KAIRÓS, Vol. (9) No. 17, pp. 197-221, julio - diciembre 2026  
ISSN No. 2631-2743  
DESAFÍOS JURÍDICOS  
DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN EL MERCADO  
LABORAL MEXICANO:  
ANÁLISIS JURÍDICO-  
CRÍTICO SOBRE DERECHOS  
FUNDAMENTALES DEL  
TRABAJADOR  
Liliana C. Becerra-Vargas  
lilybvar@gmail.com  
Universidad Internacional de  
Aguascalientes  
(Aguascalientes – México)  
LEGAL CHALLENGES OF  
ARTIFICIAL INTELLIGENCE  
IN THE MEXICAN LABOR  
MARKET: A CRITICAL LEGAL  
ANALYSIS OF FUNDAMENTAL  
EMPLOYEES´ RIGHTS  
Teresa de Jesús Vargas-Vega  
tvvega@uaeh.edu.mx  
Universidad Autónoma del Estado  
de Hidalgo  
(Hidalgo – México)  
DOI:  
https://doi.org /10.37135/kai.03.17.10  
Recibido:14/04/2026  
Aceptado: 29/06/2026  
FACULTAD DE  
CIENCIAS POLÍTICAS Y  
ADMINISTRATIVAS  
UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO  
KAIRÓS, Vol. (9) No. 17, pp. 197-221, julio - diciembre 2026  
ISSN No. 2631-2743  
Resumen  
Lainclusióndelainteligenciaartificial(IA)enelentornolaboral  
mexicano desafía las categorías tradicionales del derecho del  
trabajo y plantea riesgos para el trabajo digno, la protección  
de datos personales y la no discriminación. Este artículo de  
reflexión jurídica sostiene que el sistema jurídico mexicano  
es insuficiente para tutelar los derechos fundamentales de los  
trabajadores ante la gestión algorítmica, debido a la falta de  
regulación específica y a las limitaciones estructurales de la  
Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de  
los Particulares (LFPDPPP). Mediante un análisis doctrinal,  
normativo y comparado, se identifican lagunas y se propone  
reformas a la legislación laboral y la LFPDPPP, así como la  
creación de mecanismos de auditoría algorítmica.  
DESAFÍOS JURÍDICOS  
DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN EL MERCADO  
LABORAL MEXICANO:  
ANÁLISIS JURÍDICO-  
CRÍTICO SOBRE DERECHOS  
FUNDAMENTALES DEL  
TRABAJADOR  
Palabras clave: gestión algorítmica, plataformas  
digitales, protección de datos laborales, explicabilidad  
algorítmica, trabajo decente, discriminación algorítmica.  
Abstract  
The integration of Artificial Intelligence (AI) into the Mexican  
workplace challenges traditional categories of labor law and  
poses risks to decent work, personal data protection, and non-  
discrimination. This legal commentary argues that the Mexican  
legal system is insufficient to protect workers’ fundamental  
rights in the face of algorithmic management, due to the lack of  
specific regulations and the structural limitations of the Federal  
Law on the Protection of Personal Data Held by Private Parties  
(LFPDPPP). Through doctrinal, normative, and comparative  
analysis, this article identifies gaps and proposes legislative  
reforms to labor law and the LFPDPPP, as well as the creation  
of mechanisms for algorithmic auditing.  
LEGAL CHALLENGES OF  
ARTIFICIAL INTELLIGENCE  
IN THE MEXICAN LABOR  
MARKET: A CRITICAL  
LEGAL ANALYSIS  
OF FUNDAMENTAL  
EMPLOYEES´ RIGHTS  
Keywords: algorithmic management, digital platforms,  
labor data protection, algorithmic explainability, decent work,  
algorithmic discrimination.  
DOI:  
https://doi.org/10.37135/kai.03.17.10  
Liliana C. Becerra-Vargas, Teresa de Jesús Vargas-Vega  
I. Introducción  
El avance de la IA no constituye un fenómeno futuro ni remoto, sino una  
transformación en curso que reconfigura la estructura del empleo, los perfiles  
laborales y las relaciones jurídicas entre trabajadores y empleadores. En México,  
este proceso ha sido rápido en los últimos años, impulsado por la globalización  
económica, la competencia internacional y las necesidades de modernización  
productiva (Schwab, 2016; McKinsey Global Institute, 2021).  
La IA se ha consolidado progresivamente en sectores estratégicos de la  
economía nacional. En la industria manufacturera y automotriz, los sistemas de  
automatización robótica han transformado las líneas de producción, disminuyendo  
la demanda de mano de obra no calificada e incrementando la necesidad de  
perfiles técnicos especializados (Vázquez y Pérez, 2021). En el sector de  
servicios, los algoritmos gestionan procesos de selección de personal, evaluación  
del desempeño, asignación de turnos y atención al cliente mediante sistemas  
que operan con supervisión humana mínima o nula (Dastin, 2018). En la esfera  
de las plataformas digitales, un sinnúmero de trabajadores en México trabaja  
en modalidades mediadas por algoritmos, en contextos de gran ambigüedad  
jurídica respecto a su naturaleza laboral (Aloisi y De Stefano, 2022; Organización  
Internacional del Trabajo [OIT], 2021).  
Esta situación real plantea interrogantes fundamentales para el sistema  
jurídico mexicano. La Ley Federal del Trabajo (LFT), publicada originalmente  
en 1970 y reformada en diversas ocasiones, de las cuales la de mayor relevancia  
estructural data de 2019, no reglamenta de manera concreta los retos que la IA  
plantea en las relaciones laborales. Las normas relativas a la capacitación, la  
privacidad, la no discriminación y la estabilidad en el empleo resultan insuficientes  
para abordar el alcance de los sistemas algorítmicos en la gestión del trabajo  
(López y Márquez, 2020; Medina Romero y Torres Chávez, 2025). A nivel  
internacional, la Organización Internacional del Trabajo (OIT), la Organización  
para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y la Unión Europea  
(UE) han avanzado en la construcción de marcos regulatorios que México podría  
seguir y adaptar a su contexto (OIT, 2022; Organización para la Cooperación y  
el Desarrollo Económicos [OCDE], 2023; Parlamento Europeo y Consejo de la  
Unión Europea, 2024b).  
Este artículo sostiene, desde una lectura jurídicoconstitucional, que el marco  
normativomexicanoresultaactualmenteinsuficientepararesponderalaprotección  
de los derechos fundamentales de los trabajadores frente a la gestión algorítmica  
del trabajo. El objetivo es detectar las principales lagunas del sistema jurídico  
mexicano y plantear lineamientos para una reforma integral, a partir del estudio  
doctrinal, normativo y comparado de la legislación vigente y de los estándares  
internacionales. Bajo esta lógica, el presente artículo sostiene como tesis central  
que el marco jurídico mexicano resulta insuficiente para garantizar la protección  
de los derechos fundamentales de los trabajadores ante la dirección empresarial  
automatizada, debido a la falta de regulación específica, a la vulnerabilidad de la  
protección de datos personales y a la ausencia de mecanismos de transparencia y  
control sobre las decisiones automatizadas.  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
El trabajo se desarrolla como una reflexión jurídica de carácter crítico,  
respaldada por el análisis doctrinal, normativo y comparado. En consecuencia,  
se identifican las principales lagunas del marco jurídico laboral mexicano y se  
proponen lineamientos de reforma legislativa y de política pública orientados a  
los principios del derecho laboral.  
El presente estudio contribuyeal estado del conocimientoen tres dimensiones  
específicas de la literatura existente sobre IA y el derecho laboral en América  
Latina. En primer lugar, adopta una lectura jurídico-constitucional sistemática  
del efecto de la gestión algorítmica sobre los derechos fundamentales en el  
contexto mexicano específico, a diferencia de los trabajos de corte descriptivo  
o de derecho comparado puro. En segundo lugar, integra la dimensión procesal  
del problema, en particular, la distribución de la carga de la prueba en conflictos  
laborales algorítmicos ante los Centros de Conciliación y losTribunales Laborales,  
que los estudios precedentes aún no han desarrollado. En tercer lugar, formula  
propuestas de reforma organizadas en lineamientos técnicos concretos para la  
LFT, la LFPDPPP y el sistema de auditoría algorítmica, con referencia expresa a  
los estándares del AI Act europeo adaptados a las condiciones institucionales del  
sistema jurídico mexicano (Medina Romero y Torres Chávez, 2025; Rodríguez  
Pérez, 2025).  
