lunes, 16 de febrero de 2026

Telxínoe: Antonio Novello

COLECCIÓN ANTONIO NOVELLO (CDA-UNC) – COTIDIANAS - Esta muestra presenta fotografías periodísticas inéditas de la Colección Antonio Novello, resguardada en el Centro de Conservación y Documentación Audiovisual (CDA) de la Universidad Nacional de Córdoba.

Las imágenes registran los espacios de actuación de las mujeres en Córdoba entre 1927 y 1955, incluyendo su participación en el trabajo, la vida social, política, deportiva y artística.

Antonio Novello, fotógrafo italiano radicado en Argentina a comienzos del siglo XX, fue jefe de fotógrafos en el diario La Voz del Interior desde fines de la década del 20 hasta su jubilación en 1958, y sentó las bases del fotoperiodismo cordobés, retratando la vida política, cultural y social de la época.

El CDA, dependiente de las Facultades de Filosofía y Humanidades y de Artes de la UNC, rescata, conserva, investiga y difunde material documental, fílmico y fotográfico del siglo XX, poniendo a disposición del público sus acervos y miles de registros sobre Córdoba, el país y el mundo.

 

 











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viernes, 13 de febrero de 2026

Humor en la oficina

 


Huellas: ¿Qué cambia con la reforma laboral? - artículo

Ayer presentamos un artículo referido a la Reforma laboral, ahora trascribimos una nota publicada en el portal Chequeado, necesaria para seguir analizando el tema. Leemos en el artículo:

¿Qué cambia con la reforma laboral? Una por una, las modificaciones que aprobaron los senadores

(…) ¿Cómo impactarán estas modificaciones en la definición de los salarios, las indemnizaciones, las vacaciones, las horas extra y el derecho a huelga?

Salarios en pesos o en dólares

El proyecto permite que los salarios puedan ser abonados en moneda extranjera de manera opcional. La versión original, que obtuvo dictamen de mayoría en comisiones, habilitaba a los trabajadores a recibir el pago en billeteras virtuales, pero esto fue descartado antes del debate en el recinto, en negociación con otros bloques parlamentarios.

Además, se incorpora el concepto de “negociación dinámica” del salario: esto significa que los sindicatos (o un trabajador particular) podrán acordar con la empresa ingresos extra (como bonos, premios o compensaciones) al salario de convenio, atados a niveles de productividad o el cumplimiento de ciertos objetivos.

Indemnizaciones con topes de actualización

De prosperar el proyecto, las indemnizaciones serían más bajas que las actuales, ya que se excluye del cálculo al aguinaldo, las vacaciones, los premios y otros beneficios que no sean de pago mensual.

Además, el proyecto dispone que las indemnizaciones dispuestas en juicios laborales se actualizarán por inflación más un plus del 3% anual. Actualmente, la actualización queda a consideración de cada juez. Las grandes empresas podrán pagar las sentencias condenatorias por juicios laborales en hasta 6 cuotas, mientras que las PyMES tendrán hasta 12 cuotas mensuales.

El proyecto crea el Fondo de Asistencia Laboral (FAL), un mecanismo similar al fondo de cese creado por la Ley Bases.

En este punto también hubo cambios respecto del proyecto original, que establecía que el fondo se financiaba, entre otros fuentes, mediante el aporte de los empleadores del 3% del salario de los trabajadores a una cuenta de inversiones destinada a ser utilizada para el pago de indemnizaciones. Con los cambios anunciados, las grandes empresas deberán aportar el 1% y las PyMES, el 2,5%. Esos porcentajes podrán elevarse al 1,5% para el primer grupo y al 3% para el segundo. 

El FAL será optativo (quienes deseen podrán continuar con el sistema actual), y en caso de que el fondo no alcance para pagar el total de la indemnización, el empleador deberá afrontar la diferencia. El aporte del 1% para las grandes empresas y del 2,5% para las PyMES se compensará con descuentos en el pago de cargas sociales, lo cual impactará en el sistema de previsión social.

Vacaciones fraccionadas

El proyecto oficial modifica la Ley de Contrato de Trabajo y permite que las vacaciones se fraccionen por un mínimo de 7 días. Además, mantiene la cláusula que obliga a las empresas a que, ante vacaciones rotativas, le otorguen a cada trabajador al menos un período de verano cada 3 años.

