La Inteligencia Artificial cambiará nuestros regímenes jubilatorios
Autor: Zurita Donda, Gabriela
Fecha: 23-10-2025
Colección: Doctrina
Cita: MJ-DOC-18525-AR||MJD18525
Voces: INTELIGENCIA ARTIFICIAL – INTERNET – TECNOLOGIA – JUBILACIONES – PENSIONES
Sumario:
I. Introducción. II. ¿Qué es la inteligencia artificial? III. Clasificación y tipos de inteligencia artificial. IV. Cómo influye la inteligencia artificial en los trabajos. V. Los regímenes jubilatorios en el sistema argentino. VI. La convergencia entre la IA y el trabajo que desemboca en la modificación del régimen jubilatorio argentino. VII. Conclusión final.
Doctrina:
Por Gabriela Zurita Donda (*)
Abstracto
El presente comentario aborda la disrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en el sistema jurídico y su impacto en el mercado laboral y la previsión social argentina. Históricamente, la regulación legal ha seguido a la evolución de la costumbre; sin embargo, la IA invierte este paradigma al obligar a la doctrina y la jurisprudencia a analizar sus consecuencias antes de un marco normativo.
El estudio se centra en cómo la IA modifica, extingue o recalifica los trabajos y sus implicancias en los diversos regímenes jubilatorios de Argentina (general SIPA, especiales, diferenciales, y cajas). Se analiza la amenaza a la sostenibilidad del sistema previsional argentino, que es un modelo solidario de reparto asistido, ante la posible sustitución de personas por robots. Se propone repensar el financiamiento, sugiriendo nuevas cargas (aportes y contribuciones) a los empleadores por el uso de robots para sostener el sistema. La conclusión destaca que la IA no se aplicará equitativamente, resultando en la coexistencia de regímenes. Finalmente, se subraya la necesidad de que toda reforma laboral-previsional garantice el pleno respeto de principios rectores como el protectorio, la solidaridad, y la progresividad para asegurar una jubilación digna.
Abstract
This paper addresses the disruption of Artificial Intelligence (AI) in the legal system and its impact on the Argentine labor market and social security. Historically, legal regulation followed the evolution of custom; however, AI reverses this paradigm by compelling doctrine and jurisprudence to analyze its consequences before a regulatory framework is established.
The study focuses on how AI modifies, extinguishes, or re-qualifies jobs and its implications for Argentina’s various pension schemes (general SIPA, special, differential, and funds). The threat to the sustainability of the Argentine pension system-a supportive solidarity-based pay-as-you-go model -is analyzed, given the potential replacement of people by robots. The paper proposes rethinking financing, suggesting new charges (contributions and payments) on employers for the use of robots to sustain the system. The conclusion emphasizes that AI will not be applied equitably, resulting in the coexistence of pension schemes.Finally, it is stressed that any labor-pension reform must guarantee full respect for guiding principles such as the protective principle, solidarity, and progressiveness to ensure a dignified retirement.
I. INTRODUCCIÓN
El presente trabajo tiene por objeto analizar la disrupción que la Inteligencia Artificial (IA) ha generado en el sistema jurídico (1). Históricamente, la regulación legal ha seguido a la evolución de la costumbre, entendida como la reiteración de actos de forma habitual y frecuente por parte de la sociedad. Sin embargo, la irrupción abrupta de la IA ha invertido este paradigma, obligando a la doctrina y a la jurisprudencia a abordar las consecuencias que trae aparejada su utilización, antes de que se establezca un marco normativo específico.
En este contexto, la analogía jurídica se ha erigido como la principal herramienta de los operadores del derecho para resolver casos concretos, especialmente en el ámbito del derecho penal, donde la responsabilidad por los actos de la IA plantea interrogantes complejos.
No obstante, el impacto de esta tecnología trasciende la mera aplicación judicial. Una de las problemáticas de mayor magnitud social y jurídica es la transformación del mercado laboral y, por extensión, de la previsión social. En nuestra legislación previsional argentina, los regímenes se estructuran en función de las circunstancias específicas de cada actividad. La modificación de estas circunstancias por la IA nos obliga a cuestionarnos:
– ¿La intervención de la IA en los trabajos conlleva su extinción, su mera modificación o la creación de nuevas ocupaciones?
– ¿Cómo incide este cambio en la configuración de los regímenes jubilatorios existentes?
– ¿Se justifica la creación de un nuevo sistema previsional argentino que se adapte a las particularidades de la IA y el trabajo del futuro?
