El uso de la inteligencia artificial en la prevención de riesgos laborales

Revista Internacional y Comparada de RELACIONES LABORALES Y DERECHO DEL EMPLEO Escuela Internacional de Alta Formación en Relaciones Laborales y de Trabajo de ADAPT Comité de Gestión Editorial Alfredo Sánchez-Castañeda (México) Michele Tiraboschi (Italia) Directores Científicos Mark S. Anner (Estados Unidos), Pablo Arellano Ortiz (Chile), Lance Compa (Estados Unidos), Jesús Cruz Villalón (España), Luis Enrique De la Villa Gil (España), Jordi Garcia Viña (España), Adrían Goldin (Argentina), Julio Armando Grisolia (Argentina), Óscar Hernández (Venezuela), María Patricia Kurczyn Villalobos (México), Lourdes Mella Méndez (España), Antonio Ojeda Avilés (España), Barbara Palli (Francia), Juan Raso Delgue (Uruguay), Carlos Reynoso Castillo (México), Raúl G. Saco Barrios (Perú), Alfredo Sánchez-Castañeda (México), Malcolm Sargeant (Reino Unido), Michele Tiraboschi (Italia), Anil Verma (Canada), Marcin Wujczyk (Polonia) Comité Evaluador Henar Alvarez Cuesta (España), Fernando Ballester Laguna (España), Francisco J. Barba (España), Ricardo Barona Betancourt (Colombia), Miguel Basterra Hernández (España), Esther Carrizosa Prieto (España), Mª José Cervilla Garzón (España), Juan Escribano Gutiérrez (España), Rodrigo Garcia Schwarz (Brasil), José Luis Gil y Gil (España), Sandra Goldflus (Uruguay), Djamil Tony Kahale Carrillo (España), Gabriela Mendizábal Bermúdez (México), David Montoya Medina (España), María Ascensión Morales (México), Juan Manuel Moreno Díaz (España), Pilar Núñez-Cortés Contreras (España), Eleonora G. Peliza (Argentina), Salvador Perán Quesada (España), María Salas Porras (España), José Sánchez Pérez (España), Alma Elena Rueda (México), Esperanza Macarena Sierra Benítez (España), Carmen Viqueira Pérez (España) Comité de Redacción Omar Ernesto Castro Güiza (Colombia), Maria Alejandra Chacon Ospina (Colombia), Silvia Fernández Martínez (España), Paulina Galicia (México), Noemi Monroy (México), Juan Pablo Mugnolo (Argentina), Lavinia Serrani (Italia), Carmen Solís Prieto (España), Marcela Vigna (Uruguay) Redactor Responsable de la Revisión final de la Revista Alfredo Sánchez-Castañeda (México) Redactor Responsable de la Gestión Digital Tomaso Tiraboschi (ADAPT Technologies) Revista Internacional y Comparada de RELACIONES LABORALES Y DERECHO DEL EMPLEO Volumen 8, número 1, enero-marzo de 2020 @ 2020 ADAPT University Press – ISSN 2282-2313 El uso de la inteligencia artificial en la prevención de riesgos laborales* María del Carmen AGUILAR DEL CASTILLO** RESUMEN: La capacidad de control que permite el uso de la inteligencia artificial (IA) y la Internet of Things (IoT), a través de la obtención de datos y su tratamiento algorítmico, facilitan determinar el alcance de la obligación de seguridad del empresario como garante de la salud de sus trabajadores y la conducta del trabajador como elemento exonerante o atenuante de la responsabilidad del empresario. La posibilidad de identificar situaciones potenciales de riesgo o conductas indebidas de los trabajadores, entre otras, por la automatización de tareas o por una habituación del riesgo hace que se puedan dar las órdenes e instrucciones necesarias para evitar las situaciones de riesgo. Su incumplimiento constituye una infracción de las obligaciones básicas del trabajador alejándose con ello de una posible conducta no temeraria. El tratamiento de los datos con una finalidad preventiva implica un mayor control de los riesgos lo que debe conllevar una mayor protección y una disminución de situaciones peligrosas lo que implicaría por parte del trabajador un mayor grado de intencionalidad en conductas de riesgo y, por otro lado, una disminución del deber objetivo de cuidado del empresario. Palabras clave: Obligación de seguridad, imprudencia, inteligencia artificial, Internet of Things, algoritmos, vigilancia y control. SUMARIO: 1. Introducción. 2. La conducta del trabajador y la responsabilidad penal del empresario. 3. Elementos de la imprudencia. 4. La IA, la IoT y el poder del empresario. 5. Información “inteligente” al servicio de la prevención. 5.1. La prevención de los riesgos laborales como contenido de la IA. 5.2. La prevención de los riesgos, el tratamiento de los datos y el nivel de complejidad de la IA. 6. Los datos como fuente de información de la evaluación de riesgos. 7. La información como requisito en la obtención de datos. 8. El “riesgo permitido”, la conducta del trabajador y la IA. 9. La IA y la IoT: herramientas al servicio del empresario. 10. Conclusiones. 11. Bibliografía. * Este trabajo se enmarca en el proyecto de investigación Plan Estatal 2017-20, Retos investigación, Nuevas dinámicas y riesgos sociales en el mercado de trabajo del siglo XXI: desigualdad, precariedad y exclusión social, RTI2018-098794-B-C31. ** Profesora colaboradora doctora, Universidad de Sevilla (España). EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 263 @ 2020 ADAPT University Press The Use of Artificial Intelligence in the Prevention of Work Risks ABSTRACT: The control capacity that allows the use of Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT), through obtaining data and their algorithmic treatment, facilitates determining the scope of entrepreneurs’ safety obligation as guarantor of the health of their workers, and the workers’ behaviours as an exempting or attenuating element of entrepreneurs’ responsibilities. The possibility of identifying potential risk situations or the workers’ misconduct, among other matters, by the automatization of tasks or by a familiarity of the risk means that the necessary orders and instructions can be given to avoid risk situations. Their non-compliance is an infringement of the worker’s basic obligations, non-reckless behaviour thus becoming less likely. The data treatment with a preventive purpose involves a greater control of risks. This leads to more protection and a decrease in dangerous situations, implying a greater degree of the workers’ intent in risk behaviours and, on the other hand, a decrease of the entrepreneurs’ objective duties of care. Key Words: Safety obligation, imprudence, Artificial Intelligence, Internet of Things, algorithms, surveillance and control. MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 264 www.adapt.it 1. Introducción La naturaleza jurídica de la prevención de riesgos laborales hace que la relación de subordinación como elemento identitario de la relación laboral nos lleve a situar al empresario en una posición de garante de la seguridad de los trabajadores. Es esta posición la que define el conjunto de derechos y obligaciones de trabajadores y empresario. La obligación general del empresario de proteger eficazmente la salud del trabajador adoptando cuantas medidas sean necesarias se encuentra en relación con el deber de cumplimiento y cooperación del trabajador con su empresario. Relación que necesariamente ha de desarrollarse bajo el cumplimiento de la norma y de los principios preventivos previstos en el art. 15 de la Ley de prevención de Riesgos Laborales (LPRL) 1 . De entre los distintos principios de la acción