Gobernar el algoritmo desde el trabajo

1. Introducción: entrenar al propio verdugo

En enero de 2026, una de las mayores empresas tecnológicas de la región comunicó por videoconferencia el despido de un centenar de trabajadores del área de experiencia de usuario. La medida se presentó como una reestructuración organizativa, pero testimonios y fuentes gremiales revelaron un patrón inquietante: buena parte de esos trabajadores había dedicado meses a entrenar los sistemas de inteligencia artificial que luego asumieron sus funciones (Tiempo Argentino, 2026). El fenómeno —«entrenar al propio verdugo»— no es una anomalía local: en 2026 el sector tecnológico global acumulaba más de cien mil despidos (Layoffs.fyi, 2026), y tribunales de distintas latitudes comenzaban a discutir sus límites. En abril de este año, el Tribunal Popular Intermedio de Hangzhou declaró ilegal un despido análogo con un argumento decisivo: la adopción de IA es una decisión empresarial voluntaria y, por lo tanto, la empresa no puede trasladar sus costos al trabajador (English News CN, 2026).

Este episodio condensa el problema que aquí se aborda. La transformación del trabajo por la inteligencia artificial no se juega solamente en el plano de los principios —transparencia, justicia, responsabilidad, supervisión humana—, sino en el de su exigibilidad.

La tesis de este artículo es que la eficacia de las guías éticas no depende de su calidad textual, sino de la existencia de una contraparte con poder para exigirlas, y que ese poder, en el mundo del trabajo, reside en la intervención colectiva organizada. Frente a un Estado que se retira de la regulación y a una autorregulación empresarial sin verificación, el actor con legitimidad representativa e instrumento idóneo para gobernar la transformación algorítmica es la organización sindical. Su herramienta específica, la negociación colectiva, reúne una condición que ningún otro dispositivo posee: rango de derecho humano, contenido mínimo internacional y fuerza normativa interna. Sobre esa base se examinan, hacia el final, cuatro desafíos de corto plazo.

2. Del repartidor al algoritmo transversal

El debate público sobre inteligencia artificial y trabajo ha quedado encorsetado en la figura del repartidor de plataforma. Ese recorte, además de parcial, constituye un error de escala. Conviene distinguir el trabajo de plataformas —un modelo de negocio que intermedia digitalmente entre oferta y demanda— de la gestión algorítmica, que es una tecnología de ejercicio del poder de dirección (De Stefano, 2019). La gestión algorítmica tuvo su primera expresión plena en las plataformas, donde era condición de posibilidad del modelo, pero migra progresivamente hacia las relaciones laborales convencionales: selección de personal, scoring de productividad, evaluación automatizada, asignación y ritmo de tareas por sistema, supervisión conversacional en tiempo real.

Esta precisión desplaza el centro de gravedad regulatorio. Si el problema fueran «las plataformas», bastaría un estatuto especial para un sector minoritario del empleo. Pero si el problema es la gestión algorítmica —una tecnología transversal—, el instrumento idóneo debe ser igualmente transversal, capaz de seguir a la tecnología allí donde se instale. Por eso la negociación colectiva resulta estructuralmente más apta que la ley especial: puede concentrar soluciones específicas, sectoriales e iterables, con la misma velocidad con que la tecnología se transforma. El dilema ético central deja de ser, entonces, si un algoritmo es preciso o presenta sesgos, para volverse un problema de poder: quién conoce sus reglas, quién puede impugnar sus resultados y quién responde por sus consecuencias.

3. Trabajo invisible y descolectivización

Hay, además, una capa del problema que suele permanecer oculta. Los sistemas de aprendizaje profundo requieren cantidades masivas de datos y de trabajo humano de entrenamiento; sin esa producción social permanente, la IA generativa actual no existiría. Buena parte de ese aporte se realiza sin consentimiento pleno, sin reconocimiento y sin compensación: un extractivismo de datos y un trabajo no remunerado que convierte a millones de usuarios en piezas fundacionales de la tecnología. Varoufakis (2024) describe esta mutación con la figura de los «siervos de la nube»: en el capital de la nube, la reproducción del capital ya no descansa solo en trabajo asalariado, sino en la contribución que la humanidad realiza bajo la apariencia de la gratuidad. Los litigios recientes por uso de obras protegidas para el entrenamiento de modelos —y los acuerdos millonarios de compensación que algunos derivaron— confirman, por vía judicial, que esa producción humana es, en palabras de las propias empresas, indispensable (Montoro, 2025; Mazzini Purga, 2025).