Aquí se busca profundizar en estas cuestiones, explorando si la IA hace desaparecer, modifica o recalifica los trabajos, y analiza las implicancias de dichas transformaciones en el actual marco normativo de la seguridad social en Argentina.De esta forma, se plantea la necesidad de una reevaluación integral de nuestros regímenes jubilatorios ante la inminente y acelerada transformación del mundo del trabajo.
II. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Como primer paso para adentrarnos en esta temática, es necesario brindar algunas precisiones iniciales, que sirvan de punto de partida. En ese sentido Malpica Velasco Jose. A. realiza una definición de la inteligencia artificial:
«La inteligencia artificial es la rama de las ciencias de la computación que estudia el software y hardware necesarios para simular el comportamiento y comprensión humana. El objetivo último de la IA es simular la inteligencia humana en una máquina creando robots que sean conscientes y con sentimientos reales, similares a los humanos. Uno de los problemas más difíciles es la simulación de la conciencia, cualidad humana que hace que nos demos cuenta de nuestra propia existencia» (Torres Manrique, 2020).
III. CLASIFICACIÓN Y TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
III.1. Según su alcance y capacidad
En la aproximación al tema, se selecciona la propuesta Lucas De Venezia, quien realiza la siguiente clasificación, a saber:
«La IA débil o especializada se centra en realizar tareas específicas y está diseñada para operar bajo un conjunto limitado de parámetros. No posee conciencia, emociones ni la habilidad para realizar tareas fuera de su programación específica» (Granero, 2025, p. 394).
Como ejemplos de lo mencionado en este párrafo, se halla, la supercomputadora Deep Blue de IBM, que venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997, y los vehículos autónomos inteligentes. La gran mayoría de los proyectos de IA actuales se encuentran en esta categoría. Continuando con la clasificación brindada por De Venezia, por el contrario, la
«IA fuerte o general implica una forma de inteligencia que tiene la capacidad de entender, razonar, aprender y aplicar conocimiento en diferentes dominios, de manera similar a como lo haría un ser humano.Este tipo de IA, aunque teóricamente posible, aún no ha sido alcanzada en su totalidad por la ciencia». Aún no existe plenamente y se considera un objetivo ideal a largo plazo.
Se prevé que la mejora de la IAG podría conducir a la superinteligencia artificial.
Superinteligencia Artificial (ASI) (2): «Representa un nivel de inteligencia superior al de los seres humanos más dotados en prácticamente todos los campos, incluyendo la creatividad científica» (Andruet, 2022, p. 120).
El surgimiento de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) (3), como GPT-5 ha llevado a algunos expertos a verlos como un «preludio a la superinteligencia». Las películas de ciencia ficción a menudo exploran futuros distópicos donde las computadoras alcanzan este nivel y buscan dominar a la humanidad.
III.2. Según su Funcionamiento y Aprendizaje
En este aspecto, Castillo Parilla, distingue las herramientas de IA en base a sus operaciones:
«Sistemas basados en reglas lógicas (Sistemas Expertos): Estos sistemas están diseñados para realizar tareas específicas y delimitadas utilizando un conjunto de reglas lógicas preestablecidas y conocimiento de expertos humanos. Deep Blue es un ejemplo de este tipo de IA.
Sistemas basados en datos: Se alimentan de grandes volúmenes de datos y emplean técnicas avanzadas para aprender patrones y reglas, resolver problemas inespecíficos, y hacer predicciones. Su porcentaje de error tiende a reducirse a medida que procesan más datos» (Cotino Hueso, Castellano, 2024, p. 759).
Dentro de ésta última categoría mencionada, nos encontramos con:
El Machine Learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite que las computadoras aprendan solas a partir de datos. En lugar de darle instrucciones paso a paso, lo que hacemos es darle ejemplos. Con los ejemplos, la máquina detecta patrones y luego puede predecir o tomar decisiones.
Es posible también clasificar por los principales tipos de aprendizaje automático:
– Supervisado: aprende con ejemplos ya resueltos. Ejemplo: distinguir correos «spam» de los que no lo son.
– No supervisado: busca patrones sin que nadie lo guíe. Ejemplo:agrupar clientes con hábitos de compra parecidos.
– Por refuerzo: aprende probando y corrigiéndose según premios o castigos. Ejemplo: un robot que aprende a caminar.
En nuestra vida diaria lo vemos en Netflix o Spotify cuando nos recomiendan películas o canciones, el correo filtra automáticamente los mensajes de spam, los bancos detectan movimientos sospechosos de fraude y los autos autónomos reconocen señales de tránsito y peatones. El Machine Learning hoy es fundamental porque permite transformar grandes cantidades de datos en información útil. En otras palabras, ayuda a que la tecnología no solo ejecute órdenes, sino que también aprenda y mejore con la experiencia.
