sábado, 29 de agosto de 2026

¿PROGRESO TECNOLÓGICO O NUEVO RIESGO AMBIENTAL?

 


¿PROGRESO TECNOLÓGICO O NUEVO RIESGO AMBIENTAL?

La inteligencia artificial está transformando nuestra sociedad a una velocidad que supera muchas veces nuestra capacidad de regulación y fiscalización.

Pero existe una pregunta que no podemos seguir postergando:

¿Es constitucionalmente justificable promover o autorizar el uso de inteligencia artificial cuando su implementación puede generar impactos significativos sobre el agua, la energía y los ecosistemas, sin que estos impactos hayan sido previamente identificados, evaluados, prevenidos y controlados?

La IA no existe únicamente en la nube. Necesita servidores, centros de datos, electricidad, sistemas de refrigeración, infraestructura tecnológica y recursos naturales.

Por eso, hablar de innovación también significa hablar de agua, energía, ambiente, derechos fundamentales y justicia intergeneracional.

El artículo 2, inciso 22, de nuestra Constitución reconoce el derecho de toda persona a gozar de un ambiente equilibrado y adecuado para el desarrollo de su vida.

Entonces, la discusión no debería ser simplemente:

“¿Cuánta IA podemos desarrollar?”

Sino también:

“¿Cuánto impacto ambiental estamos dispuestos a aceptar para desarrollarla y quién asumirá ese costo?”

Desde QNM consideramos indispensable abrir este debate antes de que la tecnología avance más rápido que nuestra capacidad para proteger aquello que hace posible nuestra propia existencia.

La tecnología debe estar al servicio de la vida.
No la vida al servicio de la tecnología.

#QNM #InteligenciaArtificial #MedioAmbiente #Agua #DerechosFundamentales #Constitución #JusticiaAmbiental #TecnologíaResponsable #FiscalizaciónCiudadana

QNM — Que Nos Mantengan con lo Nuestro®
INDECOPI N.° 00174793 | ORCID 0009-0002-9012-1393




¿QUIÉN PROTEGE AL TRABAJADOR FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

 

¿QUIÉN PROTEGE AL TRABAJADOR FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

La inversión millonaria del Estado y la pregunta que todavía no tiene respuesta

El Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE) tiene como misión proteger y promover el empleo y los derechos laborales. Sin embargo, los documentos oficiales obtenidos mediante fiscalización ciudadana plantean una pregunta que ya no puede ser postergada:

¿Quién protege al trabajador cuando la tecnología que transforma el mercado laboral comienza a sustituir tareas que antes realizaban personas?

La pregunta surge al revisar la inversión realizada por el Estado peruano en inteligencia artificial aplicada precisamente al mercado laboral.

En 2020, el MTPE contrató el desarrollo de una Bolsa de Trabajo basada en inteligencia artificial mediante el motor ELISE, dentro del programa Fortalece Perú y con asistencia del Banco Interamericano de Desarrollo. El monto contractual identificado en la documentación revisada asciende a US$ 5 171 693,90.

La finalidad declarada era mejorar la intermediación laboral mediante inteligencia artificial, identificando coincidencias entre el perfil de los ciudadanos y las ofertas de empleo. El propio MTPE explicó que el sistema utiliza información personal, estudios, habilidades y experiencia para recomendar empleos compatibles.

La inversión puede tener una justificación evidente: ayudar a las personas a encontrar empleo de manera más rápida y eficiente.

Pero existe una segunda pregunta, mucho más incómoda:

¿Qué ocurre con esas mismas personas cuando la inteligencia artificial y la automatización comienzan a reducir la necesidad de determinadas labores humanas?

La contradicción que debemos discutir

El Estado está utilizando inteligencia artificial para mejorar la intermediación laboral.

Al mismo tiempo, el propio MTPE reconoce que la inteligencia artificial y la digitalización están reconfigurando los perfiles profesionales y las competencias demandadas por las empresas. Para 2026, el Ministerio señaló que la IA se encuentra entre las competencias laborales de mayor demanda.

También ha reconocido la necesidad de reconversión laboral frente al avance de estas tecnologías.

Entonces aparece una contradicción aparente que merece ser investigada:

¿El Estado está utilizando la IA únicamente para ayudar al trabajador a encontrar empleo o también está preparando al trabajador para sobrevivir laboralmente en una economía donde determinadas tareas serán automatizadas?

No son la misma política.

Una cosa es digitalizar la búsqueda de empleo.

