{"id":5328,"date":"2021-10-12T22:53:06","date_gmt":"2021-10-12T22:53:06","guid":{"rendered":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/?p=5328"},"modified":"2021-10-22T11:02:11","modified_gmt":"2021-10-22T11:02:11","slug":"inteligencia-artificial-al-servicio-de-tus-jefes","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/?p=5328","title":{"rendered":"Inteligencia artificial al servicio de tus jefes"},"content":{"rendered":"\n

\u00c1lvaro Lorite,\u00a0<\/strong>Javier S\u00e1nchez Monedero<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Rebeli\u00f3n<\/a><\/p>\n\n\n\n

La industria que desarrolla inteligencia artificial para entornos laborales crece y se desarrolla a grandes pasos. Principalmente se utiliza para contratar, organizar, vigilar empleados y predecir rendimiento. Mientras la automatizaci\u00f3n de la producci\u00f3n y el trabajo de plataformas se han debatido y politizado, es necesario analizar c\u00f3mo las tecnolog\u00edas de datos y la gesti\u00f3n algor\u00edtmica afectan al resto de trabajadoras.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSon\u00f3 el tel\u00e9fono y se despert\u00f3. Emmanuel respir\u00f3 hondo y redujo la negritud de su voz a 1,5 puntos en una escala del 1 al 10. \u2018Buenos d\u00edas, \u00bfc\u00f3mo est\u00e1? S\u00ed, s\u00ed, llam\u00e9 hace poco para preguntar por el estado de mi solicitud de empleo. Vale, de acuerdo, muy bien. Me alegro mucho. Ah\u00ed estar\u00e9. Que tenga usted un muy buen d\u00eda\u2019\u201d. Este es el comienzo del relato \u201cLos cinco de Finkelstein\u201d, uno de los que componen Friday Black<\/em>, el libro de cuentos publicado por Nana Kwame Adjei-Brenyah en 2018. En esta historia, la negritud de las personas es un factor que aparece reflejado en una escala que puede ver todo el mundo y que est\u00e1 asociado a la peligrosidad y la delincuencia en un Estados Unidos dist\u00f3pico que no suena tan lejano. Emmanuel debe controlar el nivel de su negritud constantemente a trav\u00e9s de su ropa, de su tono de voz, o de su actitud a la hora de hablar, como acabamos de leer. A pesar de que el protagonista presenta un grado de negritud bajo cuando acude a la entrevista de trabajo en una tienda de un centro comercial, en la empresa le informan de que finalmente no le van a contratar porque ya han cumplido el cupo de inclusi\u00f3n de minor\u00edas estipulado.<\/p>\n\n\n\n

En otro futuro no muy lejano, en un dos mil veintipico en el que todo lo digital est\u00e1 mediado por Google, incluido el acceso al trabajo, Olga y Mateo deciden escribir una carta a modo de solicitud de empleo para tratar de hackear, mediante el uso del lenguaje filos\u00f3fico y literario, apelando a la \u2018humanidad\u2019 de la m\u00e1quina, a las inteligencias artificiales supeditadas a Google que median entre las personas y el mundo laboral. Esta carta es, en realidad el cuerpo de la novela Qu\u00e9date este d\u00eda y esta noche conmigo<\/em>, publicada por Bel\u00e9n Gopegui<\/a> en 2017.<\/p>\n\n\n\n

