La igualdad salarial ya no se discute solo en las tablas del convenio ni en las nóminas base. El terreno de juego real en 2025 está en el variable: en los objetivos, en los incentivos comerciales, en los rankings de desempeño y, cada vez más, en sistemas de inteligencia artificial o analítica de personas que deciden cuánto cobra cada uno. Sobre el papel suena impecable: un modelo objetivo que premia a quien más aporta. Jurídicamente tiene un problema evidente: si ese modelo se alimenta de datos sesgados o de métricas que perjudican más a unos trabajadores que a otros, lo que tenemos no es eficiencia, es una discriminación retributiva encubierta. Y en España, cuando hay indicios, es la empresa la que tiene que justificar que su sistema es neutro.
El punto de partida no ha cambiado. El artículo 28 del Estatuto de los Trabajadores consagra la igualdad de retribución por trabajo de igual valor y obliga al registro retributivo. Los planes de igualdad y las auditorías salariales exigen detectar brechas, explicarlas y corregirlas. La doctrina española sobre discriminación indirecta admite desde hace años que un criterio aparentemente neutro puede ser discriminatorio si perjudica de forma especial a un colectivo protegido, por ejemplo mujeres, personas con medidas de conciliación o trabajadores de más edad. Y el reparto de variable es un sitio perfecto para que eso ocurra sin que nadie se dé cuenta.
Qué está pasando en la práctica. Muchas empresas están empezando a usar herramientas de IA o de people analytics que ponderan factores como disponibilidad fuera de horario, presencialidad, rapidez de respuesta, número de interacciones o conexión continua a los sistemas. Son variables fáciles de medir y que los modelos adoran. Pero no son neutras. Quien tiene una reducción de jornada por guarda legal, quien teletrabaja más porque tiene hijos pequeños, quien ha estado de baja por maternidad o quien tiene una adaptación por motivos de salud va a salir peor en ese ranking aunque su aportación real sea equivalente. El resultado es que el bonus se desplaza hacia los perfiles más disponibles y menos hacia los que ejercen derechos. Eso es el libro de texto de la discriminación indirecta.
Aquí entra el AI Act. La norma europea considera de alto riesgo los sistemas de inteligencia artificial que se usan para gestionar relaciones laborales, evaluar personas o decidir sobre su carrera. Y a esos sistemas les exige lo que hasta ahora muchos RR. HH. no estaban haciendo: gestión de riesgos, documentación técnica, trazabilidad de datos, control de calidad y, sobre todo, supervisión humana efectiva antes de que la decisión produzca efectos. Dicho de otro modo: si el modelo afecta al sueldo, alguien tiene que poder mirar cómo decide y corregirlo. La caja negra deja de ser aceptable cuando lo que está en juego es la retribución.
Desde el punto de vista probatorio, el escenario es muy claro. Si un trabajador o la representación legal detectan que un grupo concreto (por ejemplo, mujeres con medidas de conciliación o personas en teletrabajo) está cobrando menos variable de forma sistemática, pueden pedir el registro retributivo y pedir también información sobre los criterios de asignación del bonus. Si hay indicios de trato desigual, la empresa deberá demostrar que su sistema es objetivo, adecuado y proporcionado. Y si la empresa se limita a decir “lo hace la herramienta”, lo tiene muy mal: el principio de igualdad no se externaliza a un proveedor de software.
Qué tendría que hacer, entonces, una empresa que quiere usar IA en retribución sin regalar un pleito. Primero, auditar el modelo antes de ponerlo en marcha: revisar qué datos usa, detectar variables sospechosas (disponibilidad absoluta, preferencia por presencialidad, respuesta fuera de horario) y ver si hay colectivos que siempre salen peor. Segundo, documentar el porqué: dejar por escrito que ese criterio está vinculado al desempeño y no a la situación personal. Tercero, introducir una revisión humana real antes de cerrar el pago del variable, precisamente para atrapar los casos que el algoritmo no entiende: alguien que estuvo de baja, alguien que tuvo un permiso o alguien que trabajó en un proyecto no contabilizado. Cuarto, informar a la plantilla y a la RLT de que se está usando un sistema automatizado que influye en la retribución y de que existe un canal de revisión.
Para los trabajadores y para los despachos que los asesoran, la hoja de ruta también es sencilla. Primero, pedir el registro retributivo y los datos agregados que permite la norma. Segundo, comparar por colectivos: hombres/mujeres, jornada completa/parcial, con y sin medidas de conciliación, presencial/remoto. Tercero, preguntar por los criterios de reparto cuando se sospeche que hay un sistema automatizado de por medio. Y cuarto, si la empresa no puede explicar con claridad el funcionamiento o si se aprecia que se ha usado una variable que castiga más a un grupo protegido, plantear la existencia de discriminación indirecta. Aquí funciona la regla de oro: basta el indicio para invertir la carga de la prueba.
Este es el cambio de época: la igualdad retributiva ya no consiste solo en publicar un registro y decir que no hay brechas, consiste en gobernar los algoritmos que reparten dinero. La IA no elimina la brecha si se alimenta de datos que ya la contienen; la amplifica y la esconde mejor. Y en 2025 los jueces no van a aceptar “lo hizo el sistema” como justificación. La empresa que quiera innovar en retribución puede hacerlo, pero con inventario de modelos, con transparencia hacia la representación legal, con supervisión humana y con auditorías de sesgo periódicas. Lo otro no es transformación digital, es regalar una demanda.