Otra muy distinta es garantizar el derecho al trabajo durante una transición tecnológica que puede modificar radicalmente determinadas ocupaciones.

El problema no es la IA. Es quién asume su costo social.

QNM no plantea que la inteligencia artificial deba prohibirse.

La cuestión es otra:

¿quién paga el costo de la transición tecnológica?

Si una empresa sustituye diez puestos de trabajo mediante automatización y aumenta su productividad, obtiene un beneficio económico.

Pero los diez trabajadores desplazados enfrentan una situación diferente:

  • pérdida de ingresos;

  • necesidad de capacitación;

  • reconversión profesional;

  • posible periodo de desempleo;

  • pérdida de experiencia específica;

  • incertidumbre sobre su futuro laboral.

Entonces surge una pregunta de política pública:

¿Existe un mecanismo mediante el cual una parte de los beneficios obtenidos mediante automatización contribuya a financiar la reconversión de los trabajadores desplazados?

La información que tenemos hasta ahora no permite afirmar que exista un mecanismo de esa naturaleza.

Por eso debemos preguntarlo.

La propia regulación peruana reconoce que existe un riesgo

El Reglamento de la Ley N.° 31814 clasifica como sistemas de IA de alto riesgo aquellos utilizados en procesos de selección laboral, evaluación, contratación y cese de trabajadores, así como para establecer condiciones de empleo.

Esto es fundamental.

La regulación peruana ya reconoce que la utilización de IA en el ámbito laboral puede afectar derechos fundamentales.

Por tanto, la discusión no puede limitarse a:

“¿La IA funciona?”

Debe incluir:

“¿A quién beneficia?”

“¿A quién puede perjudicar?”

“¿Qué derechos pueden verse afectados?”

“¿Quién supervisa el algoritmo?”

“¿Puede un trabajador cuestionar una decisión automatizada?”

“¿Qué ocurre cuando una ocupación desaparece?”

¿Y qué ocurre con el trabajador que sea reemplazado?

Aquí se encuentra el vacío que QNM considera necesario investigar.

Si la IA permite que una empresa realice en minutos una tarea que anteriormente requería diez trabajadores durante una jornada completa, el aumento de productividad puede ser real.

Pero también puede producir desplazamiento laboral.

El Estado no debería esperar a que ese desplazamiento ocurra para recién diseñar una respuesta.

Debe anticiparse.

El propio MTPE ya ha reconocido públicamente la necesidad de estudiar los empleos del futuro y preparar a los trabajadores frente a los cambios tecnológicos.

En 2025, además, el MTPE y la OIT organizaron un diálogo específico sobre digitalización, inteligencia artificial y sus impactos en la seguridad y salud de los trabajadores.

Esto demuestra que el problema ya está reconocido institucionalmente.

La cuestión ahora es saber si ese reconocimiento se ha convertido en obligaciones, presupuesto, mecanismos de protección y resultados medibles.

Entonces, ¿para qué sirve una inversión de millones?

La pregunta no debe formularse de manera simplista como:

“¿Para qué invertir en IA si la IA va a quitar empleos?”

La pregunta correcta es:

“¿Cuál es el retorno social de la inversión pública en IA y cómo se distribuyen sus beneficios y sus costos laborales?”

Una inversión pública de esta magnitud debería poder responder, con evidencia:

  1. ¿Cuántas personas consiguieron empleo gracias al sistema?

  2. ¿Cuánto disminuyó el tiempo de búsqueda?

  3. ¿Cuántas colocaciones laborales efectivas produjo?

  4. ¿Cuál fue el costo por trabajador colocado?

  5. ¿Qué tasa de precisión tiene el algoritmo?

  6. ¿Existen sesgos contra determinados trabajadores?

  7. ¿Cuántas personas fueron capacitadas para adaptarse a la transformación tecnológica?

  8. ¿Cuántos trabajadores fueron desplazados por procesos de automatización asociados a las políticas promovidas?

  9. ¿Existe un programa de reconversión laboral financiado por el Estado?

  10. ¿Existe un mecanismo de protección económica para trabajadores desplazados por automatización?

Hasta que estas preguntas sean respondidas con datos, no podemos afirmar que la inversión haya sido socialmente exitosa simplemente porque la tecnología funciona.

La verdadera pregunta de QNM

La inteligencia artificial puede aumentar la productividad.

Puede reducir tiempos.

Puede mejorar la intermediación laboral.

Puede ayudar a encontrar oportunidades.

