IA en RRHH: gestión algorítmica, Ley Rider y no discriminación · HappyAutomating Academy
Intermedio
Bonificable FUNDAE
IA en RRHH: gestión algorítmica, Ley Rider y no discriminación
Cómo usar algoritmos e IA en la gestión de personas cumpliendo la ley: el deber de información algorítmica del art. 64.4.d del Estatuto de los Trabajadores (Ley Rider), la clasificación del empleo como alto riesgo en el AI Act y las obligaciones del deployer de RRHH, la detección y mitigación del sesgo en selección y evaluación, y los límites de la monitorización de empleados. En la modalidad bonificada para empresas (cohortes FUNDAE) incluye tutoría experta y entregable final evaluado: la documentación informativa del art. 64.4.d para una empresa ficticia, utilizable después como plantilla.
Sin pasarela de pago online: nos escribes, te enviamos las instrucciones y confirmamos tu matrícula por transferencia. Bonificable FUNDAE para empresas.
TEMARIO
Qué vas a aprender
01
Módulo 0 — Alfabetización esencial en IA
La base común que exige el art. 4 del AI Act, con los ojos puestos en RRHH: cómo funciona de verdad la IA que criba currículums y evalúa personas, por qué se equivoca (errores, sesgos, alucinaciones) y qué papel juegan los datos y la supervisión humana.
Cómo funciona la IA que ya usa tu departamento
Errores, sesgos y alucinaciones
Datos, confidencialidad y supervisión humana
02
La Ley Rider más allá de los riders
Qué cambió el RDL 9/2021 y por qué su parte más importante no habla de repartidores: el derecho de información algorítmica del art. 64.4.d ET aplica a todas las empresas. Los casos que lo provocaron (Glovo, Deliveroo) y lo que viene con la Directiva europea de plataformas.
Qué cambió el RDL 9/2021
A qué empresas aplica (spoiler: a la tuya)
Bonificable FUNDAEHasta el 100% del coste bonificable para empresas con trabajadores por cuenta ajena.
Formación bonificada, con tutor y evaluación
Objetivos de aprendizaje
✓Explicar qué cambió el RDL 9/2021 (Ley Rider) y por qué el deber de información algorítmica del art. 64.4.d ET afecta a todas las empresas con representación legal, no solo a las plataformas.
✓Preparar la información sobre parámetros, reglas e instrucciones de los algoritmos laborales con el nivel de detalle que interpreta la Guía del Ministerio de Trabajo (lógica, funcionamiento y consecuencias).
✓Identificar los algoritmos presentes en el ciclo laboral (selección, evaluación, asignación, extinción) y los límites del art. 22 RGPD a las decisiones plenamente automatizadas.
Clasificar los sistemas de IA de RRHH como alto riesgo según el Anexo III del AI Act y aplicar las obligaciones del responsable del despliegue (art. 26), incluida la información previa a trabajadores y representantes.
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✓Matrícula manual: sin pasarela de pago online
✓Bonificable FUNDAE para empresas
✓También para particulares, sin bonificación
El caso Glovo, Deliveroo y lo que viene de Europa
03
El art. 64.4.d en la práctica
Qué información hay que dar exactamente a la representación legal, cuándo y con qué nivel de detalle: la interpretación de la Guía del Ministerio de Trabajo (lógica, funcionamiento y consecuencias), los límites del secreto empresarial y la herramienta oficial de autodiagnóstico.
Qué hay que informar exactamente
Cuándo y a quién
El nivel de detalle exigible
04
Algoritmos en el ciclo laboral
Dónde deciden ya los algoritmos sobre personas: cribado y ranking de candidaturas, evaluación del desempeño, asignación de turnos y tareas, y decisiones de extinción. El art. 22 RGPD como límite: qué es una decisión plenamente automatizada y qué intervención humana cuenta de verdad.
Selección y cribado de candidaturas
Evaluación del desempeño y asignación de tareas
Decisiones de extinción y el art. 22
05
El empleo como alto riesgo en el AI Act
El Anexo III clasifica los sistemas de IA de empleo y selección como alto riesgo. Qué significa eso para la empresa que los usa: las obligaciones del responsable del despliegue (art. 26), la información previa a trabajadores y representantes, y la supervisión y los registros exigibles desde agosto de 2026.
El Anexo III y el empleo
Obligaciones del deployer de RRHH
Registros, supervisión y preparación
06
Sesgo y discriminación algorítmica
De dónde sale el sesgo en los sistemas de RRHH (datos históricos, proxies), los casos reales que han terminado en tribunales y acuerdos millonarios (Amazon, iTutorGroup, Workday, Deliveroo) y cómo auditar y mitigar antes de que el sistema decida sobre personas.
De dónde sale el sesgo laboral
Casos reales de discriminación algorítmica
Auditar y mitigar el sesgo
07
Monitorización de empleados: los límites
Hasta dónde puede llegar el control empresarial con IA: el art. 20.3 ET y los arts. 87-90 LOPDGDD (dispositivos digitales, videovigilancia, geolocalización, desconexión digital), el art. 22 RGPD en las decisiones laborales y las capas de transparencia que se acumulan antes de desplegar.
Los límites del control empresarial
El art. 22 RGPD en lo laboral
Transparencia con la plantilla
✓
✓Detectar el origen del sesgo algorítmico en decisiones de personal, conocer los casos reales de discriminación (Amazon, iTutorGroup, Workday, Deliveroo) y aplicar medidas de auditoría y mitigación.
✓Aplicar los límites legales de la monitorización de empleados (art. 20.3 ET y arts. 87-90 LOPDGDD) y las capas de transparencia exigibles.
✓Elaborar la documentación informativa del art. 64.4.d completa para una empresa ficticia, utilizable como plantilla ante el comité de empresa.
Metodología
Teleformación asíncrona basada en micro-lecciones de unos 8 minutos (el módulo de alfabetización inicial usa lecciones de 4-5 minutos) con ratio 30/70 entre teoría y práctica: cada lección combina explicación con analogías cotidianas, preguntas de recuperación activa y mini-quizzes. Cada sección temática se cierra con un cuestionario de evaluación y con un apartado práctico guiado de unos 35 minutos que redacta, parte a parte, el entregable final del curso (la documentación informativa del art. 64.4.d para una empresa ficticia), de modo que al terminar la última sección el documento está completo y listo para entregar. Todo el trabajo práctico se realiza sobre supuestos ficticios o información pública — nunca sobre datos internos de la empresa real del participante. El tutor acompaña por mensajería interna durante todo el itinerario.
Evaluación
Controles de aprendizaje: 7 cuestionarios de sección (mínimo 70/100 para desbloquear la siguiente sección), 1 entregable evaluado por el tutor (mínimo 60/100) y 1 examen final de 24 preguntas (mínimo 75/100), disponible al superar todos los cuestionarios de sección. Para finalizar la acción formativa el participante debe superar al menos el 75% de los 9 controles de aprendizaje. El tiempo de conexión se registra íntegramente como evidencia de la acción formativa (15 horas declaradas), sin operar como requisito automático de finalización.
Tutoría
Tutoría individual por mensajería interna de la plataforma, con tutor experto en inteligencia artificial y su aplicación a la gestión de personas, y compromiso de respuesta inferior a 48 horas laborables. El tutor evalúa el entregable final con retroalimentación personalizada, publica anuncios de cohorte con el ritmo semanal sugerido y realiza seguimiento activo de los participantes rezagados. Ratio máximo: 80 participantes por tutor.