Un trabajador no es un agente de IA. Aunque se le parezca los lunes.

Dentro del expediente

Cuando alguien falla, conviene revisar su arnés antes que su cabeza, es decir, qué instrucciones tenía, qué contexto le faltaba y qué podía hacer. Lo mantengo. Pero la analogía tiene una trampa, y quiero señalarla antes de que alguien la pise.

La trampa es dar el paso siguiente. Si un trabajador se parece a un agente, ¿por qué no gestionarlo como uno? Escribir sus habilidades, medir su rendimiento como se evalúa un modelo, sustituir su criterio por instrucciones más precisas. Ahí la comparación deja de iluminar y empieza a hacer daño. Se rompe en cinco sitios.

1. Lo que no se puede escribir

La skill de un agente es material que alguien preparó, con instrucciones, recursos y, a veces, programas. Se puede leer y se puede copiar. La habilidad de una persona casi nunca se deja reducir a eso. Michael Polanyi lo resumió en 1966 diciendo que podemos saber más de lo que podemos decir Fuente primaria ↗. El asesor veterano que huele que un número no cuadra no sabe explicar del todo por qué lo huele.

Intentar escribir la skill de tu mejor asesor tiene valor porque obliga a hacer explícito algo que estaba solo en su cabeza. Pero abre una pregunta que muchos no se han hecho. ¿Qué puede proteger el despacho de ese documento, y qué sigue pudiendo usar el asesor cuando se va? La respuesta tiene dos capas. Si el texto lo escribe un empleado en su trabajo, la ley presume, salvo pacto escrito, que los derechos de explotación pasan al empresario para su actividad habitual Fuente primaria ↗. Pero la Ley de Secretos Empresariales es clara en un punto. Su protección no puede servir de base para limitar el uso por parte del trabajador de la experiencia y las competencias que adquirió honestamente durante su carrera Fuente primaria ↗. El documento puede ser del despacho. Eso no le da, por esta vía, el oficio de quien lo escribió. Dónde está la frontera en cada caso es otra cuestión.

2. Lo que se aprende haciendo lo aburrido

Un agente no aprende de su trabajo diario en el sentido en que aprende un junior. El junior se forma haciendo tareas pequeñas y reales al lado de quien sabe. Lave y Wenger lo llamaron participación periférica legítima Fuente primaria ↗. Revisar contratos aburridos, con alguien que te corregía, no era solo trabajo barato. Era la escuela.

Si esas tareas las hace ahora un agente y nadie ofrece otra práctica a cambio, el despacho gana horas y pierde escuela. No es inevitable. Un estudio sobre atención al cliente encontró indicios de que la IA ayudaba a aprender a quien trabajaba con ella Fuente primaria ↗. Y hay un efecto más antiguo y conocido. Lisanne Bainbridge lo describió en 1983. Cuanto más avanzado es un sistema automático, más crucial puede ser el humano que lo supervisa, y más difícil es que conserve la destreza que necesita para intervenir cuando algo falla, porque ya no la practica Fuente primaria ↗. El junior que nunca revisó un contrato difícilmente sabrá ver lo que la máquina no marcó.

3. Lo que la persona recuerda

Anthropic explica el reto de sus agentes de larga duración con la imagen de un equipo de ingenieros por turnos en el que cada uno llega sin memoria del turno anterior Fuente primaria ↗. Por eso hay que dejarles notas. Una persona también olvida y también necesita notas, pero acumula de otra forma. Recuerda al cliente que se enfadó, la inspección que salió mal, el criterio que se cambió y por qué. Esa acumulación es buena parte de lo que se paga cuando se contrata experiencia, y no se transfiere copiando un archivo.

4. Lo que la persona puede negarse a hacer

Un agente hace lo que le permiten sus permisos. Un trabajador está obligado a trabajar bajo la dirección del empresario, pero con límites. Debe la diligencia y colaboración que marcan la ley, los convenios y las órdenes dadas en el ejercicio regular de las facultades de dirección Fuente primaria ↗. Tiene derecho a interrumpir su actividad y, en caso necesario, abandonar el lugar de trabajo cuando considere que entraña un riesgo grave e inminente para su vida o su salud Fuente primaria ↗. Y de los perjuicios que cause a terceros en el servicio o con ocasión de sus funciones responde también la empresa, salvo que pruebe que empleó toda la diligencia de un buen padre de familia para prevenirlos Fuente primaria ↗.