preventiva, es obligación del empresario prever las imprudencias no temerarias del trabajador. Es el único principio que puede llegar a tener connotaciones negativas por cuanto, incluso ante un incumplimiento del empresario, su posición de garante puede quedar diluida ante una determinada conducta del trabajador. La confusa dicción de este principio puede hacer recaer sobre el concepto de imprudencia, término nada pacífico entre la doctrina y la jurisprudencia, el establecimiento de la frontera del “riesgo permitido” y, en consecuencia, el alcance de la posición deudora del empresario frente al trabajador. Las nuevas tecnologías como medios intrínsecos a la propia organización de la empresa pueden, constituirse como “herramientas” adecuadas para, desde la obtención de datos y su manipulación, identificar y prevenir los riesgos relacionados con la conducta del trabajador. Estas nuevas tecnologías pueden llegar a tener un efecto clarificador sobre el concepto de la imprudencia no temeraria, toda vez que dentro de la relación laboral solo se entiende en oposición a la obligación del empresario de proteger eficazmente la salud de sus trabajadores. Su utilización en la identificación del riesgo puede llegar a redefinir el concepto de imprudencia no temeraria a través del control de su previsibilidad. Entre las consecuencias que la irrupción de las nuevas tecnologías está produciendo en las empresas a través de su digitalización, robotización, el uso de la Internet of Things (IoT) 2 o la inteligencia artificial (IA), entre otras, 1 Ley 31/1995, de 8 de noviembre (en BOE, 10 noviembre 1995). 2 «Se dice que nació para mejorar la competitividad de cualquier institución […] de manera intersectorial, apostando por una vida mejor, a través de dispositivos interconectados que sean capaces de obtener “indicadores métricos de uso y, en función de eso, ejecutar acciones diseñadas por sus programadores […]”» (S. BARONA VILAR, EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 265 @ 2020 ADAPT University Press se está dando una alteración de las relaciones laborales tal y como las conocemos, produciéndose, cada vez con más frecuencia, un desvanecimiento de esta relación como una actividad desarrollada dentro del ámbito de organización y dirección de otra persona. Actualmente nos podemos encontrar empresas tradicionales con un sistema de trabajo también tradicional frente a otras que, realizando la misma actividad, han ido modernizándose e introduciendo nuevas tecnologías que han ido desplazando a la mano de obra. La convivencia de puestos de trabajo y/o actividades que, en un futuro más o menos lejano provocará la eliminación de puestos de trabajo e incluso de la propia actividad, genera, sobre todo, incertidumbre sobre la capacidad de respuesta de nuestra sociedad. La velocidad como seña de identidad de la tecnología parece estar provocando una subordinación general de la sociedad. No se trata, sin embargo, de establecer una disección entre bueno o malo, ético o no; simplemente es una realidad a la que hay que adaptarse para que las nuevas tecnologías sigan estando a nuestro servicio y no a la inversa. El objeto de este trabajo no es cuestionar la evolución, pero sí reflexionar sobre la posición de los empresarios ante estas nuevas realidades y sobre el contenido de su obligación como garante de la salud de los trabajadores con independencia de la actividad que éstos desarrollen o puesto de trabajo que ocupen. 2. La conducta del trabajador y la responsabilidad penal del empresario Todo daño resultante de un accidente de trabajo puede deberse a un incumplimiento del deber de seguridad del empresario, a unas conductas inseguras o descuidadas del trabajador, a una conjunción de ambas o simplemente a la mala suerte 3 . Cuando se produce el elemento dañoso la pregunta principal que hay que formular es ¿quién es el responsable? Y es aquí donde la interpretación y aplicación de la norma ha de ser clara y precisa, debiendo tenerse en cuenta, las características de la relación laboral, la posición de los sujetos dentro de la misma y las obligaciones jurídico-preventivas de cada uno de ellos. Inteligencia artificial o la algoritmización de la vida y de la justicia: ¿solución o problema?, en Revista Boliviana de Derecho, 2019, n. 28, p. 30). 3 M. COBO DEL ROSAL, J. SANCHEZ-VERA GÓMEZ-TRELLEZ, Responsabilidad penal por accidentes laborales, en Cuadernos de Política Criminal, 2004, n. 82. MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 266 www.adapt.it Como ya se ha señalado la LPRL y el Estatuto de los Trabajadores 4 definen como sujeto obligado al empresario, pudiendo dar lugar sus incumplimientos en la materia a distintas responsabilidades, entre ellas la responsabilidad penal. Aunque no es la única, la conducta del trabajador puede dar lugar a una exoneración de culpa del empresario 5 . La atribución de la titularidad subjetiva del delito no solo va a venir condicionada por la norma sino por la interpretación que se haga de ella. La necesidad de establecer la frontera del “riesgo permitido”, para a partir de ella prever los mecanismos necesarios para hacerla respetar, contrasta con las características que define al delito contra la seguridad de los trabajadores (arts. 316-318 del Código Penal (CP)). Su carácter de norma penal en blanco 6 hace que tengamos que acudir a otros ordenamientos jurídicos como el laboral para definir la conducta delictiva, que en todo caso recae sobre el sujeto obligado. Por definición el empresario, como garante de la seguridad de sus trabajadores, es el sujeto obligado, aunque penalmente pueda no ser el responsable 7 . El incumplimiento de la normativa preventiva, generando un riesgo grave para los trabajadores, conlleva per se la transgresión de la frontera de una conducta penalmente permitida. No obstante, la participación en la misma de una conducta “inapropiada” o “descuidada” del trabajador puede convertir en irrelevante esta transgresión. Es, por tanto, la conducta del trabajador y el grado de exigibilidad en el cumplimiento de sus obligaciones por parte del empresario lo que, desde un punto de vista penal, podrá tener trascendencia en la existencia de una conducta punible para este. Respecto de la conducta del trabajador, la imprudencia “no temeraria”, por continuar con la terminología legal, es una manifestación del concepto de imprudencia que se aleja de sus connotaciones penales, pero que ha de participar de su esencia y de sus elementos para determinar la irrelevancia de la conducta del trabajador frente a la posible comisión de un delito por parte del empresario. Los arts. 316-319 ss. CP 8 ubicados dentro del capítulo «de los delitos 4 Real Decreto Legislativo 2/2015, de 23 de octubre, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley del Estatuto de los Trabajadores (en BOE, 24 octubre 2015). 5 A. MONGE FERNÁNDEZ, Aspectos básicos sobre responsabilidad penal por riesgos en la construcción, en A. MONGE FERNÁNDEZ (dir.), Responsabilidad y construcción. Aspectos fundamentales, Tirant lo Blanch, 2017, pp. 438-440. 6 Ibidem, pp. 417-420. 7 M.T. IGARTUA MIRÓ, Sistema de prevención de riesgos laborales, Tecnos, 2018, pp. 404-405. 