La inteligencia artificial generativa (IAG), y en particular los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), han irrumpido con fuerza en múltiples sectores, reconfigurando las dinámicas laborales a nivel global. Y Argentina no es la excepción.
Precisemos los conceptos a los que se refiere tal irrupción. En principio, La inteligencia artificial generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de contenido original a partir de datos existentes. Puede crear textos, imágenes, videos y otros tipos de contenido a partir de datos de entrenamiento. Y siempre basado en patrones aprendidos. A su vez, el “Machine Learning” es una técnica de inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y mejorar a partir de datos sin ser explícitamente programadas para cada tarea. Los algoritmos de machine learning analizan datos y reconocen patrones para hacer predicciones o tomar decisiones. Y, en tal sentido, está revolucionando muchos campos al permitir la automatización de tareas complejas y la toma de decisiones basada en datos. Además, los llamados modelos de aprendizaje profundo (deep learning) que son una subcategoría del aprendizaje automático (machine learning) se inspiran en la estructura y funcionamiento del cerebro humano, reconociendo patrones complejos en imágenes, textos, sonidos y otros datos. Tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, aprender y mejorar con el tiempo, y hacer observaciones generales sin necesidad de extraer manualmente las características. Se utiliza en visión artificial, reconocimiento del habla, procesamiento de lenguaje natural y motores de recomendación.
Asimismo, la Realidad Aumentada (RA) superpone información digital (imágenes, sonidos, texto) sobre el mundo real a través de dispositivos como smartphones, tablets o gafas de RA. En la enseñanza del derecho laboral, la RA es utilizada por los estudiantes paravisualizar escenarios de conflictos laborales en 3D, como una fábrica con condiciones inseguras o una oficina donde ocurre acoso laboral. Aplicaciones de RA que guían a los estudiantes a través de procedimientos legales, como la presentación de una demanda o la preparación de un caso. Libros de texto y materiales de estudio que, al ser escaneados con un dispositivo de RA, muestran contenido adicional como videos explicativos, diagramas interactivos y casos prácticos.
Asimismo, además, existen Herramientas y Recursos como Trial Pro: Un simulador de juicios que permite a los estudiantes experimentar el proceso judicial en un entorno virtual. COMSOL: Un Software de simulación utilizado en casos legales para ilustrar y analizar pruebas técnicas. También, existen Herrmientas y Recursos como LexisNexis Chatbot que son herramientas de inteligencia artificial diseñada para facilitar la búsqueda de información jurídica. Y Neota Logic que es una plataforma que permite a los usuarios diseñar aplicaciones legales sin necesidad de conocimientos de programación. Ambas herramientas, facilitan el acceso a información y recursos, mejorando la calidad del aprendizaje y la investigación y están transformando la manera en que se enseña y se practica el derecho, ofreciendo nuevas oportunidades para la innovación y la mejora continua en el campo legal.
Resumiendo, la Inteligencia Artificial Generativa en la Enseñanza del Derecho Laboral puede intervenir en la creación de material didáctico, personalización del aprendizaje, evaluación automatizada, simulaciones y análisis de datos. Entonces, no solo puede facilitar el aprendizaje y la enseñanza del derecho laboral, sino que también prepara a los futuros profesionales para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que trae consigo la revolución tecnológica. Implementar estas estrategias puede enriquecer significativamente la experiencia educativa de los estudiantes, preparándolos mejor para enfrentar situaciones reales en su futura práctica profesional.
Es evidente que la integración de la tecnología en la educación legal está transformando cómo se enseña y se practica el derecho, ofreciendo nuevas herramientas y metodologías para mejorar el aprendizaje y la práctica profesión. Claro que implementar la inteligencia artificial generativa en la enseñanza del derecho laboral puede ser muy beneficioso, pero también presenta varios desafíos.
La utilización de IA requiere el manejo de datos personales y académicos de los estudiantes, lo que implica riesgos de privacidad y seguridad. Es crucial asegurarse de que el uso de IA cumpla con las leyes y regulaciones de protección de datos de la Ley de Protección de Datos Personales en Argentina. La IA generativa puede producir contenido incorrecto o sesgado si no se supervisa adecuadamente. El derecho laboral es un campo en constante cambio, por lo que el contenido generado por IA debe ser revisado y actualizado regularmente para mantener su relevancia. Algunos profesores pueden ser reacios a adoptar nuevas tecnologías debido a la falta de familiaridad o miedo al cambio. Implementar estas herramientas requiere capacitación tanto para los educadores como para los estudiantes, lo que puede ser un proceso largo y costoso. Es importante que los estudiantes sepan cuándo y cómo se está utilizando la IA en su educación. Deben abordarse cuestiones éticas como el sesgo algorítmico y la equidad en el acceso a estas tecnologías. La implementación de tecnologías de IA puede requerir una inversión significativa en infraestructura y software. Además de la inversión inicial, es necesario considerar los costos de mantenimiento y soporte técnico continuo.