El Deep Learning, o aprendizaje profundo, es una rama dentro del Machine Learning. La gran diferencia es que utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano.
Estas redes tienen varias capas como una cebolla, y cada capa procesa la información, la siguiente la transforma un poco más, y al final el sistema logra reconocer patrones muy complejos. Cuando subimos una foto a Facebook y la plataforma reconoce automáticamente la cara de un amigo, el reconocimiento facial en celulares, los asistentes virtuales como Siri o Alexa que entienden la voz, la traducción automática de idiomas, y como ya hemos mencionado ut supra los autos autónomos que identifican semáforos, peatones y obstáculos, todos son ejemplos de Deep Learning.
La Inteligencia Artificial Generativa es un tipo de inteligencia artificial diseñada no solo para analizar datos, sino también para crear contenido nuevo y original a partir de lo que aprendió.
A diferencia de otras IA que clasifican, predicen o detectan patrones, la IA generativa puede producir resultados originales en textos, imágenes, música, código de programación, videos, entre otros. Se entrena con grandes volúmenes de información, por ejemplo, millones de imágenes o textos y luego, con ese conocimiento, puede generar contenido que parece creado por un ser humano. Ejemplos ampliamente conocidos incluyen ChatGPT (versiones 3, 4 y 5), Copilot, Gemini e IA Meta.No obstante, carece de conciencia, emociones o intencionalidad, simulando procesos cognitivos humanos.
Pero lo importante es que, la inteligencia artificial generativa representa un salto enorme, porque ya no se limita a imitar, sino que puede crear contenidos nuevos que antes solo podían producir las personas.
III.3. Según su Transparencia y Explicabilidad
Por último, podemos mencionar la clasificación de Saux, quien distingue dentro de la IA en:
«Sistemas de ‘caja blanca’ (White Box): Permiten la explicabilidad de sus acciones, lo que significa que sus procesos pueden ser comprendidos por mentes humanas. Los sistemas basados en Machine Learning a menudo se consideran de este tipo.
«Sistemas de ‘caja negra’ (Black Box): En estos sistemas, los motivos o la lógica detrás de sus decisiones son total o parcialmente ininteligibles, incluso para sus propios creadores. Las IA basadas en redes neuronales complejas (Deep Learning) son ejemplos típicos de «caja negra». (Andruet, 2022, p. 119) «La falta de explicabilidad en estos sistemas es una preocupación, especialmente en aplicaciones legales donde se exige justificación de las decisiones» (Ana Dobratinich, 2021, p. 151).
Adicionalmente, se menciona el concepto de inteligencia no humana o «alienígena», que describe la capacidad de procesar información, aprender y tomar decisiones de manera autónoma, pero sin las limitaciones biológicas del cerebro humano (Granero, 2025, p. 431).
IV. CÓMO INFLUYE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS TRABAJOS
La IA está cambiando profundamente el mundo del trabajo. Su impacto es amplio: afecta los modos de extracción, producción, comercialización, distribución, y por lo tanto influye en qué tareas realizamos, qué empleos se crean y también plantea desafíos éticos y legales asociados a todo ello.
Automatización de tareas: la IA se encarga de lo repetitivo y rutinario, lo que libera tiempo para que las personas se concentren en lo creativo, en lo intrincado, sobre todo en las labores de profesionales. Por ejemplo, en el derecho, puede revisar documentos o buscar jurisprudencia en segundos.
Nuevos empleos y transformación de los existentes: es cierto que algunos trabajos desaparecerán, pero también surgirán otros nuevos.La clave está en la capacitación y en aprender nuevas habilidades.
Colaboración entre humanos y máquinas: no se trata de que la IA reemplace a las personas, sino de que las complemente, esa es la finalidad hacia donde nos orientamos. La tecnología ayuda a analizar y ejecutar tareas, pero la supervisión y la decisión final siguen siendo humanas.
Apoyo en la toma de decisiones: gracias al análisis de grandes volúmenes de datos, la IA puede detectar patrones y tendencias que sirven para diagnosticar en medicina, asesorar en finanzas o incluso prever fallos judiciales. Pero el razonamiento humano, la interpretación y el sentido común son insustituibles.
Desafíos éticos y legales: aquí entran en juego problemas como la transparencia de los algoritmos, la protección de datos, los sesgos y la discriminación. La regulación debe asegurar que la innovación tecnológica respete siempre los derechos humanos.
Cambio cultural: la IA no solo es una herramienta, también implica un cambio de mentalidad. Profesionales e instituciones debemos adaptarnos para aprovechar sus beneficios y enfrentar sus riesgos.
En definitiva, la IA no es solo una tecnología, es un cambio cultural y laboral que exige adaptación, formación y, sobre todo, una regulación ética que asegure que siempre esté al servicio de las personas y no al revés.