8 Art. 316 CP: «Los que con infracción de las normas de prevención de riesgos laborales y estando legalmente obligados, no faciliten los medios necesarios para que los trabajadores desempeñen su actividad con las medidas de seguridad e higiene adecuadas, EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 267 @ 2020 ADAPT University Press contra los derechos de los trabajadores», forman parte de los denominados delitos de riesgo en los que la conducta tipificada consiste en generar un riesgo grave a la vida, salud e integridad física de los trabajadores, por no facilitar los medios necesarios para que puedan desarrollar su actividad con seguridad, por quienes esté obligados a ello. La falta de un resultado lesivo para la realización de este tipo penal hace que la imprudencia del trabajador solo pueda tener relevancia en la medida en la que el riesgo existente provoque un resultado dañoso y es aquí cuando la calificación de su conducta como imprudente será determinante para exonerar o atenuar la responsabilidad penal del sujeto obligado que coincide con el empresario o persona en quien este delegue 9 . Es a partir de la conceptuación de la imprudencia cuando se ha de valorar la aplicación y el respeto del principio preventivo previsto en el art. 15.4 LPRL, sobre la obligación del empresario de prever las imprudencias no temerarias del trabajador. Se trata de identificar los elementos de la imprudencia punible en la conducta del trabajador, no para convertirlo en el reo del delito en la medida en la que, la autolesión no es punible, sino para exonerar de responsabilidad penal a quién sí la tiene si se produce este resultado. La LPRL es una ley de carácter preventivo por lo que todo su contenido tiene por objeto prevenir los riesgos derivados del trabajo 10 dando lugar su incumplimiento a una posible responsabilidad penal del sujeto obligado 11 , recogida de forma expresa en el art. 316 CP. No obstante el carácter de la norma, no puede ignorarse la posibilidad de que se produzca un daño 12 como consecuencia de la existencia de un riesgo grave, lo que extiende la responsabilidad penal no solo a un tipo, como es el previsto en el art. 316, sino también puede dar lugar a la comisión de otros delitos, en concurso, como el de homicidio 13 o lesiones 14 generalmente de carácter imprudente y es, en estos casos, cuando la conducta del trabajador adquiere una gran de forma que pongan así en peligro grave su vida, salud o integridad física, serán castigados con las penas de prisión de seis meses a tres años y multa de seis a doce meses». 9 A. MONGE FERNÁNDEZ, op. cit., pp. 461-465. 10 Art. 2.1 LPRL. 11 Art. 42.1 LPRL: «El incumplimiento por los empresarios de sus obligaciones en materia de prevención de riesgos laborales dará lugar a responsabilidades administrativas, así como, en su caso, a responsabilidades penales». 12 Art. 4.3 LPRL: «Se considerarán como “daños derivados del trabajo” las enfermedades, patologías o lesiones sufridas con motivo u ocasión del trabajo». 13 Art. 142 Ley Orgánica 10/1995, de 23 de noviembre, del Código Penal (en BOE, 24 noviembre 1995). 14 Art. 152 CP. MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 268 www.adapt.it transcendencia. 3. Elementos de la imprudencia Sin entrar en las distintas discusiones doctrinales sobre el concepto de imprudencia, lo que nos interesa es definir, aunque sea brevemente, los distintos elementos que la configuran. Solo desde su análisis podríamos entender cuando la conducta del trabajador es relevante frente a la conducta previa del empresario en el cumplimiento de su obligación como garante de la seguridad. Una de las primeras características de la imprudencia es su causalidad, por lo que solo tras el enjuiciamiento de la conducta imprudente podemos determinar su relevancia penal. En el delito contra la seguridad de los trabajadores será la falta de los elementos propios de la imprudencia en la conducta del trabajador la que atenúe o exima de responsabilidad al empresario. En la relación laboral la protección de la salud de los trabajadores, a través de la adopción y cumplimiento de cuantas medidas sean necesarias, ha de ser la primera consideración a tener en cuenta cuando nos enfrentamos ante una posible imprudencia del trabajador, ya que esta conducta si tendrá relevancia cuando el empresario cumpla adecuadamente con su deber objetivo de cuidado, con la formación preventiva, la adopción de los medios necesarios y la necesaria vigilancia del cumplimiento por parte del trabajador de sus obligaciones 15 . Principios como el de autorresponsabilidad y consentimiento de la víctima difícilmente encuentran encaje dentro de la relación laboral por la posición que el trabajador ocupa en la misma. La exigencia de capacidad para autoorganizarse como requisito de la autorresponsabilidad desaparece en la relación laboral en la medida en la que el trabajador no tiene libertad para desarrollar su actividad y no reúne «las condiciones esenciales de conocimiento y voluntad para autoorganizarse» 16 . La ajeneidad y la dependencia o subordinación como requisitos esenciales de la prestación de trabajo dificultan considerablemente la participación del trabajador en la organización y sistema de gestión de la empresa impidiendo su autoorganización 17 . Pero, también «niegan la validez del 15 Arts. 29 LPRL y 5.b del texto refundido del Estatuto de los Trabajadores (TRET). 16 J.A. LASCURAÍN SÁNCHEZ, La prevención penal de los riesgos laborales: cinco preguntas, en AA.VV. (coords.), Estudios penales en homenaje al profesor Cobo del Rosal, Dykinson, 2005, pp. 566 y 586-591. 17 Art. 20.1 TRET. EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 275 @ 2020 ADAPT University Press procesos técnicos, en la organización del trabajo y en las condiciones en que éste se preste» 40 . Para ello deberá cumplir con «todas las obligaciones establecidas en la normativa sobre prevención de riesgos laborales» 41 , adoptar cuantas medidas sean necesarias para su garantía e integrar en ella a todos los niveles jerárquicos de la empresa 42 . La claridad de la obligación de seguridad queda condicionada por la concreción de su contenido. La necesidad de «adoptar cuantas medidas sean necesarias» puede, en ocasiones, llegar a constituir un elemento disuasorio en el cumplimiento de la norma o, un mero cumplimiento formal de la misma. Por ello, el plan de prevención como «la herramienta que integra la actividad preventiva de la empresa en su sistema general de gestión y establece su política preventiva» 43 no puede obviar, para su elaboración, el contar con todos los medios existentes en la empresa, aunque no se hayan adquiridos con esa función, finalidad o intencionalidad. Cuando los medios utilizados tienen software de IA o forman parte de la IoT serán relevantes siempre que puedan afectar directa o indirectamente a la identificación, evaluación o gradación de los riesgos, a la previsión de conductas peligrosas o a cualesquiera otros aspectos que guarde relación con la prevención de los riesgos laborales. Y todo ello por la posición de garante de la seguridad que la LPRL 44 atribuye al empresario. Por otro lado, el carácter dinámico y permanente de la obligación de seguridad demanda que, ante cualquier modificación o adaptación tecnológica que se produzca en la empresa, se ha de tener en cuenta su incidencia en la prevención de los riesgos de la misma y, en función de ellas, desarrollar el procedimiento preventivo previsto en la norma. Hablar de la incidencia de las nuevas tecnologías en la prevención presenta dos aspectos que, formando parte de un todo, adquieren una trascendencia la Ley 54/2003 es la reforzar la posición del plan de prevención como herramienta a través de la cual se ha de integrar la prevención de los riesgos en «el sistema de gestión de la empresa, en el conjunto de todas sus actividades y en todos sus niveles jerárquicos a través de la su implantación y aplicación» (art. 1, RD 39/1997). 