Se crea un “banco de horas”

La iniciativa oficial crea un mecanismo de banco de horas, que permite que las horas extra trabajadas por un empleado se acumulen como un saldo a favor del trabajador para ser compensadas con días libres o jornadas de trabajo reducidas.

En la ley actual, las horas extra deben ser pagadas obligatoriamente con un plus del 50% para los días normales y del 100% los feriados y fines de semana. El proyecto mantiene esta posibilidad, pero suma el banco de horas como otra opción.

Derecho a huelga: los servicios esenciales

La propuesta retoma lo que había propuesto el Ejecutivo en el DNU 70/2023, dictado por Milei a pocas semanas de asumir como presidente y luego declarado inconstitucional por la Justicia.

El proyecto enumera una serie de “servicios esenciales” que no pueden brindar una prestación menor al 75% de su funcionamiento normal. La ley actual sólo considera esenciales a la salud, la producción y distribución de agua potable, energía eléctrica y gas y el control del tráfico aéreo.

El proyecto incorpora las telecomunicaciones; la aeronáutica comercial, el control de tráfico portuario; los servicios aduaneros y migratorios; y la educación en todos sus niveles (salvo universitario). En los cambios anunciados antes del debate en el recinto se incorporaron el cuidado de menores, la educación de niveles guardería, preescolar, primario y secundario y la educación especial; el transporte de caudales; los servicios de seguridad y custodia y la aclaración de que las fuerzas de seguridad no pueden prestar un servicio menor al 100%.

Por otro lado, crea una categoría de “servicios de importancia trascendental”. Estos servicios no pueden brindar una prestación menor al 50% de su funcionamiento normal y el listado es mucho más amplio: la industria de medicamentos, el transporte de pasajeros y mercadería, la radio y televisión, industrias como siderurgia, aluminio, química, cementera, alimenticia, construcción, aeropuertos, minería, frigoríficos, correos, agro, bancos, hotelería, gastronomía, comercio electrónico, entre otros.

Sindicatos: asambleas con autorización

La reforma no sólo establece modificaciones en la Ley de Contrato de Trabajo sino también en la Ley de Asociaciones Sindicales. Establece que las asambleas de personal y los congresos de delegados no pueden afectar el normal desarrollo de la empresa y deben contar con autorización del empleador, y que el trabajador no cobrará por ese tiempo.

Además, tipifica como infracciones “muy graves” los bloqueos o tomas de fábricas y el afectar la libertad de trabajo de quienes no adhieran a un paro; pero pospone la magnitud de las sanciones a reglamentaciones posteriores. Además, se habilita el otorgamiento de personería gremial a sindicatos de empresas cuando sus afiliados superen por al menos 6 meses a los del sindicato preexistente.

Fin de la “ultraactividad”

El proyecto de ley elimina el concepto de “ultraactividad”, que permite que un convenio colectivo de trabajo continúe vigente incluso después de su fecha de vencimiento, hasta que se negocie uno nuevo. Si se aprueba el proyecto, una vez vencidos los convenios perderán vigencia, a excepción de las normas referidas a las condiciones de trabajo. 

Bajo la legislación actual, un convenio colectivo siempre prevalece sobre los convenios inferiores (el acordado en una empresa particular), salvo que éstos sean más favorables para el trabajador. La propuesta oficial, sin embargo, dispone que los convenios de ámbitos menores siempre serán superiores a los colectivos, aunque fueran menos beneficiosos para los empleados.

Promoción del trabajo formal y blanqueo laboral

El proyecto de ley oficial crea un régimen de incentivos para quienes contraten a trabajadores en blanco. La medida tendrá un año de vigencia, y establece que aquellas empresas que contraten a personas desempleadas, monotributistas o ex empleados públicos y aumenten la nómina de empleados, tendrán durante los primeros 4 años descuentos en el pago de las contribuciones patronales.

Por otro lado, se establece un régimen de blanqueo para los empleadores que cuenten con trabajadores no registrados. El mismo contempla, por un plazo de 6 meses, la extinción de la acción penal por evasión; la condonación de multas y un porcentaje de la deuda por aportes; y el pago de deuda hasta en 72 cuotas.