II. Marco conceptual: IA y trabajo en México  
2.1. Concepto y tipología de la IA en el ámbito laboral  
A efectos del presente artículo, los siguientes términos se emplean con el  
significado que se indica y de manera consistente en todo el texto:  
(i) IA laboral: cualquier sistema de inteligencia artificial, incluyendo  
algoritmos de aprendizaje automático y modelos de procesamiento de lenguaje  
natural, aplicado a la gestión, organización o supervisión de las relaciones de  
trabajo;  
(ii) Gestión algorítmica: indica el ejercicio del poder de dirección patronal  
mediante sistemas de IAque dirigen, supervisan, evalúan o sancionan la prestación  
del trabajo con intervención humana mínima o nula;  
(iii) Decisiones automatizadas: son aquellas tomadas de forma total o  
predominante por un sistema de IA, sin una revisión humana efectiva que pueda  
modificar o revertir el resultado, y;  
(iv) Control algorítmico: modalidad de ejercicio del poder de dirección,  
que se vale de sistemas de IA para monitorear en tiempo real la actividad, el  
rendimiento y el comportamiento del trabajador.  
Estas definiciones son coherentes con la terminología del Reglamento (UE)  
2024/1689 (AI Act) y con la doctrina iuslaboralista especializada (Mercader  
Uguina, 2024; Aloisi y De Stefano, 2022).  
La IA puede definirse como la disciplina científico-tecnológica orientada  
al diseño de sistemas capaces de realizar tareas que antes requerían inteligencia  
humana, tales como el aprendizaje, el razonamiento, el reconocimiento de  
patrones, la toma de decisiones y la resolución de problemas (Russell y Norvig,  
2016).  
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Liliana C. Becerra-Vargas, Teresa de Jesús Vargas-Vega  
Este artículo sostiene que los sistemas de IA en su modalidad más avanzada  
emplean métodos de aprendizaje automático (machine learning) y de aprendizaje  
profundo (deep learning), que les permiten procesar grandes volúmenes de  
datos, detectar correlaciones no evidentes y, así adaptar sus respuestas de forma  
autónoma (Goodfellow et al., 2016).  
En la esfera jurídica, la definición adoptada por el Reglamento de Inteligencia  
Artificial de la Unión Europea, alineada con la de la OCDE, considera que la  
IA es un sistema basado en una máquina diseñado para funcionar con distintos  
niveles de autonomía, que infiere, a partir de la información de entrada, como  
generar predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones con capacidad  
de modificar los entornos físicos o virtuales (Mercader Uguina, 2024, p. 1115).  
Esta definición es importante para la reflexión jurídica laboral, pues delimita  
el objeto de regulación con independencia del soporte tecnológico utilizado. A  
juicio de la autora, en la esfera laboral, la IA se utiliza en cuatro grandes áreas  
con un impacto directo en los trabajadores. El primero de esos ejes sería el de los  
sistemas de reclutamiento y selección algorítmica, que filtran candidatos y evalúan  
entrevistas mediante el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento  
facial (Dastin, 2018).  
El segundo eje corresponde a los sistemas de gestión del desempeño, que  
generancalificacionesysugerenciasdepromociónodespido, conunaintervención  
humana mínima o nula. El tercer eje serían los sistemas de vigilancia digital  
del trabajo, los cuales supervisan en tiempo real la actividad realizada por los  
trabajadores por medio de dispositivos, sensores y cámaras (Aloisi y De Stefano,  
2022); y, por último, el cuarto eje, sería la automatización de tareas cognitivas  
y manuales, la cual afecta a los trabajos de cualificación media en sectores de  
servicios y administración (Frey y Osborne, 2017).  
2.2. El impacto de la IA en el mercado laboral mexicano  
En México, el uso de tecnologías basadas en IA se ha incrementado de  
manera heterogénea, con mayor presencia en áreas como la manufactura, los  
servicios financieros, la logística y el comercio minorista (Ultreras-Rodríguez  
et al., 2025). El ejemplo más destacado de esto es la industria automotriz, que  
ha sido pionera en la incorporación de sistemas robóticos e IA en sus líneas de  
ensamblaje, transformando la organización y el funcionamiento de sus plantillas  
laborales (Vázquez y Pérez, 2021; González Pérez, 2022).  
La literatura especializada ha tendido a estructurar este debate en torno a  
dos grandes enfoques: el desplazamiento tecnológico y la compensación, cuya  
utilidad metodológica radica en el contexto institucional en el que se sitúa la  
tecnología. La teoría del desplazamiento tecnológico, ligada a los trabajos de Frey  
y Osborne (2017), sostiene que la automatización tiene un efecto sustitutivo sobre  
el trabajo humano, especialmente en las tareas realizadas de forma rutinaria. Por  
su parte, la teoría de la compensación planteada por Bessen (2019), sostiene que  
la tecnología crea nuevos empleos y modifica los ya existentes. Estudios sobre  
América Latina indican que el uso de IA puede generar beneficios en trabajadores  
de mayor cualificación, en un contexto de aumento de la escasez de quienes tienen  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
menor formación técnica (Comisión Económica para América Latina y el Caribe  
[CEPAL], 2021; Arntz et al., 2016).  
Estudios recientes muestran que el aumento de la IAen el trabajo tiene efectos  
económicos,jurídicosysocialesquerequierenunaactuaciónnormativaanticipada.  
La OIT y la OCDE han mencionado que, sin marcos regulatorios apropiados  
en cada legislación, la aplicación de sistemas algorítmicos en el ámbito laboral  
aumentalosriesgosdediscriminaciónindirecta, lafaltadetransparenciadecisional  
y el menoscabo del derecho a la defensa de los trabajadores, especialmente en las  
regiones con altos niveles de informalidad como lo es América Latina; asimismo,  
la OIT ha advertido últimamente que la expansión de la IA generativa en el  
ámbito laboral puede afectar la cantidad y la calidad del trabajo, principalmente  
cuando se integra en procesos de gestión algorítmica sin salvaguardias jurídicas  
apropiadas, aumentando riesgos de precarización, intensificación del trabajo y  
debilitamiento del trabajo digno (OIT, 2023).  
En este sentido, la Comisión Económica para América Latina y el Caribe  
(CEPAL) y el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD)  
concuerdan en que América Latina afronta el riesgo de una “brecha algorítmica”,  
en la que los beneficios de la digitalización se concentran en sectores altamente  
cualificados, a medida que aumentan las desigualdades estructurales del mercado  
laboral (OIT, 2022; OCDE, 2023; CEPAL, 2023; Programa de las Naciones  
Unidas para el Desarrollo [PNUD], 2022).  
Desde el contexto mexicano, esta concentración se agrava por la alta  
informalidad laboral, ya que, según datos del Instituto Nacional de Estadística  
y Geografía (INEGI), en 2024 afectó a más del 55% de la población empleada  
(Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2024), así como por  
los continuos niveles de desigualdad educativa y por las brechas digitales que  
limitan el acceso de muchos sectores de la fuerza laboral a los beneficios de la  
transformación tecnológica. Desde una lectura constitucional, la introducción de  
sistemas de IA en este contexto, sin un marco normativo adecuado, aumenta el  
riesgo de que se amplíen las desigualdades estructurales y se transgredan derechos  
laborales básicos.  
III. Derechos fundamentales vulnerados  
3.1. Derecho al trabajo digno  
La Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos (CPEUM), en su  
artículo 123 (Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos [CPEUM],  
1917/2024, art. 123) y el artículo 2.° de la LFT (Ley Federal del Trabajo [LFT],  
1970/2021, art. 2) fundamentan el principio y el derecho humano a tener un  
trabajo digno como eje central de la normativa laboral mexicana. Este principio  
engloba la existencia de un trabajo y su calidad, refiriéndose así a los derechos  
fundamentales del trabajador, la prohibición de ser discriminado, la posibilidad  
de que pueda participar y ejercer sus libertades sindicales y se le garanticen sus  
condiciones de seguridad e higiene.  
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Liliana C. Becerra-Vargas, Teresa de Jesús Vargas-Vega  
Asimismo, la gestión algorítmica representa un peligro para este derecho  
fundamental de diversas maneras. Esto se debe a que los sistemas que crean  
metas de productividad calculadas algorítmicamente y monitorean en tiempo  
real su observancia, pueden crear diversas situaciones de estrés laboral, fatiga y  
deterioro de la salud incompatibles con el concepto constitucional de un trabajo  
digno. En consecuencia, el incremento de los procesos de sustitución tecnológica,  
sin políticas de transición adecuadas, puede provocar escenarios de desempleo  
que el sistema de protección social mexicano no está en condiciones de absorber  
(Acemoglu y Restrepo, 2020).  