40 Art. 1.1, RD 39/1997. 41 Art. 14.3 LPRL, teniendo en cuenta, según se prevé en el art. 1 LPRL, que tendrá la consideración de normativa sobre prevención de riesgos laborales todas las contenidas en la LPRL, «sus disposiciones de desarrollo o complementarias y cuantas otras normas, legales o convencionales, contengan prescripciones relativas a la adopción de medidas preventivas en el ámbito laboral o susceptibles de producirlas en dicho ámbito». 42 Art. 1.1, RD 39/1997, atribuyéndoles la obligación «de incluir la prevención de riesgos en cualquier actividad que realicen u ordenen y en todas las decisiones que adopten». 43 Art. 2.1, RD 39/1997. 44 Art. 14.1 LPRL. MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 276 www.adapt.it diferente si afectan directamente a un puesto de trabajo, alterando sus condiciones o robotizándolo o se insertan en el proceso de toma de decisiones de la empresa. El primero de los supuestos no presenta ninguna especialidad puesto que nos encontraríamos ante la obligación de realizar una evaluación sucesiva de los posibles riesgos que puedan generarse respecto de la evaluación inicial 45 . El segundo supuesto, tampoco afectaría a la obligación de seguridad por cuanto, aunque la actividad o el mismo puesto de trabajo se mantenga, la prestación queda automatizada o la suple un robot, en cuyo caso el riesgo desaparece en la medida en la que lo hace el sujeto que puede estar afectado por el mismo. La tercera opción sí puede llegar a plantear mayores problemas, en la medida en la que su funcionalidad se define por la emisión de “decisiones” a través de la obtención de datos. Atendiendo a su finalidad, si estas “decisiones” afectan a la organización de la actividad total o parcialmente y son incorporadas por el empresario a su proceso decisional, entendemos que también quedan integradas en su obligación de seguridad. 5.2. La prevención de los riesgos, el tratamiento de los datos y el nivel de complejidad de la IA La accesibilidad cada vez mayor de tecnologías “inteligentes” por parte de las empresas puede hacer de la prevención de riesgos laborales una asignatura a la que se le presta menos atención. El cumplimiento meramente formal de la obligación de seguridad del empresario puede quedar superado por la incorporación de estas tecnologías a la organización de la empresa. Las TICs, la IoT e incluso la IA como tecnologías disruptivas son fuentes inagotables de datos que, aunque no generan resultados por sí solos, su procesamiento para su traducción en respuestas o soluciones legibles facilitan la automatización de procesos, reformulan procedimientos y condicionan las decisiones empresariales buscando, principalmente, la eficiencia y la eficacia de la actividad, siempre en interés de la propia empresa. Aunque toda la información que se puede llegar a obtener no supone una innovación en sí misma, la utilización de sus resultados por la empresa sí puede llegar a optimizar los medios con los que cuenta. Si nos acercamos 45 Art. 4.2.a, RD 39/1997. Vid. V. MARTÍNEZ, Á. DE LA RÚA, Mi compañero de trabajo es un robot, en El Pais.com, 15 noviembre 2019. EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 277 @ 2020 ADAPT University Press al concepto de evaluación de los riesgos, como instrumento esencial para la gestión y aplicación del plan de prevención 46 , se observa cómo la información se erige en el núcleo central sobre el que ha de recaer toda la prevención ya que, a partir de ella se identifican, evalúan y califican, en función de su peligrosidad, los riesgos y se toma la decisión sobre cuáles son las medidas más idóneas a adoptar 47 . La indiscriminación de los riesgos hace que toda la información obtenida por la empresa pueda ser relevante para la protección del trabajador con independencia de su procedencia. Esto no implica, no obstante, que toda ella ocupe el mismo lugar de prioridad en cuanto a su eficacia. Es necesario conocer de dónde se extraen los datos y su algoritmo de procesamiento y análisis para determinar su idoneidad y adecuación con los resultados que se obtienen. La procedencia de la información puede ser muy variada y, superada la tradicional distinción entre datos personales y no personales, se ha establecido otra nueva clasificación más acorde con la realidad del big data 48 en la que se distingue entre «datos voluntarios, datos observados y datos inferidos» 49 . La diferencia principal entre los dos primeros se encuentra en su procedencia real, es decir, si han sido facilitados directamente por la persona, en el primer caso y los deducidos del análisis de comportamientos en el segundo. Así los datos observados «son medidos por maquinaria de software» que extrae y comparte los datos 46 Art. 16.2 LPRL. 47 Art. 3.1, RD 39/1997: «La evaluación de los riesgos laborales es el proceso dirigido a estimar la magnitud de aquellos riesgos que no hayan podido evitarse, obteniendo la información necesaria para que el empresario esté en condiciones de tomar una decisión apropiada sobre la necesidad de adoptar medidas preventivas y, en tal caso, sobre el tipo de medidas que deben adoptarse». 48 «Llamamos Big data al almacenamiento, tratamiento y transferencia de datos a gran escala» (M. SANCHO LÓPEZ, Internet, Big data y nuevas tecnologías: repercusiones y respuestas del ordenamiento jurídico, en CEFD, 2019, n. 39, p. 309) y se define por sus tres uves, aunque no es necesario que se den las tres: «Big data is high-volume, high-velocity and/or highvariety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation» (Big Data, en Gartner Glossary). 