Cumple así la ley de inteligencia artificial en gestión de RRHH

La tecnología se ha convertido en un pilar de las prácticas de RRHH, desde procesos de contratación más ágiles hasta la toma de decisiones basada en datos, lo que mejora su eficiencia y eficacia. Las herramientas y plataformas avanzadas han permitido automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, y los departamentos de RRHH ahora son reconocidos como socios estratégicos en el crecimiento de las organizaciones.

En este artículo, veremos cómo el uso de la IA está cambiando el panorama de RRHH y People Operations, desde la optimización de tareas administrativas y flujos de trabajo hasta la facilitación de las evaluaciones de desempeño y el desarrollo profesional. También exploraremos cómo estos cambios en los procesos de RRHH pueden abordarse e interactúan con la ley de inteligencia artificial de la UE, con las regulaciones sobre privacidad y protección de datos aplicado a casos de latinoamérica.

De qué se trata la ley de inteligencia artificial en RRHH

La IA es un campo amplio y complejo que evoluciona constantemente, por lo que mantenerse informado y actualizado puede parecer desafiante, especialmente si no eres especialista. Sin embargo, no tiene por qué serlo. A continuación, encontrarás algunos conceptos de IA estrechamente relacionados con el futuro de RRHH que te ayudarán a comprender el tema.

• Aprendizaje automático (ML): un subconjunto de la IA. El aprendizaje automático consiste en configurar algoritmos que permiten a los computadores identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones sin programación explícita.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): permite que las computadoras comprendan, interpreten y generen lenguaje humano, facilitando la comunicación entre las máquinas y las personas.
• Aprendizaje profundo: un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales multicapa, permitiendo que los sistemas aprendan y representen datos mediante abstracción jerárquica de forma automática.
• Redes neuronales: son nodos interconectados, inspirados en el cerebro humano, que procesan información y permiten que las máquinas reconozcan patrones y tomen decisiones.
• Sesgo algorítmico: concepto según el cual los algoritmos de IA pueden presentar sesgos basados en los datos con los que fueron entrenados, lo que puede dar lugar a discriminación o decisiones injustas.
• IA ética: el desarrollo y uso de sistemas de IA con un enfoque en consideraciones éticas, garantizando equidad, transparencia y responsabilidad en los procesos de toma de decisiones.
• IA explicable (XAI): la idea de que los sistemas de IA deben brindar explicaciones claras y comprensibles sobre sus decisiones, promoviendo la transparencia y la confianza.
• Aprendizaje supervisado: tipo de ML en el que los modelos se entrenan con conjuntos de datos etiquetados y hacen predicciones basadas en datos de entrada y etiquetas de salida conocidas.
• Aprendizaje no supervisado: enfoque de ML en el que los modelos analizan datos sin etiquetas predefinidas, identificando patrones o relaciones por sí mismos.

Aunque el potencial de la IA para mejorar las tareas y los procesos de People Operations es significativo, las tareas de RRHH seguirán requiriendo cierto grado de intervención humana, algunas más que otras. Esto se debe a la sensibilidad del manejo de datos personales y a la naturaleza humana del trabajo en RRHH. En cualquier caso, a continuación encontrarás algunos de los procesos de RRHH que más pueden beneficiarse del uso de la IA y de la ley de inteligencia artificial.

• Redacción y gestión de descripciones de puestos: un caso de uso valioso de la IA generativa es la creación de descripciones de cargos basadas en plantillas estandarizadas.
• Contratación y selección de candidatos: la IA puede agilizar el proceso de adquisición de talento automatizando la revisión de currículums, analizando perfiles de candidatos e identificando a las personas ideales para nuevas contrataciones según criterios predefinidos.
• Incorporación de empleados: los procesos de incorporación impulsados por IA pueden personalizar los programas de orientación, ofreciendo información y módulos de capacitación adaptados a las necesidades individuales de cada nuevo empleado.
• Gestión del desempeño y retroalimentación: la IA permite supervisar continuamente el desempeño, brindando retroalimentación en tiempo real basada en datos objetivos. También puede predecir tendencias de desempeño, facilitando intervenciones proactivas.
• Desarrollo y capacitación de empleados: las plataformas de aprendizaje impulsadas por IA pueden evaluar las habilidades, preferencias y estilos de aprendizaje de los empleados para ofrecer programas de capacitación personalizados, garantizando un desarrollo de habilidades más efectivo.
• Encuestas de compromiso de los empleados: la IA puede analizar el sentimiento en los comentarios de los empleados y en las encuestas de compromiso, brindando información sobre su satisfacción, preocupaciones y áreas de mejora.
• Planificación de la fuerza laboral y análisis predictivo: la IA ayuda a las organizaciones a prever las necesidades futuras de personal mediante el análisis de datos históricos, tasas de rotación y tendencias del mercado, facilitando una planificación estratégica más precisa.
• Gestión del talento: los sistemas de IA pueden ayudar a identificar y desarrollar el talento dentro de la organización, permitiendo que los equipos de RRHH tomen decisiones fundamentadas sobre ascensos, planes de carrera y desarrollo de habilidades.
• Análisis de compensación y beneficios: la inteligencia artificial puede analizar tendencias del mercado, referencias del sector y datos de desempeño de los empleados para optimizar los paquetes de compensación y beneficios, garantizando la competitividad en el mercado.
• Iniciativas de diversidad e inclusión: la IA puede ayudar a identificar y corregir sesgos en los procesos de RRHH, promoviendo la diversidad y la inclusión mediante decisiones justas e imparciales en la contratación, las evaluaciones de desempeño y los ascensos.
• Entrevistas de salida y análisis predictivo de rotación: la IA puede analizar datos de entrevistas de salida y patrones históricos de rotación para predecir y abordar posibles disvinculaciones futuras, permitiendo implementar estrategias de retención de forma proactiva.