Estos dos ejemplos de ficci\u00f3n no est\u00e1n tan lejos de la realidad que plantean los sistemas basados en aprendizaje autom\u00e1tico aplicados a distintas esferas del mundo laboral, que van desde la selecci\u00f3n de perfiles para la contrataci\u00f3n hasta el control y la organizaci\u00f3n de la plantilla. Desde 2017 Facebook ha permitido a las empresas dirigir anuncios de ofertas de empleo a determinados perfiles permitiendo elegir entre variables como la edad, el g\u00e9nero o la etnia. Existen modelos predictivos dedicados a \u2018cazar talentos\u2019, como el del software Entelo, que calculan la probabilidad de que alguien abandone su puesto de trabajo actual en base a una nueva oferta o c\u00f3mo podr\u00eda encajar en la compa\u00f1\u00eda con base en su actividad en redes sociales. A trav\u00e9s de encuestas o examinando el tipo de lenguaje y expresi\u00f3n en las comunicaciones internas, hay programas que elaboran perfiles emocionales de los empleados. Como el protagonista del relato de Kwame Adjei-Brenyah, hay teleoperadoras que tienen que controlar su tono de voz y su expresi\u00f3n, ya que a trav\u00e9s de un sistema de reconocimiento de voz, un algoritmo contratado por su empresa eval\u00faa estos y otros par\u00e1metros. Son solo algunos de los ejemplos que se recogen en The datafication of workplace<\/em><\/a> (La datificaci\u00f3n del entorno laboral), un exhaustivo informe publicado en 2019 por Lina Dencik, catedr\u00e1tica en la Universidad de Cardiff y cofundadora del grupo de investigaci\u00f3n Data Justice Lab.<\/p>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, vivimos un claro auge en la implementaci\u00f3n de sistemas de inteligencia laboral en distintos \u00e1mbitos laborales. En julio, la direcci\u00f3n de la empresa rusa Xsolla despidi\u00f3 al 30% de su plantilla, 150 personas que fueron calificadas como \u2018improductivas\u2019 por un sistema algor\u00edtmico que med\u00eda su actividad digital. Para Carlos Guti\u00e9rrez, Secretario de Juventud y Nuevas Realidades del Trabajo de CC OO, \u201clos algoritmos y sistemas de inteligencia artificial tendr\u00e1n un papel cada vez m\u00e1s relevante en la determinaci\u00f3n o condicionamiento de nuestras condiciones laborales. Esto es as\u00ed ya en los nuevos moldeos de negocio, las conocidas como plataformas digitales, en las que todo pasa por la aplicaci\u00f3n. No obstante, su uso se ir\u00e1 desplegando por el resto del tejido empresarial. Se est\u00e1 produciendo ya, poco a poco. Existen empresas, importantes empresas, que pueden dise\u00f1arlos de forma aut\u00f3noma, desarrollarlos y desplegarlos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Tal y como se\u00f1ala Guti\u00e9rrez, a pesar de que en nuestros imaginarios asociamos el control y la gesti\u00f3n algor\u00edtmica a trabajos relacionados con plataformas digitales, como el caso de los riders<\/em>, la realidad es que su penetraci\u00f3n va mucho m\u00e1s all\u00e1. El Ministerio de Trabajo de Yolanda D\u00edaz, de hecho, ha encargado un estudio a la empresa Eticas Research & Consulting, dirigida por Gemma Gald\u00f3n, doctora que ha trabajado para la Comisi\u00f3n Europea e investigadora en numerosos proyectos relacionados con algoritmos e inteligencia artificial. Seg\u00fan la ministra, uno de los objetivos de este estudio es analizar los distintos usos de la inteligencia artificial en entornos laborales para complementar la conocida como \u2018Ley Rider\u2019 y legislar en aquellos \u00e1mbitos que se han quedado fuera de la misma en aspectos referentes a la contrataci\u00f3n, la gesti\u00f3n del trabajo o la diferencia de poder entre empresario y trabajador.<\/p>\n\n\n\n

\u2018Ley Rider\u2019, un primer paso hacia una legislaci\u00f3n algor\u00edtmica<\/h2>\n\n\n\n

Cuando Deliveroo anunci\u00f3 que se marchaba del mercado espa\u00f1ol dej\u00f3 el mensaje claro: si le obligaban a cumplir la legalidad, no iba a realizar su negocio. La \u2018Ley Rider\u2019 entr\u00f3 en vigor el 12 de agosto. Sin embargo, ha habido quien ha se\u00f1alado que Deliveroo tambi\u00e9n se march\u00f3 por la fuerte competencia dentro del sector. La compa\u00f1\u00eda entr\u00f3 en nuestro pa\u00eds en 2015 y no presenta cuentas desde 2016, cuando acusaba p\u00e9rdidas de 5,6 millones de euros. Uber Eats ha abogado por un modelo de subcontrataci\u00f3n. Por su parte, otra de las grandes, Just Eat, ha abierto una mesa de negociaci\u00f3n con CC OO y UGT para un primer convenio para riders.<\/p>\n\n\n\n