49 M. HILDEBRANDT, Esclavos de los macrodatos. ¿O no?, en IDP, 2013, n. 17, p. 14. Otra posible clasificación sería la de hablar de «datos estructurados, aquellos que provienen de fuentes de información conocidas y que, por tanto, son fáciles de medir y analizar en los sistemas tradicionales, en contraposición a lo que se ha dado en llamar datos no estructurados. […] teniendo en cuenta la variedad de su origen, así como la rapidez con que se incrementa su volumen, ha sido necesario el desarrollo de nuevos modelos de software para adecuarse a su carácter disperso y heterogéneo» (M. SANCHO LÓPEZ, op. cit., p. 310). MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 278 www.adapt.it para obtener los datos inferidos 50 . Referirnos a maquinaria de software nos conecta con la denominada internet de las cosas (IoT) que puede definirse como «todo objeto físico o dispositivo inteligente, con capacidades de computación, es decir que dispone de electrónica y/o de un ordenador embebido, y con capacidades de interconexión con redes de datos, ya sean internas, como en la empresa o entorno industrial o a Internet. Incluye la agrupación y trabajo coordinado de estos en diversos entornos» 51 . Junto a estos entornos conviven otras tecnologías como las ponibles o webrables, e incluso otras que, con una filosofía similar, están pasando a integrarse directamente en el cuerpo humano a través de microchips y que se denominada tecnología inyectable 52 . Todas ellas facilitan información que puede estar interconectada, lo que facilita crear patrones de comportamiento, «una especie de inteligencia colectiva que se incorpora a las cosas conectadas mediante modificaciones de su software e instrucciones de funcionamiento» 53 . «Esta conciencia colectiva se usa como base de aprendizaje de algoritmos e inteligencias artificiales para mejorar el software de los elementos (IoT) y su capacidad para interpretar el entorno» 54 . De forma más compleja el proceso de la IA también va a extraer conclusiones en base a los datos recibidos, aunque en este caso nos encontramos ante «unas cifras de datos difícilmente legibles que, cada vez con mayor rapidez se están retroalimentando y extrayendo, de forma autónoma, conclusiones que con frecuencia escapan a la conciencia de la persona que originariamente las diseñó. Con la utilización de la IA se trata de establecer una especie de correlación a través de la ejecución de un gran número de algoritmos sobre los datos obtenidos, para en una segunda fase diseñar algoritmos específicos para su aplicación a casos concretos. En la primera fase se piensa con los datos y en la segunda se actúa sobre ellos, en estos casos el sistema aprende cuales son los criterios relevantes de análisis de datos (machine learning o aprendizaje profundo) y clasifica los datos por capas lo que a veces hace que sea muy difícil entender las razones de un resultado» 55 . Estamos entrando en un bucle en el que los datos se alimentan a sí mismos haciendo cada vez más difícil su 50 M. HILDEBRANDT, op. cit., p. 14. 51 «Son cosas que sientes, actúan y se comunican» (P. LLANEZA GONZÁLEZ, Seguridad y responsabilidad en la Internet de las cosas (IoT), Wolters Kluwer, 2018, p. 21). 52 A. BERNARDO, De la tecnología wearable a la inyectable, en Blogthinkbig.com, 11 junio 2015. 53 P. LLANEZA GONZÁLEZ, op. cit., p. 22. 54 Ibidem, p. 23. 55 Idem. EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 279 @ 2020 ADAPT University Press control y su predictibilidad. Con el tratamiento de los datos 56 a través de su algoritmización se transforma un contenido ilegible en patrones de comportamiento, lo que favorece la mecanización de multitud de procesos y la previsibilidad de conductas 57 . El estudio y análisis de estos patrones pueden llegar a formar parte de la evaluación de los riesgos por cuanto la información obtenida favorece el control periódico de las condiciones de trabajo, de la organización y los métodos de trabajo, así como del estado de salud de los trabajadores 58 . Hay que tener en cuenta, no obstante, que una decisión tomada con base exclusiva en cálculos algorítmicos no puede otorgársele un carácter científico, ya que si bien la obtención de datos puede considerarse neutral no lo es su procesamiento que se hará en base al procedimiento matemático o estadístico del algoritmo o algoritmos que se hayan utilizado. El contenido del algoritmo siempre va a depender de la voluntad de quien lo diseña o de quien lo solicita en función de sus propios intereses 59 . 56 Art. 4.2 del Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, 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 y por el que se deroga la Directiva 95/46/CE (Reglamento general de protección de datos): se entiende por «“tratamiento”: cualquier operación o conjunto de operaciones realizadas sobre datos personales o conjuntos de datos personales, ya sea por procedimientos automatizados o no, como la recogida, registro, organización, estructuración, conservación, adaptación o modificación, extracción, consulta, utilización, comunicación por transmisión, difusión o cualquier otra forma de habilitación de acceso, cotejo o interconexión, limitación, supresión o destrucción». 57 «Este Big data es la realidad del siglo XXI y a través de la misma el mundo que se ofrece es el de la predicción y con ella la predictibilidad de muchos componentes vitales. Son los ojos que ven al mundo y los ojos desde los que se mueve el mundo» (S. BARONA VILAR, op. cit., p. 26). 58 Art. 1.b, RD 39/1997. Se trata de orientar el análisis de los datos a la evaluación de los riesgos y a la protección de la salud. Vid. R. GALINDO CALDÉS, Big data e inteligencia artificial en la gestión de los recursos humanos del sector público, en Revista Catalana de Dret Públic, 2019, n. 58, p. 53. 59 «Si bien los algoritmos se atienen a una lógica científica-matemática, la forma en que éstos son proyectados al estudio de los procesos sociales responde indudablemente a unas coordenadas ideológicas concretas y, por tanto, existe cierto riesgo de que se produzca un proceso reduccionista y simplificador de etiquetaje respecto de determinados colectivos» (M. SANCHO LÓPEZ, op. cit., p. 313). La transparencia en estos procesos se erige como un principio de protección frente a la IA, dentro de los Requisitos esenciales para una IA fiable (COM(2019)168 final, cit., § 2.2, punto IV). Vid. S. RODRÍGUEZ ESCANCIANO, op. cit., pp. 563-568. MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 280 www.adapt.it 6. Los datos como fuente de información de la evaluación de riesgos La elaboración de un plan de prevención demanda un conocimiento profundo de la actividad a evaluar y de la idiosincrasia de cada uno de los puestos de trabajo que la conforman. Se trata de datos cuasi objetivos que, después de casi veinticinco años de vigencia de la LPRL están recogidos en los distintos planes de prevención existentes. Hablar de los riesgos de una determinada empresa nos dirige directamente al sector de producción al que pertenece, a su normativa reguladora y a todas aquellas medidas que le afectan y que pueden encontrarse en fuentes de muy diversa índole: jurídicas, institucionales o profesionales. Todas ellas con acreditada solvencia en la identificación de los riesgos, en su calificación en cuanto a su intensidad y en las medidas a adoptar para eliminarlos o reducirlos. Toda la información proveniente de estas fuentes tiene como denominador común que van a identificar los riesgos y sus medidas preventivas objetivamente, es decir, que van a ser comunes a todas las empresas que desarrollen la misma actividad. Esta homogeneidad no implica que todas ellas tengan los mismos riesgos, sino que en aquellos en los que coinciden, su evaluación y las medidas a adoptar van a ser idénticos. Procesar esta información con la tecnología actual implica un bajo nivel de dificultad, dada la capacidad de datos que en