Posibles preocupaciones relacionadas con la ley de inteligencia artificial en RRHH

A pesar de sus claros beneficios, adoptar la inteligencia artificial en RRHH también puede introducir ciertos riesgos, siendo el sesgo y la discriminación los principales. Por ejemplo, si los algoritmos de IA se entrenan con datos defectuosos o sesgados, o reflejan los sesgos existentes en la organización, podrían perpetuar y amplificar estos problemas de forma involuntaria. Los departamentos de RRHH deben supervisar y perfeccionar continuamente los algoritmos y los procesos para abordar este riesgo, garantizando la equidad y mitigando los sesgos.

La forma en que se procesan y almacenan los datos es otra consideración esencial que las organizaciones deben tener presente al incorporar la IA en sus procesos de gestión de personas. Como se mencionó anteriormente, los datos que administran los equipos de RRHH son sensibles por naturaleza, pero su manejo adecuado no es solo una cuestión de ética y respeto por la privacidad. Con frecuencia también es una cuestión de cumplimiento legal, ya que diferentes regulaciones en todo el mundo establecen estándares para la recopilación y gestión de datos personales (además de imponer sanciones significativas por su uso indebido), como el GDPR europeo, la PIPEDA de Canadá o la CCPA de California.

Otra preocupación gira en torno a la posible resistencia de los empleados y la falta de confianza. La introducción de la IA puede generar inquietudes sobre la seguridad laboral y la invasión de la privacidad. Generar y mantener la confianza es fundamental, lo que requiere una comunicación transparente sobre el propósito y el uso de la IA, abordar las inquietudes de los empleados e involucrarlos en el proceso.

Para abordar estas preocupaciones, las instituciones han comenzado a desarrollar regulaciones sobre la IA mediante la ley de inteligencia artificial, con el objetivo de apoyar su desarrollo mientras mantienen bajo control sus posibles desventajas.

La ley de AI de la UE

La ley de inteligencia artificial (UE AI Act) es el primer marco jurídico integral del mundo sobre inteligencia artificial. Forma parte de un conjunto más amplio de medidas de política pública, que incluye el Paquete de Innovación en IA y el Plan Coordinado sobre IA (Coordinated Plan on AI,), todos enfocados en impulsar un desarrollo confiable de la IA.

Disposiciones clave y objetivos de la ley de inteligencia artificial

Enfoque basado en el riesgo de la ley de inteligencia artificial

El marco regulatorio clasifica los sistemas de IA en cuatro niveles de riesgo. La clasificación de un sistema de IA y las limitaciones y regulaciones que debe cumplir dependen de su nivel de riesgo. Los cuatro niveles de riesgo son los siguientes:

El panorama regulatorio de la IA en América Latina

A diferencia de la Unión Europea, que cuenta con un marco jurídico único e integral, América Latina no tiene todavía "una" ley de inteligencia artificial regional. Lo que existe es una variedad de leyes nacionales en distintos niveles de madurez: algunos países ya tienen legislación específica vigente, otros tramitan proyectos avanzados, y el resto se mueve entre estrategias no vinculantes y ausencia total de normativa.

Esto no significa que no existan reglas. Varios de los proyectos de ley más avanzados de la región están directamente inspirados en la Ley de IA europea, en parte gracias a la Alianza Digital UE-ALC, establecida en 2023 entre la Unión Europea y veinte países de América Latina y el Caribe como foro de cooperación en asuntos digitales. En otras palabras: el AI Act europeo funciona hoy como la plantilla de referencia que buena parte de la región está adaptando a su propio contexto legal.

