazo legalmente previsto).
[9] La gestión algorítmica de pedidos está implantada en múltiples sectores y han tenido cierto impacto a nivel judicial. Por ejemplo, en relación a los repartidores de plataforma (por todas, STS\Pleno 25 de septiembre 2020, rec. 4746/2019); peritos (STSJ And\Granada 3 de diciembre 2020, rec. 1024/2020); o abogados (STSJ Com. Valenciana 8 de enero 2019, rec. 3425/2018).
[10] Por ejemplo, siguiendo la exposición de Nita A. FARAHANY (The battle for your brain, St. Martin’s Press, 2023, pp. 41 a 43) ya en 2013, en el Reino Unido e Irlanda los trabajadores de los almacenes de la empresa Tesco llevaban brazaletes que rastrearan su productividad. Cada vez que un trabajador cogía un inventario y lo movía de un lugar a otro, el brazalete registraba estos movimientos (y también hacía un seguimiento de las pausas para ir al baño). A su vez, Amazon también tiene una pulsera patentada para hacer el seguimiento de sus empleados, así como un amplio programa de vigilancia denominado AWS Panorama, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para procesar imágenes de cámaras, y evaluar el comportamiento de los trabajadores mientras ejecutan su trabajo en tiempo real (también es aplicable para, en una tienda, contar el número de clientes, hacer el seguimiento de sus movimientos y comprobar la duración de las colas).
[11] No obstante, los tribunales han empezado a establecer algunos límites. Por ejemplo, la SJS\2 Alicante 15 de septiembre 2023 (rec. 489/2023) entiende que un sistema de registro de jornada basado en el reconocimiento facial (a partir de la imagen de una fotografía) supone una violación de la intimidad de las personas trabajadoras, dado su carácter desproporcionado. En concreto, a partir del art. 4.14 RGPD, afirma: «Teniendo presente que el actor no dio su consentimiento expreso para que su imagen pudiera ser usada para fichar, que por la empresa no se le dieron otras opciones a fin de realizar el citado control y que no se realizó la obligada evaluación de impacto en protección de datos, se ha de entender vulnerado el derecho a la intimidad y propia imagen del actor, como así concluye el Ministerio Fiscal en fase de informe, por lo que prcede la estimación de la demanda».
[12] Ver al respecto, el testimonio que recoge TODOLÍ SIGNES («La inteligencia artificial no te robará tu trabajo, sino tu salario», op. cit., pp. 155 y 156) en el sector de Contact Center y la monitorización del número y la duración de las llamadas, así como sus pausas y el contenido de las mismas (detectando palabras clave, el tono de voz y la entonación). Y, el hecho de que las empresas que comercializan este software proclaman que tienen la capacidad de medir la empatía y la cortesía y establecer un ranquin entre los trabajadores.
[13] En relación al control de las emociones y las reservas sobre la precisión de su monitorización biométrica a través de la denominada Teoría de la emoción construida, propuesta por FELDMAN BARRETT (La vida secreta del cerebro, Paidós, 2018), véase Ignasi BELTRAN DE HEREDIA RUIZ, «Inteligencia artificial y reconocimiento biométrico de emociones: una valoración a la luz de las enmiendas del Parlamento europeo a la Ley de Inteligencia Artificial», Blog del Autor, 2023, https://ignasibeltran.com/2023/06/19/inteligencia-artificial-y-reconocimiento-biometrico-de-emociones-una-valoracion-a-la-luz-de-las-enmiendas-del-parlamento-europeo-a-la-ley-de-inteligencia-artificial/. En términos generales, sobre el control de las emociones en el ámbito sociolaboral, véase el trabajo de Ana B. MUÑOZ RUIZ, Biometría y sistemas automatizados de reconocimiento de emociones. Implicaciones jurídico-laborales, Tirant Lo Blanch, 2023.
