الريــم
11-07-2022, 03:45 PM
La inteligencia artificial se est? abriendo paso en el mundo laboral. Ya la utilizan las empresas para organizar el trabajo –moviendo robots en grandes almacenes log?sticos o distribuyendo pedidos en aplicaciones de reparto-, para fraguar el ‘match’ entre empresas que buscan llenar vacantes y profesionales que buscan empleo o incluso para decidir quién se queda e incluso para determinar quién es despedido y quien no en una reestructuraci?n. También la est? integrando la Inspecci?n de Trabajo para perseguir el fraude en la contrataci?n. Y los salarios no pod?an quedar al margen del per?metro algor?tmico.
La consultora Ceinsa ha iniciado este a?o un piloto con ocho empresas para fijar los salarios de parte de sus plantillas mediante inteligencia artificial, seg?n explica a El Peri?dico de Catalunya, del grupo Prensa Ibérica, el consejero delegado de la firma, Josep Capell. Tradicionalmente enviaban un consultor, les hac?a un plan de viabilidad y en base a este configuraba una estructura de remuneraciones, pensada para aquellos trabajadores que cobran por encima de convenio (por debajo del mismo no es legal pagar). No es una herramienta de uso indiscriminado, sino de momento enfocada a trabajadores de alta cualificaci?n.
Ahora ese proceso que iba a cargo de un consultor lo realiza un algoritmo, que a partir de una extensa base de datos acumulada durante los 30 a?os de experiencia de Ceinsa acaba emitiendo una propuesta de remuneraciones. Esta la configura a partir del perfil del puesto a cubrir, el curr?culo y habilidades de los candidatos disponibles, la ubicaci?n geogr?fica de la compa??a y el tama?o de la misma, entre otros.
De las 'big tech' a las pymes
La idea de Ceinsa es ofrecer un producto m?s barato que una asesor?a personalizada y hacerlo as? accesible a las peque?as y medianas empresas. De momento no sustituye enteramente a los responsables de recursos humanos, que tienen la ?ltima palabra para aceptar o modificar la propuesta salarial que les hace la inteligencia artificial. "Delegarlo todo al algoritmo ser?a empobrecer los liderazgos dentro de la empresa", argumenta Capell.
"Utilizar 'big data' para fijar unos salarios adecuados es algo todav?a muy joven en el mercado laboral", coincide el director de innovaci?n empresarial en Espa?a de la consultora Hays, Aitor Larrauri. “Pero cada vez ir? a m?s, especialmente en mercados muy competitivos donde a las empresas les cuesta mucho captar o retener a personal y se ven obligadas a ofrecer paquetes salariales muy completos. No es solo cu?nto pagan, sino c?mo y adem?s de qué”, a?ade.
"Ahora mismo hay ejemplos en empresas altamente intensivas en tecnolog?a, pero ya existen las condiciones para que modelos de este tipo se generalicen. No pasar? de un d?a para otro, pero son medidas que pueden ir incorpor?ndose sin necesidad de digitalizar toda la empresa", apunta la profesora de derecho laboral de Esade y asesora del Gobierno en materia de algoritmos, Anna Ginès.
Uno de los casos m?s sonados de inteligencia artificial definiendo salarios fue en la aplicaci?n de transporte Uber, en Estados Unidos. “Los algoritmos determinaban no solo qué cobraba cada conductor por carrera, sino también la parte de la propina que se quedaban. Y qued? demostrado que tend?an a calcular para que cobrar?n el m?nimo posible”, recuerda la doctora en pol?ticas tecnol?gicas, directora de Eticas Tech y también asesora del Gobierno, Gemma Gald?n.
Transparencia, la clave
"Nuestro sistema solo funciona si todos ganan, tanto la empresa como el trabajador. Es importante la m?xima transparencia y previsibilidad, si no puede ser contraproducente", explica el consejero delegado de Ceinsa. Esa transparencia no solo es una condici?n de éxito, sino un requerimiento legal que el actual Gobierno incorpor? con la conocida 'ley Rider'. Esta, a banda de las implicaciones de laboralidad para el sector de las aplicaciones de reparto, obliga a las compa??as que utilicen algoritmos para organizar el trabajo a explicar c?mo funcionan a los sindicatos. Tanto si el algoritmo lo fabrica dicha empresa o se lo compra a un tercero.
Aqu? toda empresa que quiera adoptar un algoritmo, sea el que sea, se enfrenta a riesgos. Por un lado, el algoritmo se basa en datos previos "y esos datos pueden tener sesgos por discriminaciones pasadas", apunta Ginès. Como, por ejemplo, la brecha salarial entre hombres y mujeres o las diferencias seg?n la edad. "Los algoritmos no son ni neutros ni objetivos, dependen de en base a qué datos se les entrene y con qué objetivos", a?ade Gald?n. Es decir, un riesgo es que los datos que se utilicen para entrenar el algoritmo no sean un buen reflejo de la realidad porque sean parciales. “No partimos de una realidad en la que todo el mundo cobre salarios justos y comparables entre iguales. Cualquiera que dise?e un algoritmo y quiera evitar disfunciones debe tener esto muy claro”, advierte la directora de Eticas Tech.