Los sueldos durante las licencias por enfermedad

El artículo 44 de la propuesta aprobada por el Senado establece que, “en caso de sufrir un accidente o una enfermedad que no sea consecuencia de la prestación de tareas derivadas del contrato de trabajo, y que impida dicha prestación”, el trabajador tendrá derecho a percibir el 50% del sueldo que percibía al momento del accidente durante 3 meses si no tuviera personas a cargo, o 6 meses si las tuviera. Si la imposibilidad de trabajar no resultara de una acción voluntaria y riesgosa, el trabajador recibirá el 75% de su salario en los mismos plazos.

Además, agrega que el trabajador debe presentar un certificado médico emitido por un profesional habilitado para justificar la inasistencia. Ese certificado debe contener el diagnóstico, el tratamiento y la cantidad de días de reposo. La ley obliga al trabajador a “someterse al control que se efectúe por el facultativo designado por el empleador”. Y, en caso de discrepancia entre ambos diagnósticos, “se podrá recurrir a una junta médica en institución oficial” o “o requerir dictamen en institutos públicos o privados de reconocida trayectoria”.

 

Enlaces relacionados: 

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Datos INDEC: Índice de Salarios (Diciembre 2025)

El índice de salarios subió 1,6% en diciembre de 2025 respecto del mes previo y 38,2% interanual. 


 

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Datos INDEC: Capacidad Instalada (Diciembre 2025)

La industria utilizó 53,8% de su capacidad instalada durante diciembre de 2025.


 

Datos INDEC: Canasta Básica (Enero 2026)

La canasta básica alimentaria y total aumentaron 5,8% y 3,9% en enero de 2026 con relación a diciembre, respectivamente, y 37,6% y 31,6% interanual.
 
 

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Anécdotas Administrativas: Taiichi Ohno y el "sentido común"

Durante mucho tiempo nos enseñaron que liderar es premiar al que más produce y presionar al que menos entrega. Suena lógico. Suena eficiente.

Pero Taiichi Ohno demostró que ese “sentido común” puede destruir una empresa desde adentro.

En Toyota había equipos que superaban las metas con facilidad y otros que siempre parecían ir más lento.

El camino obvio era claro: premiar a los primeros y exigir a los segundos.

Ohno hizo exactamente lo contrario.

En lugar de mirar los números, bajó al piso de fábrica.

Observó personas. Procesos. Comportamientos. Y encontró algo inquietante: los equipos “estrella” escondían problemas, saltaban pasos, ignoraban pequeños defectos y empujaban errores al siguiente turno. Cumplían la meta, pero debilitaban el sistema.

Los equipos “lentos” hacían algo distinto: paraban la línea, mostraban errores, activaban el cordón andon y exponían los problemas para que se resolvieran. Parecían peores. En realidad, eran mejores.

Ohno tomó una decisión radical: promovió a quienes se animaban a frenar la producción para corregir, y apartó a quienes cumplían metas ocultando fallas.

El impacto fue inmediato. Hubo quejas. Cuestionamientos. Su carrera quedó en riesgo. Pero con el tiempo, los datos hablaron solos: menos retrabajo, menos recalls, mayor calidad y menores costos a largo plazo.

La lección es clara y brutal: cumplir objetivos no es el fin. Construir un sistema sano lo es.

Cuando un líder recompensa solo el resultado, las personas esconden el camino.

Cuando recompensa el proceso, el resultado se sostiene.

Esto aplica hoy a cualquier equipo, empresa o proyecto:

  • no premiar héroes, sino sistemas,
  • no castigar el error, sino la repetición consciente,
  • no exigir velocidad constante, sino mejora continua,
  • no tapar problemas, sino hacerlos visibles.

El mayor riesgo en los negocios no es equivocarse. Es hacer parecer que todo funciona, cuando no lo hace.

El liderazgo real no se mide por cuántas metas se alcanzan, sino por cuántos problemas se resuelven antes de que exploten.

 


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jueves, 12 de febrero de 2026

Huellas: Reforma laboral: qué cambia para un empleado en blanco, una pyme, freelancers, autónomos y contratistas - artículo

En estos días estamos asistiendo a las discusiones sobre la Reforma laboral en el parlamento, que tiene distintas implicancias en los actores que quieran acceder al nuevo mercado laboral, esta nota fue publicada en el Cronista; por eso para seguir analizando el tema, es necesario ver las distintas opiniones, a favor y en contra, respecto de esta reforma. Leemos en el artículo:

Reforma laboral: qué cambia para un empleado en blanco, una pyme, freelancers, autónomos y contratistas

Los cambios en la legislación pretenden agilizar la incorporación de nuevos empleados. También busca bajar la litigiosidad. Los casos concretos.

