Algoritmos en evaluación del desempeño y gestión del talento

Los algoritmos en evaluación del desempeño pueden calcular notas y orientar la formación o los ascensos. Para utilizarlos, la empresa debe comprobar los criterios, controlar los datos, informar a la plantilla y revisar las decisiones que afectan a sus oportunidades.

Algoritmos en evaluación del desempeño: usos y decisiones

Precisar qué hace el algoritmo

Pide al proveedor que muestre cómo los algoritmos en recursos humanos intervienen en una evaluación:

• Datos de entrada: objetivos, registros del trabajo y valoraciones de responsables.
• Cálculo: reglas, pesos y filtros que convierten esos datos en una puntuación.
• Resultado: nota, clasificación de empleados o recomendación de formación o promoción.
• Intervención manual: identifica las valoraciones humanas; convertirlas en números no las vuelve objetivas.

Si utilizas IA en la evaluación del desempeño para redactar informes, comprueba que cada conclusión se apoye en los registros utilizados.

Un resumen puede omitir información que sí existe en la evaluación. En Lattice, los resúmenes de desempeño no incluyen el feedback externo y su contenido depende de los permisos del revisor. La opción «Sources» permite consultar las aportaciones utilizadas. Antes de cerrar la valoración, comprueba qué evidencias relevantes han quedado fuera y revísalas por separado.

Delimitar las decisiones que apoyará

• Define la finalidad: conversación de desempeño, formación o ascenso. Identifica qué notas orientan y qué filtros excluyen de oportunidades.
• Justifica el tratamiento: documenta con asesoría la base jurídica del artículo 6 del RGPD. El contrato exige que el tratamiento sea necesario para ejecutarlo; el interés legítimo requiere valorar su necesidad y ponderarlo frente a los derechos de la persona.
• Controla la reutilización: antes de emplear una nota para otra finalidad, revisa la compatibilidad y la información facilitada. El artículo 5 del RGPD exige finalidades determinadas y datos necesarios y exactos.

Una evaluación para detectar necesidades formativas no autoriza por sí sola su uso posterior para decidir salarios, sanciones o despidos.

Requisitos para utilizar IA en la evaluación del desempeño

• Clasificación: pide finalidad, instrucciones y límites. La IA que evalúa rendimiento o interviene en promociones figura en el anexo III.4.b del Reglamento de IA, conforme al artículo 6 del Reglamento de IA. Si el proveedor invoca una excepción del artículo 6.3, pide su justificación. Los sistemas comprendidos en ese anexo que elaboran perfiles personales se consideran de alto riesgo.
• Usos prohibidos: no puntúes el desempeño mediante IA que infiera emociones a partir de datos biométricos faciales o de voz. Las excepciones médicas o de seguridad a la prohibición del artículo 5.1.f en el trabajo no amparan esta finalidad.
• Evaluación de impacto: comprueba antes de utilizar datos personales si la exige el artículo 35 del RGPD. Incluye determinadas evaluaciones sistemáticas y exhaustivas que sustentan decisiones de efectos jurídicos o similares significativos. La intervención humana no elimina por sí sola este requisito ni la clasificación de alto riesgo.
• Preparación del personal: adopta medidas de alfabetización en IA. En este proceso, deben ayudar a reconocer límites y errores y saber cuándo pedir apoyo o detener una propuesta.

El Reglamento (UE) 2026/1744 mantiene la obligación de apoyar esa alfabetización y fija, con carácter general, el 2 de diciembre de 2027 para las obligaciones de alto riesgo del capítulo III, secciones 1 a 3, del anexo III, salvo el artículo 6.5. Comprueba el régimen transitorio de los sistemas anteriores y sus cambios significativos. El RGPD y las garantías laborales siguen aplicándose.