Pero existe una condición que no puede olvidarse:

la economía existe para las personas, no las personas para la tecnología.

Si el Estado invierte millones en inteligencia artificial para modernizar el mercado laboral, debe garantizar simultáneamente que esa modernización no convierta al trabajador en la variable de ajuste del proceso tecnológico.

El objetivo no debería ser simplemente:

más IA.

Debería ser:

más productividad + más empleo digno + más protección + más capacitación + más transparencia + menos desigualdad.

Porque si la tecnología aumenta la riqueza pero deja al trabajador sin mecanismos de protección, entonces el problema no será la inteligencia artificial.

El problema será la forma en que decidimos gobernarla.

La pregunta que dejamos al MTPE

¿Qué política concreta tiene el Estado peruano para proteger los derechos laborales de los trabajadores cuyos puestos, tareas u ocupaciones sean desplazados o transformados por inteligencia artificial y automatización?

Y una segunda pregunta es todavía más importante:

¿Qué porcentaje de la inversión pública destinada a IA se está destinando también a la reconversión, capacitación y protección de los trabajadores afectados por esa transformación tecnológica?

Estas preguntas deberían ser respondidas con documentos, presupuesto, indicadores y resultados.

No con discursos sobre innovación.


Una advertencia metodológica

A agosto de 2026, no tenemos evidencia suficiente para afirmar que ELISE haya provocado pérdida de empleos ni que el MTPE haya invertido US$ 5,17 millones específicamente para reemplazar trabajadores.

Lo que sí está documentado es que la inversión fue destinada a una herramienta de IA para intermediación laboral y que el propio MTPE reconoce que la IA está transformando las competencias y el mercado de trabajo.

Por eso, la investigación debe avanzar hacia el retorno social de la inversión y la protección del trabajador durante la transición tecnológica.

Fuentes

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2022). Ministro Juan Lira presenta Bolsa de Trabajo con inteligencia artificial para acceder a ofertas laborales afines al perfil del candidato.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2025). MTPE y OIT lideran diálogo sobre digitalización, inteligencia artificial y su impacto en la seguridad y salud laboral.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). Inteligencia Artificial y pensamiento analítico lideran las competencias laborales más demandadas para el 2026.

Presidencia del Consejo de Ministros. (2026). Clasificación de la IA en el Perú.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). 16.° Concurso Buenas Prácticas Laborales: incorporación de la reconversión laboral y aplicación de IA para la mejora de condiciones laborales.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL MINISTERIO DE TRABAJO: LO QUE REVELAN LOS DOCUMENTOS OFICIALES DEL MTPE

 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL MINISTERIO DE TRABAJO: LO QUE REVELAN LOS DOCUMENTOS OFICIALES DEL MTPE

Investigación de fiscalización ciudadana — QNM, Que Nos Mantengan con lo Nuestro®

Solicitante: Yolanda Victoria Rojas Espinoza
Entidad: Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE)
Expediente: N.° 2026-0144453
Periodo de información solicitada: 1 de enero de 2015 al 4 de agosto de 2026
Corte de esta investigación: agosto de 2026

1. ¿Qué está investigando QNM?

En agosto de 2026 se solicitó al Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo información sobre el uso institucional de inteligencia artificial, sus sistemas, proveedores, contratos, financiamiento, tratamiento de datos, infraestructura tecnológica, seguridad, continuidad operativa y posibles impactos ambientales.

La respuesta del MTPE no constituye todavía una entrega definitiva: debido al volumen de información, el Ministerio estableció un cronograma de entregas parciales. La primera entrega correspondió al registro de empresas proveedoras, mientras que los documentos sobre procesos de adquisición y contratos quedaron programados para fechas posteriores.

Esto significa que la investigación continúa abierta.

2. El MTPE reconoce al menos dos sistemas de IA institucionales

La documentación recibida permite identificar dos sistemas principales de inteligencia artificial.

MICA

MICA está vinculado con la plataforma “Mi Carrera” y tiene como finalidad proporcionar orientación vocacional mediante herramientas de inteligencia artificial.

Su público objetivo incluye jóvenes y estudiantes, incluso estudiantes de educación secundaria. Este punto resulta especialmente relevante desde la perspectiva de protección de datos y salvaguardas para usuarios menores de edad.

Bolsa de Empleo / motor ELISE

El segundo sistema es el motor ELISE, utilizado dentro de la Bolsa de Empleo para procesos de intermediación laboral.