El periodista de The Guardian<\/em> y escritor Cory Doctorow, especializado en tecnolog\u00eda, explicaba en su blog<\/a> que este es precisamente el modus operandi<\/em> de Uber, una compa\u00f1\u00eda que lleva sobreviviendo durante a\u00f1os con p\u00e9rdidas millonarias a trav\u00e9s de grandes campa\u00f1as publicitarias que enga\u00f1an a sus inversores. El objetivo de esas campa\u00f1as pasa por hacer creer que lo que ofrece Uber, transporte mediado por Big Data e Inteligencia Artificial (IA), es algo que la ciudad necesita. Una de las bazas que ha jugado para la reducci\u00f3n de costes y revertir la situaci\u00f3n de p\u00e9rdidas ha sido la de la conducci\u00f3n autom\u00e1tica, un hito que, desde luego, no se plantea en ning\u00fan horizonte de posibilidades realista. Para Doctorow, lo importante para la compa\u00f1\u00eda no es si el coche aut\u00f3nomo ser\u00e1 real o no, su objetivo no es crear un negocio estable, el objetivo que se deduce del an\u00e1lisis de sus cuentas y discurso es el de seguir recibiendo cantidades de dinero de inversores que crean que la compa\u00f1\u00eda pegar\u00e1 el petardazo en alg\u00fan momento. Cuando hablamos de tecnolog\u00eda, algoritmos e inteligencia artificial, el relato es un factor clave a la hora de vender productos que no sabemos si funcionan tan bien como dicen. En el caso de la compa\u00f1\u00eda rusa que despidi\u00f3 a 150 personas, \u00bfpodemos saber realmente si esas personas no eran lo suficientemente productivas? \u00bfCon base en qu\u00e9?<\/p>\n\n\n\n

Hay que se\u00f1alar que gran parte de esta peque\u00f1a victoria que supone la \u2018Ley Rider\u2019 se debe al colectivo Riders X Derechos, entre otros. Una plataforma que tuvo que inventar de la nada una nueva forma de lucha sindical que empezaba por conocer a las personas con las que trabajas repartiendo en la calle y despu\u00e9s en largos, continuos y costosos procesos judiciales contra la compa\u00f1\u00eda. Nuria Soto Aliaga, representante del colectivo, reconoce que \u201cel acceso al algoritmo es una de las mejores partes de la \u2018Ley Rider\u2019, se va a vincular a trav\u00e9s de los comit\u00e9s de empresa. Sin embargo, esto a la vez limita la ley, ya que el resto de colectivos cuya relaci\u00f3n laboral no se reconoce tendr\u00e1n que demostrar esa relaci\u00f3n laboral y, una vez demostrada, a trav\u00e9s de los comit\u00e9s de empresa, podr\u00e1n acceder al algoritmo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Tal y como se\u00f1ala Soto, a pesar de que est\u00e1 claramente orientada a la erradicar falsos aut\u00f3nomos, la \u2018Ley Rider\u2019 supone un primer paso de cara a establecer un control sobre los algoritmos en un aspecto fundamental, el derecho del comit\u00e9 de empresa a ser informado por la compa\u00f1\u00eda \u201cde los par\u00e1metros, reglas e instrucciones en los que se basan los algoritmos o sistemas de inteligencia artificial que afectan a la toma de decisiones que pueden incidir en las condiciones de trabajo, el acceso y mantenimiento del empleo, incluida la elaboraci\u00f3n de perfiles\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Algoritmos en entornos laborales tradicionales<\/h2>\n\n\n\n

Una de las principales bases para el uso de sistemas de decisi\u00f3n autom\u00e1tica de machine learning <\/em>en la contrataci\u00f3n son los portales de ofertas de empleo como LinkedIn o similares, que fuerzan a los candidatos a una especificaci\u00f3n por etiquetas y una actualizaci\u00f3n constante de datos en los mismos. Softwares como TribePad (usados por la BBC o Pizza Hut) o Workable (Decathlon o Ryanair) se nutren de la segmentaci\u00f3n en estas plataformas para buscar talentos espec\u00edficos, no siempre asociados a altos cargos. Otras herramientas como Textio Hire generan ofertas de trabajo autom\u00e1ticas orientadas a perfiles espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

Otro de los marcos de uso es el de la vigilancia de empleadas. Se conoce como vigilancia refractiva el uso de datos sobre un determinado grupo, por ejemplo los clientes de una gran plataforma, para controlar y organizar a otro que no es directamente vigilado: los empleados. Seg\u00fan un estudio de 2015, el 60% de las tiendas de moda en Reino Unido utilizaban sistemas de reconocimiento facial de clientes y muchos de estos productos ofrecen estad\u00edsticas de cantidad y tiempo de sonrisas entre los clientes.<\/p>\n\n\n\n