Esta interpretación resulta coherente con la doctrina constitucional de la  
Suprema Corte de Justicia de la Nación, la cual ha defendido que el derecho al  
trabajo digno implica que el trabajador tenga acceso al empleo y la garantía de  
que sus condiciones sean respetadas, así como su dignidad humana, su integridad  
personal y su progreso profesional, aun cuando existan avances tecnológicos en  
las empresas. En especial, la Corte ha determinado que el avance tecnológico  
no puede justificar la erosión de los derechos laborales ni la disminución de  
las garantías mínimas de protección previstas en el artículo 123 constitucional  
(CPEUM, 1917/2024, art. 123), por lo que le corresponde al legislador crear  
protecciones apropiadas y adecuadas frente a las nuevas formas de control y  
organización del trabajo.  
Esta interpretación es sólida con la doctrina constitucional elaborada por  
la Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN), particularmente con la tesis  
de jurisprudencia titulada “Dignidad humana. Constituye una norma jurídica  
que consagra un derecho fundamental a favor de las personas y no una simple  
declaración ética”, la cual ha defendido que la dignidad humana compone una  
declaración ética y una norma jurídica con contenido vinculante, que actúa  
como fundamento y límite para la actuación tanto de las autoridades como de los  
particulares, incluso ante los procesos de renovación tecnológica en el ámbito  
laboral (Suprema Corte de Justicia de la Nación [SCJN], 2016, Registro digital  
2012363).  
Al respecto, la Corte ha precisado que el derecho a la dignidad humana  
impone la obligación de que los progresos tecnológicos y las recientes formas  
de organización del trabajo no deriven en la cosificación del trabajador, ni en  
la degradación de sus condiciones laborales, a pesar de que estas prácticas se  
presenten como mecanismos de eficiencia en las empresas (SCJN, 2016, Registro  
digital 2012363).  
3.2. Derecho a la no discriminación algorítmica  
Uno de los riesgos más relevantes del uso de la IA en la gestión laboral es la  
reproducciónyelaumentodesesgosdiscriminatorios.Lossistemasdereclutamiento  
y selección apoyados en IA, procesan datos históricos que, en contextos donde han  
ocurrido prácticas discriminatorias por género, edad, origen étnico o condición  
socioeconómica, pueden codificar y automatizar dichas tendencias. El análisis lo  
evidencia en el caso documentado por Dastin (2018), que trata sobre el sistema  
de reclutamiento de Amazon, el cual presentaba una desventaja sistemática hacia  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
las candidatas femeninas y evidenciaba paradigmáticamente este riesgo.  
En México, el artículo 1.° constitucional (CPEUM, 1917/2024, art. 1) y el  
artículo 3.° de la LFT prohíben cualquier tipo de discriminación por razones de  
origenétnico,género,edad,discapacidad,condiciónsocial,estadodesalud,religión,  
condición migratoria, opiniones, preferencias sexuales, estado civil o cualquier  
otra que pueda llegar a atentar contra la dignidad humana (LFT, 1970/2021, art.  
3). No obstante, estas disposiciones fueron creadas en una esfera analógica y no  
analizan el supuesto concreto de los sesgos automatizados, cuyas particularidades  
pueden ser diferenciadas de formas tradicionales de discriminación, ya que se  
produce de forma no deliberada, resulta difícil de descubrir y puede replicarse  
a escala sistemática (Aloisi y De Stefano, 2022; Organización de las Naciones  
Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO], 2021).  
El sesgo algorítmico en el ámbito laboral ha sido reconocido por diferentes  
manifestaciones concretas por la doctrina. Dicho sesgo de representación surge  
cuando los datos de entrenamiento no son suficientemente amplios, de manera que  
el sistema repite patrones discriminatorios preexistentes; el sesgo de confirmación  
ocurre cuando el algoritmo refuerza perfiles históricos de contratación en  
menoscabo de la diversidad; y la discriminación indirecta se origina cuando  
variables supuestamente neutras, como el código postal o la universidad de  
procedencia, se correlacionan con factores socioeconómicos o étnicos, creando  
resultados excluyentes sin que exista una relación directa con la capacidad  
del trabajador para el puesto (Salinas Atencio y Guzmán Napurí, 2025, p. 80;  
Mercader Uguina, 2024, p. 1119). Estos mecanismos resultan fundamentalmente  
problemáticos en el contexto mexicano, ya que existe una fuerte correlación entre  
el origen étnico, la zona geográfica y el nivel de acceso a la educación superior.  
Desde la doctrina clásica del derecho laboral, Del Rey Guanter (2019) ya  
advertía que el poder de dirección del empleador, tradicionalmente restringido por  
los derechos fundamentales del trabajador, adquiere una nueva dimensión con la  
digitalización, ya que los instrumentos tecnológicos extienden cualitativamente  
las posibilidades de vigilancia, evaluación y control de la prestación laboral.  
Esta observación doctrinal resulta hoy completamente adaptable a la gestión  
algorítmica: el poder de dirección ejercido a través de IAno está libre de los límites  
constitucionales que lo circunscriben, y su ejercicio desmedido puede constituir  
una vulneración de los derechos fundamentales del trabajador, independiente de  
la eficiencia técnica que se solicite como justificación (Del Rey Guanter, 2019;  
Mercader Uguina, 2024).  
3.3. Derecho a la protección de datos personales  
El uso de sistemas de IA en el trabajo conlleva esencialmente al tratamiento  
masivo de datos personales de los trabajadores, tales como datos biométricos  
para el control de acceso, registros de actividad y productividad, datos de salud,  
comunicaciones electrónicas y datos de comportamiento creados por los sistemas  
de gestión del rendimiento.  
LaLFPDPPP, publicadaen2010, estableceunsistemadeprotecciónaplicable  
al tratamiento de datos personales por parte de sujetos privados (Ley Federal  
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2010/2017). Sin embargo, esta ley presenta limitaciones estructurales en el  
contexto laboral, ya que no contempla la asimetría de poder inherente a la relación  
laboral, que compromete la libre aceptación del consentimiento por parte del  
trabajador; no regula el tratamiento de datos derivados de sistemas de vigilancia y  
monitoreo laboral; y no prevé garantías concretas ante el uso de IA en decisiones  
automatizadas que vulneran los derechos de los trabajadores (Medina Romero y  
Torres Chávez, 2025; Comisión Interamericana de Derechos Humanos [CIDH],  
2022).  
3.4. Estabilidad laboral y toma de decisiones algorítmica  
La toma de decisiones, mediante algoritmos, referente a la contratación,  
la promoción, la asignación de tareas y la terminación de la relación laboral  
muestra los retos fundamentales para el principio de la estabilidad en el trabajo,  
fundamentado en los artículos 47 y 48 de la LFT (LFT, 1970/2021, arts. 47-48).  
Cuando un trabajador es despedido como resultado de una decisión tomada total o  
parcialmente por un sistema algorítmico, surgen interrogantes importantes sobre  
la justificación de dicha decisión, la posibilidad de impugnarla y la determinación  
de qué obligación legal resulta aplicable.  
La incertidumbre de los sistemas de IA, frecuentemente calificados como  
“cajas negras” por la dificultad de comprender los criterios que sustentan sus  
decisiones, obstaculiza el ejercicio del derecho a la defensa del trabajador  
vulnerado. Si el trabajador no puede conocer completamente los criterios que  
originaron su despido o no puede obtener una promoción de su puesto, el principio  
de audiencia previa y el acceso a la justicia laboral se vuelven de igual forma  
inoperantes (López y Márquez, 2020); (OIT, 2022).  
La opacidad algorítmica, entendida como la dificultad práctica de conocer los  
criterios que respaldan una decisión automatizada, plantea, desde una perspectiva  
constitucional, dos problemáticas, ya que por un lado, restringe al trabajador a  
formular una defensa efectiva ante la autoridad laboral; y en contraste, dificulta  
la detección y corrección de posibles discriminaciones algorítmicas, ya que en  
muchas decisiones tomadas por sistemas de IA no se cuentan con explicaciones  
claras o auditables, operando al margen del escrutinio jurídico y sindical  
(Rodríguez Pérez, 2025, p. 49).  
Esta situación es sustancialmente difícil en el sistema procesal laboral  
mexicano, reformado en 2017, ya que tampoco contempla disposiciones concretas  
sobre la valoración judicial de decisiones tomadas por medio de IA ni sobre la  
distribución de la carga de la prueba en estos casos.  
Este problema, adquiere mayor importancia si se considera que la Suprema  
Corte de Justicia de la Nación, en la tesis titulada “Derechos humanos en  
materia laboral. Vías procesales para su defensa y garantía en las relaciones  
entre particulares”, ha reconocido que los derechos humanos en materia laboral  
son exigibles igualmente en las relaciones entre particulares, cuando existe una  
relación de poder o subordinación que coloca a una de las partes en situación  
de vulnerabilidad, lo que resulta absolutamente aplicable a decisiones laborales  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
automatizadas (SCJN, 2023, Registro digital 2026108).  
