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Imagine lo siguiente: un empleado valioso y experimentado abandona la empresa porque por error se extendió su periodo de prueba tres semanas más de lo debido. O peor aún: debe pagar una indemnización de seis cifras a un caso problemático porque se pasó por alto el plazo de preaviso en solo dos días.
Estas situaciones las viven diariamente muchas empresas medianas. El área de RRHH malabariza decenas de fechas, plazos y detalles contractuales.
Sin embargo, la solución está más que disponible: Inteligencia Artificial que actúa como un asistente incansable en segundo plano y avisa puntualmente sobre citas críticas.
El problema de los plazos incumplidos cuesta dinero
Seamos francos: en toda empresa con más de 50 empleados esto ocurre con regularidad. Importantes hitos de RRHH se escapan entre los dedos.
Los errores de plazo más caros, de un vistazo
Los errores relevantes en los plazos generan habitualmente costes significativos. ¿El coste promedio por caso? 12.400 euros.
| Tipo de plazo | Frecuencia de error | Coste medio |
|---|---|---|
| Fin del periodo de prueba | 28% | 8.500€ |
| Contratos temporales | 35% | 15.200€ |
| Plazos de preaviso | 22% | 18.600€ |
| Prórrogas de contrato | 15% | 6.300€ |
¿Por qué ocurren estos errores?
Anna, responsable de RRHH de una empresa SaaS con 80 empleados, lo vive en carne propia: Tenemos hojas Excel, recordatorios en Outlook e incluso Post-its en la pantalla. Aun así, cada ciertos meses se nos escapa algo.
No es por falta de diligencia. Es por la complejidad.
Cada contrato laboral tiene particularidades. Periodos de prueba de tres a seis meses. Diferentes plazos de preaviso según antigüedad. Cláusulas especiales por convenio colectivo.
A esto se suman factores humanos: vacaciones, bajas, rotación en el equipo. Justo cuando haría falta el recordatorio, no hay nadie disponible.
El efecto dominó de las fechas perdidas
Perder el fin del periodo de prueba acarrea problemas adicionales:
- Prórroga automática del contrato por al menos seis meses
- Mayor periodo de preaviso y protección contra despido
- Costes adicionales de personal (media: 18.000€)
- Posibles demandas si se intenta despedir fuera de plazo
- Mal ambiente laboral debido a la inseguridad jurídica
¿Por qué aceptar estos riesgos cuando la tecnología ya está preparada?
La IA como vigilante digital de plazos
Los sistemas de IA actuales transforman la gestión de plazos de una tarea propensa a errores a un proceso automatizado. No piense en programación complicada ni en costosos softwares corporativos.
Piense en un asistente digital que nunca pide vacaciones, no se enferma y controla cada contrato sin excepción.
¿Cómo funciona la gestión de plazos con IA?
El principio básico es sorprendentemente sencillo: la IA extrae datos contractuales de sus sistemas existentes, interpreta las fechas relevantes y genera ciclos automáticos de recordatorio.
Pero lo interesante va mucho más allá: los sistemas modernos pueden hacer mucho más que comprobar plazos.
- Análisis inteligente de textos: la IA reconoce incluso cláusulas contractuales complejas y aplica condiciones especiales automáticamente
- Recordatorios contextuales: el sistema crea ciclos de avisos flexibles según la urgencia en vez de fechas rígidas
- Sugerencias proactivas: la IA recomienda pasos concretos y hasta prepara plantillas de documentos
- Algoritmos de aprendizaje: el sistema aprende de sus decisiones y mejora las siguientes recomendaciones
La diferencia frente a los sistemas clásicos de recordatorio
Markus, Director de TI de un grupo de servicios con 220 empleados, lo resume así: La diferencia entre una cita en Outlook y la gestión de plazos por IA es como comparar un cronómetro con un asistente inteligente.
Los sistemas convencionales recuerdan fechas. Un sistema basada en IA entiende los contextos.
| Recordatorio clásico | Sistema basado en IA |
|---|---|
| Fecha de aviso rígida | Alerta flexible y contextual |
| Plazos tratados aislados | Relación de todos los plazos relevantes |
| Requiere actualización manual de datos | Sincronización automática |
| Sin recomendaciones de acción | Paso siguiente concreto |
| Dependiente de personas clave | Transparencia para todo el equipo |
Automatización con sentido común
Importante: la IA no sustituye su experiencia en RRHH. La potencia.
