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®
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:
| Año | Orden de Compra | Objeto | Monto |
|---|---|---|---|
| 2025 | N.° 1644 | Servicio especializado en implementación de modelos de inteligencia artificial | S/ 13 000 |
| 2026 | N.° 20 | Servicio especializado en implementación de modelos de inteligencia artificial | S/ 26 000 |
| 2026 | N.° 413 | Elaboración de modelos analíticos con herramientas de inteligencia artificial | S/ 33 000 |
| 2026 | N.° 865 | Suscripción de 2 licencias de software de inteligencia artificial | S/ 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.
