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Selección, evaluación o despido de personal en Estados Unidos (federal): normas relacionadas

Uso de IA para publicar y dirigir ofertas, filtrar currículos, entrevistar, puntuar candidatos o evaluar desempeño, ascensos y despidos. Es el caso de uso con más normas vigentes en el mundo por su impacto en el derecho al trabajo y el riesgo de discriminación.

Clasificación de riesgo

JurisdicciónNivelFechaNota
Estados Unidos (federal)Normas sectoriales—Title VII y las directrices uniformes de selección siguen aplicando aunque la EEOC retiró su guía de IA en 2025.
Nueva York (incl. NYC)Decisión con efectos relevantes—Local Law 144 de NYC: auditoría de sesgo independiente anual, publicación del resumen y aviso a candidatos.
IllinoisDecisión con efectos relevantes1 de enero de 2026HB 3773: aviso de uso de IA en decisiones de empleo y prohibición del código postal como proxy; además la ley de entrevistas en video (AIVIA).
CaliforniaDecisión con efectos relevantes1 de octubre de 2025Reglas FEHA sobre sistemas de decisión automatizada: conservar registros 4 años; las pruebas antisesgo sirven como defensa.
CaliforniaDecisión con efectos relevantes1 de enero de 2027CCPA ADMT: aviso previo, exclusión voluntaria o apelación humana y acceso a la lógica en decisiones de empleo.
ColoradoDecisión con efectos relevantes1 de enero de 2027SB 26-189: aviso, explicación en 30 días, corrección, revisión humana y registros 3 años; reglamento del Fiscal General pendiente.

Obligaciones relacionadas con este caso de uso

Vigilar el impacto adverso de las herramientas de selección con IA

Title VII y ADA42 U.S.C. § 2000e-2(k); 29 CFR 1607.4(D) (regla de los cuatro quintos)Vigente

Ya aplicable

Cuándo se relaciona
Aplica a empleadores con 15 o más empleados que usan IA en decisiones de empleo. El rango "10 a 49" incluye empresas por debajo del umbral: compruebe su plantilla.
Qué prevé la norma
  • Medir tasas de selección por sexo, raza y etnia antes del uso y de forma periódica.
  • Si hay impacto adverso, documentar la relación con el puesto y buscar alternativas menos discriminatorias.
  • Exigir al proveedor los datos de validación y de pruebas de sesgo.
  • Conservar los registros de selección al menos un año (29 CFR 1602.14).
Evidencias habituales
  • Informe de impacto adverso por herramienta
  • Contrato y documentación de validación del proveedor
Verificación
Pendiente de confirmar en fuente oficial (última comprobación: 4 de noviembre de 2026)Contrastados en fuente oficial: 42 U.S.C. § 2000e-2(k) (govinfo), 29 CFR 1607.4(D) (regla de los cuatro quintos) y 29 CFR 1602.14 (conservación de registros) (eCFR). Sin fuente oficial: la retirada de las guías de la EEOC sobre IA en enero de 2025 y el cambio de prioridades de enforcement; la ley no cambió. El informe de impacto es la forma recomendada de documentar la defensa, no un requisito legal.

Ofrecer ajustes razonables y una alternativa a la evaluación con IA

Title VII y ADA42 U.S.C. § 12112(b)(5)-(7)Vigente

Ya aplicable

Cuándo se relaciona
Aplica a empleadores con 15 o más empleados que evalúan candidatos con IA (pruebas, videoentrevistas, juegos).
Qué prevé la norma
  • Informar a los candidatos de cómo se les evalúa y cómo pedir un ajuste.
  • Ofrecer una evaluación alternativa o revisión humana cuando la herramienta pueda perjudicar a personas con discapacidad.
  • No usar herramientas que hagan preguntas médicas prohibidas.
Evidencias habituales
  • Aviso a candidatos con canal de ajustes
  • Registro de solicitudes de ajuste y respuestas
Verificación
Pendiente de confirmar en fuente oficial (última comprobación: 4 de noviembre de 2026)Contrastado en govinfo: 42 U.S.C. § 12112(b)(5)-(7) (ajustes razonables, criterios que excluyen a personas con discapacidad y administración de pruebas). La ADA exige ajustes razonables, no una política escrita concreta: la política es la forma recomendada de documentarlo. La retirada de las guías de la EEOC sobre IA procede de fuentes secundarias.