Cuando resulte exigible el régimen de alto riesgo:

• Proveedor: debe cumplir los requisitos de precisión, robustez, seguridad y supervisión, y las obligaciones del artículo 16. Pide instrucciones, límites, declaración de conformidad y marcado CE cuando correspondan.
• Empresa usuaria: aplica las instrucciones, asigna supervisores capacitados y con autoridad, comprueba los datos bajo su control y vigila el funcionamiento. El artículo 26 exige además los avisos previos a plantilla y representantes, comunicar riesgos e incidentes y suspender el uso cuando proceda. Conserva los registros automáticos bajo tu control durante un plazo adecuado, de al menos seis meses salvo otra regla legal aplicable.
• Desarrollo o modificación: revisa si asumes responsabilidades de proveedor según el artículo 25. Ajustar un parámetro previsto en las instrucciones no implica automáticamente una modificación sustancial.

Si el programa no utiliza IA, comprueba igualmente las obligaciones de protección de datos, igualdad y derechos laborales aplicables a su uso.

Qué comprobar al configurar los algoritmos de evaluación del desempeño

Asigna estas funciones antes de aprobar la configuración:

• Responsable del puesto: define el trabajo que se evaluará.
• recursos humanos: revisa la igualdad de los criterios y su encaje con el convenio.
• Equipo técnico o proveedor: configura y explica el cálculo.
• Dirección o persona autorizada: aprueba su utilización tras revisar las comprobaciones.

En un pequeño negocio pueden acumularse funciones con apoyo externo. Las fichas y pruebas propuestas a continuación son medidas de organización, no formularios legales obligatorios.

Elegir indicadores que representen el trabajo del puesto

Define qué mide cada indicador, qué evidencia utiliza y qué trabajo deja fuera. La AEPD vincula la idoneidad de los datos a la finalidad y sus efectos: un registro exacto puede ser insuficiente para valorar el desempeño.

• Si mides resultados del equipo, distingue la aportación individual antes de puntuar a cada persona.
• Revisa las valoraciones de clientes o compañeros antes de utilizarlas como conclusiones definitivas.
• Descarta indicadores cuya relación con el puesto no puedas justificar.

Establecer el peso de cada criterio y los umbrales de valoración

• Pesos y escala: define cuánto influye cada indicador y por qué es adecuado para el puesto.
• Cortes: concreta qué nota permite acceder a la oportunidad y si algún criterio excluye por sí solo.
• Casos límite: fija cómo resolver redondeos, empates y puntuaciones próximas al corte.
• Fecha y versión: aprueba las reglas antes del periodo evaluado. Si la nota cambia continuamente, establece cuándo se cierra y conserva la utilizada al decidir.
• IA sin pesos configurables: pide al proveedor qué factores influyen más y cómo cambia la recomendación al variar los datos.

Si un filtro excluye del ascenso a alguien que cumple sus requisitos y no puedes justificarlo, revísalo antes de aplicarlo.

Comprobar los datos que alimentan la evaluación

• Origen: con el responsable de cada fuente, contrasta una muestra con los documentos originales. Revisa persona, periodo, duplicados, tareas compartidas, incidencias anuladas y datos de puestos anteriores.
• Historial de entrenamiento: pide al proveedor cómo comprobó las evaluaciones y promociones anteriores y corrigió sus sesgos. El modelo puede reproducir prejuicios presentes en los datos históricos.
• Datos necesarios: incluye solo información pertinente para evaluar ese trabajo. Para registros de dispositivos, aplica el artículo 87 de la LOPDGDD sobre intimidad y medios digitales.
• Salud: no incorpores diagnósticos a la puntuación. Para contextualizar ausencias, utiliza lo imprescindible; tratar datos de salud requiere una excepción del artículo 9 del RGPD.
• Acceso y conservación: identifica quién puede consultar las notas y cuándo se eliminarán o dejarán de utilizarse, respetando las obligaciones de conservación.
• Proveedor: si trata datos por cuenta de la empresa, formaliza el contrato de encargo del artículo 28 del RGPD. Concreta instrucciones, accesos, seguridad, devolución o supresión y ayuda para atender derechos. Entrenar sus propios modelos con las evaluaciones requiere un análisis separado; contratar el programa no lo autoriza.

