Cuando el cliente se convierte en jefe: reputación digital, datos personales, algoritmos y los derechos del trabajador

Por Francisco Ruay Sáez*

Piense en la última vez que pidió un automóvil por aplicación, encargó comida a domicilio o solicitó un servicio a través de una plataforma digital. Probablemente terminó calificando al trabajador con una, dos, tres, cuatro o cinco estrellas. Quizás respondió algunas preguntas sobre el servicio. Tal vez escribió un comentario. Lo que probablemente no consideró es que ese gesto rutinario —esa fracción de segundo frente a la pantalla— forma parte de uno de los sistemas de control laboral más sofisticados, baratos e invasivos que ha conocido el mundo del trabajo contemporáneo.

La tecnología ha transformado profundamente la manera en que las empresas supervisan a sus empleados, de manera más intensa y eficiente. Videocámaras, GPS, smartphones y aplicaciones permiten un seguimiento constante que hace décadas habría resultado inimaginable. Pero hay una innovación que supera a todas en eficiencia y que pasa desapercibida porque viene disfrazada de transparencia: la evaluación del trabajador por parte del cliente. La empresa delega la clásica figura de la supervisión, individual y concreta, en el propio consumidor, y lo hace a costo cero.

El panóptico digital

El economista Robert Sprague lo anticipaba en 2015[1]: el nivel de monitorización del trabajo a través de clientes supera al de los modelos tradicionales precisamente porque el desempeño del trabajador es observable en todo momento y sin ningún costo para la empresa. En los modelos clásicos, los mandos intermedios tienen un costo que genera un nivel óptimo —y no máximo— de vigilancia. El algoritmo elimina ese límite. Nadie descansa. Nadie descuida la supervisión. La evaluación es permanente, automatizada y acumulativa. Además se encuentra descentralizada.

Usualmente se aplica un sistema reputacional que opera en la generalidad de los casos en tres capas simultáneas: la evaluación numérica (usualmente de 1 a 5), una batería de preguntas sobre aspectos concretos del servicio y un apartado dedicado a la inclusión de un texto libre donde el cliente vierte su opinión subjetiva. Cada capa alimentaría a un algoritmo que clasifica, ordena y, en algunos casos, sanciona o desactiva al trabajador sin que nadie le explique exactamente por qué (problema de opacidad algorítmica). Esta opacidad algorítmica no es un accidente; parece ser una característica del modelo.

Cinco estrellas y un problema de derechos

Pero el sistema reputacional no solo es eficiente para la empresa; es también profundamente problemático desde el punto de vista jurídico y en particular, desde la perspectiva de los derechos fundamentales. Los riesgos son múltiples y no en todos los casos completamente estudiados y conocidos. Pasemos a revisar algunos de ellos.

El primero es la subjetividad. Las evaluaciones reflejan experiencias personales, estados de ánimo y sesgos que no tienen nada que ver con la capacidad profesional del trabajador. Un cliente enojado con su día, con el tráfico o con la vida puede dejar una estrella que perseguirá al trabajador durante meses o años, dependiendo de la duración de conservación de datos personales en la plataforma, sea a disposición de público, o para uso interno de la empresa.

El segundo es la discriminación. Los estereotipos históricos se cuelan sin dificultad en las puntuaciones: ciertos grupos, definidos por raza, género o apariencia, tienden a recibir calificaciones sistemáticamente más bajas, independientemente de la calidad real del servicio.

El tercero es la amenaza a la privacidad y al honor. Una evaluación publicada en internet no es un comentario pasajero: es un dato que puede afectar la reputación del trabajador de manera duradera, disuadirlo de ejercer sus derechos laborales por miedo a represalias en forma de malas calificaciones, y dificultar su acceso a futuros empleos.

El cuarto riesgo es psicológico. Sentirse juzgado permanentemente por personas sin formación para ello —y sin posibilidad de defensa inmediata— genera un estrés específico, documentado y serio.

El quinto, quizás el más grave desde la perspectiva jurídica, es lo que podríamos llamar la doble sanción: el trabajador puede ser penalizado contractualmente por su empleador y socialmente por la visibilidad de sus evaluaciones, viendo comprometida su capacidad de encontrar un nuevo empleo.