Evaluación de riesgo antes de usar ADMT u otros tratamientos de alto riesgo

CCPA: ADMT y evaluaciones de riesgo11 CCR §§ 7150, 7151, 7152, 7155Vigente

Aplicable desde 1 de enero de 2026

Cuándo se relaciona
Aplica a empresas sujetas a la CCPA (umbral de ingresos, 100.000 residentes o 50 % de ingresos por venta de datos) que usan ADMT para decisiones significativas, infieren rasgos de empleados, candidatos o estudiantes por observación sistemática, tratan datos sensibles o entrenan ADMT o reconocimiento facial. Entrenar modelos con datos propios no basta por sí solo. Para tratamientos iniciados antes de 2026 el plazo es el 31 de diciembre de 2027.
Qué prevé la norma
  • Hacer y documentar la evaluación antes de empezar el tratamiento.
  • Describir finalidad específica, datos, beneficios concretos, impactos negativos y salvaguardas; incluir al personal que participa.
  • Que la apruebe una persona con autoridad sobre el tratamiento.
  • Revisarla al menos cada tres años y actualizarla en 45 días si hay un cambio material.
  • Conservarla mientras dure el tratamiento o cinco años desde su realización, lo que sea más largo.
  • Para tratamientos que ya existían antes del 1 de enero de 2026, el plazo es el 31 de diciembre de 2027.
Evidencias habituales
  • Evaluación de riesgo firmada y versionada
  • Lista de participantes y aprobador
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Contrastado con el texto aprobado publicado por CalPrivacy (§§ 7150 y 7155).

Enviar a la agencia el resumen de las evaluaciones con declaración firmada

CCPA: ADMT y evaluaciones de riesgo11 CCR § 7157Aprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de abril de 2028

Cuándo se relaciona
Aplica a quien haya hecho evaluaciones de riesgo en 2026 o 2027.
Qué prevé la norma
  • Enviar antes del 1 de abril de 2028 la información exigida sobre las evaluaciones de 2026 y 2027, y después cada 1 de abril.
  • Incluir una declaración firmada por un directivo, bajo pena de perjurio.
  • Entregar la evaluación completa en 30 días si la agencia o el Fiscal General la piden.
Evidencias habituales
  • Formulario enviado y acuse de recibo
  • Declaración firmada
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Contrastado con el texto aprobado (§ 7157(a)(1)).

Aviso previo al uso de ADMT

CCPA: ADMT y evaluaciones de riesgo11 CCR §§ 7200(b), 7220Aprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica a empresas sujetas a la CCPA que usan ADMT para decisiones significativas sobre crédito, vivienda, educación, empleo o salud.
Qué prevé la norma
  • Informar antes de usar la ADMT: finalidad específica, derecho de exclusión o de apelación, derecho de acceso y cómo funciona la ADMT.
  • Explicar en lenguaje llano qué datos afectan al resultado y cómo se decidiría si la persona se excluye.
  • Los usos que empezaron antes de 2027 deben cumplir el 1 de enero de 2027; los nuevos, desde el primer uso.
Evidencias habituales
  • Aviso previo publicado o entregado
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Fecha contrastada con el texto aprobado (§ 7200(b)); contenido del aviso según § 7220.

Permitir la exclusión de la ADMT o una apelación ante una persona

CCPA: ADMT y evaluaciones de riesgo11 CCR § 7221Aprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica a empresas sujetas a la CCPA que usan ADMT para decisiones significativas.
Qué prevé la norma
  • Ofrecer al menos dos formas de exclusión, sin exigir crear una cuenta.
  • O, en su lugar, ofrecer una apelación revisada por una persona con autoridad para cambiar la decisión, si se cumplen las condiciones de la excepción.
  • Indicar en el aviso qué excepción se usa.
Evidencias habituales
  • Formulario de exclusión o de apelación y registro de solicitudes
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Contrastado con el texto aprobado (§§ 7220 y 7221).