Definir cómo se tratarán los datos ausentes y los periodos incompletos

Acuerda con el proveedor estas reglas y la información mínima necesaria para cerrar una evaluación:

En el informe detallado de SAP SuccessFactors 360 Reviews, las valoraciones sin puntuar se excluyen del cálculo. En su ejemplo de una categoría con notas de 3 y 4,5 y una valoración ausente, la media se calcula entre dos respuestas: 3,75. Comprueba que tu configuración aplica el tratamiento acordado; sustituir esa ausencia por un cero cambiaría la nota a 2,5.

Comprobar que las personas comparadas trabajan en condiciones equivalentes

• Condiciones comparables: revisa puesto, jornada, periodo, dificultad, recursos y oportunidades. Si difieren, utiliza grupos adecuados o una valoración individual justificada.
• Ausencias y jornada: no conviertas automáticamente permisos, reducciones de jornada o incapacidad temporal en falta de compromiso o capacidad. Aplica la prohibición de discriminación de la Ley 15/2022, también ante criterios aparentemente neutrales.
• Discapacidad: revisa las adaptaciones necesarias del trabajo y de su evaluación conforme al artículo 40 del Real Decreto Legislativo 1/2013, salvo carga excesiva en los términos legales.

Probar el cálculo antes de utilizar sus resultados

El responsable del proceso comprueba los resultados y el equipo técnico explica las diferencias:

1. Prepara casos ficticios: uno completo, otro con datos ausentes, uno con periodo parcial y otro próximo al corte. Define el resultado esperado.
2. Varía un dato cada vez: revisa su efecto y detecta si un mismo hecho penaliza en varios indicadores.
3. Cambia los pesos: comprueba cómo afectan al acceso a formación o promoción.
4. Si hay IA generativa: repite la valoración para detectar variaciones y conclusiones sin respaldo.
5. Prueba el uso previsto: puedes realizar una prueba piloto antes de ampliar el uso, contrastando las propuestas con una revisión humana documentada.

Guarda la configuración, los resultados y los ajustes. Si hay errores que alteran oportunidades, no cierres evaluaciones hasta resolverlos.

Explicar los criterios y las consecuencias de la evaluación

Encarga a RR. HH. la información sobre el uso de algoritmos, con apoyo técnico y de protección de datos. Distingue destinatarios, contenido y plazos.

Qué comunicar:

• Trabajador evaluado: finalidad, datos y procedencia, destinatarios, conservación, derechos y contacto. Explica también periodo, indicadores, pesos o factores principales y tratamiento de datos incompletos.
• Decisiones automatizadas: informa sobre su lógica, importancia y consecuencias en los supuestos previstos por el RGPD. No equivale a entregar siempre el código fuente.
• Representantes: facilita parámetros, reglas e instrucciones que incidan en las condiciones laborales, incluidos indicadores, ponderaciones, filtros y efectos. El artículo 64.4.d del Estatuto de los Trabajadores reconoce ese derecho; sus apartados 5.f y 6 regulan el informe previo y la consulta cuando correspondan. Entrega la documentación con tiempo para examinarla.

Cuándo informar sobre los datos:

• Recogidos del trabajador: al obtenerlos, según el artículo 13 del RGPD.
• Obtenidos de otra fuente: en un plazo razonable de hasta un mes; antes si llega primero la comunicación con la persona sobre esos datos o su revelación a otro destinatario, conforme al artículo 14 del RGPD.
• Nueva finalidad: antes de utilizarlos para ella. Comprueba en cada caso la información ya disponible y las excepciones legales.