Uno de los objetivos de la reforma laboral es regularizar relaciones laborales no registradas o registradas con datos falsos y prevé cierta reducción de aportes patronales para nuevos empleados.

Según el Gobierno, se busca también una reducción de litigiosidad.

Se intenta reducir la gran cantidad de trabajadores que están en “zona gris” donde un vínculo de servicios termina re-calificándose como relación de dependencia en juicio (un clásico de riesgo para empresas).

La ley también habilita el despido con justa causa en casos de bloqueos y tomas de empresas en el marco de reclamos sindicales.

El nuevo fondo de cese laboral apunta a previsibilidad del costo de desvinculación (costo “prorrateado” y no “de golpe”). Algunos especialistas hasta creen que, para trabajadores, puede dar cobro más automático más alto en una desvinculación, si el fondo está bien diseñado/financiado, pero también abre debates sobre el nivel de protección real y quién aporta cuánto.

La ley habilita pagos en cuotas de condenas e indemnizaciones en ciertos esquemas.

Las vacaciones y horas extras tomarán esquemas flexibles. Gastronómicos o empleados comerciales, por ejemplo, ya tienen sistemas en que trabajan distintas cantidad de horas según el día. En cuanto a las horas “extra”, también ya es regla en muchas empresas que los empleados las arreglen al margen de sus convenios actuales.

Un análisis muestra cómo puede afectar a empleados y empresas. Por ejemplo:

Empleado en blanco

Habrá menos “grises” para la registración: si un empleado estaba mal registrado (en fecha/sueldo), la reforma apunta a que a la empresa le sea más fácil regularizar sin que eso explote en multas y juicios automáticamente. Para el trabajador, esto puede traducirse en más chances de que lo blanqueen si estaba parcial o mal registrado.

Si un empleado estaba en una relación “medio registrada”, la empresa puede preferir blanquear antes que sostener el riesgo.

Según el Gobierno, las modalidades de “viernes libre” -vigente en muchas tecnológicas- o la “administración de horas de trabajo” (un empleado que arregla un horario excepcional para algún día, sin que eso le impida perder el presentismo) quedarán regularizados y libres de cualquier judicialización.

Pymes

El “corazón” práctico es el incentivo para pasar gente a blanco o corregir registraciones sin que el costo sea prohibitivo

Para eso, se habilita al “Colaborador” para micro pymes: abre una vía para contratar hasta cierto número de personas como “colaboradores” sin relación laboral típica. En términos prácticos: una herramienta para tareas acotadas, pero muy delicada si se usa como empleo encubierto.

Habrá menos riesgo de re-calificación en servicios profesionales, cuando se contrata gente que factura. Si está bien armado el vínculo, baja la probabilidad de que “por default” sea leído como relación laboral.

El miedo al “costo de salida”, algo que frena a las empresas a la hora de tomar empleados, puede disminuir. Se estima que este esquema le da más previsibilidad.

De todas formas, una empresa que contrate muchos “freelancers” pero en realidad trabajan como empleados, siguen con el riesgo de juicio: la reforma no arregla relaciones que están mal diseñadas.

En un restaurante con 12 empleados: antes blanquear a 3 era “imposible” por deuda/multas. Con incentivos, blanquear pasa a ser una decisión económica más lógica.

Empresa con contratistas (obras, limpieza, seguridad, logística)

Una empresa contará con más herramientas para controlar deudas del contratista: aparece el mecanismo de retener pagos o exigir comprobantes para evitar quedar enganchado por deudas de seguridad social del proveedor. En la práctica, empuja a un modelo “compliance laboral” similar al fiscal: si la empresa que contrata no pide papeles/constancias, queda expuesta.

La profesionalización del control (legajos, AFIP/seguridad social, certificados), permite bajar el riesgo solidario y negociar mejores contratos con proveedores serios.

Si una cadena de subcontratistas está armada con proveedores “baratos” que incumplen, la reforma puede aumentar fricción y costos administrativos: la firma, probablemente, va a tener que elegir entre pagar más o asumir más riesgo.

En un supermercado que terceriza seguridad. Si el proveedor dejaba de pagar cargas, la empresa solo se enteraba a la hora del juicio; ahora la empresa grande tiene más incentivos y mecanismos para detectar/retener antes.

