El marco legal federal: qué se aplica a los empleadores de EE. UU. actualmente

En Estados Unidos no existe una única ley federal sobre IA en el empleo, pero tres leyes federales ya establecidas generan obligaciones de cumplimiento sustanciales para los empleadores que utilizan IA en las decisiones de contratación, gestión y despido.

El Título VII de la Ley de Derechos Civiles de 1964 prohíbe la discriminación laboral por motivos de raza, color, religión, sexo u origen nacional. Si una herramienta de IA de contratación produce tasas de selección significativamente más bajas para un grupo protegido, la regla de los cuatro quintos es un criterio de referencia habitual, aunque no un puerto seguro, que constituye evidencia de un impacto dispar ilícito. La guía técnica de la EEOC de mayo de 2023 sobre la IA en el empleo confirmó que los empleadores son responsables de los resultados discriminatorios de la IA incluso cuando utilizan herramientas de proveedores externos, y que el análisis de impacto dispar se aplica plenamente a los sistemas algorítmicos.

La Ley de Estadounidenses con Discapacidades (ADA) genera dos obligaciones. Primero, las herramientas de selección con IA que excluyen a candidatos cualificados con discapacidad, por ejemplo, una IA de video que perjudica a personas con dificultades del habla, pueden generar responsabilidad bajo la ADA. Segundo, los empleadores deben ofrecer ajustes razonables en el proceso de evaluación. Si su herramienta de entrevista con IA no es accesible para un candidato con discapacidad, debe ofrecer una alternativa.

La Ley de Discriminación por Edad en el Empleo (ADEA) protege a los trabajadores de 40 años en adelante. Las herramientas de IA pueden desarrollar un sesgo sistemático por edad, filtrando historiales laborales más largos, penalizando los años de graduación o restando valor a currículums con mucha experiencia. La ADEA autoriza reclamaciones por impacto dispar en virtud de Smith v City of Jackson (2005), pero aplica un estándar más estricto que el Título VII posterior a 1991, el marco Wards Cove, que exige a los demandantes identificar una práctica de empleo específica que cause el impacto adverso, y permite a los empleadores invocar la defensa de “factores razonables distintos de la edad” (RFOA). Por separado, Gross v FBL Financial Services (2009) regula las reclamaciones por trato dispar bajo la ADEA, estableciendo un estándar de causalidad “but-for” (causa determinante). La EEOC sigue aplicando ambos criterios a las herramientas de IA de contratación.

Leyes estatales y municipales sobre IA en el empleo: dónde está la acción

Las leyes estatales y municipales avanzan más rápido que la ley federal y generan un desafío de cumplimiento fragmentado para los empleadores con presencia en varios estados.

La Ley Local 144 de la ciudad de Nueva York es la más exigente en términos operativos. Si utiliza herramientas automatizadas de decisión de empleo (AEDT) en decisiones de contratación o promoción para puestos con sede en Nueva York, debe: encargar una auditoría de sesgo independiente del AEDT dentro de los últimos 12 meses; publicar los resultados de la auditoría públicamente en su sitio web o en un sitio de ofertas de empleo; y notificar a los candidatos con al menos 10 días hábiles de antelación que se utilizará un AEDT, qué evalúa y que pueden solicitar un proceso alternativo. Las sanciones civiles son de 500 USD a 1.500 USD por día y por infracción. La auditoría del Contralor de la ciudad de Nueva York de diciembre de 2025 concluyó que la aplicación por parte del DCWP había sido limitada, pero señaló que el DCWP se había comprometido a mejorar su programa de aplicación. No se debe interpretar la aplicación limitada del pasado como una predicción de la aplicación futura.

La Ley de Entrevistas en Video con IA de Illinois (Illinois AI Video Interview Act) exige notificación y consentimiento antes de usar IA para analizar entrevistas en video, una explicación en lenguaje sencillo de cómo funciona la IA, y la eliminación de los videos y los datos generados por la IA dentro de los 30 días posteriores a la solicitud de un candidato. Los empleadores de Illinois se enfrentan a sanciones civiles por infracciones.

