Argumentos en Derecho Laboral

Los algoritmos seleccionan candidatos, organizan los horarios, dan instrucciones, vigilan y controlan el trabajo, evalúan el desempeño y recompensan o despiden trabajadores. En esta obra se analizan y ejemplifican estos usos y sus consecuencias.

Este libro distingue entre dos tipos de tecnologías respecto a su afectación al mercado de trabajo. Hay diferentes tipos de tecnología y no toda reporta el mismo bienestar a la sociedad. De un lado, estaría la tecnología productiva o creadora de valor. Estos algoritmos permitirían automatizar tareas que antes realizaban trabajadores, simplificando su trabajo o requiriendo menos tiempo para ejecutarlo. Aquí entrarían los robots industriales, pero también los ordenadores, las bases de datos informatizadas para abogados, los programas para contables, etc. Es decir, todo tipo de tecnología que complemente y permita a los trabajadores realizar sus tareas de forma más productiva: obteniendo más con el mismo esfuerzo y tiempo dedicado. Este es el tipo de tecnología que permitió, en el S. XVIII, salir de los catastróficos pronósticos del “fin del mundo” y que ha proporcionado una continua mejora del bienestar social.

De otro lado, estarían las tecnologías extractivas de valor. Es decir, aquellas que conceden un aumento del producto solamente a través de un mayor esfuerzo del trabajador. Serían aquellas tecnologías cuyo principal uso consiste en incrementar el poder empresarial para “exprimir” al trabajador toda su energía física y mental, así como para hacer recaer riesgos y costes sobre el trabajador. Así, estas tecnologías no estarían creando más producto con el mismo input (lo que podríamos calificar de verdadero aumento de productividad), sino que la empresa obtendría más rendimiento solamente a través de que el trabajador use más energía propia. Este esfuerzo extra, en el fondo, será un coste para la sociedad (lo que los economistas llaman una externalidad negativa) a través de mayor número de accidentes de trabajo, peor salud, física o mental, más rápido envejecimiento, en definitiva, a cambio de acortar años de vida o calidad de vida de los trabajadores.

Distinguir entre los dos tipos de algoritmos será clave para la regulación. Uno de los principales argumentos que se sostienen en contra de toda regulación de la tecnología, y de la regulación laboral, es que puede desincentivar la inversión y la innovación. Se sostiene, desde determinados sectores, que toda regulación es una traba al progreso técnico. En este trabajo se demostrará que esta es una visión simplista y equivocada y que, de hecho, para que exista inversión en innovación la regulación laboral es necesaria. Partiendo de que existen dos tipos de tecnología (una productiva y otra extractiva), la sociedad necesita que se invierta en tecnología productiva. Sin embargo, sin intervención legislativa las empresas asumen menos riesgo invirtiendo en tecnologías extractivas que no aportan eficiencia. De aquí que sea necesaria una regulación efectiva.

Conforme la empresa pueda repercutir, gracias a la dirección algorítmica, los riesgos de su negocio en los trabajadores y pueda externalizar los costes producidos mediante el aumento de la intensidad del trabajo (problemas de salud, etc.), tendrá pocos incentivos en invertir en tecnología que crea valor. De hecho, mientras existan empresas que puedan obtener cuota de mercado a través del uso de estas tecnologías, el resto de las empresas tendrán pocos incentivos en invertir en tecnologías creadoras de valor. Si las empresas ineficientes pueden sobrevivir en el mercado gracias a la explotación de trabajadores mediante algoritmos extractivos, los incentivos para que otras empresas inviertan en tecnologías creadoras de valor serán nulos.

Con este diagnóstico, se argumentará que la regulación de los algoritmos no puede centrarse exclusivamente en cuestiones de privacidad y protección de datos como hasta el momento. Están en juego muchos más derechos que deben protegerse (salud, reparto de rentas del trabajo, sindicación, libertades políticas y económicas, democracia interna de la empresa). Siguiendo ese noble objetivo, tanto el de incentivar la innovación, mejorar las condiciones laborales, como reequilibrar el reparto de las rentas generadas por los aumentos de productividad en las empresas, en este libro se propondrán una serie de políticas regulatorias.