El sistema no toma decisiones legales por usted. Garantiza que tenga toda la información relevante a tiempo, para que no se le escape ningún plazo crítico.
Piense en un GPS inteligente: le muestra la mejor ruta, pero usted sigue al volante.
Casos prácticos concretos
Vamos al grano. Estas son las áreas principales en las que los recordatorios inteligentes de plazos demuestran su valor.
Gestión de periodos de prueba: el clásico
El fin del periodo de prueba es el caso de uso más frecuente. Un ejemplo típico de una empresa de ingeniería con 140 empleados:
La IA analiza automáticamente todos los periodos de prueba activos y genera recordatorios escalonados:
- 8 semanas antes: solicitar primera evaluación al responsable
- 4 semanas antes: decidir sobre la continuidad
- 2 semanas antes: preparar documentación
- 1 semana antes: decisión final y ajuste contractual
- 48 horas antes: última oportunidad de actuar
Lo especial: la IA tiene en cuenta automáticamente días festivos, vacaciones y cierres de empresa, y ajusta los avisos para que siempre lleguen en día laborable.
Contratos temporales: control de lo complejo
Los contratos temporales suelen contener cláusulas de prórroga y transformación muy complejas. Aquí es donde la IA destaca de verdad.
Ejemplo real: una empresa de software contrata desarrolladores temporalmente para proyectos. Tras 18 meses, pueden pasar a ser indefinidos.
La IA vigila no solo la fecha final, sino también:
- El límite máximo de temporalidad según legislación (p.ej. TzBfG)
- Diferencia entre temporalidad causal y sin causa
- Vínculos laborales previos del mismo empleado
- Particularidades de convenio colectivo
Evitar renovaciones automáticas de contratos
Muchos contratos de servicios se prorrogan automáticamente si no se cancelan a tiempo. Problema típico con seguros, licencias software o contratos de mantenimiento.
La IA vigila sistemáticamente estas renovaciones silenciosas:
- Inventario de todos los contratos con cláusulas de prórroga
- Cálculo del preaviso teniendo en cuenta días laborables
- Ciclos de valoración antes de cada renovación
- Generación automática de cartas de cancelación si procede
Thomas, director general de la empresa de ingeniería, comenta: Solo en contratos de IT, ahorramos unos 34.000 euros al año cancelando a tiempo licencias que no usamos.
Ajustes de salario y ascensos por tramos
Muchos contratos establecen actualizaciones salariales automáticas tras cierto tiempo o al alcanzar cualificaciones específicas.
La IA conecta estos datos de forma inteligente:
| Disparador | Acción automática | Antelación |
|---|---|---|
| Aniversario laboral | Revisión salarial según convenio | 6 semanas |
| Finalización de formación | Comprobar ascenso de tramo | 2 semanas |
| Nueva franja de edad | Activar días extra de vacaciones | 4 semanas |
| Fin de excedencia parental | Planificar entrevista de reincorporación | 8 semanas |
Compliance y obligaciones documentales
Especialmente en sectores regulados, ciertos certificados deben actualizarse periódicamente: antecedentes penales, carnets sanitarios, cursos de seguridad.
La IA genera listados de seguimiento y avisa antes de que algo expire:
- Control de permisos de conducir para conductores
- Formación en primeros auxilios para responsables
- Cursos de seguridad según ley de riesgos laborales
- Formación en protección de datos según GDPR
- Certificados de competencia en áreas especializadas
Lo mejor: la IA aprende de cada caso y afina sus predicciones con el tiempo.
Implementación paso a paso
Vamos a la parte práctica. ¿Cómo introducir la gestión de plazos con IA en su empresa? La buena noticia: no hay que transformarlo todo de golpe.
Fase 1: Auditoría de situación y calidad de datos
Antes de que la IA pueda funcionar, necesita datos limpios. Es la barrera principal, pero también la base indispensable.
Markus, del grupo de servicios, explica: Primero digitalizamos y estructuramos todos los contratos de los últimos cinco años. Fue un proyecto gigante, pero imprescindible.
Lista de chequeo para la fase 1:
- Recopilación: todos los contratos laborales, anexos y convenios
- Digitalización: escanear papeles y convertir con OCR
- Estandarización: formatos y nombres de campo homogéneos
- Validación: controles aleatorios de integridad y exactitud
- Integración: conexión con sistemas de RRHH existentes
Fase 2: Configurar el sistema de IA
Las soluciones modernas de IA para plazos suelen ser cloud y no requieren infraestructuras TI complejas. La configuración se hace mediante interfaces intuitivas.