Bajo este criterio, las decisiones laborales aplicadas a través de sistemas  
algorítmicos por parte de patrones privados no están exentas de control  
constitucional y deben sujetarse a los estándares mínimos de justificación,  
razonabilidad y posibilidad de defensa efectiva del trabajador vulnerado (SCJN,  
2023, Registro digital 2026108).  
3.5. El teletrabajo y las nuevas formas de relación laboral  
Con la pandemia de COVID-19, se aceleró el uso del teletrabajo en México,  
una modalidad incorporada expresamente a la LFT a través de la reforma  
publicada en el Diario Oficial de la Federación el 11 de enero de 2021. Dicha  
reforma incorpora un nuevo capítulo, agregando el Capítulo XII Bis, que regula el  
teletrabajo y determina las obligaciones patronales concernientes al suministro de  
equipos, la conectividad y las medidas de protección de datos durante la relación  
laboral bajo esta modalidad. Sin embargo, esta nueva normativa no aborda de  
forma integral los alcances del uso de sistemas de IA en el teletrabajo, ya que  
la supervisión digital de la actividad, el control algorítmico del rendimiento a  
distancia y los peligros psicosociales ligados a la vigilancia constante, son temas  
que la reforma de 2021 no contempló (LFT, 1970/2021).  
Las plataformas digitales son otra esfera de transformación con muchos  
alcances jurídicos. Esto se debe a que los trabajadores de plataformas son  
gestionadoscasiintegralmenteporalgoritmosquegestionanpedidos, fijanprecios,  
califican el rendimiento y pueden suspenderlos o descartarlos del sistema. Por  
ello, la legislación mexicana no han definido una postura respecto de la naturaleza  
jurídica de esta relación, ya que es necesario determinar si se trata de trabajadores  
subordinados, que serán protegidos por la LFT, o si se trata de trabajadores  
independientes (freelance), que serían privados de tener una protección laboral.  
Esta incógnita simboliza una de las lagunas más urgentes que debe ser atendida  
por el sistema jurídico laboral mexicano (Aloisi y De Stefano, 2022; OIT, 2021).  
En cuanto a la introducción del derecho a la desconexión digital en el  
presente estudio, es justo aclarar que no se trata de un derecho algorítmico en  
sentido estricto; no obstante, su importancia en este análisis se demuestra porque  
la gestión algorítmica del trabajo, principalmente en modalidades de teletrabajo,  
aumenta de manera concluyente los riesgos que el derecho a la desconexión busca  
aminorar. Los sistemas de vigilancia digital continua, la asignación automatizada  
de tareas fuera del horario laboral y la evaluación algorítmica del rendimiento en  
tiempo real vuelven a la desconexión digital en una garantía complementaria e  
indispensable del derecho al trabajo digno ante la IA. Su inclusión en la sección  
de derechos digitales laborales se justifica, desde una perspectiva sistemática y no  
como un problema únicamente algorítmico.  
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(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https:/10.37135/kai.03.17.06  
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IV. Lagunas en el sistema jurídico mexicano  
4.1. Falta de regulación concreta de la IA laboral  
La principal laguna del sistema jurídico mexicano es la ausencia de una  
regulación específica sobre el uso de la IA en el ámbito laboral. En contraste con  
otros países como Alemania, que cuenta con mecanismos de codecisión sindical  
sobre el uso de nuevas tecnologías; o Francia, que agregó en 2017 el derecho a la  
desconexión digital; o España, que admite el derecho de los representantes de los  
trabajadores a ser informados sobre el uso de algoritmos en la empresa, México  
aún no cuenta con una normativa que reconozca y regule directamente la toma de  
decisiones automatizada en el entorno laboral (OCDE, 2023).  
El déficit regulatorio crea una situación de desprotección jurídica para un  
sinnúmero de trabajadores mexicanos que ya son evaluados, supervisados o  
seleccionados por algún sistema de IA, sin contar con los instrumentos jurídicos  
necesarios para conocer cómo funcionan estos sistemas, impugnar sus decisiones  
o asegurar que no se produzca discriminación. La brecha entre la realidad  
tecnológica del mercado laboral mexicano y la respuesta del sistema jurídico  
constituye una violación del principio de progresividad de los derechos humanos  
laborales, fundamentado en el artículo 1.° constitucional (CPEUM, 1917/2024,  
art. 1; Medina Romero y Torres Chávez, 2025).  
4.2. De iciencias del ordenamiento jurídico laboral mexicano  
Lalegislaciónlaboralmexicanaseformaentornoatrespilaresfundamentales:  
(i) el artículo 123 de la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos  
(CPEUM, 1917/2024, art. 123), el cual reconoce los principios y derechos  
laborales mínimos con rango constitucional; (ii) la LFT, que es la encargada  
de desarrollar los principios y derechos laborales y reglamentar las relaciones  
laborales; y (iii) la Ley del Seguro Social, por medio de la cual se estructura el  
sistema de protección social de los trabajadores formales. Estas normas fueron  
concebidas en un contexto analógico y bajo el paradigma clásico de la relación  
laboral industrial, lo que evidencia sus deficiencias frente a los desafíos que  
plantea la incorporación de sistemas de IA en la gestión laboral.  
En los artículos 153-A y siguientes de la LFT se establece un régimen de  
capacitación y adiestramiento que podría interpretarse como el fundamento del  
derecho de los trabajadores a desarrollarse en el uso de nuevas tecnologías (LFT,  
1970/2021, art. 153-A). Asimismo, el artículo 132, fracción XXXI, incorporado  
en la reforma de 2019, impone al patrón la obligación de implementar políticas de  
igualdad laboral y de no discriminación (LFT, 1970/2021, art. 132, fracc. XXXI).  
Sin embargo, ninguna de estas disposiciones regula de manera específica el uso de  
algoritmos en el entorno laboral, la gestión algorítmica del trabajo ni la adopción  
de decisiones automatizadas con efectos jurídicos para los trabajadores (López y  
Márquez, 2020).  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
Por su parte, la LFPDPPP reconoce los derechos de acceso, rectificación,  
cancelación y oposición al tratamiento de datos personales (derechos ARCO)  
(LFPDPPP, 2010/2017). No obstante, esta Ley tampoco contempla el derecho  
de los trabajadores a no ser utilizados para la toma de decisiones laborales  
basadas exclusivamente en el tratamiento automatizado de sus datos, ni el  
derecho a conocer la lógica subyacente de los sistemas algorítmicos que inciden  
en su situación laboral. Por lo tanto, puede sostenerse que esta laguna resulta  
particularmente grave si se la contrasta con el desarrollo normativo europeo en  
materia de decisiones automatizadas y de protección de datos en el ámbito laboral  
(Medina Romero y Torres Chávez, 2025; CIDH, 2022).  
4.3. Falta del régimen de protección de datos en la esfera laboral  
LaLFPDPPPpresentalimitacionesestructuralesparagarantizarlaprotección  
del tratamiento de datos laborales mediante la IA (LFPDPPP, 2010/2017). En  
primer lugar, la ley regula relaciones entre particulares en situación de paridad  
formal, sin tener en cuenta la desigualdad de poder propia de la relación laboral,  
ya que un trabajador que no aprueba que sus datos personales sean tratados  
por sistemas de gestión laboral puede enfrentar consecuencias negativas en su  
trabajo. Este contexto de consentimiento condicionado contradice el principio del  
consentimiento libre e informado que exige la propia Ley.  
En segundo lugar, la LFPDPPP no regula las clases concretas de datos,  
principalmente sensibles, en el contexto laboral, como los datos biométricos,  
de geolocalización, de actividad en dispositivos corporativos y de salud. La  
falta de un régimen específico para este tipo de datos pone a los trabajadores en  
riesgo de recibir tratamientos invasivos que pueden comprometer gravemente su  
privacidad y su autonomía (Medina Romero y Torres Chávez, 2025). En tercer  
lugar, esta ley en México no reconoce el derecho a la portabilidad de los datos  
laborales ni el derecho a no ser objeto de decisiones automatizadas, los cuales  
sí están reconocidos en el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)  
europeo y resultan de especial importancia para los trabajadores en el contexto de  
la gestión algorítmica del trabajo.  