Esa arquitectura de deberes, límites y responsabilidades no se traslada sin más al software. La teoría del principal y el agente, y el derecho anglosajón de la agencia, se están estudiando como marco para gobernar los agentes de IA. Noam Kolt advierte de que sus remedios clásicos, los incentivos, la supervisión y la sanción, pueden no funcionar con sistemas que toman decisiones ininterpretables a una velocidad y escala inéditas Fuente primaria ↗. Un trabajador tiene intereses, derechos y una forma de decir que no. Un agente, no.

5. Lo que pasa cuando el arnés que gestiona personas es un algoritmo

Este es el punto que más interesa a un abogado. Si el arnés de un despacho, sus instrucciones, su asignación de tareas y su evaluación, pasa a ser un sistema automatizado que interviene en decisiones sobre personas, el derecho obliga a explicar, al menos en parte, cómo funciona. No hace falta que decida solo.

En España, el comité de empresa, o los delegados de personal en empresas más pequeñas, tiene derecho a ser informado de los parámetros, reglas e instrucciones en que se basan los algoritmos o sistemas de IA que afectan a la toma de decisiones que pueden incidir en las condiciones de trabajo, el acceso y mantenimiento del empleo, incluida la elaboración de perfiles Fuente primaria ↗. El RGPD reconoce el derecho a no ser objeto de decisiones basadas únicamente en el tratamiento automatizado que produzcan efectos jurídicos o afecten significativamente de modo similar, con excepciones tasadas, y permite a los Estados, por ley o convenio colectivo, fijar normas más específicas para los datos de los trabajadores, con especial atención a la transparencia y a los sistemas de supervisión en el lugar de trabajo Fuente primaria ↗.

El Reglamento europeo de IA considera de alto riesgo, entre otros, los sistemas destinados a tomar decisiones que afecten a las condiciones de las relaciones laborales, a la promoción o a la rescisión de esas relaciones, a asignar tareas a partir del comportamiento individual o de rasgos personales, o a supervisar y evaluar el rendimiento y el comportamiento de las personas Fuente primaria ↗. Hay una excepción para los que no planteen un riesgo importante, que no alcanza a los que elaboran perfiles. Tras su modificación de 2026, las obligaciones para estos sistemas serán aplicables a partir del 2 de diciembre de 2027 Fuente primaria ↗. Y la directiva de trabajo en plataformas, que solo se aplica a ese ámbito y que los Estados deben transponer a más tardar el 2 de diciembre de 2026, prevé que toda decisión de restringir, suspender o poner fin a la relación contractual o a la cuenta de quien trabaja en una plataforma la adopte un ser humano Fuente primaria ↗.

La cuestión práctica, para un despacho que empieza a escribir su arnés para que lo lean máquinas, es sencilla de formular. ¿Quién lo va a leer después, y para qué?

Lo que queda abierto

Queda abierto cuándo un manual de procedimientos, escrito para orientar a agentes y personas, pasa a ser un sistema que gestiona a las personas. No hay una línea nítida, y la diferencia importa mucho.

Queda abierto cómo se forma a quien ya no hace las tareas con las que antes se aprendía. No conozco ningún despacho que haya resuelto todavía cómo sustituir la escuela de lo aburrido.

Y queda abierto cómo se protege el oficio de la persona cuando la empresa tiene, por fin, la tentación y los medios de escribirlo.

Declaración de interés. Construyo y uso agentes de IA en mi trabajo. No los nombro ni los describo en este cuaderno.

La analogía del agente sirve para mirar la organización. Para mirar a las personas, no.

Lo que me preguntan cuando cierro el portátil.

¿Qué es el conocimiento tácito?

Es lo que una persona sabe hacer pero no sabe explicar del todo, como el olfato del asesor veterano, la forma de leer a un cliente, la sensación de que un número no cuadra. El filósofo Michael Polanyi lo resumió en 1966 con la idea de que podemos saber más de lo que podemos decir. Es justo lo que no cabe en las instrucciones escritas de un agente.