Información laboral desde el 5 de octubre de 2026: el artículo 3.2.k del Real Decreto 723/2026 exige informar por escrito sobre pautas, criterios y reglas algorítmicas que intervienen en la progresión profesional. Su capítulo general se aplica a relaciones de más de cuatro semanas:

• Nueva relación: antes de su inicio, conforme al artículo 7.
• Cambio posterior: lo antes posible y, como máximo, el día en que surta efecto.
• Relación vigente al entrar en vigor: si el trabajador solicita información que aún no tiene, entrégala en treinta días hábiles, según la disposición transitoria. Los cambios posteriores siguen el plazo anterior.
• Formato: papel o medio electrónico accesible que pueda guardarse e imprimirse. Conserva prueba de transmisión o recepción conforme al artículo 6.

Puedes coordinar ambas comunicaciones si respetas sus contenidos y plazos. La información individual no sustituye la dirigida a representantes.

Cómo utilizar la evaluación para decidir formación y ascensos

Revisa la evaluación antes de que permita o cierre una oportunidad. Incluye a las personas excluidas por los filtros, no solo a las recomendadas.

Contrastar la puntuación con el trabajo realizado

• Evidencias: el responsable del puesto comprueba el trabajo que sustenta la nota, las tareas omitidas y las incidencias que condicionaron el resultado.
• Observaciones: escucha las aclaraciones del empleado y contrástalas con los registros.
• Criterio común: si puntúan varios responsables, pídeles valorar un mismo caso y resolver sus diferencias antes de incorporar las notas.
• Puesto de destino: una nota alta en tareas sencillas no acredita capacidad para asumir más responsabilidad. Comprueba las competencias necesarias para el nuevo puesto.

Comprobar que la formación propuesta responde a necesidades reales

• Necesidad: vincula cada curso a una competencia concreta. Comprueba si el problema es de conocimientos, instrucciones, medios o carga de trabajo.
• Utilidad: define qué aprenderá la persona, cómo lo aplicará y cuándo se revisará el resultado.
• Acceso: comprueba si los excluidos por una nota baja necesitan precisamente esa formación para mejorar.
• Derechos: respeta el convenio y el artículo 23 del Estatuto de los Trabajadores. La formación necesaria para adaptarse a cambios del puesto corre a cargo de la empresa y cuenta como trabajo efectivo.

Revisar los requisitos del ascenso y las personas excluidas

• Reglas aplicables: contrasta requisitos y filtros con el artículo 24 del Estatuto y el convenio o acuerdo colectivo. Respeta los criterios de formación, méritos y antigüedad que correspondan y las garantías de igualdad.
• Personas excluidas: revisa quién podía participar, qué filtro dejó fuera a cada persona y si sus requisitos estaban registrados correctamente.
• Datos pendientes: comprueba competencias omitidas, evaluaciones antiguas y notas en revisión.
• Estimaciones de potencial: pide qué predicen y con qué evidencia. No las trates como capacidades demostradas ni como motivo suficiente para cerrar una promoción.

Determinar quién decide y cómo justifica la decisión

Antes de permitir una decisión exclusivamente automática:

• Valora sus efectos: el artículo 22 del RGPD la prohíbe como regla general si produce efectos jurídicos o similares significativos. Decidir un ascenso puede tenerlos; una mera sugerencia de curso no necesariamente.
• Justifica la excepción: necesidad para celebrar o ejecutar un contrato, autorización legal o consentimiento explícito válido y libre. RR. HH. y asesoría deben comprobarla antes de activar esa función. Recibir información no equivale a consentir.
• Aplica las garantías: en las excepciones basadas en contrato o consentimiento, asegura al menos intervención humana, expresión del punto de vista e impugnación. Si la automatización la autoriza una ley, aplica sus medidas de protección.

Si decide una persona: designa a alguien que conozca el puesto, tenga tiempo e información y pueda cambiar o detener la propuesta. Las directrices europeas sobre decisiones automatizadas distinguen esa intervención de una validación formal: una firma o un clic rutinarios no bastan.

