El impacto de la digitalización y de la Inteligencia Artificial en la privacidad de los trabajadores: desafíos y soluciones.

Abstract

La evolución de las máquinas, tanto analógicas como digitales, ha desempeñado un papel crucial en la mejora del rendimiento y la automatización de tareas laborales. En la actualidad, este propósito se logra principalmente mediante la implementación de herramientas y aplicaciones con inteligencia artificial (IA). Sin embargo, surgen cuestionamientos significativos en torno a su uso: ¿cómo se utilizan y con qué fines se recopilan los datos personales por parte de estas máquinas?, ¿cómo se extraen conclusiones a partir de dichos datos?, ¿constituye la IA un componente esencial en el proceso de toma de decisiones empresariales? Y, de manera especialmente pertinente, ¿cuáles son los riesgos que enfrentan los trabajadores en un entorno laboral digitalizado donde la IA está completamente integrada, y cómo podemos garantizar sus derechos? La presencia de la IA en el ámbito laboral no solo ha redefinido la eficiencia y la productividad, sino que también ha difuminado las fronteras entre la vida profesional y personal, lo que a su vez ha llevado a una mayor supervisión, planteando desafíos significativos en términos de privacidad. En este contexto, el presente estudio se centra en analizar el impacto de la IA y el Big Data en los entornos de trabajo, así como su influencia en el derecho a la privacidad. En esta línea, se examinan detenidamente los desafíos y las limitaciones en la protección de datos en el contexto de los entornos laborales digitales. Para este propósito, se toma como punto de partida el art. 8 de la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea y el Reglamento UE 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo (RGPD). Asimismo, este estudio pretende explorar las cuestiones éticas y legales que surgen, con un enfoque en el respeto de los derechos individuales, culminando en un debate sobre la regulación de la supervisión laboral llevada a cabo por la IA y el procesamiento de datos.