Puntos clave de configuración:
- Definir tipos de plazo: ¿qué fechas se vigilarán?
- Establecer ciclos de aviso: ¿con cuánta antelación y frecuencia avisar?
- Asignar responsables: ¿quién recibe qué avisos?
- Niveles de escalada: ¿qué hacer si no hay respuesta?
- Reglas de excepción: contratos o casos especiales
Fase 3: Piloto en áreas seleccionadas
No empiece con los 200 empleados a la vez. Anna, de la empresa SaaS, empezó con 20 contratos: Al principio solo controlamos los periodos de prueba. Al ver que funcionaba, fuimos ampliando paso a paso.
Escenarios piloto recomendados:
| Área piloto | Nº de contratos | Duración de prueba | Medición de éxito |
|---|---|---|---|
| Empleados nuevos (periodo de prueba) | 10-15 | 3 meses | Sin plazos perdidos |
| Contratos temporales | 5-10 | 6 meses | Decisiones a tiempo |
| Contratos de servicios | 15-20 | 12 meses | Ahorro de costes |
Fase 4: Despliegue total
Tras el piloto, amplíe el sistema a todos los contratos relevantes. Importante: la IA aprende cada día.
A más datos, más precisas sus recomendaciones y alertas.
Requisitos técnicos: Menos es más
Muchos sobrestiman las barreras técnicas. La mayoría de sistemas de IA para gestión de plazos están disponibles como SaaS.
Lo que realmente necesita:
- Conexión estable a Internet
- Navegador moderno (Chrome, Firefox, Safari)
- Acceso API a su sistema de RRHH (generalmente estándar)
- Procesamiento de datos GDPR-compliant (garantizado por el proveedor)
- Formación para 2-3 key users (normalmente 1-2 días)
Thomas cuenta: Pensábamos que necesitábamos una TI como Google. En realidad, el sistema estaba operativo en dos semanas, sin una línea de código.
Gestión del cambio: implicar a las personas
El mayor reto rara vez es técnico. Son las personas.
Claves para ganar aceptación:
- Transparencia: explique lo que la IA puede hacer y lo que no
- Mostrar resultados rápidos: empiece por éxitos fáciles y visibles
- Tomar en serio los miedos: la IA no sustituye empleos, los hace más eficientes
- Ofrecer formación: nadie tiene que ser experto en IA
- Incorporar feedback: las sugerencias de usuarios mejoran el sistema
Anna lo resume: Al principio mis compañeras de RRHH estaban escépticas. Ahora no pueden vivir sin el sistema. Les devuelve tiempo para el lado humano de su trabajo.
ROI y resultados medibles
Hablemos de números. Toda inversión en IA debe ser rentable, especialmente en pymes con presupuestos ajustados.
La buena noticia: en gestión de plazos, el Retorno de la Inversión (ROI) suele verse en pocos meses.
Ahorros directos de costes
Las ventajas cuantificables encajan en tres categorías:
| Tipo de coste | Sin IA (anual) | Con IA (anual) | Ahorro |
|---|---|---|---|
| Plazos de preaviso perdidos | 25.000€ | 2.500€ | 22.500€ |
| Renovaciones innecesarias | 18.000€ | 1.800€ | 16.200€ |
| Costes de asesoramiento legal | 12.000€ | 4.000€ | 8.000€ |
| Carga administrativa extra | 15.000€ | 6.000€ | 9.000€ |
| Ahorro total | 70.000€ | 14.300€ | 55.700€ |
El ahorro de tiempo cuantificado
Pero el ROI es más que evitar costes. El tiempo que ahorra su personal de RRHH se traduce en dinero contante y sonante.
Ahorro de tiempo típico al mes:
- Seguimiento manual de plazos: 12 horas → 2 horas (-83%)
- Revisión de contratos: 8 horas → 3 horas (-63%)
- Documentación y seguimiento: 6 horas → 1 hora (-83%)
- Comunicación con managers: 4 horas → 1 hora (-75%)
En total, unas 24 horas mensuales por persona de RRHH. A un coste medio de 45 euros/hora, eso supone 1.080 euros al mes o cerca de 13.000 euros al año por profesional.
