NYC Local Law 144 (formalmente, New York City Local Law 144 de 2021) es una ley de empleo municipal que prohíbe a los empleadores y agencias de empleo usar una Automated Employment Decision Tool (AEDT) para decisiones de hiring o promoción que involucren candidatos o empleados de Nueva York, a menos que la tool haya sido sometida a un bias audit dentro de los 12 meses anteriores, los resultados del audit hayan sido publicados públicamente, y los candidatos o empleados afectados hayan sido notificados. El New York City Department of Consumer and Worker Protection (NYC DCWP) adoptó las reglas de implementación finales el 6 de abril de 2023 (codificadas en el Título 6 de las Reglas de la Ciudad de Nueva York). El enforcement comenzó el 5 de julio de 2023.
La ley es la primera regulación municipal importante en los Estados Unidos que apunta específicamente a tools de AI en hiring. Su framework de audit-y-divulgación — probar el disparate impact, publicar los resultados, notificar a los candidatos — ha influenciado la legislación en Illinois, California, y la guidance federal del EEOC, lo que hace que el compliance con LL144 sea un template útil para la gobernanza de AI en hiring en múltiples jurisdicciones.
Qué es un AEDT bajo NYC Local Law 144
La ley define un AEDT como cualquier proceso computacional, derivado de machine learning, modelado estadístico, análisis de datos, o inteligencia artificial, que emite un output simplificado — un score, clasificación, recomendación, o ranking — usado para sustancialmente asistir o reemplazar la toma de decisiones discrecional en:
- Screening de candidatos para empleo, o
- Screening de empleados para promoción.
Una tool cumple el umbral de “sustancialmente asistir o reemplazar” si actúa como la única base para una decisión, sirve como el factor primario entre varios inputs, o su output tiene la capacidad de anular conclusiones alcanzadas por un humano. El test crítico no es si la decisión se etiqueta como “humana” — es si el decision-maker humano se apoya sustancialmente en el output de AI.
Lo que NO es un AEDT bajo el final rule del DCWP: tools que solo transcriben audio de entrevistas, traducen documentos, hacen scheduling de entrevistas, envían secuencias de email automatizadas, filtran spam, realizan cálculos en hojas de cálculo, u de otra manera capturan o enrutan datos sin puntuar ni recomendar. La exención aplica solo donde no se produce un output simplificado que incide en la decisión de hiring.
Consulta con un abogado para la clasificación de tools específicas cuando la documentación del proveedor no indica claramente si la tool produce un output simplificado que sustancialmente asiste las decisiones de hiring.
Quién está cubierto
La ley aplica a:
- Empleadores — cualquier persona o entidad que opere en Nueva York que use un AEDT para hacer screening de candidatos o empleados. Sin mínimo de empleados.
- Agencias de empleo — agencias que operen en NYC que usen AEDTs para hacer screening de candidatos para colocación.
- Candidatos y empleados — cualquier persona que sea residente de Nueva York, o que sea evaluada para un trabajo ubicado en Nueva York, o que sea considerada para promoción en un rol de NYC.
La ley no requiere que el empleador esté físicamente en NYC. Un empleador con sede en otro lugar que usa un AEDT para hacer screening de candidatos residentes en NYC para cualquier rol está cubierto.
Los tres requisitos principales
1. Bias audit anual
Antes de usar un AEDT — y luego anualmente — el empleador debe encargar un bias audit a un auditor independiente. Independencia significa:
- Sin relación financiera con el empleador o con el proveedor del AEDT.
- Sin participación previa en el desarrollo, uso, o distribución del AEDT específico que se está auditando.
El audit debe calcular, para cada categoría de raza/etnicidad y cada categoría de sexo (y, donde los datos lo permiten, combinaciones interseccionales):
- La tasa de selección — la proporción de candidatos en esa categoría que recibieron un outcome positivo (seleccionados para el próximo stage, recomendados para contratación, puntuados por encima de un umbral).
- El ratio de impacto — la tasa de selección para cada categoría dividida por la tasa de selección de la categoría más seleccionada. Un ratio de impacto por debajo de 0,8 (la “regla de los cuatro quintos” del EEOC) indica posible adverse impact.
El audit también debe reportar el número de individuos cuya raza/etnicidad y sexo son desconocidos, y por lo tanto excluidos de los cálculos.
Audits suministrados por el proveedor: Las reglas del DCWP permiten que un proveedor de AEDT realice o encargue el bias audit en nombre de múltiples empleadores que usan la misma tool. Un empleador puede basarse en un audit suministrado por el proveedor — pero solo si el audit cubre la versión y configuración específica de la tool tal como es desplegada por ese empleador, y fue realizado por un auditor genuinamente independiente.
2. Publicación pública de resultados del audit
Antes de usar el AEDT para decisiones de hiring en NYC, y luego dentro de los 30 días de cada nuevo audit anual, el empleador debe publicar en su website público:
- Un resumen de los resultados del bias audit, incluyendo las tasas de selección y ratios de impacto para cada categoría.
- La fecha en que el empleador comenzó a usar el AEDT por primera vez.
- La fecha del audit más reciente.
La publicación debe permanecer públicamente accesible por al menos seis meses después del último uso del AEDT por parte del empleador (según el final rule del DCWP). Esto es distinto de la retención de registros del audit: la documentación subyacente del audit debe conservarse por tres años (ver el workflow de compliance más abajo).