Superar estos desafíos requiere una planificación cuidadosa, un enfoque colaborativo y un compromiso con la mejora continua.
No obstante, y, en síntesis, integrar estas tecnologías en la enseñanza del derecho laboral puede preparar mejor a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo Todos son modelos con las que la inteligencia artificial generativa (IAG) puede transformar la enseñanza del derecho laboral, por ejemplo, interviniendo en la elaboración de contenidos por medio de herramientas como ChatGPT, que pueden ayudar a redactar textos explicativos, resúmenes de leyes y artículos académicos. Así, la IAG puede actuar como tutor virtual, proporcionando explicaciones adicionales y respondiendo preguntas específicas de los estudiantes. Puede analizar patrones en las respuestas de los estudiantes para identificar áreas de mejora y sugerir recursos adicionales. Puede ayudar a analizar grandes volúmenes de jurisprudencia para identificar tendencias y precedentes relevantes. Y hasta predecir posibles resultados de conflictos laborales basados en datos históricos.
La IAG puede ser utilizada también para la creación de Material Didáctico, como en la Generación de Casos Prácticos, creando escenarios y casos prácticos que los estudiantes puedan analizar y resolver. Puede también crear Casos de Simulación de conflictos laborales.
EJEMPLOS DE CASOS PRÁCTICOS SOBRE DISTINTOS CONFLICTOS LABORALES.
Los siguientes casos prácticos pueden ayudar a los estudiantes a aplicar sus conocimientos teóricos a situaciones reales y desarrollar habilidades críticas para la resolución de conflictos laborales. Y constituyen ejemplos de casos prácticos diseñados por IAG a partir de la información ingresada y los parámetros solicitados por el docente:
Caso 1: Despido Injustificado
Escenario: María, una empleada con 5 años de antigüedad en una empresa de tecnología, es despedida sin previo aviso. La empresa alega bajo rendimiento, pero María sostiene que su desempeño ha sido consistente y que el despido se debe a su reciente embarazo.
Tareas para los estudiantes:
1. Analizar la legalidad del despido según la legislación laboral vigente.
2. Identificar los derechos de María y las obligaciones de la empresa.
3. Proponer una estrategia de defensa para María en caso de llevar el asunto a juicio.
4. Evaluar posibles soluciones alternativas al conflicto, como la mediación.
Caso 2: Acoso Laboral
Escenario: Juan, un empleado de una fábrica, denuncia a su supervisor por acoso laboral. Juan afirma que ha sido objeto de insultos y amenazas constantes, lo que ha afectado su salud mental y su rendimiento laboral.
Tareas para los estudiantes:
1. Definir qué constituye acoso laboral según la ley.
2. Evaluar las pruebas presentadas por Juan y determinar su validez.
3. Proponer un plan de acción para la empresa para abordar y resolver la denuncia.
4. Sugerir medidas preventivas que la empresa podría implementar para evitar futuros casos de acoso.
Caso 3: Discriminación Salarial
Escenario: Laura y Pedro tienen el mismo puesto y responsabilidades en una empresa de marketing, pero Laura recibe un salario inferior al de Pedro. Laura sospecha que la diferencia salarial se debe a su género.
Tareas para los estudiantes:
1. Investigar las leyes sobre igualdad salarial y no discriminación.
2. Analizar los datos salariales y otros factores que podrían justificar la diferencia.
3. Proponer una estrategia legal para Laura para reclamar igualdad salarial.
4. Evaluar el impacto de la discriminación salarial en la empresa y sugerir políticas para promover la igualdad.
Caso 4: Contrato Temporal
Escenario: Ana ha trabajado con contratos temporales sucesivos en una empresa durante 3 años. La empresa decide no renovar su contrato, alegando que no hay necesidad de su puesto a largo plazo. Ana cree que debería ser considerada empleada permanente.