El efecto estructural de esta dinámica es la descolectivización del sujeto trabajador, y cuatro diagnósticos convergen en ese punto. Han (2025) describe una sociedad del rendimiento que sustituye la coerción externa —visible, disputable, sindicalizable— por una autoexplotación vivida como libertad; la gestión algorítmica es su infraestructura técnica, en tanto convierte la orden en métrica y la sanción en resultado del sistema, Harari (2020) advierte que el riesgo mayor de la disrupción no es la desaparición del empleo, sino la aparición de trabajadores sin poder de negociación, Da Empoli (2024) por su parte evidencia que la fragmentación de las identidades colectivas no es casual, sino una técnica de dominación, y por último Sadin (2024) señala que la existencia queda reducida a su función dentro de sistemas que no reconocen al sujeto como fin, sino como insumo. El trabajador que entrena al sistema que lo reemplazará habita exactamente esa condición: es insumo antes de ser descartado.

El eje central histórico de la adquisición y defensa de los derechos fue siempre la organización colectiva. No existirá derecho del trabajo sin comunidad trabajadora organizada. Entonces, si el riesgo central es la descolectivización, el actor y el instrumento centrales del análisis deben ser aquellos cuya función histórica es la inversa. La respuesta relevante, por tanto, no es discursiva sino organizativa: reconstruir capacidad colectiva es, en sí mismo, el acto ético fundamental frente al trabajo algorítmico.

4. El actor legítimo: por qué el sindicato

En el esquema de la quíntuple hélice —Estado, empresas, academia, sociedad civil y medios—, el sindicato se inscribe como expresión de la sociedad civil organizada en el mundo del trabajo, pero con una legitimidad singular. A diferencia de otros actores sociales, su participación no es una posibilidad discrecional, sino un derecho —y una obligación— jurídicamente consagrado a través de los institutos de la libertad sindical, la negociación colectiva y la huelga. En el ordenamiento argentino, la Ley 23.551 le reconoce la representación colectiva y la Ley 14.250 dota a los convenios colectivos de efecto normativo erga omnes.

Ese estatus se vio reforzado por dos hitos recientes. La Opinión Consultiva OC-27/21 de la Corte Interamericana de Derechos Humanos elevó la negociación colectiva a derecho humano fundamental, obligando a los Estados a adoptar medidas centradas en las personas, y no principal ni exclusivamente en los mercados, frente a los retos de la transformación digital del trabajo (Corte IDH, 2021). Por vía del artículo 75, inciso 22, de la Constitución Nacional y de la doctrina del control de convencionalidad («Giroldi», 1995; «Mazzeo», 2007), esa interpretación adquiere en la Argentina la máxima jerarquía disponible. Por otra parte, el Convenio 193 de la OIT, adoptado en junio de 2026, fijó por primera vez contenidos mínimos en materia de gestión algorítmica: transparencia sobre los sistemas automatizados que supervisan, evalúan o deciden sobre el trabajo; derecho a la intervención y revisión humana de las decisiones automatizadas perjudiciales; protección de datos; y determinación de la relación laboral según la primacía de la realidad (OIT, 2026).

Aunque el Convenio 193 aún no está vigente —requiere ratificaciones que a la fecha no se han producido—, su fuerza no proviene de su exigibilidad inmediata, sino de su origen: es el punto de equilibrio que Estados, empleadores y trabajadores de ciento ochenta y siete países alcanzaron tras años de negociación. Esa génesis tripartita le confiere una autoridad ética que ninguna guía unilateral —corporativa o gubernamental— puede imitar, y lo habilita como estándar interpretativo de referencia, como soft law de máxima densidad legitimatoria, en línea con la eficacia irradiante de las normas fundamentales de la OIT (OIT, 1998). Aquí reside la bisagra del argumento: la negociación colectiva es la forma interna y la máxima expresión de ese tripartismo, y lo que puede transformar el consenso ético en fuente normativa cierta, aplicable y exigible.

