Impacto de la gestión algorítmica de los recursos humanos en las condiciones de trabajo: el rol de la negociación colectiva

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Raúl Payá Castiblanque

El artículo analiza el impacto de la gestión algorítmica de los recursos humanos en las condiciones de trabajo y su regulación a través de la negociación colectiva. A partir de un análisis estadístico basado en un Eurobarómetro de la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo, se evidencia que quienes trabajan con inteligencia artificial sufren una mayor intensificación laboral, presión temporal y vigilancia constante, lo que incrementa la probabilidad de padecer estrés y otras patologías psicosomáticas. Desde una perspectiva regulatoria, el estudio examina la respuesta de la negociación colectiva ante estos desafíos. Se constata que, pese a las propuestas incluidas en el V Acuerdo para el Empleo y la Negociación Colectiva y el Acuerdo Marco Europeo sobre Digitalización, la incorporación de cláusulas específicas en los convenios colectivos sigue siendo insuficiente. No obstante, la negociación colectiva y la cogestión algorítmica resultan fundamentales para garantizar una protección efectiva frente a los efectos negativos de la gestión algorítmica de los recursos humanos.

Palabras clave
gestión algorítmica, recursos humanos, condiciones de trabajo, negociación colectiva

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Cómo citar
Payá Castiblanque, Raúl. «Impacto de la gestión algorítmica de los recursos humanos en las condiciones de trabajo: el rol de la negociación colectiva». IDP. Revista de Internet, Derecho y Política, 2025, n.º 43, doi:10.7238/idp.v0i43.432879.
Biografía del autor/a

Raúl Payá Castiblanque, Facultad de Ciencias Sociales, Universitat de València

Profesor ayudante doctor en la Universitat de València. Anteriormente, fue profesor en la Universidad de Oviedo e investigador postdoctoral Margarita Salas en el Centre d’Estudis Sociològics sobre la Vida Quotidiana i el Treball (QUIT) de la Universitat Autònoma de Barcelona, así como investigador predoctoral FPU. Es graduado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos por la Universitat de València, donde obtuvo los premios extraordinarios de grado, máster y doctorado. Su principal línea de investigación se centra en el estudio comparado de los modelos de relaciones laborales europeos y su impacto en la mejora de la seguridad y la salud ocupacional.

Citas

AGOTE, R.; ARRIOLA, A. (2024). «Claves del régimen jurídico de los sistemas de inteligencia artificial para la gestión de las relaciones laborales en España». Iuslabor, n.º 3, págs. 149-187.

ALOISI, A.; GRAMANO, E. (2019). «Artificial intelligence is watching you at work: Digital surveillance, employee monitoring, and regulatory issues in the EU context». Comparative Labor Law & Policy Journal, vol. 41, n.º 1, págs. 95-122.

ALOISI, A.; POTOCKA-SIONEK, N. (2022). «De-gigging the labour market? An analysis of the ‘algorithmic management’ provisions in the proposed Platform Work Directive». Italian Labour Law E-Journal, vol.15, n.º 1, págs. 29-50. DOI: https://doi.org/10.6092/issn.1561-8048/15027

ARANA-LANDÍN, G.; LASKURAIN-ITURBE, I.; ITURRATE, M., et al. (2023). «Assessing the influence of industry 4.0 technologies on occupational health and safety». Heliyon, vol. 9, n.º 3, págs. e13720. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13720 DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13720

CAMAS RODA, F. (2024). Country report non-discrimination. Transposition and implementation at national level of Council Directives 2000/43 and 2000/78: Spain 2024. Luxemburgo: Publications Office of the European Union.

CEFALIELLO, A.; MOORE, P. V.; DONOGHUE, R. (2023). «Making algorithmic management safe and healthy for workers: Addressing psychosocial risks in new legal provisions». European Labour Law Journal, vol. 14, n.º 2, págs. 192-210. DOI: https://doi.org/10.1177/20319525231167476 DOI: https://doi.org/10.1177/20319525231167476

CHRISTENKO, A.; JANKAUSKAIT, V.; PALIOKAIT, A., et al. (2022). Artificial Intelligence for Worker Management: An Overview. Luxemburgo: European Agency for Safety and Health at Work.