Tareas para los estudiantes:
1. Revisar la legislación sobre contratos temporales y permanentes.
2. Determinar si Ana tiene derecho a ser considerada empleada permanente.
3. Proponer una estrategia para Ana para negociar su permanencia en la empresa.
4. Analizar las implicaciones legales y financieras para la empresa si Ana es considerada empleada permanente.
Caso 5: Horas Extras No Pagadas
Escenario: Carlos trabaja en una tienda de retail y ha estado realizando horas extras sin recibir la compensación correspondiente. La empresa argumenta que las horas extras no fueron autorizadas oficialmente.
Tareas para los estudiantes:
1. Revisar la legislación sobre horas extras y compensación.
2. Evaluar las pruebas presentadas por Carlos sobre las horas trabajadas.
3. Proponer una estrategia legal para que Carlos reclame el pago de sus horas extras.
4. Sugerir políticas que la empresa podría implementar para gestionar y registrar las horas extras de manera adecuada.
Caso 6: Condiciones de Trabajo Inseguras
Escenario: En una planta de manufactura, varios empleados han reportado condiciones de trabajo inseguras que han resultado en accidentes. La empresa no ha tomado medidas correctivas adecuadas.
Tareas para los estudiantes:
1. Analizar las leyes y regulaciones sobre seguridad y salud en el trabajo.
2. Evaluar las condiciones reportadas y determinar si cumplen con los estándares legales.
3. Proponer un plan de acción para mejorar las condiciones de trabajo y prevenir futuros accidentes.
4. Sugerir medidas legales que los empleados pueden tomar si la empresa no cumple con las regulaciones de seguridad.
Caso 7: Discriminación por Edad
Escenario: Roberto, un empleado de 55 años, siente que ha sido pasado por alto para promociones en favor de empleados más jóvenes, a pesar de su experiencia y desempeño.
Tareas para los estudiantes:
1. Investigar las leyes sobre discriminación por edad en el empleo.
2. Evaluar las pruebas de discriminación presentadas por Roberto.
3. Proponer una estrategia legal para que Roberto reclame sus derechos.
4. Sugerir políticas de diversidad e inclusión que la empresa podría implementar para evitar la discriminación por edad.
Caso 8: Conflicto Colectivo
Escenario: Los empleados de una empresa de transporte han decidido ir a huelga debido a la falta de acuerdo en la negociación colectiva sobre salarios y condiciones laborales.
Tareas para los estudiantes:
1. Analizar el marco legal de las huelgas y la negociación colectiva.
2. Evaluar las demandas de los empleados y la posición de la empresa.
3. Proponer estrategias de negociación para ambas partes para llegar a un acuerdo.
4. Sugerir medidas que la empresa puede tomar para mejorar las relaciones laborales y evitar futuros conflictos colectivos.
Caso 9: Teletrabajo y Flexibilidad Laboral
Escenario: Julia, una empleada que ha estado teletrabajando durante la pandemia, solicita continuar con esta modalidad debido a razones personales. La empresa prefiere que todos los empleados regresen a la oficina.
Tareas para los estudiantes:
1. Revisar la legislación sobre teletrabajo y flexibilidad laboral.
2. Evaluar los argumentos de Julia y de la empresa.
3. Proponer una solución que equilibre las necesidades de ambas partes.
4. Sugerir políticas de teletrabajo que la empresa podría implementar para ofrecer mayor flexibilidad a sus empleados.
EJEMPLOS DE SIMULACIÓN SOBRE DISTINTOS CONFLICTOS LABORALES.
Crear simulaciones legales efectivas en el aula puede ser una herramienta poderosa para el aprendizaje práctico. Las simulaciones son recreaciones de situaciones del mundo real que permiten a los estudiantes practicar y aplicar sus conocimientos en un entorno controlado.
Los siguientes ejemplos de pautas de ejercicios de simulación surgen de la aplicación de la IAG según lineamientos y cuestionamientos ingresados por el docente.
Ejemplo de Caso Práctico de simulación:
Escenario: Un empleado, Juan, ha sido despedido por supuesta baja productividad. Juan alega que el despido es injustificado y que ha sido discriminado por su edad.
Roles:
• Juan (Empleado): Debe presentar pruebas de su desempeño y argumentar la discriminación.
• Empresa (Empleador): Debe justificar el despido con pruebas de baja productividad.
• Abogados: Representan a ambas partes y presentan argumentos legales.
• Juez: Escucha los argumentos y toma una decisión basada en la ley.
• Mediador: Intenta llegar a un acuerdo entre las partes antes de que el caso llegue a juicio.
DO.