Dónde está cada país en 2026:

• Perú y El Salvador ya cuentan con legislación específica de IA vigente.
• Colombia, Brasil, Chile y México lideran la "segunda ola regulatoria", con proyectos de ley avanzados en discusión. En Colombia, por ejemplo, el Proyecto de Ley 043 de 2025 (Senado) y 324 de 2025 (Cámara) contempla una gobernanza liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, con mecanismos de supervisión articulados junto a la Superintendencia de Industria y Comercio.
• El resto de los países de la región se ubica en distintos puntos entre estrategias, planes o recomendaciones no vinculantes, y la ausencia de debate legislativo.

Para los equipos de RRHH que operan en varios países de la región (lo que es común dado el crecimiento del trabajo remoto y la contratación internacional) esto significa que el cumplimiento debería ser un ejercicio de vigilancia continua país por país.

En LATAM la protección de datos personales sí está regulada

Mientras la regulación específica de IA todavía madura, hay un terreno legal que ya es vinculante en toda la región y que resulta directamente relevante para RRHH: la protección de datos personales. Los procesos de contratación, evaluación de desempeño y gestión de talento dependen del tratamiento de datos sensibles de los empleados, y ahí las leyes ya aplican:

• Colombia: ley 1581 de 2012 y Decreto 1377 de 2013 (régimen de habeas data), que exige consentimiento previo, informado y expreso para el tratamiento de datos personales.
• Brasil: lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
• México: ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares.
• Chile: ley 21.719 de Protección de Datos Personales.
• Perú: ley 29733 de Protección de Datos Personales.

Cualquier sistema de IA que un área de RRHH incorpore para reclutamiento, evaluación de desempeño o analítica de fuerza laboral debe cumplir primero con estas normas de protección de datos antes de pensar en la regulación de IA propiamente dicha, que en la mayoría de los países todavía está en construcción.

Cómo la ley de inteligencia artificial de la UE impacta las prácticas de RRHH

Además de utilizar herramientas de IA que estén correctamente clasificadas y permitidas por la ley, la ley de inteligencia artificial invita a quienes utilizan modelos de IA a mantener ciertas consideraciones en el centro de sus estrategias y procesos. Por ello, es importante que los líderes de RRHH que planean implementar IA en sus flujos de trabajo tengan siempre presentes aspectos como los que se indican a continuación.

Los proyectos de ley más avanzados de la región (Colombia, Brasil, Chile, México) replican el énfasis europeo en equidad, responsabilidad y transparencia algorítmica. Aunque todavía no sean ley vigente en la mayoría de los casos, marcan la dirección hacia la que se mueve la exigencia regulatoria: los algoritmos usados en contratación y evaluación de desempeño deberán poder explicarse y estar libres de sesgos comprobables.

Consideraciones éticas y transparencia de la ley de inteligencia artificial

La regulación europea sobre IA pone un fuerte énfasis en las consideraciones éticas, exigiendo que las prácticas de RRHH prioricen la equidad, la responsabilidad y la transparencia. Los algoritmos de IA utilizados en la contratación, la evaluación del desempeño y otras funciones de RRHH deben ser transparentes para garantizar que las decisiones sean explicables y estén libres de sesgos. Esta disposición está alineada con el objetivo más amplio de fomentar la confianza en los sistemas de IA entre los empleados y las partes interesadas.

Protección de datos y preocupaciones sobre la privacidad en la ley de AI

Los departamentos de RRHH deben ser especialmente cuidadosos al cumplir con los estándares de protección de datos y privacidad establecidos por la regulación. La legislación exige el consentimiento explícito para el procesamiento de datos, garantizando que la información personal se gestione de manera responsable. Los sistemas de RRHH que utilizan IA deben implementar medidas sólidas para proteger los datos de los empleados, promoviendo una cultura de confianza y cumplimiento legal con las estrictas regulaciones de privacidad.

Para los países de América Latina sí hay obligación legal ya que los regímenes de habeas data y protección de datos personales de cada país exigen consentimiento explícito para el tratamiento de datos, y en varios casos establecen sanciones económicas significativas por su uso indebido. Este es, hoy, el terreno de cumplimiento legal más concreto para cualquier área de RRHH que use IA en la región.

Responsabilidad en la toma de decisiones con IA

La regulación exige que las organizaciones asuman la responsabilidad por las decisiones tomadas por sus sistemas de IA, especialmente en asuntos críticos de RRHH. Los profesionales de RRHH deben garantizar que los algoritmos de IA sean precisos, eficaces y estén alineados con estándares éticos. Esta disposición destaca la necesidad de que las organizaciones asuman la responsabilidad por el impacto de la IA en su fuerza laboral, mitigando posibles sesgos y resultados discriminatorios.

Esta tendencia de asumir la responsabilidad por las decisiones de tus sistemas de IA, se aplica con o sin ley específica.

