Datos de rendimiento laboral: prueba, IA y control legal
El caso Nikola Maras abre un debate sobre el uso de datos, wearables e IA para valorar el rendimiento profesional de una persona.
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Ideas prácticas para anticipar riesgos y mejorar decisiones.
Análisis jurídico conectado con la tecnología, la regulación y la realidad de los procesos de negocio.
Volver al inicioReflexiones sobre regulación, tecnología y aplicación práctica del criterio jurídico.
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Football AI Pro muestra cómo la IA puede democratizar el análisis deportivo, pero también exige control sobre datos, riesgos y decisiones.
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La IA puede mejorar procesos legales y bancarios, pero exige criterio jurídico, trazabilidad, supervisión humana y control regulatorio.
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La ISO/IEC 42001 no sustituye al AI Act, pero ayuda a empezar: inventario, riesgos, responsables, controles y evidencias.
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La IA ya influye en el rendimiento, las lesiones y los fichajes. La cuestión legal es quién controla los datos y revisa las decisiones.
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La nueva norma refuerza la obligación de informar sobre algoritmos en el trabajo y afecta a empresas que usen sistemas automatizados en RR. HH.
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El EDPB recuerda que usar datos públicos para entrenar IA no elimina las obligaciones del RGPD: hay que justificar, limitar, informar y documentar.
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Una checklist práctica del EPDS para evaluar si la intervención humana en decisiones automatizadas es real y efectiva.
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La nueva Directiva amplía los productos afectados y refuerza la evaluación de solvencia, la transparencia y el control de las decisiones automatizadas.
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El 2 de agosto de 2026 activa nuevas obligaciones de transparencia. El reto es identificar qué IA utiliza la empresa y convertir la norma en controles que puedan demostrarse.
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