4.4. Garantías constitucionales ante la gestión algorítmica del trabajo  
El estudio del vacío normativo presentado requiere revisar las siguientes  
cuatro dimensiones constitucionales que el sistema jurídico mexicano no ha  
desarrollado suficientemente en relación con la IA laboral:  
El control de convencionalidad: en su vertiente difusa registrada por la  
SCJN a partir de la reforma constitucional de 2011, obliga a los operadores  
jurídicos, incluidos los Tribunales Laborales, a inaplicar normas internas que  
contradigan estándares interamericanos sobre el debido proceso, igualdad y no  
discriminación, lo que resulta directamente aplicable a los sistemas algorítmicos  
que imiten patrones discriminatorios o impidan la defensa efectiva del trabajador  
(CPEUM, 1917/2024, art. 1);  
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La eficacia horizontal de los derechos fundamentales: consolidada en la  
doctrina de la SCJN (SCJN, 2023, Registro 2026108), representa que el poder  
de decisión del patrón, cuando se practica a través de sistemas de IA, no está  
libre del escrutinio constitucional y debe respetar los derechos a la privacidad, la  
igualdad, la dignidad y el debido proceso del trabajador;  
El debido proceso algorítmico: entendido como el derecho del trabajador  
a conocer los criterios que fundamentan una decisión automatizada con efectos  
jurídicos sobre su relación laboral, a objetarlos y a obtener una revisión humana  
efectiva, constituye una garantía que procede directamente del artículo 14  
constitucional (CPEUM, 1917/2024, art. 14) y que el sistema procesal laboral  
mexicano reformado en 2017 aún no contempla de forma expresa;  
La ponderación constitucional entre la libertad del patrón y los derechos  
laborales digitales: requiere que la introducción de sistemas algorítmicos en la  
gestión del trabajo realice un test de proporcionalidad, ya que la medida debe  
buscar un fin legítimo, ser idónea y necesaria para alcanzarlo, y no debe de afectar,  
en términos desproporcionados, los derechos de los trabajadores.  
La ausencia de este marco de ponderación en la LFT y en la jurisprudencia  
laboral constituye una laguna normativa que las propuestas de reforma de la  
sección VI buscan subsanar.  
4.5. Lagunas en materia de transparencia y explicabilidad algorítmica  
Se advierte que otra laguna importante en el marco regulatorio de la IAlaboral  
puede deberse a la ausencia de la obligación de transparencia y explicabilidad de  
los sistemas algorítmicos que tienen un patrón. Un trabajador que obtiene una  
calificación negativa de su desempeño, creada por un algoritmo, o que es elegido  
para ser despedido por un sistema de IA, tiene un interés legítimo en conocer los  
criteriosquerespaldaronyfundamentaronesadecisión,encomprobarsucorrección  
fáctica y en ejercer su derecho a una defensa ante los órganos competentes. No  
obstante, el principio de explicabilidad de las decisiones automatizadas no está  
contemplado en el sistema jurídico laboral mexicano vigente (López y Márquez,  
2020; OIT, 2022).  
La respuesta a esta laguna en el derecho comparado ha evolucionado de  
manera significativa. El ordenamiento español, a través del artículo 64.4 d) del  
Estatuto de los Trabajadores, introducido por la denominada Ley Rider de 2021,  
registraelderechodelosrepresentanteslegalesdelostrabajadoresaserinformados  
sobre los parámetros y las reglas que los algoritmos utilizan que puedan llegar a  
afectar en las condiciones laborales o en el mantenimiento de los trabajos.  
No obstante, la doctrina ha indicado que incluso este progreso es escaso, ya  
que se reconoce un derecho de información únicamente pasivo que no responde  
a la consulta previa ni a la participación real de los representantes antes de la  
implantación de los sistemas algorítmicos (Rodríguez Pérez, 2025, pp. 53 y 55).  
Esta práctica comparada es ilustrativa de los retos que afronta cualquier sistema  
jurídico que busque regular la transparencia algorítmica en el ámbito laboral, y se  
afianza la necesidad de que la reforma mexicana deberá incluir un enfoque activo  
y no únicamente declarativo.  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
Esta laguna tiene consecuencias prácticas de gran alcance, ya que si el patrón  
utiliza un sistema de IA para basar un despido y el trabajador no puede acceder a  
los criterios algorítmicos que respaldaron esa decisión, su capacidad para objetar  
el despido queda gravemente afectada ante el Centro de Conciliación en primera  
instancia y el Tribunal Laboral en segunda. El sistema procesal laboral mexicano,  
reformado en 2017 y en proceso de implementación, tampoco prevé disposiciones  
concretas sobre la valoración judicial de las decisiones adoptadas mediante IA ni  
sobre la distribución de la carga probatoria en estos supuestos.  
4.6. Plataformas digitales  
La regulación de los trabajadores en plataformas digitales forma parte de  
las discusiones jurídicas más apremiantes en la esfera laboral mexicana. La  
LFT parte de un concepto clásico de la relación laboral, según el cual esta se  
caracteriza por la subordinación, la dependencia económica y el trabajo personal  
prestado de forma continua, la cual no se adecua apropiadamente a la situación  
de las relaciones laborales mediante el uso de plataformas algorítmicas. Las  
empresas dueñas de dichas plataformas suelen sostener que los trabajadores que  
operan a través de sus sistemas son independientes, lo que les permitiría evadir  
sus obligaciones laborales en caso de una relación laboral, tales como el pago de  
seguridad social, vacaciones, aguinaldo, prima de antigüedad y protección ante  
un despido injustificado.  
Este modelo de gestión algorítmica resulta jurídicamente importante si se  
contrasta con el criterio sostenido reiteradamente por la Suprema Corte de Justicia  
de la Nación, según el cual la subordinación jurídica constituye el elemento  
característico de la relación laboral, independientemente de la forma en que se  
manifieste. Conforme a esta doctrina, existe subordinación cuando el empleador,  
o quien funge materialmente como tal, tiene la facultad de dirigir, supervisar y  
sancionar la prestación del trabajo, la cual puede ejercerse mediante mecanismos  
tradicionales o, en el contexto actual, por medio de sistemas digitales y algoritmos  
de gestión. En consecuencia, el control algorítmico propio de las plataformas  
digitales puede configurar subordinación laboral en términos constitucionales y  
legales, aun cuando quiera ocultarse bajo formas contractuales supuestamente  
autónomas (SCJN, 1995, Registro digital 205158).  
Además, un estudio jurídico de las particularidades de estas relaciones,  
como el control algorítmico de las condiciones de trabajo, el establecimiento  
unilateral de precios, la valoración permanente mediante calificaciones y  
la eliminación discrecional de la plataforma, evidencia la presencia de los  
elementos determinantes de la subordinación laboral, aunque bajo una modalidad  
tecnológicamente mediada. La OIT y la jurisprudencia de diferentes países, entre  
ellos el Reino Unido, Francia y España, han fundamentado la naturaleza laboral de  
estas relaciones. En México aún no se cuenta con un marco normativo que aborde  
este tema de manera sistemática, lo que genera una situación de precariedad e  
inseguridad para muchos trabajadores de plataformas digitales en el país (Aloisi  
y De Stefano, 2022; OIT, 2021).  
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V. Derecho comparado  
5.1. El modelo europeo  
La Unión Europea representa la experiencia más avanzada y sistemática en  
la regulación de la IA con impacto en el ámbito laboral. Esto se debe a que el  
Reglamento (UE) 2016/679, conocido como Reglamento General de Protección  
de Datos (RGPD), estableció una base sólida para la protección de datos personales  
aplicable directamente al ámbito laboral. En especial, su artículo 22 otorga  
a toda persona el derecho a no ser sometida a decisiones individuales basadas  
exclusivamente en el tratamiento automatizado de datos personales cuando  
dichas decisiones produzcan efectos jurídicos o afecten de manera significativa a  
un trabajador, incluida la elaboración de perfiles (Parlamento Europeo y Consejo  
de la Unión Europea, 2016).  
Este precepto constituye el primer reconocimiento jurídico supranacional  
del derecho a una protección efectiva frente a decisiones algorítmicas, plenamente  
trasladable al ámbito laboral. Asimismo, la Directiva (UE) 2019/1152 sobre  
condiciones de trabajo transparentes y previsibles amplió las obligaciones del  
patrón de brindar información, al exigir que los trabajadores conozcan el uso de  
sistemas automatizados de vigilancia y toma de decisiones que se utilicen en la  
relación laboral (Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea, 2019).  
El avance más característico en esta materia es el Reglamento (UE)  
2024/1689, conocido como AI Act, adoptado en junio de 2024 (Parlamento  
Europeo y Consejo de la Unión Europea, 2024b). Este instrumento clasifica  
como sistemas de alto riesgo aquellos utilizados en la gestión laboral, como el  
reclutamiento, la selección de personal, la evaluación de la productividad y las  
decisiones de promoción o despido, sometiéndolos a estrictas obligaciones de  
documentación, evaluación previa del impacto sobre los derechos fundamentales,  
supervisión humana efectiva, trazabilidad y transparencia ante los trabajadores.  
La doctrina europea ha recalcado que el AI Act es un cambio estructural  
orientado a ser un modelo regulatorio preventivo, dirigido a la gestión del riesgo y  
a la protección de los derechos fundamentales ante las decisiones automatizadas,  
en especial en contextos sensibles como el trabajo y la gestión laboral algorítmica  
(Veale y Borgesius, 2022; Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea,  
2024b).  