Caso práctico: empresa de ingeniería
La empresa de Thomas (140 empleados) hizo un análisis detallado del ROI tras 18 meses:
La IA nos cuesta 890 euros al mes. Ahorra unos 67.000 euros anualmente entre costes directos e indirectos. Es un ROI del 600%… y aún sin contar los nervios que nos hemos ahorrado.
Desglose de ahorros:
- Evitar litigios: 28.000€ (dos casos grandes evitados)
- Renuncias a tiempo: 19.000€ (evitadas prórrogas no deseadas)
- Optimización de personal: 12.000€ (más tiempo RRHH para tareas estratégicas)
- Menos asesoría externa: 8.000€
Aspectos blandos con valor real
No todo se mide en euros y céntimos. Los factores blandos también tienen impacto empresarial claro:
Menos estrés: RRHH reporta mucho menos estrés por plazos perdidos, reduciendo rotación y mejorando satisfacción.
Mejor cumplimiento normativo: Documentación completa minimiza riesgos ante inspecciones o juicios laborales.
Imagen profesional: Una gestión de plazos precisa transmite organización y fiabilidad a empleados y socios.
Punto de equilibrio más rápido de lo esperado
La mayoría de empresas alcanza el break-even al cabo de 3-6 meses. Anna, de SaaS, comenta:
En los primeros cuatro meses, salvamos tres plazos críticos que de otro modo hubiéramos perdido. Solo el primer caso – rescindir un contrato en periodo de prueba a tiempo – ya nos ahorró más que el coste anual de la IA.
La inversión es moderada:
- Puesta en marcha y configuración: 3.000 – 8.000€ (única vez)
- Licencia mensual: 15 – 25€ por empleado
- Formación y gestión del cambio: 2.000 – 5.000€ (única vez)
- Mantenimiento y actualizaciones: normalmente incluido
Para una empresa de 100 empleados, los costes anuales son unos 25.000€, con ahorros de al menos 50.000€.
Retos y límites realistas
Seamos sinceros: la IA no es una panacea. La gestión de plazos con IA también tiene límites y retos que debe conocer.
La transparencia es lo primero – por eso hablamos también de los aspectos complicados.
Protección de datos y cumplimiento GDPR
Los expedientes de personal contienen datos muy sensibles. La GDPR exige estándares estrictos de tratamiento y almacenamiento.
Markus lo vivió así: Nuestro DPO al principio era escéptico. Solo después de revisar en detalle la política de privacidad y las medidas técnicas, dio su visto bueno.
Puntos de cumplimiento clave:
- Minimización de datos: la IA solo debe procesar los datos estrictamente necesarios
- Finalidad limitada: uso de datos solo para gestión de plazos
- Plazos de conservación: eliminación automática tras fin de contrato
- Derechos de los interesados: acceso, rectificación, supresión garantizados
- Ubicación de servidores: tratamiento dentro de la UE
Límites de la interpretación automática
La IA es muy buena reconociendo patrones y cláusulas estándar. Pero con contratos especiales, encuentra límites.
Ejemplos problemáticos:
| Tipo de contrato | Reto para IA | Revisión manual necesaria |
|---|---|---|
| Convenios colectivos complejos | Interpretación ambigua | Sí |
| Contratos internacionales | Distintos sistemas legales | Sí |
| Contratos antiguos (pre-2000) | Cláusulas obsoletas | Parcialmente |
| Pactos de socios | Disposiciones muy personales | Sí |
Thomas explica su solución: El sistema marca como complejos alrededor del 15% de los contratos. Estos los revisamos a mano. Aun así, mejor que revisarlos todos manualmente.
Limitaciones técnicas
No toda empresa parte de condiciones ideales para la IA en plazos:
Legacy systems: Softwares muy antiguos sin APIs son problemáticos y pueden requerir transferencia manual.
Mala calidad de datos: Con contratos incompletos o inconsistentes ni la mejor IA puede ayudar.
Cambios frecuentes de sistema: Empresas que cambian de software RRHH a menudo tienen dificultades de integración.
No subestime el factor humano
Los mayores retos suelen ser humanos:
- Resistencia al cambio: empleados veteranos, reacios a los nuevos sistemas
- Fe ciega en la tecnología: algunos creen que la IA lo resuelve todo y desconectan su criterio
- Expectativas poco realistas: la IA es una herramienta, no un sustituto del conocimiento de RRHH
- Falta de formación: sin la preparación adecuada, no se aprovecha el sistema
La receta de Anna: Desde el principio fue claro: la IA es nuestro ayudante, no nuestro reemplazo. Las decisiones importantes siguen requiriendo personas.