Profesional que factura (autónomo/monotributista)

Habrá más reconocimiento del contrato de servicios. Al que factura por servicios profesionales, la reforma busca que eso no se convierta automáticamente en relación laboral “presunta”.

Para un freelancer real, esto da un marco más amigable para trabajar con empresas sin que ellas sientan que “se están comprando un juicio”.

Esto presenta una oportunidad concreta. Puede abrir demanda: empresas que antes no contrataban por miedo a litigiosidad pueden preferir contratar como proveedor, siempre que el vínculo esté bien planteado.

El riesgo seguirá estando en el “empleo encubierto”. Si el trabajador sigue un horario fijo, exclusividad, jefatura directa, mismas tareas que un empleado, seguriá en zona roja: aunque el marco sea más permisivo, los hechos mandan.

Además, como independiente, los aguinaldos y vacaciones se negocian en particular, no quedan por ley.

Por ejemplo, un Diseñador UX que factura a 3 clientes, maneja sus horarios y entrega por hitos: podrá seguir manteniendo ese esquema.

En cambio, un “monotributista exclusivo” que cumple 9 a 18 y reporta a un gerente: aunque facture, es el típico caso que termina en reclamo.

 

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CEOs y Gerentes: Horacio Pizarro de Transportadora Gas del Norte

Hoy presentamos una nota publicada en La Nación, leemos en la misma: 

Horacio Pizarro asumió como director general en TGN

El ejecutivo -que hizo escuela en Techint- llegó a Transportadora de Gas del Norte para liderar una nueva etapa; reemplazó a Daniel Ridelener, quien se retira después de casi 20 años en el cargo

Transportadora Gas del Norte (TGN) renovó su conducción. La compañía, que juega un papel clave en la evacuación de gas de Vaca Muerta, designó a un hombre histórico del grupo Techint como director general, en reemplazo de Daniel Ridelener, quien se retira después de casi 20 años en el cargo. Se trata de Horacio Pizarro.

Graduado de ingeniero industrial (UCA), el ejecutivo ingresó en 2001 como pasante en el área de Recursos Humanos del grupo propiedad de Paolo Rocca, y escaló a diferentes posiciones en su brazo petrolero, Tecpetrol: fue country manager en Ecuador, vicepresidente de Operaciones Convencionales en la Argentina, y desde 2024, era director de Joint Ventures y Midstream.

“Agradezco profundamente la gestión de Daniel Ridelener y el equipo que consolidó en TGN. Su liderazgo y visión sentaron las bases para la expansión de nuestro sistema de transporte. Nuestro compromiso es cuidar ese legado, profundizando la seguridad operativa, la eficiencia y los proyectos de crecimiento que acompañan el desarrollo energético del país”, aseguró Pizarro en un comunicado.

En tanto, Ridelener destacó: “Horacio reúne las capacidades técnicas, de gestión y de liderazgo que TGN necesita para su próxima etapa. Me honra haber sido parte de TGN desde sus inicios y agradezco por todos estos años de trabajo junto a un gran equipo que trabaja todos los días para mover el gas que se consume en nuestro país y en países vecinos”.

Daniel Ridelener forma parte de TGN desde sus inicios en 1992: desde la compañía lo calificaron como “una pieza fundamental en el desarrollo”. En 1997 asumió como director Comercial y desde 2008 llevaba el rol de director general.

La llegada de Pizarro se produce en un clima de ebullición e inversiones en el sector. TGN opera y mantiene alrededor de 11.317 kilómetros de gasoductos de alta presión y 22 plantas compresoras, y es responsable de transportar el 40% de gas inyectado en gasoductos troncales argentinos.

El accionista controlante de TGN es Gasinvest, una sociedad conformada en partes iguales por Tecpetrol y Compañía General de Combustibles, que posee el 56% del capital social. El año pasado, la familia Eurnekian -dueña de CGC- comenzó el proceso para vender su participación y le dio el mandato de venta al Citi, aunque no hubo aún resoluciones, El 24% de TGN le pertenece a SouthernCone Energy Holding Companyy el 20% restante cotiza en Bolsas y Mercados Argentinos.