Responder a solicitudes de acceso sobre el uso de ADMT

CCPA: ADMT y evaluaciones de riesgo11 CCR § 7222Aprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica a empresas sujetas a la CCPA que usan ADMT para decisiones significativas.
Qué prevé la norma
  • Explicar la finalidad específica (no genérica) para la que se usó la ADMT con esa persona.
  • Explicar la lógica de la ADMT, el resultado obtenido y cómo se usó en la decisión.
Evidencias habituales
  • Plantilla de respuesta de acceso y registro de respuestas
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Contrastado con el texto aprobado (§ 7222).

No usar sistemas de decisión automatizada discriminatorios (las pruebas antisesgo sirven de defensa)

FEHA: sistemas de decisión automatizadaCal. Code Regs., tit. 2, § 11009 y ss.Vigente

Aplicable desde 1 de octubre de 2025

Cuándo se relaciona
Aplica a empleadores con 5 o más empleados que usan IA o algoritmos con candidatos o empleados en California.
Qué prevé la norma
  • No usar sistemas que discriminen por características protegidas o por sustitutos (proxies).
  • Recomendado: hacer pruebas antisesgo antes del uso y de forma periódica y actuar sobre los resultados; su existencia, calidad y resultado son relevantes para la defensa, aunque el reglamento no las impone como obligación autónoma.
  • Ofrecer ajustes razonables cuando el sistema evalúe rasgos ligados a discapacidad o religión.
Evidencias habituales
  • Informes de pruebas antisesgo con fecha, alcance y medidas
Verificación
Pendiente de confirmar en fuente oficial (última comprobación: 4 de noviembre de 2026)Vigencia (1-oct-2025) y aprobación de la OAL (27-jun-2025) contrastadas en el comunicado oficial del CRD. Falta el texto oficial de 2 CCR § 11009 y ss.; el contenido sustantivo procede de despachos (Mayer Brown, Jackson Lewis).

Conservar los datos de los sistemas de decisión automatizada cuatro años

FEHA: sistemas de decisión automatizadaCal. Code Regs., tit. 2, § 11013(c)Vigente

Aplicable desde 1 de octubre de 2025

Cuándo se relaciona
Aplica a empleadores sujetos a FEHA que usan estos sistemas.
Qué prevé la norma
  • Conservar durante cuatro años los datos de entrada, resultados y datos usados para configurar o personalizar el sistema.
Evidencias habituales
  • Política de conservación y registros de decisiones
Documentos base relacionados
Verificación
Pendiente de confirmar en fuente oficial (última comprobación: 4 de noviembre de 2026)El comunicado oficial del CRD (30-jun-2025) confirma que hay que conservar los registros de empleo, incluidos los datos de sistemas de decisión automatizada, durante al menos cuatro años. Falta contrastar el número de sección (2 CCR § 11013(c)) en el texto oficial.

Controlar a los proveedores de herramientas de selección

FEHA: sistemas de decisión automatizadaCal. Code Regs., tit. 2, § 11008 (definición de agente)Vigente

Aplicable desde 1 de octubre de 2025

Cuándo se relaciona
Aplica si un proveedor selecciona, filtra o evalúa personal en su nombre.
Qué prevé la norma
  • Pedir al proveedor pruebas antisesgo y acceso a los datos necesarios para conservar registros.
  • Fijar en el contrato responsabilidades, auditoría y cooperación ante reclamaciones.
Evidencias habituales
  • Cuestionario de diligencia debida y contrato firmado
Verificación
Pendiente de confirmar en fuente oficial (última comprobación: 4 de noviembre de 2026)Falta el texto oficial de 2 CCR § 11008 (definición de agente); el contenido procede de despachos y publicaciones especializadas. El comunicado del CRD no menciona números de sección.

