Del mismo modo en que incorporamos en nuestra vida privada de manera natural y despreocupada herramientas tecnológicas que nos faciliten tareas elementales como pagar el café del desayuno con el reloj o encargar la compra al supermercado desde el móvil, estamos asistiendo a una velocidad creciente en la incorporación de generadores de inteligencia artificial (IA) a la actividad profesional y administrativa que empiezan a dar respuestas a concretos problemas gestionados habitualmente desde el conocimiento humano y la formación especializada.
Existen ya experiencias reales de uso de la inteligencia artificial en procesos de mediación en conflictos legales. Un ejemplo de esto es el uso de la IA en la negociación de convenios colectivos laborales. En este contexto, la IA se utiliza para analizar datos y proponer soluciones innovadoras basadas en patrones y algoritmos de aprendizaje automático. En este caso específico, la IA permite superar los puntos de bloqueo en la negociación, proponiendo alternativas de acuerdo que pueden tomar en cuenta el concepto del IPC y ofrecer condiciones no salariales como reducción de jornada o días de libre disposición a cambio. La incorporación de estas propuestas generadas por la IA ayuda a pavimentar el camino hacia un acuerdo mutuamente beneficioso.
En el CARL hemos podido comprobarlo tras haber resuelto por procedimientos habituales -procedimientos íntegramente humanos- conflictos de bloqueo en la negociación de convenios. Con posterioridad a la resolución de los mismos, hemos integrado en un generador de IA todos los datos técnicos disponibles que han servido para alcanzar la solución, eliminando los datos personales para proteger la confidencialidad y el anonimato, y la respuesta obtenida en cuestión de segundos nos ha proporcionado una identidad de más del 90% con la propuesta de mediación realizada en la mesa de negociación por el personal que prestaba su asistencia técnica. Es importante destacar, no obstante, que aunque la IA puede ser una herramienta valiosa en la mediación, no puede reemplazar la experiencia y la empatía humanas. La mediación es un proceso que requiere una comprensión profunda de las emociones y necesidades de las partes involucradas, y la IA aún no puede replicar completamente esta comprensión. Pero no nos cabe duda de que la progresión geométrica de la capacidad de los generadores terminará haciendo que el libre albedrío sea programable, lo que no deja de ser inquietante.
Nos estamos viendo obligados a interaccionar con la IA y a integrarla de manera natural en nuestros procedimientos del mismo modo que la usamos ya en Meta (WhatsApp), preguntamos a Alexa si va a llover hoy, dictamos las actas de una reunión a Word, analizamos el contenido de un convenio con Chatgpt, hacemos mediaciones con Zoom, o usamos Canva para presentaciones dinámicas. La IA ha avanzado espectacularmente en los últimos cinco años en áreas como la automatización de documentos o el análisis masivo de datos legales. Estamos convencidos de que un sistema extrajudicial de resolución de conflictos laborales podría mejorar sus indicadores de avenencias haciendo uso de la IA para preparar las propuestas de mediación, pero esto requiere una gran cantidad de ensayos tutorizados por expertos mediadores que permitan obtener conclusiones seguras para poder implementar el sistema.
Entendemos que la experiencia podría ser beneficiosa por una serie de razones que la misma IA expresa cuando se le plantea la cuestión. Así, el análisis de datos y patrones se facilita extraordinariamente porque los generadores pueden analizar grandes cantidades de datos relacionados con conflictos laborales pasados, identificando patrones y tendencias que pueden informar las propuestas de mediación. Al mismo tiempo, la IA puede generar propuestas de mediación personalizadas basadas en las características específicas de cada conflicto, incluyendo las necesidades y objetivos de las partes involucradas. También sería posible la optimización de resultados en la medida en que los algoritmos de optimización permiten identificar las propuestas de mediación más probablemente aceptadas por las partes involucradas, maximizando las posibilidades de avenencia.
El problema de la reducción de sesgos se manifiesta en doble dirección, pues la IA puede ayudar a reducir los sesgos humanos en la mediación, ya que las propuestas generadas por la IA se basan en datos y algoritmos, en lugar de opiniones personales o prejuicios, si bien es cierto que el control del algoritmo sigue siendo humano. De otro lado la IA puede automatizar parte del proceso de preparación de propuestas de mediación, lo que puede reducir el tiempo y el esfuerzo requerido por los mediadores humanos, de hecho en Zoom es perfectamente posible que la máquina redacte en tiempo real el borrador de actas de las reuniones para su revisión posterior por la persona responsable de confeccionarlas. La IA supondrá también una mejora continua de las mediaciones pasadas, pudiendo aprender de los resultados de las anteriores y ajustar sus propuestas en consecuencia, lo que puede mejorar la efectividad de las propuestas de mediación con el tiempo.
Volvemos a insistir en que la implementación de la IA en la mediación laboral debe ser cuidadosamente considerada y diseñada para complementar, en lugar de reemplazar, la experiencia y la empatía humanas. Además, es fundamental garantizar la transparencia, la trazabilidad, la explicabilidad y la equidad de los algoritmos de IA utilizados en este contexto para evitar el sesgo digital. Esto requiere, sin duda, de un proceso de experimentación, de prueba y error que es necesario abordar porque dar la espalda a estas tecnologías no es ya un opción.
Son innumerables las cuestiones que surgen cuando nos enfrentamos al reto de integración de la IA en nuestros procedimientos de negociación y mediación, pero hay que abordarlos necesariamente porque la realidad no espera. El potencial de la IA en la negociación y la resolución de disputas, el control de imparcialidad y objetividad, la eficiencia en el procesamiento de datos, la disponibilidad permanente del sistema, el análisis predictivo y las propuestas de resolución de dilemas éticos, la falta de transparencia de los algoritmos, la necesidad de control humano, la confidencialidad y el protección de datos, o la responsabilidad legal en decisiones automatizadas, son retos indudables, pero también son esperanzadoras oportunidades para mejorar nuestros sistemas de negociación colectiva y resolución de conflictos laborales. Vamos a la tarea.