Desde la doctrina iuslaboralista europea, se ha recalcado que el AI Act  
fundamenta su arquitectura regulatoria en lo que puede denominarse un  
“triángulo de oro”: el basado en el riesgo, el sistema de garantías y el régimen  
de responsabilidades. En la esfera laboral, esto significa que los sistemas de IA  
usados para la contratación, la evaluación del desempeño, la asignación de tareas  
y las decisiones de promoción o despido están sometidos a rigurosas obligaciones  
de gestión de riesgos, documentación técnica, trazabilidad y supervisión humana  
efectiva,incluyendoelderechodetodotrabajadorvulneradoatenerunaexplicación  
clara y comprensible del papel que el sistema de la IA tuvo durante la decisión  
que le afecta (Mercader Uguina, 2024, pp. 1124-1125). Este esquema ofrece una  
referencia estructural concreta para diseñar la reforma legislativa propuesta en el  
presente artículo.  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
De forma adicional, la Directiva (UE) 2024/2831 referente al trabajo en  
plataformas digitales, integra una presunción normativa de laboralidad para los  
trabajadores de plataformas, trasladando la carga de la prueba a las empresas  
para que sean ellas quienes acrediten la inexistencia de una relación laboral  
(Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea, 2024a). En conjunto, este  
marco normativo europeo brinda un referente robusto y evidencia una diferencia  
estructural respecto del modelo mexicano que tenemos actualmente, en el que  
carecemos de una regulación concreta en materia de IA laboral.  
Esta diferencia muestra que, de forma visible, la legislación mexicana  
necesita evolucionar y encaminarse hacia un enfoque preventivo que añada  
obligaciones de transparencia, supervisión humana y protección efectiva de los  
derechos fundamentales de los trabajadores (Parlamento Europeo y Consejo de  
la Unión Europea, 2024b; Organización para la Cooperación y el Desarrollo  
Económicos [OCDE], 2024).  
5.2. Prácticas en Latinoamérica  
En América Latina, la regulación de la IA laboral se encuentra en una fase  
inicial, con algunos avances normativos concretos que ofrecen fuentes valiosas  
para el contexto mexicano. Por ejemplo, Chile aprobó en 2022 la Ley Marco de  
Ciberseguridad (Ley 21.663), que contiene disposiciones sobre la protección de  
datos en el ámbito laboral. Argentina, a través de su Ley de Protección de Datos  
Personales, actualmente en proceso de actualización, y de las resoluciones del  
Ministerio de Trabajo, ha evolucionado en el reconocimiento de las obligaciones  
patronales en materia de transparencia algorítmica. Mientras que Brasil incluyó  
en 2023 reformas a su Consolidação das Leis do Trabalho (CLT) que determinan  
el derecho de los trabajadores a ser informados sobre el uso de sistemas de gestión  
algorítmica en sus empresas (CEPAL, 2023). Desde una perspectiva comparada, se  
ha identificado que, en Europa y en América Latina la gestión algorítmica plantea  
retos similares en términos de protección laboral, transparencia y distribución del  
poder en la relación de trabajo, lo que demanda soluciones normativas adecuadas  
a contextos de desigualdad estructural (Aloisi y De Stefano, 2022).  
Estos progresos, si bien podemos considerarlos modestos en contraste  
con el modelo europeo, brindan referentes más próximos al contexto jurídico  
y socioeconómico mexicano, que establecen puntos de partida valiosos para el  
diseño de una reforma laboral que aborde los retos de la IA desde una perspectiva  
que incluya las características del mercado de trabajo y del sistema jurídico  
nacional.  
5.3. Viabilidad normativa e institucional de los estándares europeos en México  
Lareferenciaalmodeloeuropeocomoprincipalmarcodederechocomparado  
requiere una evaluación expresa de su viabilidad para adaptarlo al sistema jurídico  
mexicano. En primer lugar, la compatibilidad constitucional de los estándares del  
AI Act y del RGPD con el ordenamiento mexicano es, en principio, elevada, ya  
que el artículo 1.° de la CPEUM, en su versión reformada en 2011, incorpora  
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el principio pro persona y la obligación de interpretar los derechos en armonía  
con los tratados internacionales de derechos humanos, lo que admite incluir los  
estándares de transparencia, supervisión humana y no discriminación indirecta  
automatizada como parámetros constitucionales de control (CPEUM, 1917/2024,  
art. 1).  
En segundo lugar, la LFPDPPP muestra una laguna estructural respecto al  
RGPD en materia de consentimiento laboral y decisiones automatizadas, esto  
debido a que mientras el artículo 22 del RGPD registra expresamente el derecho  
a no ser objeto de decisiones únicamente automatizadas, la legislación mexicana  
no posee una disposición semejante, lo que demanda una interpretación extensa y  
una reforma normativa explícita.  
En tercer lugar, la posibilidad institucional de los estándares europeos  
depende de una adecuada dotación de capacidades técnicas a la Secretaría  
Anticorrupción y Buen Gobierno para inspeccionar el uso de sistemas de IA en el  
ámbito laboral, así como del reforzamiento de los Centros de Conciliación y los  
Tribunales Laborales para valorar decisiones automatizadas.  
En cuarto lugar, los mecanismos procesales del sistema laboral mexicano,  
en particular la inversión de la carga de la prueba prevista en el artículo 784 de  
la LFT para ciertos supuestos, ofrecen un soporte normativo para elaborar reglas  
concretas sobre la prueba de decisiones algorítmicas, sin necesidad de establecer  
un procedimiento completamente nuevo (LFT, 1970/2021, art. 784).  
VI. Propuestas de reforma  
6.1. Ley Federal del Trabajo  
La primera propuesta consiste en reformar la LFT para incluir normativa  
sobre IA en las relaciones laborales, la cual debería centrarse en cinco ejes  
fundamentales. El primero es el reconocimiento expreso del derecho de los  
trabajadores a ser informados sobre el uso de sistemas de IA en los procesos  
que les afectan, tales como el reclutamiento, la evaluación de la productividad,  
la asignación de tareas y la terminación de la relación laboral, incorporando el  
derecho a conocer la lógica y los criterios de los sistemas algorítmicos utilizados  
en dichas decisiones.  
El segundo eje es el reconocimiento del derecho a obtener resoluciones  
laborales objetivas, sin recurrir exclusivamente a sistemas automatizados de  
datos, salvo que exista el consentimiento expreso del trabajador o una disposición  
legal aplicable. Este derecho debe ir junto con la garantía de vigilancia humana  
efectiva en las decisiones algorítmicas con efectos jurídicos perjudiciales para  
el trabajador; así como del derecho de impugnación ante el patrón y ante las  
autoridades laborales competentes (López y Márquez, 2020; OIT, 2022).  
Eltercerejeeslamodernizacióndelrégimendecapacitaciónyadiestramiento,  
relacionada con el derecho de los trabajadores a recibir capacitación para el uso de  
las tecnologías de IA utilizadas en la empresa, junto con la obligación patronal de  
crear planes de reconversión profesional para los trabajadores cuyas actividades  
sean total o parcialmente automatizadas. El cuarto eje es la regulación concreta  
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trabajador  
del trabajo en plataformas digitales, creando una presunción de existencia de  
una relación laboral para los trabajadores que brindan servicios por medio de  
plataformas algorítmicas y trasladando la carga de la prueba a las empresas para  
confirmar la naturaleza no laboral de cada relación.  
Por último, se sugiere que el quinto eje sea el reconocimiento del derecho  
de los representantes de los trabajadores a la información y a la consulta sobre  
el uso de sistemas de IA en la empresa, conforme al procedimiento legislativo  
vigente en Europa en el ámbito tecnológico. Este reconocimiento deberá  
incluir el compromiso patronal de proporcionar a los sindicatos y comités de la  
empresa la información suficiente sobre los sistemas de IA que se utilizan, sus  
impactos previstos sobre el empleo y las condiciones de trabajo, y las acciones  
implementadas para disminuir dichos riesgos.  