milésimas de segundo se pueden llegar a analizar, y un bajo coste, si tenemos en cuenta la utilidad que puede llegar a generar. Sin negar la utilidad evidente de los resultados procesados a partir de la obtención de los datos anteriores, no hay que olvidar que la empresa es un ente vivo que necesita de una individualización en el análisis de sus riesgos. Y, este solo puede proceder de la obtención de nuevos datos derivados, entre otros, del entorno donde se desarrolla la actividad, de los riesgos generales de la empresa y de los propios derivados del puesto de trabajo tanto de carácter objetivo como subjetivo. Centrándonos solo en los derivados del puesto de trabajo y en los de carácter subjetivo, los riesgos y la obtención de la información necesaria para combatirlos provendrá de la organización del trabajo, de las características del trabajador, de las condiciones en las que se desarrolla la prestación de trabajo y de su conducta. La capacidad de control que permiten y facilitan las nuevas tecnologías está dando como consecuencia lo que se ha denominado un “trabajador de cristal” 60 por cuanto toda su actividad puede quedar registrada 60 C. SÁNCHEZ-RODAS NAVARRO, op. cit., p. 173. EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 281 @ 2020 ADAPT University Press milimétricamente durante todo su tiempo de trabajo. La sofisticación de las medidas de videovigilancia o del control que imponen las maquinas en el desarrollo de la actividad dejan muy poco margen de autonomía al trabajador y fortalece el nivel de control del empresario. La neutralidad de los datos desaparece cuando son procesados. Es durante su análisis y tratamiento donde se introduce el sesgo deseado y se obtiene el resultado esperado. En la empresa, será la voluntad del empresario la que determine qué datos son los relevantes, entre toda la información obtenida, y cuáles no. Por eso eliminar el sesgo preventivo de los mismos no va a afectar al grado de cumplimiento de su obligación, pero sí puede llegar a tenerse en cuenta en la valoración que se haga de la conducta del trabajador en la eliminación o disminución de alguna de sus responsabilidades. En la obtención y tratamiento de la información es la IA la que, en función de su programación, decide si se centra en el control de la actividad o extiende este análisis a las condiciones de trabajo y a cómo afectan a la salud y seguridad del trabajador. La información puede ser la misma, pero el resultado será diferente. Se trata de poner la tecnología al servicio de la prevención de los riesgos laborales, sin perjuicio de que también lo esté al del control de la prestación de trabajo. El carácter finalista de estas tecnologías no va a verse afectado por la concurrencia de procedimientos matemáticos diversos. 7. La información como requisito en la obtención de datos Como la información obtenida por el empresario va a depender del resultado de su supervisión y de la vigilancia y control a la que se somete al trabajador en su prestación de trabajo, el cómo ejerza este poder de dirección va a tener una trascendencia importante en la posición deudora que ocupa frente al trabajador. Sin entrar a valorar los evidentes riesgos a los que se expone el trabajador en la defensa de derechos fundamentales como los de intimidad o protección de datos 61 cuando entran en colisión con el derecho del empresario de libertad de empresa, hay que señalar que la existencia de un vínculo contractual laboral es suficiente para entender prestado el consentimiento 62 , no así la obligación de informar sobre la existencia de 61 Art. 18 CE. 62 Vid. el considerando 32 del Reglamento (UE) 2016/679, cit.: «El consentimiento debe darse mediante un acto afirmativo claro que refleje una manifestación de voluntad libre, específica, informada, e inequívoca del interesado de aceptar el tratamiento de datos de MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 282 www.adapt.it herramientas tecnológicas como las de videovigilancia, que debe facilitarse «con carácter previo, y de forma expresa, clara y concisa, a los trabajadores y, en su caso, a sus representantes, acerca de esta medida» (art. 89.1, Ley Orgánica de Protección de Datos Personales (LOPDP)) 63 y de su finalidad. Esta obligación no es extensible a los procesos de organización de la actividad a no ser que los medios utilizados ejerzan un control directo sobre la prestación de trabajo. La LOPDP en su art. 89.1 establece que «los empleadores podrán tratar las imágenes obtenidas a través de sistemas de cámaras o videocámaras para el ejercicio de las funciones de control de los trabajadores o los empleados públicos previstas, respectivamente, en el artículo 20.3 del Estatuto de los Trabajadores y en la legislación de función pública, siempre que estas funciones se ejerzan dentro de su marco legal y con los límites inherentes al mismo». Lo que implica que la incorporación de entornos inteligentes en la empresa para procesar, transmitir y tratar los datos obtenidos, ya sean voluntarios u observables, no va a afectar directamente a la obligación de seguridad del empresario, pero sí a su cumplimiento, los haya o no previsto. Téngase en cuenta que quién toma la decisión sobre la finalidad que se persigue con estos medios es el empresario por lo que, siendo consciente de su potencialidad en la determinación de los riesgos, no hacerlo puede llegar a cuestionar el cumplimiento del objetivo deber de cuidado que le es exigible. La afirmación anterior no implica que el empresario se encuentre en la obligación de adquirir la tecnología más puntera para su empresa, pero sí que incorpore todas las potencialidades que se derivan de los medios tecnológicos con los que ya cuenta al cumplimiento de este deber. 8. El “riesgo permitido”, la conducta del trabajador y la IA Los resultados obtenidos a través de la IA con el tratamiento de todos los datos relacionados con los riesgos que pueden derivarse de una actividad, sobre todo los datos inferidos, pueden llegar a identificar todos aquellos riesgos que, una vez adoptadas todas las medidas de seguridad y sin una actuación previa del empresario, superan el umbral de “riesgo permitido”. Es decir, que cualquier conducta del trabajador que generase un riesgo por debajo de este umbral debería ser considerada como una imprudencia carácter personal que le conciernen, como una declaración por escrito, inclusive por medios electrónicos, o una declaración verbal»; art. 4.11. 