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El mundo del trabajo se está transformando de forma constante, fundamentalmente debido a la incorporación de las nuevas tecnologías de la información y de la comunicación. De entre las mismas, las empresas recurren cada vez más frecuentemente al uso de algoritmos digitales de diversa índole –ofertas de trabajo, acceso al empleo, diferencias en las condiciones laborales, formas de medición del rendimiento, entre otros aspectos–. Sin embargo, en el proceso de aprendizaje de la maquinaria, siguen existiendo sesgos sociales que continúan perennes en la sociedad.Por consiguiente, en este estudio, trataremos de profundizar en los posibles vacíos de justicia que en la actualidad presentan los algoritmos digitales aplicados en el ámbito del trabajo, aportando posibles propuestas de mejora para la consecución de un algoritmo orientado hacia la consecución de la justicia desde una perspectiva amplia y relacional. The world of work is constantly changing, mainly due to the introduction of new information and communication technologies. Among these, companies are increasingly resorting to the use of digital algorithms of various kinds –job offers, access to employment, differences in working conditions, ways of measuring work performance, among others–. However, in the process of machine learning, there are still social biases that remain perennial in society.Therefore, in this study, we will try to delve into possible gaps in justice that currently exist in digital algorithms applied in the field of work, providing possible proposals for improvement in order to achieve an algorithm oriented towards the achievement of justice from a broad and relational perspective. |
