La IA ya negocia por ti sin que lo sepas, calculando tu sueldo ideal… pero no a tu favor

El hallazgo aparece en un informe del Washington Center for Equitable Growth y en otro análisis del AI Now Institute: algunas empresas ya aplican al salario la misma lógica de precio dinámico que usan los vuelos o las plataformas de transporte. El mecanismo tiene nombre: “salario de vigilancia”.

Ya no se trata solo de la gig economy. Sanidad, atención al cliente, logística y comercio minorista empiezan a incorporar herramientas de inteligencia artificial, IA (software que detecta patrones), que recopilan datos en tiempo real para decidir cuánto pagar a cada persona.

Según el informe, esos sistemas miran piezas muy sensibles del perfil laboral y personal: la rapidez con la que alguien responde, la frecuencia con que acepta turnos, su salario anterior e incluso señales de fragilidad financiera. La clave es simple y dura: calcular el salario mínimo que esa persona estaría dispuesta a aceptar y ofrecer exactamente esa cantidad.

“Los algoritmos de fijación salarial funcionan como cajas negras”, advierten los autores. Es decir, son sistemas opacos: ni el trabajador, ni los sindicatos, ni muchas veces los reguladores pueden ver qué engranaje tomó la decisión.

La analogía más clara está en una casa con termostato inteligente. Ese aparato detecta la temperatura, tus horarios y hasta cuándo sueles llegar. Luego ajusta la calefacción solo lo necesario para que no protestes. Con el salario de vigilancia, el algoritmo actúa como ese termostato: no busca pagar lo justo, sino lo mínimo que mantenga encendido al trabajador.

Y hay un interruptor todavía más delicado. Si el sistema detecta que una persona acepta turnos urgentes, trabaja más horas o muestra señales de necesidad económica, puede interpretar que tiene menos margen para negociar. En vez de premiar el esfuerzo, esa información puede empujar el sueldo hacia abajo.

El cableado oculto del salario

El estudio analizó 500 empresas de IA laboral e identificó 20 proveedores con alto riesgo de generar discriminación salarial algorítmica. De esos 20, 16 ya estaban integrados con plataformas de nómina o gestión de personal, lo que les abre la puerta a datos especialmente sensibles.

Además, investigaciones académicas de Cornell y trabajos que lleva años documentando Veena Dubal muestran que la remuneración puede ajustarse de forma individual para reducir costes laborales. En algunos casos, incluso se dejan de asignar tareas a quienes están por alcanzar ciertos objetivos, como explicó un análisis del LPE Project.

El efecto práctico es inquietante: dos personas pueden hacer el mismo trabajo y cobrar distinto sin saberlo. Un estudio en Nueva York, citado por MarketWatch, reveló que el 42% de trabajadores de plataformas digitales recibió menos de lo acordado y sin un mecanismo claro de reclamación.

Mientras tanto, la respuesta legal empieza a moverse. En Estados Unidos, Colorado tramita el proyecto HB26-1210, impulsado por organizaciones que celebraron su avance en Towards Justice. En España, la Ley Rider ya obliga a abrir parte del algoritmo que organiza jornadas y pedidos, y Europa avanza con normas de transparencia retributiva.

La oportunidad, entonces, no está solo en frenar un abuso. También está en volver visible el cableado de una decisión central: cuánto vale una hora de trabajo.

Porque si el sueldo empieza a funcionar como una tarifa que cambia según tu necesidad, entender ese mecanismo deja de ser un asunto técnico. Pasa a ser una pieza clave de la vida cotidiana, como revisar una factura de luz antes de que llegue la sorpresa.

Sofía Sicilia

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.