[14] En este sentido, podrían destacarse dos resoluciones. Por un lado, la STSJ And\Granada 21 de enero 2021 (rec. 1291/2020), en la que se declara la improcedencia derivada de la reorganización de la plantilla que prestaba servidos en el área de recepción de hotel, tras instalación de un algoritmo. Y, por otro lado, la SJS/10 Las Palmas 23 de septiembre 2019 (núm. 470/2019), que (de forma controvertida), estima que la extinción por automatización describe una especie de extinción agravada que debe ser calificada como improcedente. En concreto, se declara improcedente el despido de una trabajadora (administrativa) de una multinacional turística, justificado por causas objetivas fundadas en la adquisición de una licencia de Jidoka, un RPA (acrónimo de Robotic Process Automation o Automatización Robótica de Procesos) para la gestión y conciliación de cobros. Un análisis crítico en Ignasi BELTRAN DE HEREDIA RUIZ, «Automatización y despido objetivo (SJS/10 Las Palmas 23/9/19)», Blog del Autor, 2019, https://ignasibeltran.com/2019/10/09/automatizacion-y-despido-objetivo-sjs-10-las-palmas-23-9-19/
[15] El artículo 51.1 ET, al enumerar las posibles causas económicas que justifican un despido colectivo, habla (parcamente) de la existencia de una situación económica negativa, añadiendo que, por tal, puede entenderse (entre otras) una situación de pérdidas previstas. Y, de ahí, la doctrina (Felipe SOLER FERRER, «La nueva regulación del despido por causas objetivas», Diario La Ley, núm. 7548, 2011, versión digital) hable de despido preventivo, pues, «ya no es necesaria una situación real y presente, tan solo se requiere que las pérdidas se prevean». Extensamente al respecto, Ignasi BELTRAN HEREDIA RUIZ, «Despido económico preventivo y teorema de Bayes», IUSLabor, núm. 1, 2021, pp. 66 a 98.
[16] En este sentido el informe relativo a los riesgos de la algoritmización elaborado por la Agencia Europea para la Seguridad y Salud en el Trabajo en 2022, con el título: Artificial intelligence for worker management: implications for occupational safety and heath. Extensamente al respecto, Guillermo GARCÍA GONZÁLEZ, «La gestión algorítmica del trabajo: riesgos y desafíos», En Alfredo Abadías y Guillermo García (Coords.), Protección de los trabajadores e inteligencia artificial: la tutela de los derechos sociales en la cuarta revolución industrial, Atelier, 2022, pp. 21 y ss.
[17] Ana B. MUÑOZ RUIZ, «Podría ser la seguridad en el trabajo un pretexto para controlar al trabajador», El Cronista, núm. 100, 2022, pp. 147 y 148.
[18] Sobre estas herramientas ver el trabajo de Ana B. MUÑOZ RUIZ, «Podría ser la seguridad en el trabajo un pretexto para controlar al trabajador», op. cit., pp. 146 y 147. Tal y como se reportan Jared GENSER, Stephanie HERRMANN y Rafael YUSTE (International Human Rights Protection Gaps in the Age of Neurotechnology, NeuroRights Foundation, 2022, p. 12 – traduzco del inglés), «en una fábrica de Hangzhou, China, los trabajadores de la línea de producción supuestamente están siendo equipados con sombreros y cascos que leen señales cerebrales para decodificar las emociones de los trabajadores, y luego estos datos se envían a algoritmos de inteligencia artificial para detectar cambios en la emoción que afecten a los niveles de productividad, aunque la precisión de esta tecnología es cuestionada. En algunos medios de comunicación digital (La Vanguardia – 01/07/19: https://www.lavanguardia.com/economia/20190701/463176490145/empresa-control-trabajadores-blackrock-anillo-inteligente.html) se recogía la iniciativa de una empresa de ofrecer un «anillo inteligente a sus empleados para controlar sus hábitos de sueño, su frecuencia cardiaca y otros indicadores fisiológicos». O bien, el utensilio de Amazon para captar los movimientos y la respiración mientras se duerme (Wired – 28/09/22: https://www.wired.com/story/amazon-wants-to-cocoon-you-with-ambient-intelligence/). O, bien, la implantación de pantallas y cámaras en las lentillas (El País – 26/10/22: https://elpais.com/tecnologia/2022-10-26/pantallas-y-camaras-en-los-ojos-y-otras-promesas-de-las-lentillas-del-futuro.html) es otro de los posibles avances del futuro.