1. Comprueba: datos, evidencias, requisitos del curso o ascenso y motivos de exclusión.
2. Resuelve las dudas: solicita información, escucha las observaciones y corrige o detén propuestas sin fundamento.
3. Decide y registra: quién resolvió, qué examinó y por qué aceptó, modificó o rechazó la recomendación.

En dos experimentos con 775 responsables, un estudio de 2025 sobre el sesgo de anclaje en evaluaciones asistidas por IA observó que la nota sugerida y la fuente de la recomendación podían influir en la valoración humana. Para que la revisión no se limite a ajustar la cifra propuesta, pide al revisor que busque también evidencias que la contradigan y justifique su propia conclusión.

La revisión debe producirse cuando todavía pueda cambiar quién accede a la oportunidad. Validar solo a las personas preseleccionadas deja sin comprobar las exclusiones automáticas.

Cómo corregir una evaluación y sus consecuencias

Revisar la discrepancia

Facilita un contacto de RR. HH. y asigna un revisor que pueda reconsiderar la evaluación:

• Dato incorrecto o incompleto: contrástalo con la fuente original.
• Error de cálculo: revisa con el equipo técnico pesos, filtros, periodos y versión.
• Desacuerdo con la valoración: examina criterios, evidencias y observaciones de la persona.
• Solicitud de derechos: coordina la respuesta con quien gestione protección de datos. El artículo 12 del RGPD establece, como regla general, un mes, con ampliación motivada en los supuestos previstos.
• Exactitud impugnada: si se solicita la limitación del tratamiento, aplica el artículo 18 del RGPD mientras se comprueba. Como medida de gestión, valora aplazar una decisión cuando una duda fundada pueda cambiarla.

Corregir los datos y revisar la puntuación

1. Corrige la fuente: el derecho de rectificación permite corregir datos inexactos y completar los incompletos.
2. Recalcula: actualiza la evaluación y comprueba que la siguiente sincronización no restaure el error.
3. Si se discute la valoración: revisa su fundamento y explica por qué se mantiene o modifica. Discrepar no garantiza una nota mejor.
4. Documenta: conserva la corrección, fecha y responsable, con acceso limitado al historial necesario.

Reconsiderar las oportunidades afectadas

• Localiza consecuencias: cursos, listas de promoción o valoraciones posteriores que utilizaron la nota antigua.
• Revisa la decisión: envía el resultado corregido al responsable y comprueba si habría cambiado con los criterios de aquella convocatoria.
• Comunica la rectificación: el artículo 19 del RGPD exige avisar a los destinatarios de los datos, salvo imposibilidad o esfuerzo desproporcionado. Revisa también copias y aplicaciones internas.
• Resuelve con asesoría si el proceso terminó: corregir la nota no concede automáticamente el ascenso. Valora las medidas procedentes y los derechos de otras personas; comunica la respuesta motivada.

Buscar otros empleados afectados

1. Determina si la causa está en un dato individual, una conexión, una regla o un criterio común.
2. Busca a las personas y periodos afectados sin esperar nuevas quejas.
3. Si el error es común, detén el uso de los resultados afectados, corrige la regla y revisa las oportunidades vinculadas.
4. Registra los casos revisados y los pendientes.

Volver a comprobar el sistema tras los cambios

• Repite las pruebas afectadas: ante cambios de indicadores, pesos, fuentes, filtros o modelo de IA.
• Pide detalle al proveedor: qué actualizaciones alteran la nota y si requieren actualizar la información a plantilla o las actuaciones con representantes.
• Conserva fecha y versión: no compares como equivalentes puntuaciones calculadas con reglas distintas.
• Si recalculas el pasado: justifica el motivo y aplica el mismo criterio a todas las personas afectadas.

Reúne por periodo la configuración aprobada, las pruebas, las comunicaciones y las decisiones con sus correcciones. Así podrás reconstruir qué se aplicó y quién lo revisó.