63 Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre (en BOE, 6 diciembre 2018). EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 283 @ 2020 ADAPT University Press profesional, siempre que se demuestre que no se han adoptado todas las medidas necesarias para evitarlas. Hay que tener en cuenta que todo control que se realiza a través de tecnologías e IA, IoT, de supervisión, como la videovigilancia, GPS, drones, o más personalizadas como los webrables, tecnología inyectable, de reconocimiento facial, control digital, entre otras muchas, no solo deben controlar el exacto cumplimiento de la prestación laboral sino que también han de contar con procedimientos matemáticos o estadísticos adecuados para el análisis de comportamientos o la elaboración de perfiles que permitan detectar riesgos a través de conductas que puedan superar los estándares del riesgo permitido cuando no se dispone de una información tan detallada 64 . Si el resultado de los datos inferidos es la previsión de conductas imprudentes por parte de los trabajadores, el empresario no puede permanecer al margen de la información obtenida a través de estas tecnologías amparándose en la, generalmente, anonimicidad de los datos obtenidos. La procedencia aparentemente inocente de los datos recabados en la empresa que no requieren consentimiento expreso, aquellos que aun exigiéndolo se entiende otorgado en el momento de la conclusión del contrato de trabajo 65 y la obligación de informar a los trabajadores sobre la 64 Estaríamos dentro de lo que se denomina “agregación”, es decir, se trataría de interrelacionar todos los datos obtenidos entre sí «para lograr aumentar exponencialmente la información a obtener y, de ese modo, sacarle un mayor partido» (M. SANCHO LÓPEZ, op. cit., p. 311), se trata de conformar un perfil de riesgos o conductas, a través de la triangulación y organización de la información que se ha obtenido sobre ellos, generando nuevos datos sobre ellos y sobre todo sobre esas conductas. 65 STC n. 39/2016, cit., FJ 3: «En el ámbito laboral el consentimiento del trabajador pasa, por tanto, como regla general a un segundo plano pues el consentimiento se entiende implícito en la relación negocial, siempre que el tratamiento de datos de carácter personal sea necesario para el mantenimiento y cumplimiento del contrato firmado por las partes […] lo que abarca, sin duda, las obligaciones derivadas del contrato de trabajo». Según la STS n. 304/2019, de 10 abril, FJ 2.B.3, el consentimiento no es preciso conforme al art. 6.1.b del Reglamento (UE) 2016/679, cit., cuando «el tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte», debiéndose entender por tratamiento la definición que da el citado art. 4.2 del Reglamento, que entiende por tal la simple recogida de un dato o cualquier operación sobre datos, sin que el tratamiento de datos se encuentre prohibido, como norma general del art. 9.1, cuando sea «necesario para el cumplimiento de obligaciones y el ejercicio de derechos específicos del responsable del tratamiento o del interesado en el ámbito del Derecho laboral y de la seguridad y protección social» (art. 9.2.b). Sobre la SAN de 15 de junio de 2017, casada y anulada con la sentencia anterior vid. E. GONZÁLEZ BIEDMA, Derecho a la información y consentimiento del trabajador en materia de protección de datos, en Temas Laborales, 2017, n. 138, pp. 236-244. MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 284 www.adapt.it finalidad de los mismos cuando recae directamente sobre la prestación de su trabajo 66 , generan una información lo suficientemente importante que, la ignorancia de sus resultados puede llegar a evidenciar una falta de control por parte del empresario, exigible en todo caso por su deber objetivo de cuidado. Por otro lado, la anonimicidad de los datos obtenidos puede servir también de estrategia para la no identificación del trabajador expuesto a estos riesgos. Se puede caer en la tentación de justificar una posible inacción del empresario amparada en la falta de correlación existente entre un potencial peligro y el trabajador que pueda materializar el riesgo en un daño. La funcionalidad de la IA o de la IoT, no es personalista. Los datos que obtienen son agregados de distintas fuentes para conforman un determinado perfil, que con la organización de la información obtenida y su triangulación vuelve a generar nuevos datos 67 que, con la velocidad de su procesamiento y lo limitado de su espacio, resultan fácil de interpretar o de aplicar. Nos estamos refiriendo a una empresa que, por muy grande que sea, sus límites son finitos y, en todo caso perfectamente identificables a través de su propia estructura organizativa. Si no puede identificarse a priori al trabajador/es que desarrollan una determinada actividad, sí puede definir el puesto de trabajo y la conducta que genera el riesgo detectado, siendo fácil establecer la correspondiente relación 68 a través de la 66 Según la citada STC n. 39/2016 «el incumplimiento del deber de requerir el deber de información previa sólo supondrá una vulneración del derecho fundamental a la protección de datos tras una ponderación de la proporcionalidad de la medida adoptada». En contra de esta afirmación el voto particular del Magistrado D. Fernando Valdés Dal- Ré al que se adhiere la Magistrada Da Adela Asua Batarrita en el que se entiende que la ley solo excepciona de cumplimiento al consentimiento, pero que en ningún momento regula un tratamiento similar para el deber de información; en similar sentido, STC n. 292/2000, de 30 de noviembre. «Aceptar que el contenido del poder de dirección del empresario responde a esta exigencia significa tanto como otorgarle un carácter universal o sin apenas excepción en el marco del contrato de trabajo frente al derecho del trabajador vaciándolo de contenido y haciéndolo impracticable» (M.C. AGUILAR DEL CASTILLO, La protección de datos entre el contenido constitucional y su contenido legal, cit., p. 38; vid. también J. APARICIO TOVAR, Los derechos fundamentales y el juicio de proporcionalidad degradados a mera retórica. A propósito de la STC 170/2013, de 17 de octubre de 2013, en Derecho Social, 2013, n. 64, p. 136; M.B. CARDONA RUBERT, Intimidad del trabajador y comunicaciones electrónicas según el Tribunal Constitucional, en Lex Social, 2015, vol. 5, n. 2, p. 39). 67 M. SANCHO LÓPEZ, op. cit., p. 311. 68 Art. 22.1 TRET: «Mediante la negociación colectiva o, en su defecto, acuerdo entre la empresa y los representantes de los trabajadores, se establecerá el sistema de clasificación profesional de los trabajadores por medio de grupos profesionales». Art. 22.4: «Por acuerdo entre el trabajador y el empresario se asignará al trabajador un grupo profesional y se establecerá como contenido de la prestación laboral objeto del contrato de trabajo la realización de todas las funciones correspondientes al grupo profesional asignado o EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 291 @ 2020 ADAPT University Press consideramos que no es posible exigir al empresario la adopción de tecnologías como la IoT o la IA con el fin de proteger al trabajador. Entendemos que la implantación de estas tecnologías en la empresa, con independencia de su finalidad originaria, conlleva su inclusión en su obligación de seguridad. La capacidad de control de estas tecnologías no se centra solo en la vigilancia de conductas sino en el tratamiento de todos los datos obtenidos. La algoritmización de cada vez un mayor número de procesos, no supone una subordinación aleatoria a las matemáticas, sino el cumplimiento de unos fines y objetivos predeterminados y exigidos a quién crea el algoritmo por parte de quien le contrata. En nuestro caso el empresario que es quien la adquiere como medio o instrumentos de organización de su actividad. Dada su capacidad estas tecnologías pueden convertirse