[19] Los chalecos que llevan algunos deportistas (por ejemplo, futbolistas) en los entrenamientos y partidos miden diversas variables (entre otras, frecuencia cardíaca, velocidad, distancia). De hecho, el mundo del deporte lleva algunos años experimentando una verdadera revolución a partir del uso de datos y la estadística (como expone Michael LEWIS, Moneyball, The Art of Winning an Unfair Game, WW Norton & Co., 2003) y es claro que la monitorización exhaustiva de la conducta (como si de caballos de carreras se tratara) y la búsqueda de una mayor certeza en los pronósticos (de todo tipo) es el objetivo a alcanzar.
[20] Con esta ropa inteligente, siguiendo a Ana B. MUÑOZ RUIZ («Inteligencia artificial y uso de algoritmos para gestionar el trabajo: la deshumanización de los trabajadores», EuSocialCit, 2022, https://www.eusocialcit.eu/artificial-intelligence-and-the-use-of-algorithms-to-manage-work-blog/ – en relación al Proyecto Bionic H2020), los «algoritmos predictivos pueden realizar valoraciones ergonómicas del riesgo de estrés físico del trabajador/usuario de la herramienta, mediante el desarrollo de sensores en su ropa que recogen información en tiempo real sobre la salud de la persona, a partir de un análisis de los parámetros examinados: postura, cargas, tiempos y estado fisiológico (frecuencia cardíaca, temperatura corporal, etc.)».
[21] Nita A. FARAHANY, The battle for your brain, op. cit., p. 45.
[22] Matija FRANKLIN, Hal ASHTON, Rebecca GORMAN, Stuart ARMSTRONG, «Missing Mechanisms of Manipulation in the EU AI Act», The International FLAIRS Conference Proceedings, 35 (https://doi.org/10.32473/flairs.v35i.130723), p. 2.
[23] Nita A. FARAHANY, The battle for your brain, op. cit., p. 43.
[24] Nita A. FARAHANY, The battle for your brain, op. cit., p. 45.
[25] Vanessa MICELLI-SCHMIDT and Philip MISELDINE, «SAP: Personalizing Workplace Learning with SAP and EMOTIV», MarketScreener, Septiembre 23, 2019,
[26] Nita A. FARAHANY, The battle for your brain, op. cit., p. 47.
[27] Houtan JEBELLI, Sungjoo HWANG, SangHyun LEE, «EEG-based workers’ stress recognition at construction sites», Automation in Construction, Volume 93, 2018 (315-324) https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.05.027
[28] Por ejemplo, es posible medir la edad cerebral de los trabajadores por turnos a través de la información obtenida a través de EEG durante el sueño. Su Jung CHOI, Soonhyun YOOK, Hea Ree PARK, Hosung KIM, and Eun-Yeon JOO, «Brain Age Prediction based on Sleep EEG in Shift Workers», Neurology, núm. 17, supplement 2, vol. 100, 2023 https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000202370
[29] Alain SUPIOT, El trabajo ya no es lo que fue, Siglo XXI, 2023, p. 118
[30] Leonard MLODINOW, Subliminal, op. cit., p. 46. No obstante, hay autores que reducen todavía más el % de la mente consciente (Joaquín M. FUSTER, Cerebro y libertad, Ariel, 2014, pp. 46 y 47): “El noventa y nueve por ciento – por decir un número – de lo que percibimos en nuestra vida cotidiana es inconsciente. De hecho, si no fuera así, tendríamos la corteza y la conciencia abarrotadas. Transitamos por el mundo inconscientemente ‘evaluando hipótesis’ – esto es, expectativas – sobre el mismo. Sólo si estas hipótesis son refutadas, llegamos a ser conscientes de ellas y de su falsedad”.