Requisitos de supervisión e intervención humana

La regulación de la UE también establece la necesidad de supervisión e intervención humana en los procesos de toma de decisiones para abordar las preocupaciones mencionadas anteriormente. En RRHH, esto significa que, aunque las herramientas impulsadas por IA pueden mejorar la eficiencia, los profesionales deben conservar la capacidad de intervenir, revisar y ajustar las decisiones generadas por la IA.

Posibles preocupaciones al adoptar IA en RRHH en LATAM

Los riesgos de fondo son los mismos que en cualquier otra región: sesgo algorítmico, discriminación, uso indebido de datos sensibles y desconfianza de los empleados. Pero en América Latina estos riesgos tienen un agravante particular: la falta de un marco de cumplimiento legal único hace que la responsabilidad de definir buenas prácticas recaiga, en gran medida, en las propias organizaciones.

El 78% de las organizaciones en América Latina ya usa IA en al menos una función de negocio (frente a 55% en 2024), pero solo el 12% tiene un sistema formal de gobernanza de IA. El 66% de las empresas que usan IA sin gobernanza reportaron haber sufrido incidentes desde chatbots con resultados erráticos hasta algoritmos de selección con sesgos de género. Ya que falta una ley, la gobernanza se vuelve una decisión estratégica.

Estrategias para alinear tus prácticas de IA con la ley de inteligencia artificial europea

Crear marcos éticos de IA

Los departamentos de RRHH deben priorizar el desarrollo de marcos éticos para la IA que estén alineados con los valores definidos en la ley de inteligencia artificial europea. Esto implica:

• Establecer directrices para el uso responsable de la IA.
• Garantizar la equidad, la responsabilidad y la transparencia durante todo el ciclo de vida de la IA.

Garantizar algoritmos de IA transparentes

La transparencia es un requisito esencial de la ley de inteligencia artificial europea, lo que exige que los profesionales de RRHH garanticen que los algoritmos de IA sean comprensibles y explicables. Esto implica brindar información clara sobre cómo funcionan los sistemas de IA y cómo toman decisiones. Las organizaciones pueden lograr esta transparencia mediante:

• Documentar sus procesos de IA.
• Hacer que la información sea accesible para los empleados.
• Abordar cualquier posible falta de transparencia en la toma de decisiones algorítmicas.

Establecer medidas sólidas de protección de datos

El cumplimiento legal de los estándares de protección de datos y privacidad es fundamental. Los equipos de RRHH deben implementar medidas sólidas para proteger los datos de los empleados, garantizando su confidencialidad e integridad. Esto incluye:

• Obtener el consentimiento explícito para el procesamiento de datos.
• Implementar prácticas de minimización de datos.
• Auditar periódicamente las medidas de seguridad de los datos para alinearlas con los estrictos requisitos de la ley de inteligencia artificial europea.

Incorporar enfoques centrados en las personas en las aplicaciones de la ley de inteligencia artificial

Para cumplir con los requisitos de supervisión e intervención humana establecidos por la ley de inteligencia artificial, los profesionales de RRHH deben diseñar aplicaciones de IA con un enfoque centrado en las personas. Esto implica integrar mecanismos que permitan a los profesionales intervenir, revisar y ajustar las decisiones generadas por la IA.

Las regulaciones son claras y entendemos cómo deberían funcionar las cosas, pero ¿cómo se aplica en la práctica un enfoque de RRHH que cumpla con la ley de inteligencia artificial?

Adopta el futuro de RRHH con Deel y la ley de inteligencia artificial

La naturaleza dinámica tanto de la IA como de los marcos regulatorios destaca la necesidad de un aprendizaje y una adaptación continuos. En este entorno en rápida evolución, los líderes de RRHH deben mantenerse informados sobre los avances más recientes en tecnología de IA y los requisitos regulatorios. Los profesionales de RRHH deben participar activamente en foros del sector, involucrarse en el desarrollo profesional continuo y colaborar con los organismos reguladores para impulsar una integración responsable y ética de la IA en los recursos humanos.

De esta manera, los equipos de RRHH pueden afrontar de forma proactiva los desafíos y las oportunidades que surjan. Adoptar este enfoque proactivo no solo garantizará el cumplimiento legal, sino que también posicionará a RRHH como un motor clave de innovación y cambio positivo dentro de la organización.

Deel está a la vanguardia de las tecnologías que impulsan el futuro del trabajo, incluida la IA. Desde contratos internacionales que cumplen con el cumplimiento legal hasta la movilidad de trabajadores y un conjunto completo de herramientas para la gestión de RRHH, garantizamos que trabajadores y empleadores de todo el mundo puedan enfocarse en hacer su mejor trabajo mientras nosotros nos encargamos del resto.