Su función está relacionada con el matching entre buscadores de empleo y oportunidades laborales, es decir, el procesamiento automatizado de información para determinar coincidencias entre perfiles y vacantes.

En este caso aparece una inversión considerablemente mayor.

3. ELISE: una inversión de US$ 5,17 millones

El Contrato N.° B-018-0-3547, suscrito en noviembre de 2020, está relacionado con la adquisición de licencias de software para intermediación laboral mediante un motor de ontología y semántica.

El monto contractual identificado es de:

US$ 5 171 693,90

El proyecto está relacionado con WCC Group B.V., empresa extranjera, y fue financiado mediante un préstamo vinculado al Banco Interamericano de Desarrollo (BID).

La importancia de este dato no está solamente en el monto económico. Estamos ante un sistema destinado a intervenir tecnológicamente en un proceso que puede afectar directamente las oportunidades laborales de las personas.

Por ello, las preguntas relevantes ya no son únicamente cuánto costó, sino:

  • ¿cómo funciona el algoritmo?
  • ¿qué variables utiliza?
  • ¿cómo determina una coincidencia?
  • ¿qué datos procesa?
  • ¿existen mecanismos para detectar sesgos?
  • ¿puede una persona cuestionar una recomendación algorítmica?
  • ¿quién supervisa sus resultados?
  • ¿qué información permanece almacenada?
  • ¿dónde se procesa?

4. El problema de la transparencia algorítmica

Uno de los aspectos que requiere mayor investigación es la metodología utilizada por ELISE para realizar el matching.

La documentación analizada hace referencia a mecanismos de puntuación o coincidencia utilizados para determinar la relación entre perfiles y ofertas laborales.

Esto plantea una cuestión fundamental:

un algoritmo que interviene en la intermediación laboral no es ambiental ni socialmente neutro.

Una fórmula de matching puede influir en qué oportunidades laborales recibe una persona, qué ofertas aparecen priorizadas y qué candidatos son considerados compatibles.

Por ello, la fiscalización debe ir más allá de comprobar que “existe IA”. Debe examinar cómo toma decisiones y qué efectos produce sobre las personas.

5. Contrataciones recientes: la IA no terminó con ELISE

El Excel entregado por el MTPE en la primera etapa de la solicitud revela que el Ministerio continuó contratando servicios expresamente denominados como inteligencia artificial.

Entre los registros identificados aparecen:

AñoOrden de CompraObjetoMonto
2025N.° 1644Servicio especializado en implementación de modelos de inteligencia artificialS/ 13 000
2026N.° 20Servicio especializado en implementación de modelos de inteligencia artificialS/ 26 000
2026N.° 413Elaboración de modelos analíticos con herramientas de inteligencia artificialS/ 33 000
2026N.° 865Suscripción de 2 licencias de software de inteligencia artificialS/ 4 589

Los registros del propio MTPE identifican estos servicios dentro de su información de proveedores y contratación.

La suma de estos cuatro registros es:

S/ 76 589.

Existe además otro registro que merece investigación:

S/ 23 990 por una herramienta de inteligencia de negocio.

No debemos calificarla automáticamente como IA hasta conocer qué software fue adquirido y qué funcionalidades posee.

6. Aparece también un chatbot laboral con inteligencia artificial

El registro de contratación del MTPE identifica asimismo un servicio relacionado con el lanzamiento del chatbot institucional “TALIA – Tu Asistente Laboral con Inteligencia Artificial”.

El registro corresponde a 2026 y consigna un monto de S/ 1 500, en estado comprometido.

Por tanto, la investigación ya no se limita a MICA y ELISE.

La documentación disponible muestra un ecosistema más amplio:

MICA + ELISE + TALIA + modelos analíticos de IA + licencias de software de IA.

7. ¿Cuánto está gastando realmente el MTPE en IA?

Aquí debemos ser rigurosos.

Con la información actualmente entregada no podemos afirmar que S/ 76 589 represente todo el gasto del MTPE en inteligencia artificial.

Ese monto corresponde únicamente a los registros expresamente identificados en el Excel como servicios o licencias de IA que hemos podido localizar.

Además existen:

  • infraestructura de centro de datos;
  • servicios de housing;
  • servidores;
  • respaldo en nube;
  • mantenimiento de plataformas;
  • climatización;
  • energía eléctrica;
  • seguridad informática;
  • mantenimiento de infraestructura tecnológica;
  • servicios de desarrollo y automatización.

No debemos atribuir automáticamente esos gastos a la IA. Pero sí forman parte de la infraestructura material que permite la operación digital del Estado y deben ser investigados.

