Exempleados de Meta demandan por el uso de IA en decisiones de despido

Veintiséis exempleados de Meta presentaron una demanda el 13 de julio de 2026 ante el Tribunal de Distrito de Estados Unidos para el Distrito Norte de California. Alegan que Meta utilizó herramientas de inteligencia artificial para seleccionar a los trabajadores afectados por una reducción de plantilla en mayo de 2026, en la que la empresa anunció que despediría a unos 8.000 empleados, equivalentes al 10 % de su plantilla. La demanda sostiene que Meta se basó en una "constelación de sistemas internos de inteligencia artificial", incluido un agente llamado "Metamate". Los demandantes afirman que estas herramientas rastrearon, puntuaron y clasificaron datos como pulsaciones de teclado, correos electrónicos, documentos, historial de navegación y uso de tokens de IA.

Según los demandantes, Meta no suspendió estas medidas para los empleados con licencias protegidas ni tuvo en cuenta condiciones médicas o responsabilidades de cuidado familiar. Afirman que esto tuvo un impacto desproporcionado sobre los trabajadores con discapacidad y quienes habían tomado licencia. Meta niega las acusaciones y asegura que las decisiones fueron tomadas por "líderes humanos de negocio".

Las demandas se basan en la Ley de Licencia Familiar y Médica (FMLA), el Título VII, la Ley de Equidad para Trabajadoras Embarazadas, la Ley para Estadounidenses con Discapacidades y leyes estatales de derechos civiles. Debido a que Meta exige acuerdos de arbitraje, se espera que el fondo de los casos se resuelva en arbitrajes individuales y confidenciales. El 17 de julio de 2026, el juez William H. Orrick rechazó la solicitud de los demandantes de una orden de restricción temporal, permitiendo que los despidos avanzaran. Una audiencia sobre su moción para una medida cautelar preliminar está fijada para el 24 de agosto de 2026.

La fuente señala que el caso pone de relieve los riesgos de las decisiones laborales asistidas por inteligencia artificial y aconseja a los empleadores evaluar sus datos y someterlos a pruebas de sesgo.