COLLINS, P.; ATKINSON, J. (2023). «Worker voice and algorithmic management in post-Brexit Britain». Transfer: European Review of Labour and Research, vol. 29, n.º 1, págs. 37-52. DOI: https://doi.org/10.1177/10242589221143068 DOI: https://doi.org/10.1177/10242589221143068

DE STEFANO, V. (2020). «‘Masters and servers’: Collective labour rights and private government in the contemporary world of work». International Journal of Comparative Labour Law and Industrial Relations, vol. 36, n.º 4, págs. 425-444. DOI: http://dx.doi.org/10.54648/IJCL2020022 DOI: https://doi.org/10.54648/IJCL2020022

DE STEFANO, V.; TAES, S. (2021). Algorithmic Management and Collective Bargaining. Bruselas: ETUI.

DE STEFANO, V.; TAES, S. (2023). «Algorithmic management and collective bargaining». Transfer: European Review of Labour and Research, vol. 29, n.º 1, págs. 21-36. DOI: https://doi.org/10.1177/10242589221141055 DOI: https://doi.org/10.1177/10242589221141055

DUGGAN, J.; SHERMAN, U.; CARBERY, R., et al. (2020). «Algorithmic management and app‐work in the gig economy: A research agenda for employment relations and HRM». Human Resource Management Journal, vol. 30, n.º 1, págs. 114-132. DOI: https://doi.org/10.1111/1748-8583.12258 DOI: https://doi.org/10.1111/1748-8583.12258

ELLIOTT, D.; SOIFER, E. (2022). «AI Technologies, Privacy, and Security». Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 5. págs. 826737. DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.826737 DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.826737

GILBERT, A.; THOMAS, A.; PISSARIDES, C., et al. (2021). The Amazonian Era: How Algorithmic Systems are Eroding Good Work. Londres: Institute for the Future of Work.

HOWARD, J. (2022). «Algorithms and the future of work». American Journal of Industrial Medicine, vol. 65, n.º 12, págs. 943-952. DOI: https://doi.org/10.1002/ajim.23429 DOI: https://doi.org/10.1002/ajim.23429

JETHA, A.; BAKHTARI, H.; ROSELLA, L. C., et al. (2023). «Artificial intelligence and the work–health interface: research agenda for a technologically transforming world of work». American Journal of Industrial Medicine, vol. 66, n.º 10, págs. 815‐830. DOI: https://doi.org/10.1002/ajim.23517 DOI: https://doi.org/10.1002/ajim.23517

KALISCHKO,T.; RIEDL, R. (2021). «Electronic Performance Monitoring in the Digital Workplace: Conceptualization, Review of Effects and Moderators, and Future Research Opportunities». Frontiers in Psychology, vol. 12, págs. 633031. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.633031 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.633031

KIM, P.; BODIE, M. T. (2021). Artificial Intelligence and the Challenges of Workplace Discrimination and Privacy. 35 ABA Journal of Labor and Employment Law 289. Washington University: Louis Legal Studies Research Paper.

KUNST, D. (2020). Deskilling among Manufacturing Production Workers. Amsterdam: Tinbergen Institute Discussion Papers. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3429711 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3429711

LANE, M.; SAINT-MARTIN, A. (2021). The impact of artificial intelligence on the labour market: What do we know so far? OECD Social, Employment and Migration Working Papers, n.º 256. París: OECD.