V. LOS REGÍMENES JUBILATORIOS EN EL SISTEMA ARGENTINO
Nuestros regímenes jubilatorios tienen características propias y específicas, que hacen que junto al tipo de trabajo que se desempeña, se los encuadre en uno u otro régimen jubilatorio. A saber, tenemos actualmente el régimen jubilatorio general, los regímenes diferenciales, los regímenes especiales y de las fuerzas armadas y de seguridad.
V.1. Régimen jubilatorio general (SIPA)
Legislado por la ley 24.241 concede la jubilación ordinaria, que es la prestación previsional a las que tienen derecho las personas que llegan a una determinada edad y acrediten una cantidad de años de servicios con aportes al sistema de seguridad social.Es la clase de jubilación más común para quienes han logrado una trayectoria laboral.
Requisitos: Edad: Hombres 65 años y Mujeres 60 años y ambos deben tener 30 años de aportes.
V.2. Regímenes jubilatorios especiales
Se debe comenzar aquí con una breve conceptualización, y a tal fin se entiende que un régimen especial.
«Es el subsistema jubilatorio instaurado a raíz de las características especiales y únicas de ciertas actividades que requieren en el sector activo comprendido, una dedicación especial y en muchos casos, tiempo completo, amén de ser la actividad comprendida fruto de una ‘carrera’, también en muchas situaciones». (Chirinos, 2016, Tomo I pág. 295).
Se recompensa a servicios que se valoran como relevantes para la sociedad. Difieren del régimen general en: los requerimientos de Edad y/o Servicios y/o en la determinación de haber inicial /Movilidad. Pueden diferir en una característica o en todas. Los regímenes jubilatorios especiales vigentes son los siguientes:
– Docentes Dec. 137/05 [Ley 24.016 ].
– Investigadores, Científicos y Tecnológicos Dec. 160/05 [Ley 22.929 ].
– Docentes Universitarios – Ley 26.508 .
– Magistrados y Funcionarios del Poder Judicial de la Nación – Ley 24.018(reF:LEG4488) (s/Ley 27.546 ).
– Diplomáticos y Personal del Servicio Exterior de la Nación – Ley 22.731 (s/Ley 27.546).
– Trabajadores de Luz y Fuerza – Convenio SSS 09/2010.
– Trabajadores de Yacimientos Carboníferos Río Turbio (YCFRT) y Serv. Ferroportuarios – Dec. 1474/07(LEG11707).
– Personal de Casas Particulares (antes conocido como Servicio Doméstico) – Art. 21 Ley 25.239.
V.3. Regímenes jubilatorios diferenciales
Guillermo J. Jauregui (como se citó en Chirino, 2016), define a los servicios diferenciales «como aquellos que tienen un régimen legal de menor edad o menores servicios, con relación a las edades y servicios mínimos generales para la obtención de jubilación ordinaria, por tratarse de tareas determinantes de vejez o agotamiento prematuro» (Tomo I, pág.347).
Aquí también encontramos requisitos de edad y aportes menores al régimen general como sucede con los regímenes especiales, pero la diferencia radica fundamentalmente en cálculo del haber inicial y movilidad que es igual que en los servicios comunes.
Debido a que el número de regímenes de este tipo es elevado, basta, a modo ejemplificativo, señalar que algunos de los regímenes jubilatorios diferenciales vigentes son:
– Enfermedades – Decreto. 4257/68
– Tarea en cámaras frías – Decreto. 4257/68
– Ferroviarios – Decreto. 4257/68 (hace una enumeración)
– Conductor de vehículos – Decreto. 4257/68
– Minas a cielo abierto – Decreto. 4257/68
– Insalubre – Decreto. 4257/68
– Acería, laminación y fundición – Decreto. 4257/68
– Aviación – Decreto. 4257/68 – Art. 3
– Antártida Argentina – Decreto. 4257/68 – Art. 4
– Conductor de vehículos de carga – Ley 20.740
– Forja y fragua – Decreto 182/74
– Industria del vidrio – Decreto 3176/71
– Plantas de combustibles – Decreto 1805/93
– Gas – Petróleo Decreto 2136/74
– Pesca – Decreto 3092/71
– Portuarios – Decreto 5912/72
– Amarradores – Decreto 2135/74
– Embarcado – Decreto 6730/68
– Servicios eléctricos – Decreto 937/74, modificado por Decreto 595/74
– Industria de la carne – Decreto 3555/72
– Ferrobarco – Decreto 992/75
– Radioscopía – Decreto 4257/68 (res. SSS 321/80 incorpora al art. 1° inc. f)
– Rayón – Decreto 1851/73
– Dragado y balizamiento – Decreto 1852/75
– Policía de establecimientos navales – Decreto 1967/73
– Telefonistas – Decreto 4645/72
– Operadores Morse – Decreto 2371/73
– Recolección de residuos domiciliarios – Decreto 2465/86
– Enfermería – Ley 24.004
– Propietarios de taxis – Decreto 629/73
– Régimen de la construcción – Ley 26.494
– Trabajadores y Contratistas Viñateros – Ley 27.643
– Personas con VIH y/o hepatitis B y/o C – Ley 27.675
– Ley 20.888 Ceguera permanente
– Ley 20.475 Minusvalía
– Ley 26.727 Trabajadores Agrarios – 57/25
Debe resaltarse, que los regímenes diferenciales mencionados actualmente se encuentran en discusión.Las condiciones existentes al momento de su creación han variado notoriamente al punto tal de vaciar de justificación las excepciones normativas al régimen jubilatorio general. En efecto, las nuevas tecnologías, los nuevos modelos de explotación y comercialización, entre otros, han llevado a la desaparición de algunos puestos de trabajo que eran insalubres, o han elevado los estándares de seguridad para aquellos que siguen siendo riesgosos.
