Ley Municipal 144 de Nueva York — Auditoría Obligatoria de Sesgo en la IA de Contratación

La Ley Municipal 144 de Nueva York, promulgada en diciembre de 2021 y en vigor desde julio de 2023, exige que todo empleador que utilice una Herramienta Automatizada de Decisión de Empleo (AEDT) —software algorítmico usado para filtrar, puntuar o clasificar candidaturas— encargue una auditoría de sesgo independiente anual. La auditoría debe calcular las tasas de selección y puntuación desglosadas por sexo, raza/etnia y sus intersecciones, publicar un resumen en el sitio web del empleador y notificar a los candidatos que se está usando una AEDT, con derecho a solicitar un proceso alternativo. Fue la primera ley del mundo en exigir auditorías de sesgo algorítmico en la contratación.

La evidencia independiente sobre su desempeño real es escasa. Un estudio revisado por pares (FAccT 2024, 'Null Compliance'), en el que 155 investigadores estudiantes siguieron a 391 empleadores neoyorquinos, encontró que solo 18 (alrededor del 4,6%) habían publicado un informe de auditoría de sesgo y solo 13 (alrededor del 3,3%) el aviso de transparencia exigido. Los investigadores acuñaron el término 'null compliance' porque la ley otorga a los empleadores amplia discrecionalidad sobre si su herramienta está siquiera dentro del alcance, lo que hace imposible distinguir la falta de divulgación de una exención legítima.

Una auditoría del Contralor del Estado de Nueva York publicada en diciembre de 2025 confirmó este panorama a nivel del regulador: encontró que el 75% de las llamadas de prueba a la línea 311 de la ciudad sobre quejas de AEDT fueron mal dirigidas y nunca llegaron al DCWP, que la propia revisión del DCWP de 32 auditorías de sesgo publicadas encontró solo un problema de cumplimiento donde los auditores del Contralor encontraron al menos 17, y que el DCWP recibió solo dos quejas formales sobre AEDT en los dos años auditados, pese a existir sanciones de entre 500 y 1.500 dólares por infracción. El Contralor concluyó que la aplicación de la ley por el DCWP era 'ineficaz'.

La ley sigue siendo significativa como modelo pionero que enmarca explícitamente el sesgo algorítmico en la contratación como una cuestión de equidad de género y raza, y ha influido en propuestas posteriores sobre IA de contratación en otros lugares. Pero la evidencia documentada hasta ahora constituye un caso de advertencia: una regulación basada solo en la transparencia y en la autodelimitación del alcance por parte de los empleadores aún no ha producido cumplimiento verificable ni una reducción medible del sesgo.