En términos técnico-legislativos, los lineamientos anteriores podrían  
incluirse en la LFT a través de los siguientes deberes y derechos:  
Deber de información algorítmica previa que obligue al patrón a notificar por  
escrito a los trabajadores y/o a sus representantes antes de implementar sistemas  
de IA que afecten condiciones de trabajo, conteniendo una descripción clara de  
los criterios de toma de decisiones;  
Derecho a la supervisión humana efectiva que avale que toda decisión  
automatizada con efectos jurídicos desfavorables para el trabajador, incluyendo  
despidos, sanciones, reducciones de jornada o cambios de categoría, sea  
inspeccionada y autorizada por una persona con facultades de decisión real;  
Prohibición de discriminación automatizada con cambio de la carga de la  
prueba hacia el patrón cuando el trabajador aporte indicios de que una decisión  
algorítmica produjo efectos especiales por razón de sexo, origen étnico, edad,  
discapacidad o cualquier otra categoría protegida por el artículo 1.° constitucional;  
Derecho a la explicación de la decisión algorítmica, que conceda al trabajador  
conocer, en términos comprensibles, los criterios, variables y ponderaciones que  
determinaron la decisión que le afecta, y;  
Mecanismo de impugnación interno y externo, que faculte al trabajador a  
refutar la decisión algorítmica ante el patrón y, en caso de desestimación, a exponer  
su pretensión ante el Centro de Conciliación o el Tribunal Laboral competente,  
con reglas procesales concretas sobre la aportación de pruebas técnicas.  
6.2 Protección de datos personales  
La LFPDPPP deberá reformarse para incluir disposiciones concretas  
aplicables al tratamiento de datos personales en el ámbito laboral mediante IA.  
En primer lugar, deberá determinarse que el consentimiento del trabajador para  
el tratamiento de sus datos personales por parte del patrón no puede constituir  
una condición para el acceso al trabajo ni para la conservación de la relación  
laboral entre las partes. En segundo lugar, deberá reglamentarse el régimen  
especial de las categorías especiales de datos laborales, como los biométricos,  
de geolocalización, de actividad en dispositivos corporativos y de salud, creando  
controles y restricciones para su tratamiento mediante IA, así como garantías de  
protección fortalecidas.  
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En tercer lugar, se deberá reconocer el derecho a la portabilidad de los  
datos laborales, que permitirá a los trabajadores obtener y reutilizar sus datos de  
desempeño y de actividad de manera organizada. En cuarto lugar, deberá incluirse  
el derecho a no ser objeto de decisiones laborales basadas exclusivamente en el  
tratamiento automatizado, con las garantías oportunas de supervisión humana y  
de impugnación de las decisiones algorítmicas (Medina Romero y Torres Chávez,  
2025). Por último, deberá fortalecerse el rol de la Secretaría Anticorrupción y  
Buen Gobierno como autoridad supervisora del uso de IA en el ámbito laboral,  
otorgándole los recursos y las capacidades técnicas necesarios para verificar los  
sistemas algorítmicos utilizados.  
6.3. Auditoría algorítmica  
Una propuesta fundamental de este artículo es la implementación de un  
sistema obligatorio de auditoría algorítmica para los patrones que utilicen sistemas  
de IA en la gestión laboral. Este sistema deberá crear la obligación de documentar  
el ejercicio de los sistemas de IA, sus bases de datos de capacitación, sus criterios  
de toma de decisiones y los efectos observados sobre los trabajadores, con  
especial atención a los riesgos de discriminación que puedan existir. Las auditorías  
deberán ser elaboradas por entidades independientes aprobadas por la Secretaría  
del Trabajo y Previsión Social, y sus resultados deberán ser comunicados a los  
representantes de los trabajadores (OCDE, 2023).  
Laliteraturaespecializadaidentificatresmodalidadesdeauditoríaalgorítmica  
aplicables al contexto laboral: (i) las auditorías internas, elaboradas por equipos  
especializados en ética algorítmica dentro de la propia empresa; (ii) las auditorías  
externas, elaboradas por organizaciones independientes autorizadas para evaluar  
los sistemas manejados en procesos de selección y evaluación laboral; y (iii) la  
supervisión continua, creada para monitorear el funcionamiento de los sistemas  
y modificar los modelos cuando haya desviaciones discriminatorias (Salinas  
Atencio y Guzmán Napurí, 2025, pp. 83-84). Para el sistema mexicano, se plantea  
que las tres modalidades sean exigibles de forma escalonada según el tamaño de  
la empresa y el nivel de riesgo del sistema algorítmico utilizado, en virtud del  
enfoque basado en el riesgo del AI Act europeo.  
Este sistema deberá perfeccionarse mediante la elaboración de un registro  
nacional de los sistemas de IA utilizados en la gestión laboral, que permita a la  
autoridad laboral vigilar el cumplimiento de los estándares normativos y a los  
trabajadores y sindicatos conocer los sistemas que manejan en sus centros de  
trabajo. De acuerdo con la práctica de la Unión Europea respecto del Registro de  
Sistemas de IA de Alto Riesgo previsto en el AI Act, se crea un modelo útil para  
el diseño de este instrumento en México (Parlamento Europeo y Consejo de la  
Unión Europea, 2024b).  
6.4. Política pública  
Al igual que las reformas normativas, la protección de los derechos  
laborales ante la IA requiere la creación y la ejecución de una política pública  
integral de transición digital justa, que vincule las intervenciones normativas con  
medidas activas de mercado laboral. Esta política deberá contener, al menos, los  
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Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
siguientes componentes: un programa nacional de capacitación y reconversión  
profesional enfocado a los trabajadores más vulnerables a la automatización; un  
sistema de protección social desarrollado que cubra los escenarios de desempleo  
derivados de la automatización; incentivos fiscales para las empresas que usen  
tecnologías de IA que perfeccionen y aumenten el trabajo humano en lugar de  
reemplazarlo; y canales de diálogo social tripartito que fomenten la participación  
de los trabajadores y sus representantes en el establecimiento y monitoreo de las  
políticas de digitalización laboral (OCDE, 2023; PNUD, 2022).  
VII. Conclusiones  
Primera conclusión: el marco jurídico laboral mexicano presenta actualmente  
deficiencias estructurales en la tutela de los derechos fundamentales de los  
trabajadores al aplicar sistemas de IA en la gestión del trabajo digno. La falta de  
regulación concreta sobre decisiones automatizadas, las limitaciones que presenta  
la Ley Federal de Protección de Datos Personales (LFPDPPP, 2010/2017) en el  
ámbito laboral y la ausencia de mecanismos de transparencia, explicabilidad y  
auditoría algorítmica evidencian un notable déficit normativo.  
Segunda conclusión: los desarrollos normativos y doctrinales impulsados  
en el ámbito internacional, en especial el modelo europeo, brindan criterios  
normativos sistematizados en materia de clasificación de riesgos, supervisión  
humana y control de decisiones automatizadas en el entorno laboral que podrían  
aplicarse en México.  
Tercera conclusión: una eventual evolución normativa en el contexto  
mexicano requiere una reforma integral, que comprenda tanto la Ley Federal del  
Trabajo como la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de  
los Particulares, así como las disposiciones procesales en materia laboral.  
Cuarta conclusión: la incorporación de la IA en el trabajo debe realizarse  
con un enfoque en los derechos humanos que garantice la dignidad, la igualdad y  
el trabajo digno.  
Declaración de contribución de autoría CRediT  
Liliana C. Becerra-Vargas: Conceptualización, análisis formal, investigación, metodología,  
redacción: borrador original – preparación, creación y/o presentación del trabajo publicado,  
específicamente la redacción del borrador inicial (incluyendo la traducción sustantiva), redacción  
(revisión y edición).  
Teresa de Jesús Vargas-Vega: Conceptualización, metodología, redacción, supervisión,  
verificación, visualización.  
Agradecimientos  
Las autoras agradecen a la Universidad Internacional de Aguascalientes por el acompañamiento  
académico y el apoyo institucional brindados durante el desarrollo de sus estudios doctorales, los cuales  
hicieron posible la realización del presente trabajo.  
Declaración de conflictos de interés  
Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.  
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216  
Liliana C. Becerra-Vargas, Teresa de Jesús Vargas-Vega  
Referencias  
1. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and employment: Evidence  
from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244.  
https://doi.org/10.1086/705716  
2. Aloisi, A., & De Stefano, V. (2022). Your boss is an algorithm: Artificial  
intelligence, platform work, and labour. Hart Publishing. https://www.  
bloomsbury.com/uk/your-boss-is-an-algorithm-9781509953172/  
3. Arntz, M., Gregory, T., & Zierahn, U. (2016). The risk of automation for jobs  
in OECD countries: A comparative analysis (OECD Social, Employment  
and Migration Working Papers No. 189). OECD Publishing. https://doi.  
org/10.1787/5jlz9h56dvq7-en  
4. Bessen, J. E. (2019). AI and jobs: The role of demand (NBER Working Paper  
No. 24235). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/  
papers/w24235  
5. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2021). La  
automatización e inclusión laboral en América Latina: impactos potenciales,  
vulnerabilidades y propuestas de política pública. Naciones Unidas. https://  
www.cepal.org/es/publicaciones/68024-automatizacion-inclusion-laboral-  
america-latina-impactos-potenciales  
6. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2023).  