«En pocas palabras, tareas que antes eran diferenciales, hoy han dejado de ser riesgosas penosas o insalubres, o al menos lo han dejado de ser en la medida que exija un régimen diferencial; de la misma manera, en algunas de las tareas que aún hoy merecen un tratamiento diferenciado, no todos los puestos de trabajo que históricamente estaban compr endidos requieren tal protección normativa. Piénsese que los avances en la protección de la salud, la prevención de riesgos de trabajo, y la robótica seguirán avanzando aceleradamente en los próximos años. El delicado equilibrio entre la protección que debe dar la seguridad social, y las necesidades de sus sostenimientos aconsejan una profunda discusión de la materia (4)». Y ahora si incorporamos a la IA en ésta problemática normativa, acelera dicho pensamiento.
V.4. Cajas Profesionales
Conviven regímenes previsionales específicos para profesionales con la creación de subsistemas propios para cada uno de ellos, y esto permaneció en cada una de las provincias.
Así las cosas, los profesionales tienen la facultad de optar o al régimen común o al régimen profesional de las cajas, y el propio sistema integral de jubilaciones exime de la obligación de afiliación (Art. 3°, inc., b) apart. 4° de la Ley 24.241) (5).
El origen de la convivencia de organismos previsionales, y su dispersión normativa, podemos rastrearlo en el Art. 125 CN que, en su parte pertinente dice: «Las provincias y la ciudad de Buenos Aires pueden conservar organismos de seguridad social para los empleados públicos y los profesionales
V.5.Cajas provinciales
Coexisten junto al sistema nacional en algunas provincias el Régimen Previsional para el Personal de las Administraciones Públicas Provinciales y Municipales, comprendiendo los poderes Ejecutivo Legislativo y Judicial y gobiernos municipales. El sistema es obligatorio.
Si bien la idea de la Nación era centralizar todo en un único sistema, solo 10 provincias argentinas han traspasado sus cajas previsionales, mediante convenios firmados. Esto se realizó en cumplimiento del Pacto Federal para el Empleo, la Producción y el Crecimiento del decreto 1807/93, ratificado por ley nacional 24.130.
Como se describió anteriormente, tiene su cimiento en el artículo 125 de la Constitución Nacional.
VI. LA CONVERGENCIA ENTRE LA IA Y EL TRABAJO QUE DESEMBOCA EN LA MODIFICACIÓN DEL RÉGIMEN JUBILATORIO ARGENTINO
Vamos a proceder a analizar casos puntuales de trabajo que son considerados dentro de nuestro régimen jubilatorio argentino como diferenciales, en donde se inserta la IA. Estos casos ejemplificativos seleccionados nos servirán de base para comprender la problemática que se pretende analizar en este comentario.
– Conductor de vehículos: este trabajo está regulado en la normativa, Art. 1 inc. d del Decreto 4257/1968 vigente.
Sujetos comprendidos: a) el personal que se desempeñe habitualmente como conductor de ómnibus o vehículos de transporte colectivo de personas, pertenecientes a líneas regulares urbanas, interurbanas o de larga distancia. b) Requisitos: 55 años de edad los varones y 52 de edad las mujeres; c) 30 años de servicios.
– Propietario de taxis: este régimen diferencial está establecido por el Decreto 629/1973.
