Las empresas llevan mucho tiempo monitorizando a sus empleados. Primero fue el fichaje. Luego el registro de pulsaciones de teclado y la actividad del ratón. Y ahora una nueva generación de software de vigilancia emocional analiza si la expresión de tu cara mientras trabajas es suficientemente positiva.
Se llama "emotion AI" o computación afectiva. Y ya no es ciencia ficción.
Por qué es importante. El control horario y de actividad en pantalla fueron las primeras batallas entre empresas y trabajadores en la era digital y en la etapa del trabajo remoto que disparó la pandemia. Esta es la siguiente, y va mucho más al fondo: ya no se trata de medir cuánto trabajas, sino de cuantificar cómo te sientes mientras lo haces.
El contexto. Herramientas como MorphCast, HireVue o la integración de Slack llamada Aware llevan años perfeccionando este tipo de análisis. Algunas escanean videoconferencias en tiempo real para detectar niveles de atención, emoción o positividad. Otras procesan transcripciones de chat para inferir el estado de ánimo colectivo de un equipo. Las hay que analizan el tono de voz de los agentes de atención al cliente llamada a llamada. MetLife, Burger King y McDonald's ya las usan o las han probado al menos.
El mercado global de emotion AI ha alcanzado los 3.000 millones de dólares y las previsiones apuntan a que se triplicará antes de 2030.
Sí, pero. La premisa científica sobre la que se asienta toda esta industria tiene un problema: es discutible. Buena parte de estos sistemas se construyen sobre la teoría de las emociones básicas del psicólogo Paul Ekman, que postula seis emociones universales reconocibles en el rostro de cualquier persona. Esa teoría lleva tiempo siendo cuestionada por la comunidad académica.
La neurocientífica Lisa Feldman Barrett defiende que los gestos faciales no tienen un significado emocional intrínseco, sino relacional. Dependen del contexto, de la cultura, de la fisiología de cada persona.
- Alguien que frunce el ceño porque está concentrado puede ser etiquetado como enfadado.
- Un empleado que expresa tristeza al hablar con un paciente puede recibir una penalización por falta de calidez.
Los LLM y los sistemas de reconocimiento visual replican los sesgos de los datos con los que se entrenan: un estudio de 2018 descubrió que una IA de reconocimiento emocional catalogaba sistemáticamente a los jugadores negros de la NBA como más enfadados que a sus compañeros blancos, incluso cuando sonreían.
Entre líneas. Hay una lógica de mercado clara detrás de todo esto. El escritor Cory Doctorow lo teorizó: las tecnologías más extractivas llegan primero a los trabajadores más vulnerables, se normalizan, y después ascienden. Los conductores de camión primero, los agentes de call center después... y los trabajadores de oficina, ahora.
La UE prohibió el emotion AI en el ámbito laboral en su Ley de IA, salvo para fines médicos o de seguridad. Fue la excepción, no la regla. En Estados Unidos, la legislación da a los empleadores un margen amplísimo para monitorizar prácticamente cualquier cosa que un trabajador haga en tiempo, propiedad o dispositivos de empresa.
Y ahora qué. Las empresas que venden estas herramientas argumentan que los humanos también son sesgados, que las impresiones subjetivas de un jefe son igual de falibles que un algoritmo.
Es un buen argumento, pero hay algo que cambia cuando la vigilancia emocional se automatiza: ya no es un jefe que percibe que estás bajo de moral un lunes. Es un sistema que analiza el 100% de tus interacciones y lo registra todo.
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Hay una delicada tendencia laboral que está llegando a Estados Unidos: la vigilancia emocional por IA
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por
Javier Lacort
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