En el control directo y presencial tenemos el caso de Kronos InTouch, que utiliza c\u00f3digos de acceso o huellas dactilares para saber c\u00f3mo se mueven y cu\u00e1nto tiempo pasan los empleados en los diferentes espacios de la empresa. Un caso de uso extremo de esta tecnolog\u00eda es la compa\u00f1\u00eda Abengoa en Espa\u00f1a, que la utilizaba para saber cu\u00e1nto tiempo pasan sus trabajadores en los servicios, aunque quiz\u00e1s el caso m\u00e1s dist\u00f3pico, aunque poco extendido, es el de empresas como Three Square Market, que promueven el uso de chips identificativos subcut\u00e1neos entre sus empleados.<\/p>\n\n\n\n

En un mundo laboral cada vez m\u00e1s mediado por las pantallas, VeriClock permite fichar a trav\u00e9s del tel\u00e9fono m\u00f3vil con rastreo de IP y geolocalizaci\u00f3n. En el caso de Mtoag ofrecen a disposici\u00f3n del cliente la posibilidad de saber si la plantilla est\u00e1 disponible o no, si est\u00e1 ocupada o si ha cumplido labores concretas asignadas. RescueTime, que puede ser instalada en ordenadores y tel\u00e9fonos, monitoriza la actividad de la persona vigilada en funci\u00f3n del tiempo que se pasa en una aplicaci\u00f3n o en determinada p\u00e1gina web o programa. Existen otras que, a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de las comunicaciones internas o mediante encuestas, ofrecen cuadros emocionales de los empleados de cara a optimizar decisiones organizativas, como es el caso de Social Pulse, desarrollada por IBM. En 2018, la empresa estadounidense Walmart patent\u00f3 un sistema de captura de voz que analizaba las conversaciones entre el personal y la clientela para sugerir cambios en el comportamiento de los primeros. No pod\u00eda faltar en esta tendencia Amazon, que patent\u00f3 una pulsera que analizaba los movimientos de mu\u00f1eca y brazo de sus empleados a trav\u00e9s de se\u00f1ales ultras\u00f3nicas y tratar de corregir los malos movimientos mediante vibraciones, de cara a aumentar la productividad.<\/p>\n\n\n\n

Otro de los campos donde se est\u00e1 produciendo un incipiente desarrollo de estos sistemas de decisi\u00f3n autom\u00e1tica es el de la administraci\u00f3n de recursos humanos y organizaci\u00f3n del trabajo. La empresa Afiniti desarroll\u00f3 un producto destinado a las compa\u00f1\u00edas teleoperadoras que empareja a trabajadoras con clientes en funci\u00f3n de caracter\u00edsticas asociadas al comportamiento. Workplace realiza encuestas y obtiene datos a trav\u00e9s de las reacciones en redes sociales a noticias o contenidos y cuenta con chatbots para acelerar los llamados procesos de incorporaci\u00f3n de nuevos empleados. Esta aplicaci\u00f3n se utiliza en Domino\u2019s, Heineken, Danone, Volkswagen o WWF entre otras.<\/p>\n\n\n\n

Por supuesto, algunas de las m\u00e1s comunes son las de evaluaci\u00f3n de la realizaci\u00f3n de una labor, como la velocidad o el grado de satisfacci\u00f3n de la clientela. Estos datos agregados se usan para cruzarlos con los objetivos de las empresas. Aplicaciones como RetailNext, dise\u00f1adas para franquicias de tiendas, elaboran informes autom\u00e1ticos que indican qu\u00e9 tiendas, incluso qu\u00e9 cajeras, entra\u00f1an un mayor peligro a la hora de impedir alcanzar los objetivos.<\/p>\n\n\n\n