Requisitos para la jubilación ordinaria: Edad: 60 años. Años de servicio: 30 años de actividad. El régimen aplica a los propietarios de automóviles de alquiler que exploten personal y habitualmente sus vehículos. Es fundamental que se acredite de forma fehaciente esta explotación personal y habitual.Además, este beneficio se ha extendido, por vía interpretativa y jurisprudencial, a los taxistas dependientes.
Por otro lado, hoy existen los autos con piloto automático (autopilot), o conducción autónoma, que se están implementando y probando en varias partes del mundo.
Autopilot está disponible en casi todos los mercados donde se venden Teslas.
FSD completo (conducción más autónoma) solo funciona de manera amplia en EE.UU. y Canadá. En el resto del mundo está limitado por regulaciones y se encuentra en fases de prueba o despliegue progresivo. Se están utilizando éstos vehículos con piloto automático como taxis, conocidos como robotaxis o taxis autónomos.
Si analizamos que los «robotaxis» funcionen en Argentina, nos planteamos las siguientes interrogantes, a saber:
¿Desaparece éste trabajo? Si desaparece, ya que como se dijo no es conducido por una persona humana. Sin embargo, no tiene autonomía total, de manera tal, que necesita ser supervisado.
Entonces, nos lleva al siguiente interrogante: ¿El trabajador puede ser recalificado? Si, pero va a necesitar preparación mucho más competente desde lo técnico/académico, puntualmente en la tecnología propia del auto.
Así las cosas, ya no tendría las características propias del régimen diferencial que lo distingue de otros regímenes, es decir, la combinación de factores como riesgos de accidentes, exposición a contaminantes, largas jornadas, sedentarismo y estrés, hacen que el trabajo como conductor de transporte colectivo o conductor de taxi, sea considerado una tarea insalubre.Ya que lo que distingue a los regímenes diferenciales, es que se presta servicios en tareas penosas, riesgosas, insalubres o determinantes de vejez o agotamiento prematuro.
Por ende, si desaparecen las circunstancias que califican como diferencial al trabajo, y se lo recalifica al empleado, éste pasará al régimen general y las edades de los regímenes mencionados no serían disminuidas.
Y ésta situación, nos lleva a un nuevo interrogante y refiere a la modificación de aportes al sistema previsional argentino (en adelante SIPA):
El sistema previsional argentino se sustenta principalmente a través de un sistema solidario de reparto asistido, con una base contributiva. Este modelo implica que los trabajadores activos, a través de sus aportes, colaboran para solventar los haberes de los pasivos, lo que se conoce como solidaridad intergeneracional.
Si desaparece el trabajo que fue reemplazado por la IA, ¿se afecta al sustento del sistema previsional argentino? A largo plazo, en principio no. Solo se vería afectada esa brecha generacional porque esa persona debe buscar otra profesión, trabajo u oficio y de esa manera seguir aportando.
Y si se recalifica, desapareciendo como diferencial e ingresando al general, al subir la edad, en ambos regímenes habría más años aportando, por más que la cantidad de aportes, valga la redundancia, coincida con el régimen general, la suba de edad llevaría a más contribución.
Concretamente en el caso del conductor de vehículos Decreto 4257/1968, los varones se jubilan a los 55 por ende aportaran 10 años más y mujeres 8 años más con opción de seguir trabajando hasta los 65 años, lo que terminaría en caso de hacer uso de esa opción, aportando una cantidad total de 13 años más con el régimen general.Con éste criterio se visualiza un panorama positivo.
Por otra parte, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) ha publicado un informe sobre «La incidencia de la IA en el ámbito laboral» (6), a fin de estimar de qué manera la IA generativa puede influir en las ocupaciones vigentes y, posteriormente, en el mercado laboral. El mismo, explica que cuanto mayor sea el grado de exposición de la IA en determinados empleos, éstos presentan mayor tendencia a extinguirse. En cambio, si se utilizan robots los cuales no hacen aportes, sí se afecta a la solvencia de nuestro sistema previsional.
De manera tal, que se buscarán soluciones normativas laborales para sustentar el sistema previsional, en los casos que se reemplace a una persona por un robot específicamente, tendría que pensarse que los empleadores deberán realizar los aportes y contribuciones (estaría incluido también la obra social), piénsese con un porcentaje menor al que hoy se hace por una persona humana, con algún tipo de promoción en la medida que utilicen varios robots, ya que sino, también dejarían los empleadores de aportar a las obras sociales y concomitantemente éste sistema se vería afectado.
Igualmente, en éste caso, a pesar de que un empleador siga aportando, éste mismo se vería beneficiado, ante la ausencia de enfermedades, periodos de prueba, maternidad/paternidad, accidentes y enfermedades inculpables y profesionales, indemnizaciones, vacaciones pagas (SAC). Habría que ver si tendrían una especie de seguro por el mantenimiento que le requiera como cualquier máquina.