3. Notificación a candidatos y empleados
Los empleadores deben notificar a los candidatos al menos 10 días hábiles antes de que el AEDT sea usado para evaluarlos. La notificación debe incluir:
- Una declaración de que se usará un AEDT y que sustancialmente asistirá o reemplazará la toma de decisiones discrecional en el proceso de hiring.
- Las calificaciones laborales específicas y características que la tool evaluará.
- Los tipos de datos recopilados por la tool, las fuentes de esos datos, y por cuánto tiempo se retendrán los datos.
Además, los candidatos deben ser informados de que pueden solicitar un proceso de selección alternativo o acomodación razonable en lugar de la evaluación por AEDT (donde exista una alternativa).
Cómo entregar el aviso: El aviso puede proporcionarse en el job posting, en el careers website del empleador en un lugar claro y visible, o via comunicación escrita directa (email o correo postal) a cada candidato afectado.
Implicación de timing: Si se usa un AEDT para hacer screening de aplicaciones después de que son enviadas, el período de aviso de 10 días hábiles significa que el aviso debe aparecer en el job posting original o enviarse antes de que los candidatos apliquen.
Enforcement y penalidades
El DCWP es la agencia de enforcement. El enforcement comenzó el 5 de julio de 2023. Las penalidades son:
- Primera infracción: hasta $500.
- Cada infracción posterior: $500–$1.500 por infracción.
Cada día de incumplimiento es una infracción separada.
Lo que LL144 NO requiere
Conceptos erróneos comunes:
- No prohíbe el AI en hiring. Requiere audits y divulgación, no discontinuación.
- No requiere que el AEDT no produzca disparate impact. Requiere que se realice el audit, que se publiquen los resultados, y que se notifique a los candidatos. Un audit que muestre adverse impact por debajo del umbral de cuatro quintos es una exposición legal que requiere justificación de negocio, no incumplimiento automático.
- No especifica un umbral de disparate impact. La ratio de cuatro quintos (80%) es el benchmark analítico del EEOC; LL144 adopta la misma metodología pero no establece un umbral explícito de aprobación/falla.
- No aplica a todas las tools automatizadas. Software de scheduling, enrutamiento de workflow de ATS, y automatización sin scoring están fuera del alcance de la ley.
Workflow de compliance para equipos de recruiting
- Inventaría tools. Lista cada tool de AI usada en el pipeline de sourcing-to-hire y clasifica cada una como AEDT o no-AEDT.
- Obtén o encarga bias audits. Para cada AEDT: obtén el audit del proveedor (verifica independencia y coincidencia de configuración) o encarga un audit independiente.
- Publica resultados públicamente. Antes de usar cualquier AEDT para candidatos en NYC, publica el resumen del audit en tu careers page o website público.
- Agrega notificación a los job postings. Para cada rol donde se usará un AEDT, incluye la notificación requerida en el job posting.
- Establece calendario de audit anual. Los audits deben repetirse anualmente.
- Mantén registros. La documentación del audit debe retenerse por tres años.
El panorama regulatorio más amplio
LL144 es un nodo en un framework regulatorio en crecimiento:
- Illinois AI Video Interview Act (AIVIA): requiere disclosure y consentimiento antes de entrevistas en video analizadas por AI para candidatos en Illinois.
- EEOC federal guidance (2023): el Título VII aplica a tools de AI que producen disparate impact y los empleadores siguen siendo responsables de outcomes discriminatorios independientemente de si un proveedor operó la tool.
- EU AI Act: clasifica las tools de AI usadas en decisiones de empleo como alto riesgo, requiriendo conformity assessment, registro, y monitoreo continuo. Las obligaciones de alto riesgo para empleo iban a aplicar originalmente desde agosto de 2026, pero el acuerdo político del “Digital Omnibus” de la UE alcanzado el 7 de mayo de 2026 las difirió provisionalmente al 2 de diciembre de 2027 (a la espera de la adopción formal por el Consejo y el Parlamento).
Consulta con un abogado para análisis jurisdicción específica.
Pitfalls comunes
Usar un audit del proveedor que cubre la configuración incorrecta. El audit debe reflejar la tool real en deployment real, no una versión genérica del producto.
Notificación en el lugar incorrecto. Una notificación en una página general de privacidad no constituye la notificación anticipada requerida. Debe estar en el job posting o enviarse directamente a cada candidato antes de que se ejecute la tool.
Tratar el audit del primer año como permanente. La ley requiere re-audit anual.
Asumir que no hay impacto significa no hay exposición. Un audit que muestra ratios de impacto por encima de 0,8 para todos los grupos no significa que la tool esté libre de exposición legal bajo el Título VII o ley estatal análoga.
Relacionado
- Política de AI para equipos de recruiting — el framework interno que operacionaliza el compliance con LL144
- Sesgo en screening con AI — cómo entra el sesgo en tools de hiring con AI y cómo hacer audits
- Screening de resumes con AI — la categoría de tool más comúnmente que activa obligaciones AEDT
- Eightfold — plataforma de talent intelligence con documentación de bias audit integrada
- HireVue — plataforma de entrevistas en video que ha publicado resultados de bias audit de LL144