Los datos del trabajador son datos personales

Aquí es donde entra el derecho, y en particular la protección de datos personales. Una evaluación de desempeño laboral publicada en internet no es un dato anónimo ni neutral: es información vinculada a una persona identificable, lo que la convierte en dato personal protegido tanto por la normativa vigente, como bajo la recientemente promulgada Ley 21.719 (artículo 2 letra f)) , tal como ocurre en el caso comparado del Reglamento General de Protección de Datos europeo (RGPD).

El Tribunal Constitucional señalaba en 2022 (Rol 10.806-2021): la protección de datos personales comprende un conjunto de facultades que incluyen el acceso, la rectificación, la cancelación y la oposición, conocidos como derechos ARCO, los que forman parte de la tutela de nuestra Carta Fundamental. Esto cobra plena vigencia hoy en día.

La pregunta entonces no es solo si estos sistemas son convenientes para el mercado, sino también cabe cuestionarse si son lícitos. Y la respuesta depende de cómo se responda otra pregunta: ¿en qué base jurídica se sostiene el tratamiento de esos datos?

La respuesta más frecuente —y tal vez la más cuestionada en sede laboral— es el consentimiento del trabajador. El Grupo de Trabajo del Artículo 29 de la Unión Europea, tal como ha señalado Todolí[2], ha sido explícito al respecto: en la relación laboral, el consentimiento difícilmente puede ser verdaderamente libre, dado el desequilibrio de poder entre empleador y empleado. Podemos estar de acuerdo, o no, con dicha afirmación, pero lo cierto es que el carácter precario del consentimiento en esta materia es especialmente relevante pues es esencialmente revocable, lo que evidencia su debilidad. En nuestro país deberemos entonces escudriñar en otras disposiciones normativas cuál otra fuente de licitud es posible encontrar.

Una segunda base posible de licitud del tratamiento de datos es la necesidad de ejecución del contrato. Aquí el análisis debe ser cuidadoso: el tratamiento de datos puede ser lícito cuando está vinculado a la capacidad profesional del trabajador en el marco de la relación vigente, pero cesa al extinguirse esa relación. Transmitir las evaluaciones a futuros empleadores —práctica que algunas plataformas permiten o facilitan— no es necesario para ejecutar el contrato actual, y por tanto resulta ilícito. El Tribunal Supremo español ya lo sancionó en 2015[3].

Otras fuentes de licitud que habrá que analizar en el caso concreto son: el cumplimiento de una obligación legal, la ya mencionada necesidad para la ejecución de un contrato, la concurrencia de un interés legítimo del responsable o de un tercero, siempre que no prevalezcan sobre los derechos y libertades del titular, la existencia de obligaciones económicas y comerciales o la ejecución de acciones legales, cuando los datos son necesarios para la formulación, ejercicio o defensa de un derecho ante tribunales de justicia u órganos públicos (lo cual podría tener relevancia en materia de admisibilidad probatoria).

Chile avanza con algunas disposiciones específicas

La legislación chilena ha avanzado en este terreno, especialmente en lo relativo a los trabajadores de plataformas digitales. Los artículos incorporados en el Código del Trabajo establecen que los contratos de estos trabajadores deben especificar el tratamiento de sus datos personales y el impacto de las calificaciones asignadas por los usuarios, particularmente como contenido mínimo de las disposiciones contenidas en el contrato de trabajo (Art. 152 quáter S, Art. 152 quáter X y Art. 152 quinquies D). Además, los datos del trabajador son de carácter estrictamente reservado y solo pueden ser utilizados por la empresa en el contexto de los servicios que presta, pudiendo ser liberados exclusivamente mediante resolución judicial.

La ley también reconoce el derecho del trabajador a solicitar sus datos personales, incluidas las calificaciones que impactan en su desempeño, y a obtener esa información dentro de quince días hábiles. Incluye, asimismo, el derecho a la portabilidad de datos en formato estructurado e interoperable.