Articular una respuesta sindical<\/h2>\n\n\n\n

Las bases sobre las que se construyen estas predicciones permanecen ocultas, as\u00ed como la naturaleza de las variables usadas o la forma de entrenar a la m\u00e1quina. \u201cEl problema del algoritmo es que hay much\u00edsimas funciones que desconocemos y que siguen influyendo en la conducta de los repartidores. Sabemos la parte de la penalizaci\u00f3n, las recompensas, el tema de la excelencia a trav\u00e9s de las puntuaciones de clientes, el rechazo de pedidos. Pero hay muchas otras variables de las que no se tiene conocimiento\u201d, reflexiona Soto.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, uno de los problemas que plantea el acceso y control de estos sistemas es que ello requiere, como se\u00f1ala Guti\u00e9rrez, \u201cun alto perfil t\u00e9cnico que la gran mayor\u00eda de trabajadores no tenemos. No obstante, nosotros no vamos a pedir el desarrollo matem\u00e1tico de una red neuronal, o de un sistema de machine learning<\/em>, sino que las empresas deber\u00e1n proporcionar informaci\u00f3n que podamos comprender, al mismo tiempo que est\u00e1n obligadas a proporcionar informaci\u00f3n sobre las modificaciones que lleve a cabo. Y sin embargo habr\u00e1 que establecer alg\u00fan tipo de protocolo para garantizar que esta informaci\u00f3n que nos proporcionan es cierta, una auditor\u00eda\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Para Lilian Edwards, integrante del consejo asesor del Open Rights Group en temas de derecho y tecnolog\u00eda, catedr\u00e1tica de Derecho, Innovaci\u00f3n y Sociedad en la Universidad de Newcastle; y que adem\u00e1s se encuentra trabajando en un grupo de investigaci\u00f3n para la regulaci\u00f3n de la IA en la Uni\u00f3n Europea, \u201cel Reglamento de la UE sobre la IA, al igual que el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD), es bastante generalista en el sentido de que denota una serie de \u00e1reas de \u2018alto riesgo\u2019 y les aplica un conjunto de requisitos bastante detallados. Una de estas categor\u00edas es la de los sistemas de IA utilizados con fines de gesti\u00f3n del empleo y del rendimiento. En particular, se exige que los datos de entrenamiento utilizados para construir los sistemas sean representativos y de calidad comprobada, por ejemplo, para tratar de excluir datos hist\u00f3ricos sesgados o etiquetado sesgado. Adem\u00e1s, hay normas que establecen que el sistema debe prever la \u2018supervisi\u00f3n humana\u201d. Edwards a\u00f1ade que estos avances legislativos tienen a\u00fan muchos problemas y asegura que \u201clo m\u00e1s probable es que estos requisitos sean autocertificados por los desarrolladores, y no est\u00e1 nada claro que vaya a haber mucha o ninguna supervisi\u00f3n externa en comparaci\u00f3n con el rol de las agencias de protecci\u00f3n de datos en el RGPD\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, en comparaci\u00f3n con el RGPD, destaca que no existe el derecho de reclamaci\u00f3n individual por parte de los usuarios\/trabajadores y que \u201clas normas se aplicar\u00e1n habitualmente de conformidad con las normas t\u00e9cnicas elaboradas por comit\u00e9s que tendr\u00e1n poca o ninguna aportaci\u00f3n de los sindicatos y la sociedad civil, o experiencia con derechos b\u00e1sicos\u201d, lo que est\u00e1 motivando propuestas para que haya una normativa laboral independiente para la IA. No obstante, recuerda la catedr\u00e1tica que la nueva normativa supondr\u00e1 en todo caso \u201cun paso adelante con respecto al RGPD en cuanto a la protecci\u00f3n contra una gama m\u00e1s amplia de problemas de seguridad y derechos fundamentales de los trabajadores\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Guerras narrativas en torno al algoritmo, m\u00e1s all\u00e1 de lo laboral<\/h2>\n\n\n\n