Perspectivas del comercio internacional de América Latina y el Caribe: El  
impacto de la inteligencia artificial en el empleo regional. Naciones Unidas.  
https://www.cepal.org/es/publicaciones/68663-perspectivas-comercio-  
internacional-america-latina-caribe-2023-cambios  
7. Comisión Interamericana de Derechos Humanos (CIDH). (2022). Tecnología,  
inteligencia artificial y derechos humanos en el ámbito laboral. Organización  
de los Estados Americanos. https://www.oas.org/es/CIDH/informes/  
IA.asp?Year=2022  
8. Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos. (1917/2024). Diario  
Oficial de la Federación. https://www.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/pdf/  
CPEUM.pdf  
9. Dastin, J. (2018, October 10). Amazon scraps secret AI recruiting tool that  
showed bias against women. Reuters. https://www.reuters.com/article/us-  
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, jurídicas y administrativas, 9(17), pp. 197-221. Segundo Semestre de 2026  
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https:/10.37135/kai.03.17.08  
217  
Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
amazon-com-jobs-automation-insight-idUSKCN1MK08G/  
10. Del Rey Guanter, S. (2019). La digitalización del trabajo y sus efectos sobre  
el poder directivo empresarial. Temas Laborales, (149), 13–52.  
11. Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How  
susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and  
Social Change, 114, 254–280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019  
12. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.  
http://www.deeplearningbook.org/  
13. González Pérez, G. (2022). Automatización y dinámica del mercado laboral  
en la industria automotriz en México. Economía: Teoría y Práctica, (56),  
93–120. https://doi.org/10.24275/etypuam/ne/562022/gonzalez  
14. Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2024). Encuesta  
Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Resultados del cuarto trimestre  
de 2024. https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2025/  
enoe/enoe2025_02_Mex.pdf  
15. Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares.  
(2010/2017). Diario Oficial de la Federación. https://www.diputados.gob.  
mx/LeyesBiblio/pdf/LFPDPPP.pdf  
16. Ley Federal del Trabajo. (1970/2021). Diario Oficial de la Federación. https://  
www.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/pdf/LFT.pdf  
17. López, R., & Márquez, A. (2020). Automatización y normatividad laboral en  
México. Revista Jurídica de la Universidad Nacional Autónoma de México,  
51(2), 115–137.  
18. McKinsey Global Institute. (2021). The future of work after COVID-19.  
McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-  
organizational-performance/our-insights/the-future-of-work-after-covid-19  
19. Medina Romero, M. Á., & Torres Chávez, T. H. (2025). Regulación de la  
inteligencia artificial: Desafíos para los derechos humanos en México.  
RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo  
Educativo,  
15(30).  
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_  
arttext&pid=S2007-74672025000100133  
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, jurídicas y administrativas, 9(17), pp. 197-221. Segundo Semestre de 2026  
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https:/10.37135/kai.03.17.06  
218  
Liliana C. Becerra-Vargas, Teresa de Jesús Vargas-Vega  
20. Mercader Uguina, J. R. (2024). Inteligencia artificial y relaciones laborales.  
Cuadernos de Derecho Transnacional, 16(2), 1114-1128. https://doi.  
org/10.20318/cdt.2024.8964  
21. Organización Internacional del Trabajo (OIT). (2021). World employment and  
social outlook: The role of digital labour platforms in transforming the world  
of work. https://researchrepository.ilo.org/esploro/outputs/995218610802676  
22. Organización Internacional del Trabajo (OIT). (2022). Marco regulatorio  
para la inteligencia artificial en el trabajo decente. https://www.ilo.org/es/  
temas-y-sectores/la-inteligencia-artificial  
23. Organización Internacional del Trabajo (OIT). (2023). Generative AI and  
jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality (ILO  
Working Paper No. 96). https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-  
jobs-global-analysis-potential-effects-job-quantity-and  
24. Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).  
(2023). OECD Employment Outlook 2023: Artificial intelligence and the  
labour market. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/08785bba-en  
25. Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).  
(2024). Recomendación del Consejo sobre inteligencia artificial (revisada).  
OCDE. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/oecd-legal-0449  
26. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la  
Cultura (UNESCO). (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia  
artificial. https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-  
ethics  
27. Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2016). Reglamento  
(UE) 2016/679 relativo a la protección de las personas físicas en lo  
que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación  
de estos datos (Reglamento General de Protección de Datos). Diario  
Oficial de la Unión Europea.https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/  
TXT/?uri=CELEX:32016R0679  
28. Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2019). Directiva (UE)  
2019/1152 relativa a condiciones laborales transparentes y previsibles en la  
Unión Europea. Diario Oficial de la Unión Europea. https://eur-lex.europa.  
eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX:32019L1152  
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, jurídicas y administrativas, 9(17), pp. 197-221. Segundo Semestre de 2026  
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https:/10.37135/kai.03.17.08  
219  
Desafíos jurídicos de la inteligencia artificial en el mercado laboral Mexicano: análisis jurídico-crítico sobre derechos fundamentales del  
trabajador  
29. Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2024a). Directiva  
(UE) 2024/2831 relativa al trabajo en plataformas digitales. Diario  
Oficial de la Unión Europea. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/  
TXT/?uri=CELEX:32024L2831  
30. Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2024b). Reglamento  
(UE) 2024/1689 por el que se establecen normas armonizadas en materia  
de inteligencia artificial. Diario Oficial de la Unión Europea. https://eur-lex.  
europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX:32024R1689  
31. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). (2022). Informe  
sobre desarrollo humano 2021/2022: Tiempos inciertos, vidas inestables.  
https://hdr.undp.org/informe-sobre-desarrollo-humano-2021-22  
32. Rodríguez Pérez, M. C. (2025). Trabajo, derechos y algoritmos: la inteligencia  
artificial como reto para el derecho del trabajo.Revista de Trabajo y Seguridad  
Social. CEF, 489, 45-76. https://doi.org/10.51302/rtss.2025.24581  
33. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach  
(3rd ed.). Pearson.  
34. SalinasAtencio, M.A., & Guzmán Napurí, C. (2025). La inteligencia artificial,  
los sesgos del algoritmo y la discriminación en las relaciones laborales.  
Revista LABOREM, 24(31), 69–90. https://doi.org/10.56932/laborem.24.31.3  
35. Schwab, K. (2016). The fourth industrial revolution. World Economic Forum.  
https://www.weforum.org/stories/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-  
what-it-means-and-how-to-respond/  
36. Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN). (1995). Relación laboral.  
La subordinación es el elemento distintivo de la relación de trabajo (Registro  
digital 205158). Semanario Judicial de la Federación y su Gaceta, Novena  
Época, Tomo I, 289–291. https://sjf2.scjn.gob.mx/detalle/tesis/205158  
37. Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN). (2016). Dignidad humana.  
Constituye una norma jurídica que consagra un derecho fundamental a favor  
de las personas y no una simple declaración ética (Tesis de jurisprudencia  
1a./J. 37/2016 (10a.)). Gaceta del Semanario Judicial de la Federación,  
Décima Época, Libro 33, Tomo II, 633–636. https://sjf2.scjn.gob.mx/detalle/  
tesis/2012363  
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, jurídicas y administrativas, 9(17), pp. 197-221. Segundo Semestre de 2026  
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https:/10.37135/kai.03.17.06  
220  
Liliana C. Becerra-Vargas, Teresa de Jesús Vargas-Vega  
38. Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN). (2023). Derechos humanos  
en materia laboral. Vías procesales para su defensa y garantía en las relaciones  
entre particulares (Registro digital 2026108). Gaceta del Semanario Judicial  
de la Federación, Undécima Época, Libro 23, Tomo IV, 3424–3430. https://  
sjf2.scjn.gob.mx/detalle/tesis/2026108  
39. Ultreras-Rodríguez, A., De la Paz-Rosales, M. T., Santana-Alaniz, J. D.,  
& Ramírez-Ortega, A. G. (2025). Inteligencia artificial y su impacto en la  
automatización del trabajo en México. Revista Arbitrada Interdisciplinaria  
Koinonía,  
10(19).  
https://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_  
arttext&pid=S2542-30882025000100004  
40. Vázquez, L., & Pérez, R. (2021). Automatización, digitalización y  
transformaciones del trabajo en la industria automotriz mexicana. Revista  
Latinoamericana de Estudios del Trabajo, 26(43), 95–118.  
41. Veale, M., & Borgesius, F. Z. (2022). Demystifying the Draft EU Artificial  
Intelligence Act. Computer Law Review International, 23(4), 97–112. https://  
arxiv.org/pdf/2107.03721v4  
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, jurídicas y administrativas, 9(17), pp. 197-221. Segundo Semestre de 2026  
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https:/10.37135/kai.03.17.08  
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