En un escenario donde convivan máquinas integradas con IA y personas humanas podría aparecer un nuevo tipo de problema de carácter laboral. Así en el caso hipotético que una persona humana trabaje bajo las órdenes de un robot, ¿existiría el acoso laboral? sería acoso robótico? De ser así, la responsabilidad es del empleador, ya que el sesgo (7) proviene de las indicaciones que éste le haya dado. Aquí estaríamos ante una nueva normativa laboral coexistiendo para robots y personas humanas.Otra derivación del contexto analizado, sería que los robots puedan alquilarse, la responsabilidad sería de la empresa como dueña de una cosa, aplicándose el criterio establecido en nuestro Código Civil y Comercial, como lo comenta Granero (2025):
«En el caso que un robot cause daños, la responsabilidad recae sobre las personas o entidades que lo poseen, lo diseñan o lo controlan, según los principios del Código Civil. El artículo 1757 del CCCN establece que quien crea un riesgo debe responder por los daños. Si un robot con IA generativa es considerado una ‘cosa riesgosa’, su propietario o guardián (art. 1758) será responsable por los daños que cause, salvo que demuestre la existencia de una causa ajena (caso fortuito, culpa de la víctima o de un tercero). El funcionamiento autónomo de la IA generativa podría ser interpretado como un riesgo intrínseco que genera responsabilidad objetiva.
El artículo 1753 del CCCN regula la responsabilidad del fabricante por productos defectuosos. Si un robot con IA generativa causa daños debido a fallos de diseño, programación o implementación, el fabricante podría ser responsable si no garantizó un estándar razonable de seguridad. Esto incluye defectos en los datos de entrenamiento, fallas en los algoritmos o insuficiencia en las medidas de mitigación de riesgos» (p. 428).
Retomando el hilo, si no hay activos aportando por el reemplazo de rob ots o de la IA en sus diversas manifestaciones, consecuentemente se verá perjudicado el sistema jubilatorio argentino, lo que terminaría colapsando y ¿se dará de baja? ¿Se creará un sistema de reparto privado nuevamente como opcional u obligatorio?¿o se regularán las leyes laborales para que funcione el sistema?
Sin dejar de lado otras variables a futuro que se están estudiando que también influyen en dicho sostenimiento del sistema previsional, como por ejemplo la natalidad, la informalidad laboral, el desempleo.
Los escenarios analizados muestran que podrían generarse nuevas cargas para las empresas -como aportes y contribuciones aplicados al uso de robots-, lo cual contradice el objetivo de la automatización, que es reducir los costos laborales. Por ello, resulta necesario repensar las normas y modelos de financiamiento, de manera que estos costos no recaigan directamente sobre el empresario y no se conviertan en un desincentivo a la innovación tecnológica. De lo contrario, es previsible la oposición del sector privado, fundada en la defensa de la iniciativa económica y en el principio de razonabilidad de las cargas.
VII. CONCLUSIÓN FINAL
Si bien la IA en todas sus facetas avanza de una manera veloz a nivel mundial, el acceso por parte de las personas a la misma no se da en forma paralela o igual. En lo que concierne a éste trabajo, la IA aplicada, como por ejemplo los robotaxi, no van a implementarse en ciudades o pueblos, donde no cuentan con los recursos para adquirir un autopilot y reemplazarlo por taxis y/o conductores de transportes en sus diferentes variantes (colectivos, taxis, uber). De manera tal, que van a terminar coexistiendo los regímenes diferenciales para éstas zonas y seguramente para provincias como por ejemplo Buenos Aires que adopten los autopilot, en éste caso si se va a dejar de aplicar los regímenes diferenciales a causa de la recategorización de un conductor.
Más allá, de éste ejemplo puntual, vimos como en el estudio realizado por la OIT -ut supra- contempló gran cantidad de empleos afectados por la IA, y con esto deja en evidencia el cambio que se va a dar en nuestro régimen jubilatorio al modificarse los requisitos de edad y aportes, en algunos casos, y en otros desaparece el trabajo por automatización o por reemplazo de un robot.Va a reformar no solo desde lo normativo de cada régimen jubilatorio sino también desde el sostenimiento del mismo en cuanto los aportes y contribuciones en el campo laboral y toda la complejidad que rodea ésta temática.