\u201cLos procesos de contrataci\u00f3n y selecci\u00f3n de personal son componentes centrales para establecer la legitimidad en los espacios de trabajo en la actualidad. Son un ejemplo de las pruebas centrales del capitalismo que controlan el acceso a los puestos de privilegio\u201d, comentan la catedr\u00e1tica Lina Dencik (Cardiff University) y la investigadora Sanne Stevens (University of Amsterdam\/London School of Economics) acerca de una investigaci\u00f3n que est\u00e1n llevando a cabo, a\u00fan no publicada. \u201cGeneralmente se han se\u00f1alado problemas relativos a la falta de transparencia, la responsabilidad de toma de decisiones, los sesgos y una asimetr\u00eda creciente entre empleados y empresarios, sin embargo hay implicaciones m\u00e1s amplias en relaci\u00f3n con el significado y la organizaci\u00f3n del trabajo en la sociedad\u201d. Para ellas, no podemos entender la irrupci\u00f3n de estas herramientas sin ligarlas a tres procesos exportados desde Estados Unidos que se vienen dando en el mundo laboral de la Uni\u00f3n Europea y Reino Unido: la \u201cflexibilizaci\u00f3n\u201d de los contratos, el aumento de trabajos temporales o por proyectos y la subcontrataci\u00f3n. La ingenier\u00eda desarrollada en este campo va destinada a gestionar los problemas derivados de estas transformaciones en el mercado laboral. Gestionar y controlar a grandes masas trabajadoras que vienen y van.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEn muchos casos, la datificaci\u00f3n se presenta por parte de sus proveedores como un paso inevitable con el que las organizaciones tendr\u00e1n que lidiar. La premisa de la mayor\u00eda de herramientas es que son capaces de ver capacidades en las personas que ellas mismas desconocen y que supuestamente pueden predecir en torno a ello\u201d, a\u00f1aden Dencik y Stevens. El acceso al trabajo es, en \u00faltima instancia, una forma de organizaci\u00f3n social y la forma en que se est\u00e1n desarrollando e implementando estos algoritmos viene avalada por una serie de cambios y desarrollos previos que se dan a distintas escalas en la propia sociedad.<\/p>\n\n\n\n

Al jefe no le eval\u00faan los algoritmos<\/h2>\n\n\n\n

La proliferaci\u00f3n de herramientas semiautom\u00e1ticas para la gesti\u00f3n de la fuerza de trabajo solo puede entenderse en el contexto de relaciones de poder establecidos e importados que se\u00f1alan Dencik y Stevens. Es interesante destacar que, en el caso de la empresa Xsolla, los directivos no son evaluados por el sistema que punt\u00faa la de productividad de los trabajadores. Cathy O\u2019Neil, autora de Armas de Destrucci\u00f3n Matem\u00e1tica<\/em> (Capit\u00e1n Swing, 2018), suele destacar que a los poderosos y los ricos nunca les eval\u00faa un algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

La protecci\u00f3n de los trabajadores en el contexto de gesti\u00f3n algor\u00edtmica del trabajo pasa por una regulaci\u00f3n que garantice que la tecnolog\u00eda no contribuye a la disoluci\u00f3n de derechos ni a aumentar las desigualdades estructurales. Partiendo de la experiencia de distintos intentos regulatorios, las expertas consultadas apuntan a la necesidad de articular propuestas interdisciplinares desde sindicatos, pol\u00edtica, academia, expertas y dem\u00e1s actores sociales. Queda pendiente aprender de los vac\u00edos legales y l\u00edmites de aplicaci\u00f3n de leyes, a menudo fruto de la actividad de lobbies<\/em> internacionales, definir c\u00f3mo explicar estos sistemas inteligentes a perfiles no t\u00e9cnicos o articular la participaci\u00f3n de grupos sociales marginalizados. Por el momento, la \u2018Ley Rider\u2019 articula la \u201cauditor\u00eda\u201d de los algoritmos a trav\u00e9s de los comit\u00e9s de empresa, por lo que no queda claro c\u00f3mo una candidata a un puesto de trabajo puede saber que un sistema de selecci\u00f3n la trata de manera justa o c\u00f3mo un colectivo racializado podr\u00eda intervenir, o incluso llegar a saber, que los anuncios de empleo en redes sociales no les excluyen de manera sistem\u00e1tica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00c1lvaro Lorite,\u00a0Javier S\u00e1nchez Monedero Fuente: Rebeli\u00f3n La industria que desarrolla inteligencia artificial para entornos laborales crece y se desarrolla a grandes pasos. Principalmente se utiliza para contratar, organizar, vigilar empleados y predecir rendimiento. Mientras la automatizaci\u00f3n de la producci\u00f3n y el trabajo de plataformas se han debatido y politizado, es necesario analizar c\u00f3mo las tecnolog\u00edas […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2680,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/5328"}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=5328"}],"version-history":[{"count":1,"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/5328\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5329,"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/5328\/revisions\/5329"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/2680"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=5328"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=5328"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=5328"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}