El contraste entre los tres actores del diálogo social confirma esta lectura. El Estado argentino exhibe una asimetría reveladora: exige a sus propios organismos transparencia, auditabilidad y responsabilidad humana sobre los sistemas de IA —así lo disponen la Guía de Controles de la SIGEN (Resolución 197/2026) y las normas de la Agencia de Acceso a la Información Pública—, pero no impone nada equivalente a los empleadores privados que gestionan algorítmicamente a personas. La ética de la IA se vuelve, entonces, una obligación del Estado consigo mismo y una opción voluntaria para todos los demás, asimetría agravada por la abstención en la votación del Convenio 193 y por una reforma laboral (Ley 27.802) que deslaboraliza el trabajo de plataformas, y extrae del vínculo laboral a muchos trabajadores, produciendo además una reducción en los niveles protectorios. Las empresas, por su parte, reproducen la brecha que la literatura describe como estructural: convergencia retórica en torno a la transparencia y la responsabilidad, junto con divergencia sustantiva sobre cómo se implementan y quién las verifica (Jobin, Ienca & Vayena, 2019). El precedente «Rojas c/ Rappi» (CNAT, Sala IX, 2019), donde la desactivación de cuentas de repartidores que ejercían actividad gremial se presentó como resultado neutro de un sistema automatizado, ilustra que sin transparencia ni auditoría no hay modo material de probar la represalia que el algoritmo puede encubrir.

5. Los desafíos de corto plazo

Sobre esta base pueden ordenarse cuatro desafíos que la agenda laboral argentina enfrenta en el corto plazo, y frente a los cuales la intervención colectiva no es un complemento, sino la condición misma de eficacia.

a) Formación profesional y alfabetización tecnológica. La transición tecnológica justa exige que el trabajador no quede a la intemperie, y su herramienta natural es la capacitación para la reconversión de competencias. Resulta paradójico, por ello, que la reforma laboral vigente haya derogado el capítulo de la Ley de Contrato de Trabajo dedicado a la formación profesional, en tensión con los Convenios 140 y 142 de la OIT. El fallo de Hangzhou apunta en la dirección contraria: junto con la nulidad del despido, promueve la formación como eje de la transformación tecnológica (English News CN, 2026). Ahora bien, la alfabetización tecnológica que aquí se reivindica no se limita al uso de herramientas: comprende el conocimiento crítico de los sistemas, sus riesgos y sus sesgos, de modo que la brecha de conocimiento no se traduzca en pérdida de poder de negociación. Sobre esa base se vuelven posibles dos formas de control: una auditoría difusa, ejercida por las propias personas trabajadoras que —como ocurre con el control cotidiano de la normativa laboral— detectan desvíos aun sin dominar cada herramienta técnica; y una auditoría plena, como potestad sindical de revisión formal de los sistemas que inciden sobre las condiciones de trabajo, en línea con el derecho de revisión humana del Convenio 193 y con la OC-27/21. Experiencias sindicales recientes de formación masiva y federal, articuladas con la academia y con centrales obreras, muestran el sentido estratégico de esta línea: construyen las capacidades sin las cuales la negociación del algoritmo sería formalmente posible pero materialmente vacía (IAF).