MAUNO, S.; HERTTALAMPI, M.; MINKKINEN, J., et al. (2022). «Is work intensification bad for employees? A review of outcomes for employees over two decades». Work & Stress, vol. 37, n.º 1, págs. 100-125. DOI: https://doi.org/10.1080/02678373.2022.2080778 DOI: https://doi.org/10.1080/02678373.2022.2080778

MOLINA, O.; BUTOLLO, F.; MAKÓ, C., et al. (2023). «It takes two to code: a comparative analysis of collective bargaining and artificial intelligence». Transfer: European Review of Labour and Research, vol. 29, n.º 1, págs. 87-104. DOI: https://doi.org/10.1177/10242589231156515 DOI: https://doi.org/10.1177/10242589231156515

NEWLANDS, G. (2021). «Algorithmic Surveillance in the Gig Economy: The Organization of Work through Lefebvrian Conceived Space». Organization Studies, vol. 42, n.º 5, págs. 719-737. DOI: https://doi.org/10.1177/0170840620937900 DOI: https://doi.org/10.1177/0170840620937900

PAYÁ, R.; PIZZI, A. (2024). «Relación entre determinados usos de la inteligencia artificial y los riesgos psicosociales en entornos laborales europeos». Archivos de Prevención de Riesgos Laborales, vol. 27, n.º 3, págs. 233-249. DOI: https://doi.org/10.12961/aprl.2024.27.03.02 DOI: https://doi.org/10.12961/aprl.2024.27.03.02

PEÑA MONCHO, J. (2025). Los derechos de información y consulta frente a la dirección algorítmica del trabajo. Propuestas para impulsar la participación de las personas trabajadoras ante la IA. Pamplona: Aranzadi.

RODRÍGUEZ-FERNÁNDEZ, M. L. (2024). «Negociación colectiva de algoritmos y sistemas de inteligencia artificial (IA) para acotar el poder de dirección de la empresa. La experiencia de España». Presente y futuro de la libertad sindical, págs. 355-371. València: Tirant Lo Blanch.

TODOLÍ-SIGNES, A. (2024). «La directiva de trabajo en plataformas digitales. Puntos conflictivos y recomendaciones para la trasposición». Temas laborales: Revista andaluza de trabajo y bienestar social, vol. 173, págs. 45-73.

TRADES UNION CONGRESS (2021). Dignity at Work and the AI Revolution. Londres: Trades Union Congress.

USSELL, S.J.; NORVIG, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3a. ed. Nueva Jersey: Pearson Education, Inc.

SCHALLMO, D.; WILLIAMS, C. A. (2018). «Digital Transformation of Business Models». Digital Transformation Now!, págs. 9-13. Cham: Springer Briefs in Business. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-72844-5_3 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-72844-5_3

UNRUH, C. F.; HAID, C.; JOHANNES, F., et al. (2022). «Human Autonomy in Algorithmic Management». Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES ‘22), págs. 753-762. Oxford: Association for Computing Machinery. DOI: https://doi.org/10.1145/3514094.3534168 DOI: https://doi.org/10.1145/3514094.3534168

VALLOR, S. (2015). «Moral Deskilling and Upskilling in a New Machine Age: Reflections on the Ambiguous Future of Character». Philosophy & Technology, vol. 28, págs. 107-124. DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-014-0156-9 DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-014-0156-9

WEST, D. M. (2021). «How employers use technology to surveil employees». Brookings [en línea]. Disponible en: https://www.brookings.edu/articles/how-employers-use-technology-to-surveil-employees/. [Fecha de consulta: 28 de febrero de 2025].

WOOD, A.J.; GRAHAM, M.; LEHDONVIRTA, V., et al. (2019). «Good gig, bad gig: Autonomy and algorithmic control in the global gig economy». Work, Employment and Society, vol. 33, n.º 1, págs. 56-75. DOI: https://doi.org/10.1177/0950017018785616 DOI: https://doi.org/10.1177/0950017018785616

ZORZENON, R.; LIZARELLI, F. L.; DE A. MOURA, D. B. A. (2022). «What is the potential impact of industry 4.0 on health and safety at work?». Safety Science, vol. 153, pág, 105802. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105802 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105802

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