 



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lunes, 9 de febrero de 2026

Telxínoe: David Federico Heynemann

David Federico Heynemann (1903 – 1989). Fue un gran pintor argentino, alumno de Fausto Eliseo Coppini, y más tarde discípulo de Gastón Jarry y Cleto Ciocchini. Participó en el Salón Nacional en 1952 y en 1953, en los salones de Mar del Plata, La Plata, Tandil, Rosario, Santa Fe, Bahía Blanca, San Fernando y en el Municipal de Buenos Aires. Realizó muestras individuales en Galería Van Riel en 1947, 1949 y 1950; Galería Victory en 1952; Hotel Nogaró de Mar del Plata en 1952; Club Social de Junín provincia de Buenos Aires en 1952 y en el Ateneo Esteban Echeverría de San Fernando en 1953, entre otras. Participó en innumerables muestras grupales en Buenos Aires y en el interior de Argentina. Obtuvo el Premio al Mejor Paisaje en el Salón de San Fernando en 1947. Premio y Adquisición Ministerio de Defensa en el Salón Nacional de 1952 con su óleo Actividad. En 1950 realizó un viaje de estudios y perfeccionamiento artístico por Francia, Italia y Alemania, expuso en Frankfurt y en Nueva York. Entre 1920 y 1930 se dedicó a las actividades agropecuarias. Sus temas preferidos han sido los paisajes urbanos, portuarios, escenas y personajes típicos la ciudad de Buenos Aires y por ello ha sido nominado “El pintor de las calles porteñas”. Pintó también marinas, naturalezas muertas y desnudos, todos en su particular estilo post impresionista. Tiene predilección por los grises. Siente preferencia por motivos urbanos que interpreta hábilmente dándoles asentado sabor porteño. Su arte gusta por lo emotivo, lo espontáneo y lo simple.

 

 











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viernes, 6 de febrero de 2026

Humor en la oficina

 




Anécdotas Administrativas: La Cláusula Van Halen

La banda estadounidense Van Halen es una de las más conocidas del género hard rock. Formada en 1972 en California, es uno de los grupos más exitosos en ventas en Estados Unidos. Canciones como 'Jump', 'Panama', 'Hot for teacher' o 'Can't stop loving you' son muy recordadas. Siguen protagonizando listas de reproducción y acumulando visitas décadas después. Pero Van Halen también tiene un lugar destacado en los negocios y los contratos gracias a una, para muchos, genialidad.


 

La «cláusula Van Halen» es un término utilizado hoy en la gestión de contratos basado en una anécdota real de la banda de rock, donde se incluía una exigencia caprichosa (como el famoso tazón de M&M's sin chocolates marrones) en mitad de un documento técnico complejo, que establecía requerimientos que garantizaban la seguridad técnica con la que se deberían realizar los conciertos. Funciona como una prueba para verificar si la otra parte ha leído el contrato por completo. 

 

  • Origen: Creada por la banda Van Halen en sus giras de los años 80 como el "artículo 126" en sus contratos de producción técnica.
  • Propósito: Si encontraban M&M's marrones en el camerino, indicaba que el promotor no había leído minuciosamente los requisitos técnicos de seguridad del escenario.
  • Significado actual: Se refiere a una táctica para asegurar el cumplimiento detallado de un contrato, utilizando un requerimiento inusual para comprobar la atención a la letra pequeña

Si esta cláusula no se cumplía, la banda tenía derecho a cancelar el concierto sin penalización alguna, responsabilizando al promotor por la ruptura del contrato; y a su vez, comprobaba que los detalles de seguridad exigidos no habían sido tenidos en cuenta para organizar el concierto.


 

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jueves, 5 de febrero de 2026

Huellas: ¿Existe una solución política para el sesgo algorítmico?

Presento un artículo sobre Inteligencia Artificial y su sesgo, de la Licenciada Ria Panchal de la Universidad de Cornell; aportado por una alumna del curso intensivo de verano, Micaela Pasardi. Leemos en el artículo:

DEI para IA: ¿Existe una solución política para el sesgo algorítmico?

A medida que las capacidades de inteligencia artificial crecen exponencialmente, la IA se ha utilizado cada vez más para tomar decisiones importantes y de alto riesgo en la contratación, la atención médica, los seguros y la vivienda. Este tipo de uso solo se expandirá, ya que los algoritmos permiten a las empresas tomar decisiones más rápidas y más económicas. Sin embargo, se ha vuelto cada vez más evidente que la inteligencia artificial está plagada de sesgos, y las decisiones tomadas por la IA a menudo discriminan a las clases protegidas. Ya han surgido muchos casos sobre discriminación algorítmica, que afirman violaciones de estatutos como la Ley de Vivienda Justa o la Ley de Estadounidenses con Discapacidades, y los estados han intentado abordarlos utilizando varias soluciones políticas. Sin embargo, estas soluciones políticas con frecuencia no abordan el problema central que crea modelos sesgados: el uso de datos de entrenamiento sesgados y no representativos. Aunque existen soluciones y deben implementarse para mitigar la discriminación por parte de la IA, el sesgo algorítmico está inherentemente integrado en los algoritmos. En lugar de intentar desafiar casos individuales bajo las leyes existentes, sería mucho más efectivo prohibir el uso de la IA en decisiones consecuentes.