Relación coste-beneficio para pequeñas empresas
En empresas con menos de 30 trabajadores, el ROI es difícil de alcanzar. Los costes fijos de la IA se reparten en menos usuarios.
Regla general: a partir de 50 trabajadores es económicamente interesante. Por debajo, hay soluciones más sencillas y baratas.
¿Qué ocurre si el sistema falla?
Los sistemas cloud tienen más del 99% de disponibilidad. Pero en las raras caídas, ¿qué pasa?
Estrategias clave de backup:
- Exportar datos periódicamente en formatos estándar
- Sistemas paralelos para plazos críticos
- Responsables claros en caso de caída
- Acuerdos de nivel de servicio (SLA) con el proveedor
Markus tranquiliza: En 18 meses tuvimos dos caídas de 3 horas. Los backups funcionaron, ni una fecha importante se perdió.
La realidad: 90% éxito, 10% revisión extra
Pese a los avances, ningún sistema de plazos basado en IA es perfecto. Lo habitual es que el 90% de los plazos se detecten y controlen correctamente.
El 10% restante requiere atención humana. Aun así, mucho mejor que sin IA.
Lo clave: mantenga expectativas realistas. La IA no hará perfecto su control de plazos, pero sí mucho más seguro y eficaz.
El futuro de la gestión de plazos
Veamos el porvenir. ¿Cómo evolucionará la gestión de plazos con IA en los próximos años?
Se observan tendencias claras: más automatización, mejor integración y mayor inteligencia.
Predictive Analytics: el siguiente salto evolutivo
Las IA actuales reaccionan a las fechas. La próxima generación anticipará y descubrirá tendencias.
Próximas funcionalidades:
- Predecir rotación de personal: detecta patrones de bajas según historial contractual
- Duración de contratos óptima: recomendaciones en base a la planificación de proyectos
- Forecasts de coste: presupuesto de personal automático
- Riesgos de compliance: detección temprana de problemas laborales
Thomas lo espera con ganas: Si el sistema pudiera decirme quién probablemente dejará la empresa, podría hablar a tiempo o buscar reemplazo.
Integración con otros sistemas empresariales
El futuro es la interconexión total. La gestión de plazos con IA se integrará en todos los procesos del negocio:
| Sistema | Integración | Beneficio |
|---|---|---|
| Sistema ERP | Planificación de costes de personal | Ajuste automático de presupuesto |
| Gestión de proyectos | Planificación de recursos | Duración de contratos óptima |
| Herramientas de selección | Planificación sucesoria | Publicación proactiva de vacantes |
| Gestión del aprendizaje | Seguimiento de cualificaciones | Formación automatizada |
El procesamiento del lenguaje natural como estándar
Los futuros sistemas entenderán aún mejor el lenguaje contractual complejo. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) será aún más preciso, adaptándose incluso a cláusulas ambiguas o coloquiales.
Significa: menos revisión manual ante cláusulas contractuales atípicas.
Generación automática de documentos
La IA no solo avisará, sino que también actuará. Generación automática de:
- Cartas de despido con texto legal adecuado
- Renovaciones de contrato con condiciones actualizadas
- Comunicaciones de actualización salarial según convenio
- Documentación de compliance para auditorías
Anna lo ve pragmático: Si la IA no solo me avisa de renovar, sino que me da el contrato listo, ahorro otro 50% de tiempo.
Blockchain para documentación inalterable
Una tendencia fascinante: vincular la gestión de plazos con blockchain. Cada decisión y paso queda registrado de manera inviolable.
Ventajas para la empresa:
- Rastreo total de negocios de personal
- Protección frente a manipulaciones posteriores
- Pruebas de compliance simplificadas
- Menos riesgo en disputas laborales
La regulación europea de IA como oportunidad
La EU AI Act impone estrictos requisitos a sistemas de IA en RRHH. Aunque parezca burocrático, es una oportunidad.
Markus lo ve así: La regulación genera confianza. Si podemos demostrar que la IA es transparente y justa, los empleados la aceptarán mejor.
Se esperan:
- Certificaciones estándar para IA en RRHH
- Obligaciones de transparencia en las decisiones algorítmicas
- Auditorías y controles periódicos de calidad
- Normas de privacidad uniformes en toda Europa
Perspectiva: Evolución, no revolución
La evolución será escalonada, sin giros radicales, pero con mejoras constantes.