Si escribo para un agente de IA lo que sabe hacer un empleado, ¿de quién es ese documento?

Conviene separar dos cosas. Sobre el texto, si un empleado lo redacta en su trabajo y es una obra protegida, la Ley de Propiedad Intelectual presume, a falta de pacto escrito, que los derechos de explotación se ceden al empresario con el alcance necesario para su actividad habitual; si incluye programas informáticos, esos derechos son del empresario salvo pacto en contrario. Sobre el conocimiento, la Ley de Secretos Empresariales solo protege información secreta, con valor por serlo y protegida con medidas razonables, y no puede servir de base para limitar el uso por el trabajador de la experiencia y las competencias adquiridas honestamente durante su carrera. El despacho puede tener derechos sobre el documento sin tenerlos sobre el oficio. La frontera se analiza caso por caso.

¿Qué dice la ley española sobre algoritmos que gestionan trabajadores?

El Estatuto de los Trabajadores reconoce al comité de empresa, o a los delegados de personal, el derecho a ser informado de los parámetros, reglas e instrucciones de los algoritmos o sistemas de IA que afectan a decisiones que pueden incidir en las condiciones de trabajo, el acceso y el mantenimiento del empleo. El RGPD reconoce el derecho a no ser objeto de decisiones basadas únicamente en el tratamiento automatizado con efectos jurídicos o significativos, salvo excepciones tasadas. Y el Reglamento europeo de IA considera de alto riesgo determinados sistemas de gestión de trabajadores, con obligaciones aplicables a partir del 2 de diciembre de 2027 tras su modificación de 2026.

El expediente detrás del artículo.

The Tacit Dimension ↗Michael Polanyi · Doubleday, 1966; reedición de University of Chicago Press, 2009 · 1966
LibroLey de Propiedad Intelectual ↗BOE · texto consolidado; artículos citados en cada expediente · 1996
Texto consolidado; comprobar redacción aplicableLey 1/2019 de Secretos Empresariales ↗BOE · artículos 1 y 2; creación independiente e ingeniería inversa en el artículo 2.1 · 2019
Normativa españolaSituated Learning: Legitimate Peripheral Participation ↗Lave y Wenger · Cambridge University Press · 1991
LibroLa IA generativa en el trabajo ↗Brynjolfsson, Li y Raymond · Quarterly Journal of Economics 140(2) · 2025
Artículo académico revisadoIronies of Automation ↗Lisanne Bainbridge · Automatica 19(6) · 1983
Artículo académico revisadoArneses eficaces para agentes de larga duración ↗Anthropic · Justin Young, 26 de noviembre · 2025
Publicación técnica del fabricanteEstatuto de los Trabajadores ↗BOE · artículos 5, 20 y 64.4.d · 2015
Texto consolidado; comprobar redacción aplicableLey de Prevención de Riesgos Laborales ↗BOE · artículo 21 · 1995
Texto consolidadoCódigo Civil ↗BOE · texto consolidado; artículos citados en cada expediente · 1889
Texto consolidadoGoverning AI Agents ↗Noam Kolt · Notre Dame Law Review, arXiv 2501.07913 · 2025
Artículo jurídicoReglamento europeo de inteligencia artificial ↗EUR-Lex · Reglamento (UE) 2024/1689 · 2024
Normativa UE; comprobar versión y calendarioReglamento (UE) 2026/1744, modificación del Reglamento de IA ↗EUR-Lex · DO L de 24 de julio de 2026; modifica, entre otros, los artículos 4, 50.7 y 113, y añade el 111.4 · 2026
Normativa UEReglamento General de Protección de Datos ↗EUR-Lex · artículos 22 y 88 · 2016
Normativa UEDirectiva (UE) 2024/2831 sobre el trabajo en plataformas ↗EUR-Lex · capítulo III, gestión algorítmica · 2024
Normativa UE; transposición hasta el 2 de diciembre de 2026

Fuentes consultadas hasta el 1 de octubre de 2026. Las recomendaciones y ejemplos son elaboración editorial y no se atribuyen íntegramente a estas fuentes. Comprueba versión y ámbito antes de aplicar una norma.

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