Por Canuto  

Casi 70% de las agencias del gobierno estadounidense ya utiliza IA generativa, según una encuesta citada por The Decoder. En respuesta, sindicatos han negociado capacitación, supervisión humana y límites a herramientas de vigilancia y automatización.
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  • Una encuesta de Ernst & Young sitúa en casi 70% la proporción de agencias gubernamentales de EE.UU. que ya usa IA generativa.
  • Acuerdos sindicales en Oakland, Pensilvania y Ohio abordan despidos, supervisión humana y vehículos autónomos.
  • California y Nueva York figuran entre los lugares que adoptaron protecciones frente a la vigilancia laboral o el desplazamiento por IA.

 

La expansión de la inteligencia artificial en las agencias públicas estadounidenses está llevando a los sindicatos a negociar garantías sobre empleos, vigilancia y decisiones automatizadas.

Casi 70% de las agencias del gobierno de Estados Unidos ya utiliza herramientas de inteligencia artificial generativa, según una encuesta de Ernst & Young citada por The Decoder. La cifra da dimensión a una transformación que no se limita a la adopción de nuevos programas: también plantea preguntas sobre quién supervisa sus resultados, cómo se reorganizan las tareas y qué protecciones tienen los empleados cuando una institución automatiza procesos.

En este contexto, organizaciones sindicales han obtenido acuerdos en distintos estados y ciudades, con medidas que van desde programas de capacitación hasta límites a la vigilancia digital. Los casos no describen una política uniforme para todo el país, sino respuestas locales a aplicaciones concretas de la IA y la automatización en el trabajo público.

La discusión abarca tecnologías diferentes que conviene distinguir. La IA generativa produce contenido o respuestas a partir de instrucciones, mientras que el llamado “bossware” reúne herramientas de vigilancia laboral; los vehículos autónomos, por su parte, automatizan la conducción. Las preocupaciones sindicales varían según la herramienta, pero coinciden en la necesidad de evitar que los sistemas sustituyan sin control la evaluación humana o determinen por sí solos el futuro laboral de una persona.

En Oakland, California, IFPTE Local 21 consiguió programas de recapacitación después de que sus integrantes votaran en octubre a favor de una huelga. El acuerdo planteó la formación como alternativa a despidos vinculados con la IA, aunque la información disponible no detalla el número de trabajadores alcanzados ni las condiciones específicas del programa.

El episodio muestra una de las vías de negociación que están tomando los sindicatos: en lugar de discutir solamente si una institución debe adoptar tecnología, buscan definir qué ocurre con quienes realizan tareas que podrían cambiar. La capacitación puede ayudar a adaptar funciones, pero su eficacia depende de cómo se implemente y de si ofrece una alternativa real a la pérdida del empleo; esos detalles no aparecen en el reporte sobre el acuerdo de Oakland.

En Pensilvania, el gobernador Josh Shapiro garantizó a SEIU Local 668 que habrá supervisión humana durante un programa piloto de ChatGPT Enterprise, el producto empresarial de OpenAI. La garantía establece que, en ese piloto, las decisiones no quedarán enteramente en manos de la herramienta, aunque el reporte no precisa qué tareas se probarán, quiénes participarán ni cómo se medirá la supervisión.

La intervención humana es relevante porque el uso de un modelo generativo no equivale por sí mismo a delegarle una decisión final. Una persona puede revisar una respuesta, corregirla o determinar que no corresponde aplicarla; sin embargo, el alcance práctico de esa revisión depende de las reglas y responsabilidades que acompañen el piloto. La garantía anunciada por Shapiro, tal como se describe, no permite concluir qué resultados tendrá la prueba ni si las mismas condiciones se extenderán a otros usos.

En Ohio, el sindicato Transport Workers Union logró poder de veto sobre vehículos autónomos. Esa atribución introduce una forma distinta de control respecto de la supervisión humana prevista para el piloto en Pensilvania: no se trata solamente de revisar resultados de un sistema, sino de poder bloquear su uso en el ámbito cubierto por el acuerdo.

El reporte no especifica qué vehículos, operaciones o circunstancias quedarían sujetas al veto sindical. Aun así, el caso ilustra que las negociaciones sobre automatización pueden ir más allá de la capacitación o la revisión posterior, y llegar a otorgar a los trabajadores una participación directa en la decisión de desplegar una tecnología.

California también adoptó medidas de alcance estatal: en septiembre, el gobernador Gavin Newsom prohibió el software de vigilancia laboral conocido como “bossware” y los despidos automatizados, de acuerdo con la información publicada. La noticia no detalla el alcance legal de la prohibición, las excepciones ni los mecanismos de aplicación, por lo que no corresponde extenderla a usos o sectores que el reporte no menciona.

En Nueva York, una ley protege a los empleados estatales del desplazamiento por IA desde finales de 2025. Esa protección se enfoca en el efecto de la automatización sobre los puestos de trabajo, mientras que las medidas mencionadas para California incluyen la vigilancia y los despidos automatizados; ambas respuestas reflejan preocupaciones relacionadas, pero no idénticas.

La diversidad de estos acuerdos y normas deja claro que “regular la IA en el trabajo” no describe una única intervención. Una garantía de supervisión humana para un piloto, un programa de recapacitación frente a posibles despidos y una prohibición de ciertas prácticas responden a problemas diferentes, y el material disponible no afirma que formen parte de una estrategia federal coordinada.

El investigador laboral Kung Feng, de la Universidad de California en Berkeley, atribuye el impulso de la automatización a los intentos de los empleadores por reducir costos. Esa explicación presenta el ahorro como un incentivo para incorporar tecnología, pero no significa que cada aplicación tenga el mismo propósito o que todas conduzcan necesariamente a despidos; el reporte recoge el argumento de Feng sin ofrecer cifras sobre el impacto laboral agregado.

Dirigentes sindicales como Liz Shuler, de la AFL-CIO; Lorena Gonzalez; y John Samuelsen, del TWU, respaldan los sistemas de seguridad con IA cuando ayudan a los trabajadores. Al mismo tiempo, defienden que cada aplicación de IA en el lugar de trabajo permanezca bajo control humano obligatorio, una postura que intenta diferenciar el uso de herramientas de apoyo de la delegación automática de decisiones laborales.

La tensión no se reduce a aceptar o rechazar la tecnología. Para los sindicatos, el punto es quién define sus usos y qué facultades conservan los trabajadores cuando una organización incorpora nuevos sistemas; para los empleadores, Feng señala el incentivo de recortar costos. El informe de The Guardian recoge esa disputa y los argumentos de los dirigentes sindicales, sin atribuirles una oposición general a toda herramienta de IA.

Los acuerdos citados ofrecen distintas respuestas a un mismo desafío: la velocidad de adopción puede superar la negociación de reglas claras para quienes trabajan junto a estos sistemas o podrían verse afectados por ellos. No obstante, cada caso tiene un alcance delimitado por su lugar, su organización y la medida acordada, por lo que no demuestra que todos los empleados públicos estadounidenses cuenten ya con las mismas garantías.

La cifra de Ernst & Young indica que el uso de IA generativa ya alcanza a una proporción amplia de agencias, mientras los ejemplos sindicales muestran que la discusión sobre sus consecuencias laborales también está avanzando. Capacitación, revisión humana, poder de veto y protección ante la vigilancia son herramientas distintas; el desafío será determinar, en cada contexto, cuáles ofrecen una salvaguarda efectiva y quién responde cuando una decisión automatizada afecta a los trabajadores.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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