en una herramienta esencial para la identificación de los riesgos, su intensidad y su gravedad. También permite analizar las conductas de los trabajadores a través de los datos obtenidos en su control y los resultados de estas, lo que facilita la adopción de las medidas necesarias para evitarlas cuando puedan ser peligrosas para sí mismos o para el resto de los trabajadores, entre las que se deben incluir la impartición de las órdenes e instrucciones precisas. La predicción de conductas imprudentes por la IA o la IoT debe generar en el empresario una respuesta inmediata que se traduzca en la adopción de medidas concretas sobre los riesgos o en la adopción de órdenes o instrucciones a los trabajadores para que desistan de esa conducta cuando no es posible la solución anterior. En este caso las distracciones e imprudencias no temerarias del trabajador pueden quedar muy limitadas cuando el empresario es consciente de su existencia. La imposibilidad de controlar una actividad en todo momento se reduce considerablemente cuando está monitorizada lo que significa que la posibilidad de control del empresario puede afectar tanto a la actividad productiva como a los riesgos derivados del trabajo siempre que así se prevea previamente. Es precisamente esta posibilidad la que crea una relación directamente proporcional entre el contenido de la obligación de seguridad del empresario con la capacidad tecnológica de control de su empresa e indirectamente proporcional con las conductas imprudentes no temerarias de sus trabajadores. Es decir, para el empresario, a mayor control, mayor conocimiento y mayor es el alcance del contenido de su obligación de seguridad. Y para el trabajador menor es su capacidad de liberalidad en el desarrollo de su actividad, es decir, una conducta imprudente no temeraria deja de serlo cuando se han adoptado todas las medidas de seguridad MARÍA DEL CARMEN AGUILAR DEL CASTILLO 292 www.adapt.it necesarias, pasando a constituir entonces un incumplimiento laboral con las consecuencias jurídicas que ello conlleva desde el punto de vista de las responsabilidades. La obtención de datos a través de estas tecnologías y su tratamiento algorítmico, siempre que se produzca dentro de los límites legales, facilitan determinar el alcance de la obligación de seguridad del empresario como garante de la salud de sus trabajadores y la conducta del trabajador como elemento exonerante o atenuante de la responsabilidad del empresario. 11. Bibliografía AGUILAR DEL CASTILLO M.C., El uso de la tecnología y el derecho de huelga: realidades en conflicto, en Labour & Law Issues, 2018, vol. 4, n. 1, C., pp. 1-30 AGUILAR DEL CASTILLO M.C., La protección de datos entre el contenido constitucional y su contenido legal, en Labour & Law Issues, 2016, vol. 2, n. 1, I., pp. 28-43 APARICIO TOVAR J., Los derechos fundamentales y el juicio de proporcionalidad degradados a mera retórica. A propósito de la STC 170/2013, de 17 de octubre de 2013, en Derecho Social, 2013, n. 64, pp. 135-144 BARONA VILAR S., Inteligencia artificial o la algoritmización de la vida y de la justicia: ¿solución o problema?, en Revista Boliviana de Derecho, 2019, n. 28, pp. 18-49 BERNARDO A., De la tecnología wearable a la inyectable, en Blogthinkbig.com, 11 junio 2015 CARDONA RUBERT M.B., Intimidad del trabajador y comunicaciones electrónicas según el Tribunal Constitucional, en Lex Social, 2015, vol. 5, n. 2, pp. 33-51 COBO DEL ROSAL M., SANCHEZ-VERA GÓMEZ-TRELLEZ J., Responsabilidad penal por accidentes laborales, en Cuadernos de Política Criminal, 2004, n. 82, pp. 5-18 DÍAZ MORENO A., MARTÍN HUERTAS M.A., Aspectos fundamentales sobre responsabilidad y construcción en el ámbito civil, en A. MONGE FERNÁNDEZ (dir.), Responsabilidad y construcción. Aspectos fundamentales, Tirant lo Blanch, 2017 GALINDO CALDÉS R., Big data e inteligencia artificial en la gestión de los recursos humanos del sector público, en Revista Catalana de Dret Públic, 2019, n. 58, pp. 49-63 GALLARDO GARCÍA R.M., Protección jurídica de la vida y salud de los trabajadores. Derecho Penal. Derecho Administrativo sancionador, Comares, 2016 GONZÁLEZ BIEDMA E., Derecho a la información y consentimiento del trabajador en materia de protección de datos, en Temas Laborales, 2017, n. 138, pp. 223-247 EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES 293 @ 2020 ADAPT University Press GORELLI HERNÁNDEZ J., Responsabilidad del trabajador por incumplimiento de sus obligaciones preventivas: el caso de la construcción, en A. MONGE FERNÁNDEZ (dir.), Responsabilidad y construcción. Aspectos fundamentales, Tirant lo Blanch, 2017 HILDEBRANDT M., Esclavos de los macrodatos. ¿O no?, en IDP, 2013, n. 17, pp. 7-44 IGARTUA MIRÓ M.T., Sistema de prevención de riesgos laborales, Tecnos, 2018 LASCURAÍN SÁNCHEZ J.A., La prevención penal de los riesgos laborales: cinco preguntas, en AA.VV. (coords.), Estudios penales en homenaje al profesor Cobo del Rosal, Dykinson, 2005 LLANEZA GONZÁLEZ P., Seguridad y responsabilidad en la Internet de las cosas (IoT), Wolters Kluwer, 2018 MARTÍNEZ, Á. DE LA RÚA V., Mi compañero de trabajo es un robot, en El Pais.com, 15 noviembre 2019 MERCADER UGUINA J.R., La robotización y el futuro del trabajo (1), en Trabajo y Derecho, 2017, n. 27, pp. 13-24 MONGE FERNÁNDEZ A., Aspectos básicos sobre responsabilidad penal por riesgos en la construcción, en A. MONGE FERNÁNDEZ (dir.), Responsabilidad y construcción. Aspectos fundamentales, Tirant lo Blanch, 2017 MORENO MUÑOZ M., Privacidad y procesado automático de datos personales mediante aplicaciones y bots, en Dilemata, 2017, n. 24, pp. 1-23 OLAIZOLA NOGALES I., Delitos contra los derechos de los trabajadores (arts. 316 y 317 CP) y su relación con los resultados lesivos, en InDret, 2010, n. 2, pp. 1-51 RODRÍGUEZ ESCANCIANO S., Las nuevas relaciones laborales en las empresas digitales y el control empresarial, en C. GARCÍA NOVOA, D. SANTIAGO IGLESIAS (dirs.), 4a Revolución industrial: impacto de la automatización y la inteligencia artificial en la sociedad y la economía digital, Aranzadi, 2018 SÁNCHEZ-RODAS NAVARRO C., Poderes directivos y nuevas tecnologías, en Temas Laborales, 2017, n. 138, pp. 163-184 SÁNCHEZ-URÁN AZAÑA Y., GRAU RUIZ M.A., El impacto de la robótica, en especial la robótica inclusiva, en el trabajo: aspectos jurídicos-laborales y fiscales, en Revista Aranzadi de Derecho y Nuevas Tecnologías, 2019, n. 50 SANCHO LÓPEZ M., Internet, Big data y nuevas tecnologías: repercusiones y respuestas del ordenamiento jurídico, en CEFD, 2019, n. 39, pp. 307-321 SCRIBANO A., Drones: una manera de ver, en Boletín Científico Sapiens Research, 2017, vol. 7, n. 2, pp. 65-77 VALLEJO JIMÉNEZ G.A., Aproximación al concepto de imprudencia, en Nuevo Derecho, 2010, vol. 5, n. 6, pp. 29-38 Red Internacional de ADAPT ADAPT es una Asociación italiana sin ánimo de lucro fundada por Marco Biagi en el año 2000 para promover, desde una perspectiva internacional y comparada, estudios e investigaciones en el campo del derecho del trabajo y las relaciones laborales con el fin de fomentar una nueva forma de “hacer universidad”. 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