Auditoría de sesgo independiente cada año

NYC Local Law 144N.Y.C. Admin. Code § 20-871(a)(1); 6 RCNY § 5-301Vigente

Ya aplicable

Cuándo se relaciona
Aplica si usa una AEDT para decidir o apoyar decisiones de contratación o promoción en la Ciudad de Nueva York.
Qué prevé la norma
  • Encargar una auditoría a un auditor independiente antes del uso y al menos cada 12 meses.
  • Calcular tasas de selección o puntuación e impact ratios por sexo, raza/etnia y sus combinaciones.
  • Conseguir del proveedor los datos históricos necesarios.
Evidencias habituales
  • Informe de auditoría firmado por el auditor independiente
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Fecha de aplicación y deber de auditoría de menos de un año contrastados en nyc.gov; método de cálculo y requisito de independencia tomados de fuentes secundarias.

Publicar el resumen de la auditoría

NYC Local Law 144N.Y.C. Admin. Code § 20-871(a)(2); 6 RCNY § 5-303Vigente

Ya aplicable

Cuándo se relaciona
Aplica a quien usa una AEDT en la Ciudad de Nueva York.
Qué prevé la norma
  • Publicar en la web de empleo la fecha de la última auditoría, el resumen de resultados y la fecha de inicio de uso de la herramienta.
Evidencias habituales
  • Página web con el resumen publicado
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Deber de publicar el resumen contrastado en nyc.gov.

Avisar a candidatos y empleados con 10 días hábiles de antelación

NYC Local Law 144N.Y.C. Admin. Code § 20-871(b); 6 RCNY § 5-304Vigente

Ya aplicable

Cuándo se relaciona
Aplica a candidatos y empleados residentes en la Ciudad de Nueva York evaluados con una AEDT. No se extiende al resto del estado de Nueva York.
Qué prevé la norma
  • Avisar que se usará una AEDT y qué cualificaciones y características evaluará.
  • Explicar cómo pedir un proceso alternativo o un ajuste razonable.
  • Informar, si se pide, del tipo y origen de los datos y de la política de conservación.
Evidencias habituales
  • Aviso publicado o enviado con fecha
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Plazo de 10 días hábiles contrastado en nyc.gov; contenido del aviso tomado de fuentes secundarias.

No usar IA con efecto discriminatorio ni el código postal como sustituto

Illinois HB 3773775 ILCS 5/2-102(L)(1)Vigente

Aplicable desde 1 de enero de 2026

Cuándo se relaciona
Aplica a empleadores con trabajadores o candidatos en Illinois que usan IA en decisiones de empleo.
Qué prevé la norma
  • Prohibir en la política interna el uso de códigos postales como sustituto de características protegidas.
  • Revisar si la herramienta produce resultados desiguales por grupo; la ley no exige auditoría, pero es la mejor defensa.
Evidencias habituales
  • Política de uso de IA en empleo
  • Informe de revisión de sesgo (voluntario)
Verificación
Pendiente de confirmar en fuente oficial (última comprobación: 4 de noviembre de 2026)ilga.gov rechazó la conexión el 4-nov-2026, así que el texto oficial sigue sin contrastar. Falta confirmar en 775 ILCS 5/2-102(L) la redacción del deber. La vigencia (1-ene-2026) y la retirada de la propuesta de reglas del IDHR (2-jun-2026) proceden de fuentes secundarias coincidentes (Seyfarth, Burke, National Law Review).

Avisar del uso de IA en decisiones de empleo

Illinois HB 3773775 ILCS 5/2-102(L)(2)Vigente

Aplicable desde 1 de enero de 2026

Cuándo se relaciona
Aplica a empleadores con trabajadores o candidatos en Illinois que usan IA en decisiones de empleo.
Qué prevé la norma
  • Informar a empleados (y, como buena práctica, a candidatos) de que se usa IA y para qué decisiones.
  • Como buena práctica, incluir el nombre de la herramienta y del proveedor, como pedía el borrador retirado del IDHR.
Evidencias habituales
  • Aviso entregado o publicado con fecha
Verificación
Pendiente de confirmar en fuente oficial (última comprobación: 4 de noviembre de 2026)ilga.gov rechazó la conexión el 4-nov-2026, así que el texto oficial sigue sin contrastar. Falta confirmar en 775 ILCS 5/2-102(L) la redacción del deber. La vigencia (1-ene-2026) y la retirada de la propuesta de reglas del IDHR (2-jun-2026) proceden de fuentes secundarias coincidentes (Seyfarth, Burke, National Law Review).