أكثر... (https://www.sport.es/es/noticias/economia/algoritmo-acabar-decidiendo-salario-78240742)
La consultora Ceinsa ha iniciado este a?o un piloto con ocho empresas para fijar los salarios de parte de sus plantillas mediante inteligencia artificial, seg?n explica a El Peri?dico de Catalunya, del grupo Prensa Ibérica, el consejero delegado de la firma, Josep Capell. Tradicionalmente enviaban un consultor, les hac?a un plan de viabilidad y en base a este configuraba una estructura de remuneraciones, pensada para aquellos trabajadores que cobran por encima de convenio (por debajo del mismo no es legal pagar). No es una herramienta de uso indiscriminado, sino de momento enfocada a trabajadores de alta cualificaci?n.
Ahora ese proceso que iba a cargo de un consultor lo realiza un algoritmo, que a partir de una extensa base de datos acumulada durante los 30 a?os de experiencia de Ceinsa acaba emitiendo una propuesta de remuneraciones. Esta la configura a partir del perfil del puesto a cubrir, el curr?culo y habilidades de los candidatos disponibles, la ubicaci?n geogr?fica de la compa??a y el tama?o de la misma, entre otros.
De las 'big tech' a las pymes
La idea de Ceinsa es ofrecer un producto m?s barato que una asesor?a personalizada y hacerlo as? accesible a las peque?as y medianas empresas. De momento no sustituye enteramente a los responsables de recursos humanos, que tienen la ?ltima palabra para aceptar o modificar la propuesta salarial que les hace la inteligencia artificial. "Delegarlo todo al algoritmo ser?a empobrecer los liderazgos dentro de la empresa", argumenta Capell.
"Utilizar 'big data' para fijar unos salarios adecuados es algo todav?a muy joven en el mercado laboral", coincide el director de innovaci?n empresarial en Espa?a de la consultora Hays, Aitor Larrauri. “Pero cada vez ir? a m?s, especialmente en mercados muy competitivos donde a las empresas les cuesta mucho captar o retener a personal y se ven obligadas a ofrecer paquetes salariales muy completos. No es solo cu?nto pagan, sino c?mo y adem?s de qué”, a?ade.
"Ahora mismo hay ejemplos en empresas altamente intensivas en tecnolog?a, pero ya existen las condiciones para que modelos de este tipo se generalicen. No pasar? de un d?a para otro, pero son medidas que pueden ir incorpor?ndose sin necesidad de digitalizar toda la empresa", apunta la profesora de derecho laboral de Esade y asesora del Gobierno en materia de algoritmos, Anna Ginès.
Uno de los casos m?s sonados de inteligencia artificial definiendo salarios fue en la aplicaci?n de transporte Uber, en Estados Unidos. “Los algoritmos determinaban no solo qué cobraba cada conductor por carrera, sino también la parte de la propina que se quedaban. Y qued? demostrado que tend?an a calcular para que cobrar?n el m?nimo posible”, recuerda la doctora en pol?ticas tecnol?gicas, directora de Eticas Tech y también asesora del Gobierno, Gemma Gald?n.
Transparencia, la clave
"Nuestro sistema solo funciona si todos ganan, tanto la empresa como el trabajador. Es importante la m?xima transparencia y previsibilidad, si no puede ser contraproducente", explica el consejero delegado de Ceinsa. Esa transparencia no solo es una condici?n de éxito, sino un requerimiento legal que el actual Gobierno incorpor? con la conocida 'ley Rider'. Esta, a banda de las implicaciones de laboralidad para el sector de las aplicaciones de reparto, obliga a las compa??as que utilicen algoritmos para organizar el trabajo a explicar c?mo funcionan a los sindicatos. Tanto si el algoritmo lo fabrica dicha empresa o se lo compra a un tercero.
Aqu? toda empresa que quiera adoptar un algoritmo, sea el que sea, se enfrenta a riesgos. Por un lado, el algoritmo se basa en datos previos "y esos datos pueden tener sesgos por discriminaciones pasadas", apunta Ginès. Como, por ejemplo, la brecha salarial entre hombres y mujeres o las diferencias seg?n la edad. "Los algoritmos no son ni neutros ni objetivos, dependen de en base a qué datos se les entrene y con qué objetivos", a?ade Gald?n. Es decir, un riesgo es que los datos que se utilicen para entrenar el algoritmo no sean un buen reflejo de la realidad porque sean parciales. “No partimos de una realidad en la que todo el mundo cobre salarios justos y comparables entre iguales. Cualquiera que dise?e un algoritmo y quiera evitar disfunciones debe tener esto muy claro”, advierte la directora de Eticas Tech.
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