Cualquier reforma normativa en el ámbito laboral-previsional debe garantizar el pleno respeto y cumplimiento de los principios fundantes y rectores de estas ramas del derecho. A saber:
En Derecho Laboral: Principio protectorio (Regla in dubio pro operario, Regla de la norma más favorable, Regla de la condición más beneficiosa); Principio de la irrenunciabilidad de derechos; Principio de la primacía de la realidad; Principio de la progresividad y no regresividad
En Derecho Previsional: Integralidad; Irrenunciabilidad; Universalidad; Solidaridad; Progresividad y no regresividad; Principio Tuitivo o Protectorio (Pro Homine); Subsidiaridad; Movilidad; Proporcionalidad y sustitutividad.
Siempre debemos partir de estos principios y volver a ellos como referencia final. En tal sentido, bienvenida sea la intervención de la IA si su aplicación contribuye a una reforma laboral-previsional que garantice una correcta registración de los trabajadores, la creación y/o mutación en puestos de trabajo y una mejora en los aportes en cuanto al sostenimiento del sistema, permitiendo así construir una estructura jubilatoria que asegure a la población pasiva el acceso a una jubilación digna, como la que todos merecemos.
Es por ello que me permito, con un matiz idealista, imaginar un futuro auspicioso en el que la IA nos interpele de tal manera que impulse las reformas largamente postergadas -como la sanción de un verdadero código previsional de fondo y de forma a nivel nacional- y nos conduzca, como sociedad, hacia una mejora sustancial en la calidad de vida.
No obstante, la IA no podrá aplicarse de manera equitativa en todo el mundo, de acuerdo con las tendencias actuales de desarrollo. En regiones donde persisten altos niveles de pobreza estructural -como sucede en diversos países del continente africano- resulta evidente que, si aún no se ha podido erradicar el hambre, con mayor razón será limitado el acceso a estas tecnologías.En consecuencia, en dichos contextos el trabajo humano difícilmente sea sustituido por la IA, ya que su implementación integral se encuentra muy distante en el tiempo.
Así las cosas, formamos parte de un planeta con mil realidades.
Referencias bibliográficas:
Ana Dobratinich, Gonzalo. (2021) Derecho y nuevas tecnologías Editorial: Thomson Reuters, La Ley.
Andruet, Armando S. (h) (2022). Impactos y alcances de la inteligencia artificial en el derecho y en el derecho judicial. Editorial: La Ley.
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Cotino Hueso L., Castellano P. R. (2024). Tratado sobre el reglamento de inteligencia artificial de la Unión Europea. Editorial Aranzadi, S.A.U.
Granero, Horacio R. (2025) Inteligencia artificial en el derecho: entre la Innovación y la protección de derechos. Editorial Albremática. Libro digital, EPUB.
Torres Manrique, Jorge I. (2020), «Análisis de la relación entre la inteligencia artificial y el derecho. Hacia el arribo del derecho de los robots», en http://www.microjuris.com.ar, MJ-DOC-15194-AR | MJD15194 .
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(1) Este paper es una versión del trabajo final de aprobación de la «Diplomatura en Derecho 5.0: Transformación Digital de la Inteligencia Artificial» de la Universidad del Museo Social Argentino [UMSA] (2025).
(2) ASI, por sus siglas en inglés, Artificial Super Intelligence
(3) LLM, por sus siglas en inglés, Large Language Models
(4) Zurita Donda, Gabriela.( 2025). «La deficiente información disponible para el empleador, a los fines de intimar al trabajador a jubilarse» Tesis de maestría, Universidad Blas Pascal.
(5) « . 4. Las personas que ejerzan las actividades mencionadas en el artículo 2º, inciso b), apartado 2, y que por ellas se encontraren obligatoriamente afiliadas a uno o más regímenes jubilatorios provinciales para profesionales, como asimismo aquellas que ejerzan una profesión no académica autorizada con anterioridad a la promulgación de esta ley. Esta incorporación no modificará la obligatoriedad que dimana de los respectivos regímenes locales.».
(6) Vease: https://www.ilo.org/resource/article/how-might-generative-ai-impact-different-occupations
(7) Son prejuicios sistemáticos e inherentes a los sistemas de IA que llevan a resultados injustos, discriminatorios o inexactos, reflejando y amplificando sesgos humanos sociales y estadísticos presentes en los datos de entrenamiento o en los algoritmos. Estos sesgos pueden manifestarse como discriminación de género, raza, o edad, con consecuencias perjudiciales en áreas como empleo, educación y justicia, y pueden ser causados por datos no representativos o por algoritmos que favorecen a ciertos grupos de manera repetitiva.
(*) Abogada, Universidad Nacional de Córdoba [UNC]. Magíster en Derecho Laboral, Universidad Blas Pascal [UBP]. Especialista en Derecho Laboral, Universidad Blas Pascal [UBP]. Escribana, Universidad Empresarial Siglo 21 [UES21]. Diplomada en Derecho Procesal Civil, Universidad Blas Pascal [UBP].
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