California aún no cuenta con una ley integral sobre IA en el empleo, pero los derechos de la CCPA/CPRA se aplican a los datos personales de los empleados (tras la enmienda de 2023), la Ley de Empleo y Vivienda Justos (FEHA) aplica el mismo marco de impacto dispar que la ley federal, y la CPPA está desarrollando regulaciones sobre tecnología de toma de decisiones automatizada que afectarán a los empleadores.

La SB 24-205 de Colorado (la Ley de IA de Colorado), cuya entrada en vigor estaba originalmente prevista para el 30 de junio de 2026, es ahora objeto de una impugnación constitucional por parte de xAI y de una intervención del Departamento de Justicia (DOJ). Un proyecto de ley sustitutivo (SB 189) fue aprobado por la legislatura de Colorado en mayo de 2026 y se encaminaba hacia el gobernador. Los empleadores con presencia en varios estados deberían seguir esto de cerca.

Maryland, Nueva Jersey, Vermont y varios otros estados han aprobado o están considerando proyectos de ley sobre IA en el empleo. El panorama se está fragmentando. El seguimiento centralizado de las leyes estatales sobre IA en el empleo es ahora una necesidad de cumplimiento para cualquier empleador con presencia en varios estados.

Obligaciones de la NLRA: la IA y la organización de los trabajadores

La Ley Nacional de Relaciones Laborales (NLRA) protege el derecho de los empleados a organizarse, hablar sobre salarios y participar en actividad concertada protegida, independientemente de si hay un sindicato presente. La Junta Nacional de Relaciones Laborales (NLRB) ha dejado claro que la supervisión habilitada por IA que identifica a trabajadores que participan en actividad protegida, o que se utiliza para tomar represalias contra organizadores, infringe la NLRA. Varios casos de la NLRB de 2024 y 2025 abordan la gestión algorítmica en plataformas de trabajo por encargo y de reparto. Los empleadores que utilizan herramientas de supervisión con IA deberían auditar si esas herramientas podrían utilizarse de formas que desincentiven la actividad protegida.

Sus obligaciones de cumplimiento ante la EEOC

Antes de implementar una herramienta de IA de contratación o evaluación, realice un análisis de impacto dispar: ¿la herramienta selecciona, filtra o puntúa a los candidatos de distintos grupos protegidos con tasas significativamente diferentes? Aplique la regla de los cuatro quintos como punto de partida: si la tasa de selección de un grupo protegido es inferior al 80 % de la tasa del grupo con mayor selección, eso es un indicador potencial. Esto no constituye automáticamente una infracción legal, pero exige justificar una necesidad empresarial.

En virtud de las Directrices Uniformes sobre Procedimientos de Selección de Empleados (Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures), los estudios de validación que demuestran la validez predictiva de la herramienta de evaluación son la principal defensa frente a una reclamación por impacto dispar. Exija a los proveedores que aporten estudios de validación. Si un proveedor no puede proporcionarlos, es una señal de riesgo significativa.

La EEOC puede investigar tanto denuncias individuales como discriminación sistémica. En el contexto de la IA, las investigaciones sistémicas, que analizan patrones entre muchos candidatos, son más probables que los casos individuales. Mantenga registros de las decisiones de contratación con IA, las tasas de selección por grupo demográfico y cualquier auditoría de sesgo que haya realizado.

Pasos prácticos de cumplimiento para empleadores de EE. UU.

Audite sus herramientas de IA actuales: enumere todas las herramientas de IA utilizadas en la contratación, la gestión del desempeño y las decisiones sobre la plantilla; identifique al proveedor; confirme qué datos utiliza y qué resultados genera. Para cada herramienta, revise las pruebas de impacto dispar del proveedor; exíjalas en su proceso de adquisición y en sus contratos con proveedores. Implemente un proceso de revisión humana para todas las decisiones consecuentes asistidas por IA. Forme a los responsables de contratación sobre qué evalúan las herramientas de IA y cuáles son sus limitaciones. Documente su análisis de cumplimiento: si se presenta una denuncia, la documentación de los esfuerzos de cumplimiento de buena fe es relevante para su defensa. Revise sus ofertas de empleo para verificar el cumplimiento de la LL144 de Nueva York si publica puestos abiertos a candidatos con sede en Nueva York. Incorpore el seguimiento geográfico de las leyes de IA en el empleo a su calendario de cumplimiento para 2026 y años posteriores.

Más información: NIST AI RMF

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