Lo que puede esperar en los próximos 2-3 años:
- Mayor precisión: el error bajará del 10% al 5%
- Mejor integración: conexión directa con todos los sistemas RRHH estándar
- Manejo más sencillo: interfaces intuitivas y formación mínima
- Menores costes: el escalado abaratará las soluciones
- Módulos sectoriales: diseñados para salud, oficios, IT, etc.
Recomendación: ¿Es momento de empezar?
La pregunta típica: ¿hay que lanzarse ahora o esperar mejor tecnología?
La respuesta es clara: empiece ahora.
¿Por qué? Porque los sistemas actuales ya permiten mejoras medibles. Y, cuanto antes empiece, más datos recopila y mejor será su sistema.
Thomas lo dice directo: Pudimos esperar un año más y buscar la tecnología perfecta. Pero ya ahorramos 67.000 euros y aprendimos mucho.
El futuro de la gestión de plazos es inteligente, automático y humano. Usted puede participar – o ver cómo la competencia se vuelve más eficiente.
La decisión es suya.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cuánto tarda en implantarse una solución de IA para gestión de plazos?
La implantación dura normalmente entre 4 y 8 semanas. La fase 1 (preparación de datos) requiere 2-3 semanas, la configuración otras 1-2 semanas y el piloto se solapa durante 3-4 semanas. Si hay estructuras contractuales muy complejas o sistemas heredados, puede llevar hasta 12 semanas.
¿Qué datos necesita la IA para identificar con precisión los plazos?
La IA necesita principalmente contratos de trabajo, anexos, convenios colectivos y acuerdos internos. Lo ideal son documentos digitales, pero también valen escaneados gracias a la tecnología OCR. Es fundamental tener bien recogidas la fecha de inicio, periodos de prueba, preavisos y cláusulas especiales.
¿El control de plazos basado en IA cumple la GDPR?
Sí, los proveedores serios garantizan cumplimiento total de GDPR mediante servidores en la UE, cifrado de datos, minimización y eliminación tras el fin del contrato. Es imprescindible un acuerdo de encargo del tratamiento según Art. 28 GDPR e informar a los empleados sobre el tratamiento de sus datos.
¿A partir de cuántos empleados resulta rentable la IA?
Con unos 50 empleados el ROI ya es claramente visible. Para empresas más pequeñas, el coste fijo por persona puede ser elevado. Empresas con riesgos especiales (muchos contratos temporales, convenios complejos) se benefician ya con 30 empleados. El coste anual suele ser de 15-25€ por persona.
¿Qué ocurre si hay errores o se pierden plazos a pesar de la IA?
Los proveedores serios ofrecen Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) con garantías de disponibilidad superiores al 99%. Si hay errores de sistema demostrables, suele haber coberturas pactadas. Es clave tener backup para plazos críticos y procesos claros de escalado en caso de caídas. El error típico es inferior al 10%.
¿Se pueden integrar los sistemas RRHH existentes?
La mayoría de soluciones RRHH modernas tienen APIs y pueden integrarse fácilmente. Los sistemas heredados sin APIs requieren transferencia manual o importar/exportar datos. Sistemas populares como SAP SuccessFactors, Workday o DATEV están soportados de serie.
¿Cuánto esfuerzo de formación se requiere?
Es poca. Los key-user necesitan 1-2 días de training, los usuarios normales suelen aprender el uso en 2-4 horas. Las interfaces son intuitivas. Más importante que la formación técnica es gestionar el cambio y crear confianza.
¿Qué tipo de contratos no gestiona bien la IA?
Son problemáticos los contratos muy personalizados, con cláusulas atípicas, contratos internacionales con varios sistemas legales, contratos antiguos con redacción obsoleta y convenios complejos con ambigüedades. Entre 10-15% necesitan revisión o ajuste manual.
¿Puede la IA dar recomendaciones legales?
No, los sistemas de IA para plazos no dan asesoría legal. Identifican fechas y advierten de los plazos, pero las decisiones legales competen a personal cualificado. Ante casos complejos, el sistema suele recomendar acudir a un abogado o experto laboral.
¿Cómo evolucionará la tecnología los próximos años?
Se esperan: mayor precisión (menos del 5% de error), mejor integración en sistemas empresariales, analytics predictivo para rotación y costes, y creación automática de documentos. La EU AI Act establecerá normas de transparencia y equidad. Los costes bajarán gracias a la escala.