Por ejemplo, el Excel registra servicios de housing, copias de respaldo cloud y mantenimiento de infraestructura tecnológica del MTPE.

8. El dato ambiental que falta: energía y agua

Aquí aparece uno de los puntos centrales de la investigación QNM.

El MTPE informó que parte de la infraestructura de la Bolsa de Empleo se encuentra desplegada on-premise, es decir, sobre infraestructura tecnológica institucional.

El Centro de Datos requiere infraestructura física, energía eléctrica, climatización y refrigeración.

Por tanto, la IA no existe únicamente como código.

Existe físicamente.

Necesita:

electricidad + servidores + almacenamiento + refrigeración + infraestructura + conectividad + mantenimiento.

Y algunos centros de datos también requieren agua directa o indirectamente para sus sistemas de refrigeración.

Sin embargo, la información desagregada sobre consumo energético e hídrico fue objeto de restricciones alegando razones vinculadas con la seguridad de las instalaciones.

Esto genera una pregunta de fiscalización fundamental:

¿Cómo puede evaluarse la sostenibilidad ambiental de la transformación digital del Estado si no se conoce siquiera el consumo de recursos de la infraestructura que la sostiene?

9. El Centro de Datos también tiene una huella material

El propio registro de proveedores muestra gastos asociados al Centro de Datos.

Por ejemplo, aparece mantenimiento de la plataforma virtual del Centro de Datos por S/ 39 500 en 2026, así como mantenimiento de equipos de aire acondicionado del Centro de Datos.

También aparecen servicios relacionados con infraestructura de contingencia, housing y respaldo de información.

Esto demuestra algo importante:

la transformación digital tiene infraestructura física.

Y esa infraestructura tiene consumo energético, necesidades de refrigeración, mantenimiento, renovación de equipos y eventualmente generación de residuos electrónicos.

10. ¿El MTPE evaluó el impacto ambiental antes de utilizar IA?

Esta es una de las preguntas que QNM ha planteado al Ministerio.

No basta con saber si una institución utiliza inteligencia artificial.

Debe preguntarse:

¿antes de implementarla evaluó sus impactos?

Por ejemplo:

  • consumo energético;
  • consumo hídrico;
  • huella de carbono;
  • infraestructura necesaria;
  • refrigeración;
  • residuos electrónicos;
  • dependencia de proveedores tecnológicos;
  • ubicación de centros de datos;
  • impacto asociado al procesamiento y almacenamiento de datos.

Y después debe preguntarse:

¿se está midiendo actualmente ese impacto?

Hasta el estado actual de la documentación analizada, no contamos todavía con una evaluación ambiental integral del uso institucional de IA que permita responder estas preguntas con cifras verificables.

Por eso este extremo permanece abierto.

11. Datos personales: otro frente crítico

ELISE trabaja con información relacionada con buscadores de empleo.

El sistema llegó a administrar una cantidad significativa de perfiles laborales.

Esto convierte la investigación tecnológica en una investigación también sobre protección de datos personales.

La pregunta no es solamente si el sistema es seguro.

Hay que determinar:

  • qué datos se almacenan;
  • quién puede acceder;
  • dónde se almacenan;
  • cuánto tiempo permanecen;
  • si existe transferencia internacional;
  • qué proveedor procesa la información;
  • qué obligaciones contractuales existen;
  • qué ocurre cuando termina el contrato;
  • cómo se eliminan los datos;
  • qué medidas existen frente a filtraciones.

Cuando una tecnología extranjera interviene sobre información laboral de ciudadanos peruanos, la trazabilidad contractual y la protección de datos adquieren especial importancia.

12. La contratación de 2020 frente al nuevo marco peruano de IA

ELISE fue contratado en 2020.

Posteriormente se promulgó la Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social, y posteriormente su reglamentación.

Por ello, una de las preguntas formuladas al MTPE es si un sistema adquirido antes de ese marco fue posteriormente sometido a una evaluación de adecuación normativa, riesgos y gobernanza.

La existencia de una tecnología anterior a una norma nueva no elimina automáticamente la necesidad de analizar su situación actual.

La pregunta jurídicamente relevante es:

¿qué hizo la entidad después de que entró en vigor el nuevo marco regulatorio?

13. También falta conocer los expedientes de contratación

El MTPE ha informado que la información será entregada progresivamente.

El primer entregable correspondió al Ítem 19 – Empresas Proveedoras.