El sesgo algorítmico surge en gran medida de la forma en que se entrenan los modelos de IA. Los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT son modelos predictivos: utilizan datos de entrenamiento para predecir la probabilidad de ciertas cadenas de palabras y seleccionan la siguiente palabra más plausible para crear pasajes de texto que parecen razonables pero que son precisos solo por coincidencia. Como resultado, a menudo recrean patrones de formas impredecibles y pueden amplificar los sesgos en los datos de entrenamiento de maneras que ni siquiera un humano lo haría. En un ejemplo frecuentemente citado y particularmente atroz, la herramienta de contratación de IA de Amazon rebajó automáticamente la calificación de los currículos de todas las candidatas. El algoritmo, que se había entrenado con los currículos de la fuerza laboral predominantemente masculina blanca de Amazon, calculó que era poco probable que las personas que iban a universidades solo para mujeres o jugaban en equipos deportivos femeninos trabajaran en Amazon, y tomó decisiones de contratación en consecuencia. En un ejemplo más reciente, los demandantes alegaron que el uso de IA por parte de State Farm para detectar reclamaciones fraudulentas utilizaba datos biométricos y de comportamiento para determinar la raza, lo que señalaba con mayor frecuencia a los propietarios negros por fraude y los sometía a retrasos y obstáculos adicionales. Históricamente, ha existido una falta de transparencia sobre con qué modelos de datos se entrenan, y muchos sistemas se describen como "cajas negras" donde ni siquiera los desarrolladores tienen control ni comprenden cómo el algoritmo ha interpretado los datos que se le han suministrado.

Los intentos de los desarrolladores por resolver el sesgo pueden conducir a peores resultados. Las soluciones a medias son un sustituto insuficiente para datos de entrenamiento robustos y, a menudo, producen "alucinaciones" algorítmicas igualmente problemáticas. El "problema del nazi negro", por ejemplo, describe imágenes generadas por IA con una diversidad irreal, como nazis negros o papas indígenas. Aunque se critica por ser excesivamente "woke", este tipo de resultados suelen ser el resultado de sobre correcciones por parte de los desarrolladores de IA que no han incorporado datos suficientemente diversos. Debido a la tendencia de la IA a generar exclusivamente hombres blancos, los desarrolladores simplemente añaden palabras como "negro" o "mujer" a las indicaciones del usuario. Los intentos de los desarrolladores de instalar otros tipos de barandillas también pueden ser defectuosos. Muchos modelos, por ejemplo, pueden ser manipulados para ignorar sus políticas de seguridad y difundir información perjudicial a través de indicaciones redactadas específicamente. Aunque los desarrolladores están abordando estos problemas actualmente, los modelos de lenguaje grandes carecen de la capacidad fundamental de razonar, y "decirle" a un modelo de lenguaje grande que siga ciertas instrucciones nunca será tan efectivo como incorporar o eliminar datos de entrenamiento. La eliminación de datos sobre raza o género suele exacerbar el sesgo algorítmico. Los métodos específicos utilizados para abordarlo son vitales para prevenir resultados no deseados o discriminatorios.