Aviso claro al consumidor sobre el uso de ADMT

Colorado SB 26-189SB 26-189 (C.R.S. 6-1-17xx), obligaciones del deployerAprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica si usa ADMT que influye de forma material en decisiones sobre empleo, vivienda, salud, educación, crédito o seguros de consumidores de Colorado.
Qué prevé la norma
  • Dar un aviso claro y visible en el punto de interacción de que se usa ADMT.
Evidencias habituales
  • Aviso publicado y capturas de los puntos de interacción
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Firma, fecha y obligaciones contrastadas en leg.colorado.gov el 2-nov-2026. El contenido exacto dependerá de las reglas del Fiscal General, aún pendientes.

Explicación en 30 días tras una decisión adversa

Colorado SB 26-189SB 26-189, obligaciones del deployerAprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica a deployers de ADMT en decisiones relevantes sobre consumidores de Colorado.
Qué prevé la norma
  • En los 30 días siguientes a un resultado adverso, explicar en lenguaje llano la decisión y el papel de la ADMT.
  • Indicar cómo pedir información sobre el sistema, sus datos y los derechos de corrección y revisión.
Evidencias habituales
  • Plantilla de explicación y registro de envíos
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Plazo de 30 días contrastado en leg.colorado.gov; detalle sujeto a las reglas del Fiscal General.

Corrección de datos y revisión humana

Colorado SB 26-189SB 26-189, derechos del consumidorAprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica a deployers de ADMT en decisiones relevantes sobre consumidores de Colorado.
Qué prevé la norma
  • Permitir al consumidor acceder a sus datos personales y corregir los que sean incorrectos.
  • Ofrecer una revisión humana significativa y reconsideración tras un resultado adverso, por una persona formada y con autoridad para cambiarlo.
Evidencias habituales
  • Procedimiento de revisión y registro de solicitudes y resultados
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Contrastado en leg.colorado.gov.

Documentación técnica del desarrollador para los deployers

Colorado SB 26-189SB 26-189, obligaciones del desarrolladorAprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica a quien desarrolla o vende ADMT usada en decisiones consecuentes sobre consumidores de Colorado. Vender un producto con IA no basta: marque en el autodiagnóstico el tipo de decisión que apoya su producto.
Qué prevé la norma
  • Entregar a cada deployer documentación sobre usos previstos, categorías de datos de entrenamiento, limitaciones conocidas e instrucciones de uso y revisión humana.
  • Avisar a los deployers de las actualizaciones relevantes.
Evidencias habituales
  • Ficha técnica entregada y registro de versiones
Documentos base relacionados
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Contrastado en leg.colorado.gov.

Conservar registros de cumplimiento tres años

Colorado SB 26-189SB 26-189, conservación de registrosAprobada, aplica más adelante

Aplicable desde 1 de enero de 2027

Cuándo se relaciona
Aplica a desarrolladores y deployers sujetos a la ley.
Qué prevé la norma
  • Conservar al menos tres años los registros que demuestren el cumplimiento, con identificadores de versión.
Evidencias habituales
  • Registro de decisiones y de versiones del sistema
Documentos base relacionados
Verificación
Verificado en fuente oficial el 2 de noviembre de 2026Plazo de tres años contrastado en leg.colorado.gov.

Documentos base relacionados

Kits relacionados

Incluye 5 documentos

Kit RR. HH. y selección con IA

Política de IA en selección, comunicación a trabajadores y representantes, supervisión humana real, EIPD y revisión de decisiones para candidatos y empleados.

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Kit EE. UU.: IA en empleo (Nueva York, Illinois, California, Colorado)

Plantilla de referencia para el informe de auditoría de sesgo con impact ratio (en la Ciudad de Nueva York la hace un auditor independiente), política de contratación con IA, aviso de uso de IA a candidatos, supervisión humana y registro de decisiones, relacionados con las reglas de empleo de Nueva York, Illinois, California y Colorado.

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