Leyes estatales de IA en el empleo en EE. UU.: qué aplica realmente a tu proceso de contratación

"La ley de IA en el empleo de EE. UU." no es una sola ley. Es un mosaico de estatutos estatales y municipales, cada uno activado por casos de uso de IA distintos — contratación y selección de candidatos, decisiones de promoción, monitoreo de desempeño, y programación o asignación de turnos — y cada uno aplicable a empleadores por encima de umbrales de tamaño que varían por estado.

Ningún umbral único de tamaño de empresa aplica en todas partes. Illinois HB 3773 aplica a cualquier empleador con al menos un empleado en el estado; NYC Local Law 144 aplica a cualquier empleador que use una herramienta automatizada de decisión de empleo (AEDT) para una decisión cubierta, sin importar la plantilla; la ley de Colorado y las reglas ADMT de California se definen más por el tipo de decisión que por un número fijo de empleados. Consulta la sección por estado abajo en lugar de asumir que un único umbral de "50+" o "100+ empleados" te cubre en todas partes.

Los casos de uso cubiertos suelen incluir selección de currículums y ranking de candidatos, evaluación o análisis de entrevistas, recomendaciones de promoción, monitoreo de desempeño o sentimiento asistido por IA, y en algunos estados programación automatizada que afecta horas o turnos. Una herramienta que solo redacta ofertas de empleo o responde preguntas internas de política de RR. HH. tiene un perfil de riesgo bastante menor que una que puntúa o clasifica candidatos o empleados reales — las leyes de abajo están escritas en torno a decisiones que afectan a una persona específica, no a la asistencia de IA de propósito general.

Selecciona los estados donde empleas personal y los casos de uso de IA que realmente utilizas para ver qué leyes probablemente aplican, su fecha de referencia de vigencia, y el documento típicamente requerido para cada una. El cálculo se realiza por completo en tu navegador — no se envía nada, y esto no constituye asesoría legal.

Cada entrada abajo cubre qué regula la ley, una fecha de referencia de vigencia, y una nota explícita para verificar el estado actual antes de confiar en ella — trata esa nota de verificación como el punto real de cada fila, no como texto de relleno.

El 11 de diciembre de 2025, el gobierno federal firmó la Orden Ejecutiva 14365, "Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence", que ordena a las agencias trabajar hacia una política federal uniforme de IA que reemplazaría las leyes estatales consideradas inconsistentes con ella. Un "National Policy Framework for Artificial Intelligence" derivado de esa orden se publicó el 20 de marzo de 2026, y recomienda que el Congreso anule leyes estatales vistas como impositoras de "cargas indebidas" — pero una recomendación al Congreso no es en sí misma un cambio de ley.

La orden ejecutiva no anula, ni puede legalmente anular por sí sola, el derecho estatal vigente. Solo un acto del Congreso o una decisión judicial pueden realmente derogar un estatuto estatal. Hasta que ocurra alguno de los dos, las obligaciones de Colorado, California, Illinois, Texas y Nueva York permanecen plenamente exigibles tal como se describe en la tabla de arriba, y una empresa que deja de cumplir basándose únicamente en la orden ejecutiva asume una exposición legal real y actual por una preemption que en realidad aún no ha ocurrido.

La guía operativa explícita aquí: no dejes de cumplir ninguna ley estatal de IA en el empleo basándote únicamente en una orden ejecutiva. Trata la orden como una señal a monitorear — especialmente si operas en un estado cuya ley podría ser impugnada o modificada por futura legislación federal —, no como una razón para pausar tu trabajo de cumplimiento hoy.

En los estados anteriores, los requisitos operativos se agrupan en cinco categorías recurrentes. El detalle específico por estado está en la tabla de arriba; esta sección cubre lo que generalmente implica cada categoría.

Ejecutar el modelo de IA en tu propia infraestructura — autohospedado, en instalaciones propias o aislado de red — no elimina ninguna de las obligaciones de aviso, no discriminación o auditoría anteriores. Cada una de las leyes de la tabla se activa por el hecho de que un sistema de IA influyó materialmente en una decisión sobre una persona real, no por dónde ocurre la inferencia del modelo ni por qué proveedor lo construyó.

Vale la pena decirlo con claridad y desde el principio porque es el error más común y costoso que los equipos de tecnología de RR. HH. traen a una decisión de despliegue de LLM local. Autohospedar realmente resuelve otro conjunto de problemas — mantiene los currículums de candidatos y los datos de desempeño fuera de los servidores de un proveedor externo, y elimina a un proveedor como riesgo de compartición de datos. No toca el disparador legal del aviso, la auditoría o la revisión humana, porque ese disparador es "un sistema de IA influyó en una decisión sobre una persona", que es cierto independientemente del modelo de despliegue.

Una herramienta de contratación de IA alojada por un proveedor y un modelo de pesos abiertos autohospedado que realiza la misma función de selección de currículums cargan las mismas obligaciones legales estatales. La decisión de despliegue cambia tu postura de privacidad de datos y riesgo de proveedor; no cambia tu postura en derecho laboral.

Lo que cambia: un despliegue autohospedado elimina a un proveedor externo de tu mapa de flujo de datos de candidatos y empleados, lo cual es una reducción real del riesgo de proveedor y la exposición por transferencia internacional de datos — particularmente relevante para una empresa estadounidense con empleados en la UE, donde las reglas de transferencia internacional del RGPD añaden una capa adicional sobre las obligaciones laborales anteriores.

Lo que no cambia: la obligación de aviso al candidato o empleado, el requisito de una vía de revisión humana para decisiones adversas, el deber de conservación de registros, y (donde aplique) el requisito de auditoría de sesgo independiente. Ninguno de estos depende del proveedor — están vinculados a la decisión misma.

La secuencia práctica a la que llegan la mayoría de los equipos de tecnología de RR. HH.: tratar el despliegue local como una decisión de gobernanza de datos y costo tomada independientemente de la lista de cumplimiento anterior, y luego construir los documentos de aviso/auditoría/revisión humana de la misma manera sin importar qué modelo de despliegue elijas.

Todo lo anterior cubre el mosaico estadounidense a nivel estatal. Para una empresa con sede en EE. UU. pero con empleados en la UE, el ángulo europeo abajo aplica en paralelo y, en varios aspectos, es hoy más estricto que cualquier estado de EE. UU. considerado individualmente.

La IA relacionada con el empleo (selección de candidatos, monitoreo de desempeño, programación de personal) se clasifica en el Anexo III del Reglamento de IA de la UE como sistema de "alto riesgo". La obligación de evaluación de riesgo asociada se aplazó del 2 de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027 mediante el paquete "Ómnibus Digital" aprobado en junio de 2026 — confirma antes de confiar en ello que ese plazo no se haya modificado de nuevo.

Sin embargo, ese aplazamiento solo afecta las obligaciones de "alto riesgo" del propio Reglamento de IA. Tres regímenes más antiguos ya aplican en su totalidad, sin retraso: el artículo 22 del RGPD (decisiones individuales automatizadas, vigente desde 2018, incluyendo un derecho a intervención humana), el artículo 4 del Reglamento de IA (alfabetización en IA del personal, vigente desde el 2 de febrero de 2025), y la cogestión del comité de empresa en Alemania, Austria y los Países Bajos para sistemas que monitorean desempeño o comportamiento. El resultado es que un empleador de la UE puede estar hoy más limitado que un empleador en muchos estados de EE. UU. para ciertos casos de uso.

Esta sección es una orientación general, no asesoría legal — confirma la aplicabilidad para tus estados, industrias y casos de uso específicos con asesoría laboral antes de finalizar un plan de cumplimiento.