Tras los llamamientos para regular este proceso, varios estados han aprobado o propuesto leyes para abordar el problema de la discriminación en la IA. Estas regulaciones tienden a clasificarse en cuatro categorías: prohibiciones o restricciones del uso de la IA, regulaciones sobre la forma en que se utiliza la IA, regulación de los datos de entrada y regulaciones basadas en los datos de salida. California, por ejemplo, prohíbe el uso de la IA para discriminar a candidatos a un puesto de trabajo que pertenecen a una clase protegida. Colorado, en una legislación que entrará en vigor en febrero de 2026, exige a los implementadores de «sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo» que tengan «cuidado razonable» para evitar la discriminación algorítmica. Nueva York prohíbe el uso de la IA en las decisiones laborales a menos que la herramienta haya sido auditada para comprobar su impacto dispar. Este tipo de legislación suele abordar la discriminación posterior al hecho, utilizando el análisis del impacto dispar para determinar si un modelo está sesgado y deja las soluciones tecnológicas a la discreción de los desarrolladores. El impacto dispar es en gran medida útil debido a la imposibilidad de determinar la intención discriminatoria en los seres humanos, pero la IA no tiene intención de la que hablar. Los grandes modelos de lenguaje no son más que código informático y datos de entrenamiento. Aunque puede resultar difícil, uno puede acceder a su "cabeza", por así decirlo, y evaluar lo que encuentra dentro. Si un freno defectuoso en un coche provoca un accidente, la "intención" del fabricante puede ser importante en casos individuales de responsabilidad civil, pero rara vez resulta útil analizarla desde una perspectiva de políticas públicas.

Debido a que la forma en que se desarrollan y entrenan los modelos es vital para prevenir resultados discriminatorios, los formuladores de políticas deberían regular proactivamente las herramientas de IA en etapas tempranas, tratando a la IA como una pieza de maquinaria particularmente riesgosa en lugar de una entidad incognoscible capaz de pensamiento independiente. Actualmente se están probando métodos emergentes para adaptar las bases de datos y prevenir el sesgo, con resultados prometedores. Los investigadores han experimentado con el uso de conjuntos de datos más pequeños, curados y más precisos para obtener control sobre los resultados. Los investigadores también han probado métodos para identificar y eliminar datos de entrenamiento que conducen a fallas para grupos minoritarios. Las agencias gubernamentales como la FTC ya han considerado requerir a los consumidores que "opten por" la recopilación de datos por parte de las empresas de IA. Debido a la complejidad de estas soluciones y la jerga técnica requerida para evaluarlas adecuadamente, probablemente sería un gran beneficio que expertos y agencias las regulen de esta manera.

Sin embargo, la inteligencia artificial suele ser inherentemente sesgada, y muchos concluyen que es imposible eliminar por completo estos problemas de los modelos. La IA solo puede reproducir patrones, y debido al largo historial de discriminación en la contratación, la atención médica y la vivienda a nivel mundial, cualquier dato adicional incorporado a los modelos estará sesgado de alguna manera. Incorporar datos adicionales puede ser difícil y poco ético: la inteligencia artificial también ha sido ampliamente criticada por sus violaciones de las leyes de derechos de autor y privacidad de datos, y si bien la regulación de los conjuntos de datos de entrada podría abordar múltiples problemas, surge la preocupación de que permitir que los consumidores opten por no usar sus datos podría aumentar el sesgo.

Aunque el desarrollo de estos modelos debería estar regulado, la única manera de eliminar por completo la discriminación es prohibir su uso en ciertos casos. Varios estados han implementado o propuesto legislación para evitar que la IA tome decisiones consecuentes. Sin embargo, las regulaciones de la UE son mucho más completas. Prohíben por completo la "comercialización" o la "puesta en servicio" de algoritmos que intentan clasificar a las personas según su comportamiento social, se utilizan para la clasificación o evaluación de riesgos, o explotan las vulnerabilidades de ciertos grupos, por nombrar algunos ejemplos. Este tipo de regulaciones son mucho más completas y efectivas que prohibir vagamente los algoritmos que son "discriminatorios" o que requieren "precauciones razonables", y no se basan en soluciones tecnológicas impredecibles. 

La inteligencia artificial está programada para analizar y repetir patrones basados en datos, y los propios desarrolladores, que alimentan los modelos con grandes cantidades de datos de fuentes indiscriminadas, a menudo no saben exactamente qué patrones ha detectado la máquina. Los usuarios de estos programas tienden a asumir que son capaces de realizar análisis razonados, pero los modelos no son verdaderamente "inteligentes" y solo son capaces de repetir patrones presentes en los datos de entrenamiento. La mejor manera de minimizar el sesgo en estos modelos es regular los datos que utilizan o prohibirlos por completo, en lugar de intentar utilizar auditorías o análisis de impacto dispar para analizar los modelos una vez que ya se han creado.

Ria Panchal, DEI for AI: Is There a Policy Solution to Algorithmic Bias?, Cornell J.L. & Pub. Pol’y, The Issue Spotter, (Nov. 21, 2025), el presente artículo fue traducido por Google
 

 
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