Son avances relevantes, pero aún limitados a un tipo específico de trabajador, sin que existan razones para impedir que disposiciones generales de esta naturaleza sean contenidas en el Código del Trabajo, más aún en el contexto de implementación de la nueva ley de protección de datos personales. Pero a pesar del avance, persiste la existencia de un problema transversal: la transparencia algorítmica. En este sentido, las empresas de plataformas deben permitir, cuando sean requeridas por autoridades competentes (función fiscalizadora de la Dirección del Trabajo), el acceso a la programación del algoritmo y a explicaciones suficientes sobre cómo toma sus decisiones. La pregunta es si ese control ex post, activado solo ante requerimiento, es suficiente para proteger a los trabajadores en tiempo real. Y, además, cabrá analizar hasta qué punto el derecho a conocimiento que tiene el trabajador sobre la incidencia de sus evaluaciones en el despliegue de la relación laboral (en el caso específico de los trabajadores de plataformas dependientes) es efectivamente una manifestación de la necesaria transparencia algorítmica, o no.

Por último, un asunto refiere a la captación y licitud de tratamiento de datos, y otra distinta, es cómo dichos datos son utilizados y procesados por un algoritmo que puede incidir en la gestión de la empresa. O sea, si es que en el caso concreto los datos personales de calificación de usuarios tendrán incidencia en la gestión algorítmica del trabajo.

Lo que el trabajador puede plantear desde su posición jurídica

Existen un conjunto de derechos propios de la materia de protección de datos personales que pueden ser relevantes en materia de calificación de usuarios. Así, el derecho de rectificación, por ejemplo, permite al trabajador impugnar evaluaciones inexactas o incompletas, incluyendo las generadas por perfiles automáticos. El de supresión le permite exigir la eliminación de datos tratados ilícitamente: no pertinentes, inadecuados o no relativos al objeto del contrato. El de oposición le permite solicitar que ciertos tratamientos no se lleven a cabo, en los casos que la ley prevé.

Pero para ejercer estos derechos, el trabajador necesita información. Y aquí está el desafío principal: la empresa debe informar de oficio —no solo cuando se le pregunta— sobre quién es responsable del tratamiento, con qué finalidad se usan los datos, durante cuánto tiempo se conservarán, a quién serán transferidos y qué derechos tiene el trabajador para impugnar decisiones automatizadas. En este caso la transparencia será esencial.

Una reflexión final

Los sistemas de evaluación reputacional por parte de usuarios o clientes no representan en sí mismos un peligro absoluto. Pueden ser eventualmente útiles de cara a la información a la que accede el consumidor y, también, para alcanzar una óptima organización del trabajo. Pero cuando estos sistemas de evaluación operan sin límites claros, sin transparencia algorítmica, sin derechos efectivos para el trabajador y sin una base jurídica sólida para el tratamiento de datos, se convierten en instrumentos de control desproporcionado que pueden llegar a vulnerar derechos fundamentales.

En un contexto de intercambio de información de mercado donde el cliente evalúa al trabajador con la misma naturalidad con que pone una estrella a un restaurante o evalúa un estadía en un hotel, la regulación no puede limitarse a una mención contractual mínima. Requiere transparencia real, el reconocimiento concreto de derechos exigibles y —sobre todo— la disposición de tomarse en serio que una puntuación deficiente (como el de 2 estrellas) también es un dato personal que merece protección, y una garantía de tratamiento lícito, incluyendo las operaciones que un algoritmo puede realizar con el respectivo dato.

[1] Sprague, Robert. “Worker (Mis)Classification in the Sharing Economy: Trying to Fit Square Pegs into Round Holes.” ABA Journal of Labor & Employment Law, vol. 31, no. 1, 2015, pp. 53–76. JSTOR, https://www.jstor.org/stable/26410781.

[2] Todolí Signes, A. (2018). La evaluación de los trabajadores por parte de los clientes como método de vigilancia y control en la empresa: reputación online y protección de datos. Revista De Trabajo Y Seguridad Social. CEF, (427), 63–90.

[3] Todolí Signes, A. (2018). La evaluación de los trabajadores por parte de los clientes como método de vigilancia y control en la empresa: reputación online y protección de datos. Revista De Trabajo Y Seguridad Social. CEF, (427), 63–90.

Francisco Ruay Sáez

Socio RMR Laboral

Profesor de Derecho del Trabajo, Universidad de Talca