Los siguientes entregables comunicados son:

  • Ítem 18 – Procesos de Adquisición: 25 de septiembre de 2026.
  • Ítem 15 – Contratos: 27 de noviembre de 2026.

Estos dos grupos documentales son fundamentales.

Porque el Excel nos dice qué se contrató.

Pero los expedientes nos permitirán conocer:

por qué se contrató + qué se compró + cómo se seleccionó + qué condiciones se establecieron + qué entregó el proveedor + cuánto se pagó + qué riesgos fueron evaluados.

14. La pregunta que permanece abierta

La investigación QNM no busca demonizar la inteligencia artificial.

La pregunta es otra:

¿Puede el Estado peruano incorporar inteligencia artificial sin conocer y gestionar adecuadamente sus efectos sobre las personas, los datos, el dinero público, la energía, el agua y el ambiente?

En el caso del MTPE ya existe evidencia documental de:

IA + contratación pública + inversión pública + datos personales + infraestructura tecnológica + Centro de Datos + consumo energético + necesidad de refrigeración + servicios cloud + proveedores privados.

Lo que todavía falta es cerrar documentalmente el circuito.

15. Conclusión

La información proporcionada por el MTPE permite sostener, a agosto de 2026, que la inteligencia artificial ya forma parte de la infraestructura operativa y contractual del Ministerio de Trabajo.

No estamos frente a una hipótesis sobre el futuro.

Existen sistemas como MICA y ELISE, contratación reciente de modelos de IA, licencias de software, herramientas analíticas y un chatbot institucional denominado TALIA.

Existe además una inversión histórica de aproximadamente US$ 5,17 millones en ELISE, vinculada a financiamiento del BID.

Pero la información disponible todavía presenta una asimetría:

conocemos cada vez mejor cuánto se contrata y qué tecnologías existen, pero todavía no conocemos con el mismo nivel de precisión cuál es su impacto ambiental, energético, hídrico y social.

Ese es precisamente el vacío que la fiscalización ciudadana debe investigar.

La transformación digital del Estado no puede analizarse únicamente desde la pantalla.

Detrás de cada sistema de IA existen servidores, electricidad, refrigeración, agua, minerales, infraestructura, datos y dinero público.

Y si el Estado utiliza esos recursos, la ciudadanía tiene derecho a conocer sus costos reales.


Fuentes documentales

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). Carta N.° 003574-2026-MTPE/4.3.99: Primera entrega de información de acuerdo con el cronograma señalado en la comunicación de prórroga de Solicitud de Acceso a la Información Pública, Expediente N.° 2026-0144453.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). Informe N.° 002057-2026-MTPE/4/11.2: Remisión de reporte parcial en atención a la solicitud de acceso a la información pública, Expediente N.° 144453-2026.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). Reporte consolidado de empresas proveedoras correspondiente al Expediente N.° 2026-0144453. Archivo Excel remitido por el MTPE.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). Informe N.° 000018-2026-MTPE/4/13.2-ADN. Oficina de Tecnologías de la Información y Comunicaciones.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). Informe N.° 000207-2026-MTPE/3/18. Dirección General del Servicio Nacional del Empleo.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2026). Informe N.° 000235-2026-MTPE/3/19.1. Dirección de Formación para el Empleo y Capacitación Laboral.

Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. (2020). Contrato N.° B-018-0-3547.

martes, 25 de agosto de 2026

Gobernanza de Inteligencia Artificial en el Tribunal Constitucional del Perú (2025-2026)

 

RESUMEN EJECUTIVO — Gobernanza de Inteligencia Artificial en el Tribunal Constitucional del Perú (2025-2026)

Corpus analizado: RA N.° 115-2025-P/TC; Oficio Múltiple N.° D000102-2026-PCM-SGTD; Cartas N.° 005, 006 y 007-2026-OTI/TC (respuestas a solicitudes de acceso a la información S-0238-2026, S-0256-2026 y S-0269-2026); Orden de Servicio N.° 0000117; Memorando N.° 045-2026-OGPMI/TC; Informe N.° 150-2026-OTI/TC (propuesta de Política de Uso de IA).

