El caso
Un conserje de Queensland denunció acoso laboral ante la Fair Work Commission, el tribunal laboral de Australia. Su relato era el clásico: tareas sin definir, instrucciones que cambiaban, respuestas que nunca llegaban. La comisionada Sarah McKinnon le dio la razón — fue acosado. Pero antes de cerrar el caso, revisó los correos de ambas partes y encontró algo que no estaba en la demanda: la correspondencia era «larga, de alcance desmedido, llena de generalizaciones, repetitiva y a menudo redactada en lenguaje acusatorio». Y parecía, dijo, preparada con una herramienta de IA.
La empresa, por su lado, había optado por «desconectarse y atrincherarse», sin responder de fondo a las preocupaciones del trabajador. «En detrimento de todas las partes», escribió la comisionada.
La orden
Para prevenir más acoso, McKinnon ordenó que toda comunicación futura entre las partes fuera «precisa y respetuosa», breve y al punto — y que no se usaran herramientas de IA en la preparación de la correspondencia entre las partes. La orden rige solo para esa relación en conflicto: no prohíbe el uso de IA en el trabajo cotidiano de ninguna de las dos partes.
Es la primera vez que un tribunal australiano trata la correspondencia escrita por IA como una categoría propia: algo que no es exactamente lo que la persona quiso decir, pero que firma por ella.
Correos que se responden entre máquinas
Daniel Angus, profesor de comunicación digital en QUT, resumió el riesgo del siguiente paso: si la externalización de correos a agentes de IA sigue creciendo, los lugares de trabajo llegarán a «una posición rara y casi distópica», donde «un montón de agentes de IA se hablan entre sí» mientras los trabajadores «no parecen saber de qué están hablando».
Su colega Mai Nguyen, de la Universidad Griffith, revisa unos 30 correos al día y sospecha que alrededor del 80% fueron generados por IA. El propio texto delata a su autor: el em-dash (—), dijo Angus, «es una víctima real del momento de la IA».
El vacío de política
Australia no tiene una ley de IA. Guzyal Hill, investigadora de la Universidad de Melbourne, señaló que muy pocas organizaciones tienen políticas sobre la herramienta, y que cada una debe construir la suya. La cautela, dijo, está en cómo se usa: qué datos confidenciales se le entregan al generador, y quién responde cuando el tono que eligió la máquina no era el que la persona habría elegido.