b) Protección contra el despido. El artículo 245 de la Ley de Contrato de Trabajo, tras la reforma de 2026, redujo sustancialmente la base de reparación y, con ella, su función disuasoria: quedó limitada a un mes de salario por año de antigüedad, sin distinguir el tipo de daño ni contemplar la particularidad del reemplazo tecnológico. Cuando la reparación no disuade ni compensa adecuadamente, el sistema no protege la libertad del trabajador: le pone precio. El reemplazo por sistemas que el propio trabajador contribuyó a entrenar agrega, además, una dimensión moral específica, pues su saber experto fue extraído para producir el instrumento de su desplazamiento. La respuesta legislativa —elevar la protección frente a los despidos derivados de la implantación de IA— es necesaria, pero llega ex post, con el trabajador ya expulsado. La negociación colectiva, en cambio, opera ex ante: puede establecer garantías de estabilidad, deberes de recolocación y formación previa, y procedimientos de información y consulta antes de que la decisión se tome. Esa es su superioridad: no repara el daño, lo previene.

c) Jornada e hiperproductividad. La gestión algorítmica no solo decide sobre la permanencia en el empleo; gobierna el ritmo, mide cada intervalo y tiende a una disponibilidad permanente. La hiperproductividad que de allí resulta es, en los términos de Han (2025), una autoexplotación vivida como libertad, un cansancio a solas que erosiona el tiempo común. Frente a ello, la agenda de corto plazo incluye la negociación de límites efectivos a la jornada, el derecho a la desconexión y el control colectivo de las métricas y del ritmo impuesto por los sistemas. La transparencia sobre los sistemas automatizados y el derecho a la revisión humana que consagra el Convenio 193 son, en este punto, herramientas concretas para evitar que la eficiencia se convierta en una intensificación sin límite, y habilita la disputa que se profundiza entre la distribución del excedente económico social.

d) Trabajo registrado con derechos. La deslaboralización que promueve la reforma vigente y la expansión del trabajo mediado por plataformas amenazan con generalizar figuras sin protección. El principio de primacía de la realidad —recogido por el Convenio 193 y por el artículo 23 de la Ley de Contrato de Trabajo— y su reciente aplicación judicial, como la confirmación por la Suprema Corte bonaerense de las multas a plataformas de reparto por relación de dependencia (SCBA, 2026), muestran que el encuadramiento correcto sigue siendo posible y necesario. Sostener el empleo registrado con derechos no es un obstáculo a la innovación: es la condición para que la transformación tecnológica no se traduzca en una regresión de la protección social.

6. Conclusión

Los debates contemporáneos sobre inteligencia artificial y nación suelen oscilar entre el entusiasmo por la disrupción y el temor a la sustitución. Ambas actitudes comparten un supuesto que conviene impugnar: que la tecnología es un destino al que solo cabe adaptarse. La adopción de IA es, como recordó el tribunal de Hangzhou, una decisión —y toda decisión tiene autores responsables y costos distribuibles—. La pregunta, entonces, no es únicamente cómo gobernar el algoritmo, sino quién tiene la legitimidad y la herramienta para hacerlo desde el mundo del trabajo.

Este artículo ha sostenido que ese lugar lo ocupa la organización sindical, y que su instrumento —la negociación colectiva, derecho humano según la OC-27/21 y provisto de contenidos mínimos por el Convenio 193— es el mecanismo privilegiado para traducir los principios éticos internacionales en reglas exigibles. La guía ética más eficaz frente al trabajo algorítmico no es un documento, sino un procedimiento cierto y realizable. Frente a la descolectivización diagnosticada por Han, Harari, Da Empoli, Varoufakis y Sadin, la respuesta no es retórica sino organizativa. Y esa respuesta se inscribe en una tradición que la doctrina social ha vuelto a nombrar: la subordinación de la organización de la producción a la justicia social y a la dignidad de la persona que trabaja, tal como reafirma la encíclica Magnifica Humanitas (León XIV, 2026), en continuidad con el principio, tan antiguo como vigente, de que el trabajo no es una mercancía. Reconstruir la capacidad colectiva de comprender y disputar el algoritmo es, hoy, el acto ético fundamental, y la manera concreta de que la transición tecnológica sea, también, una transición justa y centrada en el beneficio de la humanidad.

Alelí N. Prevignano

Fundación de Inteligencia Artificial (IAF)

Abogada laboralista y dirigente sindical. Co-fundadora de la Fundación de Inteligencia Artificial del Sindicato del Seguro.