Línea de tiempo verificada:

  • 06/03/2026 — TC contrata, vía O/S N.° 0000117 con ELCADES E.I.R.L. (S/ 35,400.00, 10 meses), el uso de Google Gemini 3.0 Pro para el "procesamiento de expedientes judiciales".
  • 21/09/2025 — RA N.° 115-2025-P/TC aprueba el Protocolo de uso de IA (marco general, sin política operativa).
  • 15/07/2026 — PCM (Oficio Múltiple D000102-2026-PCM-SGTD) recomienda a todo el Estado, incluido el TC, alinear su política de IA a los principios de Hiroshima (G7) y la OCDE.
  • 03-21/08/2026 — TC elabora recién su primera Política de Uso de IA (Informe 150-2026-OTI/TC), validada exprés por OGPMI el mismo 12/08/2026, aún sin aprobación final del Pleno.
  • 25/08/2026 — TC responde tus tres solicitudes de acceso a la información.

Hallazgo central: existe una brecha de gobernanza de al menos cinco meses entre el inicio del uso operativo de IA generativa comercial en expedientes judiciales (marzo 2026) y la existencia de una política institucional que lo regule (agosto 2026, aún en trámite). El uso precedió a la norma.

Contradicciones documentales verificadas:

  1. La propuesta de Política (Lineamiento 4) prohíbe expresamente alimentar modelos comerciales/nube abierta con información de causas reservadas — pero el contrato vigente desde marzo 2026 tiene por objeto justamente el procesamiento de expedientes judiciales mediante un modelo comercial en la nube (Gemini, servidores en Iowa, EE.UU.).
  2. Las Cartas 005/006/007-OTI/TC minimizan el uso como "proyecto piloto", mientras el objeto contractual de la O/S N.° 0000117 lo describe como servicio operativo de procesamiento de expedientes.
  3. La Carta 007 evade responder si la IA se usó en expedientes constitucionales y bajo qué supervisión humana, remitiéndose a cartas previas que no contienen esa respuesta.
  4. La ubicación de los servidores de Gemini fue reportada por el TC citando una búsqueda en Google, no un documento contractual verificado con Alphabet.
  5. No existen, a la fecha, evaluaciones de impacto, de riesgo ni auditorías de transparencia algorítmica sobre el uso ya vigente.
  6. La validación de OGPMI a la Política (12/08/2026) se centró en el alineamiento con instrumentos de planeamiento (PEI/POI), no en un análisis sustantivo de riesgos o derechos fundamentales.

Relevancia institucional: el TC es el máximo intérprete de la Constitución; el uso no regulado de IA comercial extranjera en expedientes judiciales, sin evaluación de riesgo ni control de residencia de datos, compromete directamente los principios que su propio Protocolo (art. 3) y su propia propuesta de Política declaran defender: debido proceso, motivación resolutoria, independencia judicial y reserva procesal.

lunes, 24 de agosto de 2026

Resolución Jefatural N° 000160-2025-JN/ONPE

 

Resumen Ejecutivo — Resolución Jefatural N° 000160-2025-JN/ONPE

Documento: Aprobación de la "Política sobre el Uso de la Inteligencia Artificial en la ONPE" (Lima, 10/10/2025), firmada por Piero Alessandro Corvetto Salinas, Jefe de la ONPE.

Base normativa invocada: Ley N.° 31814 (promoción del uso de IA), Ley N.° 27658 (Modernización de la Gestión del Estado), art. 5.g de la Ley N.° 26487 (Ley Orgánica de la ONPE), y arts. 11.r y 11.y del ROF vigente (ONPE, 2025).

Contenido resolutivo:

  1. Aprueba la Política de IA como documento obligatorio para todas las gerencias, oficinas y órganos desconcentrados.
  2. Encarga a la Gerencia de Informática y Tecnología Electoral (GITE) —con la Gerencia de Planeamiento y Presupuesto y asesoría de la Gerencia de Asesoría Jurídica— la elaboración de lineamientos, protocolos y manuales operativos de aplicación.
  3. Ordena informar a la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital de la PCM y al Comité de Gobierno y Transformación Digital (CGTD).
  4. Dispone publicación en la Plataforma Digital Única del Estado y el Portal de Transparencia en 3 días hábiles.

Compromisos sustantivos de la Política (Código OD01-GPP/GDI, v.00): cumplimiento constitucional y de la Ley 31814; mitigación de sesgos con auditoría y revisión humana obligatoria de decisiones automatizadas con riesgo para derechos ciudadanos; trazabilidad y calidad de datos; confidencialidad/integridad/disponibilidad alineada al SGSI; gobernanza del ciclo de vida de las soluciones de IA; accesibilidad e inclusión (poblaciones vulnerables); capacitación del personal; alianzas interinstitucionales; y alineamiento con estándares nacionales e internacionales de interoperabilidad y sostenibilidad.