Índice

1. INTRODUCCIÓN
2. DIRECCIÓN ALGORÍTMICA
   2.1 ¿Qué es un algoritmo?
   2.2 ¿Qué es la dirección algorítmica?
   2.3 Formas de dirección algorítmica según la tecnología usada
   2.4 Formas de dirección algorítmica según nivel de intervención humana
   2.5 Formas de dirección algorítmica según uso
   2.5.1 Selección de trabajadores
   2.5.2 Gestión del trabajo
   2.5.3 Control y vigilancia
   2.5.4 Dirigir y controlar otras empresas contratistas o franquiciadas
   2.5.5 Reducir el poder de negociación de los trabajadores
3. DISCRIMINACIÓN ALGORÍTMICA
   3.1 Del tratamiento automatizado de datos al procesamiento automatizado
   3.2 Los riesgos de discriminación algorítmica
   3.3 Regulación antidiscriminación
   3.3.1 Indicios de discriminación y justificaciones en el contexto algorítmico
   3.4 Protecciones específicas ante la toma de decisiones automatizadas
   3.4.1 Ámbito de aplicación de las protecciones específicas: decisiones basadas únicamente en procesos automatizados
   3.4.2 Prohibición de tomar decisiones empresariales automatizadas
   3.4.3 “Derecho a una explicación”
   3.5 Evaluación de impacto en la protección de datos
   3.6 Propuestas para mejorar la efectividad de los derechos antidiscriminación
   3.6.1 El ejercicio colectivo de los derechos de protección de datos
   3.6.2 ¿Hacia una gobernanza colectiva de la dirección algorítmica?
   3.6.3 Auditorias públicas de los algoritmos
   3.7 El futuro de la discriminación algorítmica
4. HACIENDO ALGORITMOS SEGUROS PARA LA SALUD DE LOS TRABAJADORES
   4.1 Factores de riesgos laborales derivados de la dirección algorítmica del trabajo
   4.1.1 Monitorización constante
   4.1.2 La intensificación del trabajo
   4.1.3 Falta de autonomía
   4.1.4 Sesgos y discriminaciones causadas por el algoritmo
   4.1.5 Complejidad y falta de transparencia
   4.1.6 Mal funcionamiento y cuestiones éticas
   4.2 Fórmulas para asegurar que la dirección algorítmica no dañe a los trabajadores
   4.2.1 Control externo al algoritmo: evaluación de los riesgos concretos
   4.2.2 Control interno: «decisiones inteligentes» o cómo crear algoritmos que no dañen
   4.2.3 La existencia de un ser humano al mando –“Human in command”–
   4.3 Algoritmos por la mejora de la prevención de riesgos laborales
5. CONTROL Y VIGILANCIA: Los efectos más allá de la privacidad
   5.1 La privacidad: el problema del foco
   5.2 Los efectos estructurales de la vigilancia total
   5.3 La protección de datos: una regulación genérica
   5.4 La reputación digital: Un peligro concreto para todos los derechos laborales
   5.5 La efectividad de las normas que regulan la vigilancia electrónica: del individuo al colectivo y de ahí a la autoridad pública
6. LOS ALGORITMOS Y EL DESMANTELAMIENTO DE LA EMPRESA VERTICAL
   6.1 La externalización de servicios y la tecnología
   6.2 Redes algorítmicas de empresas
   6.3 Efectos de la externalización en los trabajadores
   6.4 Efectos de la dirección algorítmica en la aplicación del Derecho del trabajo
   6.4.1 La clasificación como trabajadores y no autónomos
   6.4.2 Subcontratación, franquicias y cesión ilegal de trabajadores
   6.5 Sucesión de empresa
   6.6 Regulación frente a los efectos negativos de la externalización de servicios
7. LOS ALGORITMOS TE QUITARÁN TU SALARIO, NO TU TRABAJO: La influencia de la dirección algorítmica en la reducción del poder de negociación de los trabajadores
   7.1 Las tecnologías productivas y extractivas de valor
   7.2 Los efectos de las tecnologías creadoras de valor en el mercado de trabajo
   7.3 Algoritmos extractivos
   7.4 El gran desacoplamiento
   7.5 Sorteando el derecho del trabajo para competir en costes
   7.6 Mejorar la efectividad mediante normas claras
8. CONCLUSIONES: PONER FIN A LA EXTRACCIÓN

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