Relevancia para el corpus QNM: este documento es la norma habilitante que la ONPE cita en la Carta N° 001606-2026-TRA/ONPE (expediente 292815-2026) para justificar la existencia de un marco de gobernanza de IA. Sin embargo, la propia ONPE reconoció en esa carta que no se han realizado evaluaciones de impacto ético, sesgo algorítmico ni auditoría de transparencia algorítmica sobre el asistente de IA del SCE, pese a que la Política —vigente desde octubre 2025— exige explícitamente "auditoría, control y revisión humana" y "mitigación de sesgos". Existe además una brecha entre el compromiso de "sostenibilidad" del noveno principio de la Política y la ausencia confirmada de evaluación de consumo energético/hídrico de la infraestructura tecnológica electoral.


Lista de contaminantes: No aplica — documento normativo de gobernanza de IA, sin datos de monitoreo ambiental.

Brechas de gestión:

  • La Política exige mitigación de sesgos y auditoría de sistemas de IA (principio 2), pero al 12/08/2026 —10 meses después de su aprobación— no existe evidencia de que se haya aplicado al asistente de IA del SCE.
  • El art. 2 de la Resolución encargó a GITE elaborar lineamientos, protocolos y manuales operativos "necesarios para la aplicación" de la Política; no hay constancia documental de que dicho desarrollo normativo de segundo nivel se haya completado.
  • El compromiso de "sostenibilidad" (último principio de la Política) carece de correlato operativo: no existe métrica, indicador ni línea base de sostenibilidad ambiental asociada a las soluciones de IA de la entidad.
  • Riesgo de aplicación meramente declarativa: la Política habilita "medidas correctivas y sanciones conforme al marco legal vigente", pero no se ha reportado ningún mecanismo de fiscalización interna activado a la fecha.

QNM — Que Nos Mantengan con lo Nuestro® | INDECOPI N.° 00174793
Yolanda Victoria Rojas Espinoza | ORCID 0009-0002-9012-1393

Carta N° 001606-2026-TRA/ONPE (Expediente 292815-2026)

 

Resumen Ejecutivo — Carta N° 001606-2026-TRA/ONPE (Expediente 292815-2026)

Documento: Respuesta de la ONPE a solicitud de acceso a la información pública presentada por Yolanda Victoria Rojas Espinoza (ingreso: 12/08/2026; notificación: 24/08/2026, dentro del plazo de 10 días hábiles del art. 11.b del TUO de la Ley N° 27806).

Hallazgos principales:

  1. Sistema de Voto Digital: desarrollado en Python y Java, sobre Next.js/Node.js, con infraestructura en AWS (contratada vía Concurso Público Abreviado N.° 03-2025-EG-ONPE-1) (ONPE, 2026). Versión de las EG 2026 ya cerrada; sin uso previsto en proceso vinculante.
  2. IA en procesos electorales: el Voto Digital no incorpora IA. El Sistema de Cómputo Electoral (SCE) sí emplea un asistente de IA para la primera digitación de actas, con doble digitación humana y tercera digitación de control ante discrepancias (ONPE, 2026).
  3. Ethical hacking: se ejecutó el servicio EG 2026; el informe con vulnerabilidades detalladas fue clasificado como confidencial (art. 17, TUO Ley 27806). Se reveló únicamente que se detectaron 7 hallazgos de nivel medio, remediados o descartados.
  4. Denegatoria parcial: se rechaza la entrega de la arquitectura técnica completa y de los resultados del ethical hacking, invocando el principio de proporcionalidad (art. 200 Const.) y la Opinión Consultiva N.° 31-2018-JUS/DGTAIPD, bajo el argumento de riesgo cierto a la seguridad del proceso electoral.
  5. Gobernanza de IA: existe la Política sobre el Uso de la IA en la ONPE (RJ N.° 000160-2025-JN/ONPE, 10/10/2025), en el marco de la Ley N.° 31814 y su reglamento (D.S. N.° 115-2025-PCM). No se han realizado evaluaciones de impacto ético, sesgo algorítmico o transparencia algorítmica sobre el asistente de IA del SCE.
  6. Impacto ambiental: ONPE reconoce expresamente no haber evaluado el consumo energético ni hídrico de la infraestructura (nube ni on-premise), y no contar con políticas ambientales o de sostenibilidad propias para su infraestructura electoral, delegando esa gestión al proveedor cloud (AWS).

Google LLC. (2025). 2025 Environmental Report

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