En la mente del inspector 4.0: Lo que el algoritmo del SIDIL busca en su expediente de teletrabajo

por Mauricio Murillo

La era de las inspecciones laborales aleatorias ha terminado. La STPS, con la implementación del SIDIL (Sistema de Inteligencia para la Detección de Incumplimientos Laborales), ha adoptado una filosofía de fiscalización predictiva. Este sistema no es una simple herramienta; es un cambio de paradigma que utiliza inteligencia artificial para analizar patrones y dirigir los recursos de inspección hacia las empresas con la más alta probabilidad estadística de incumplimiento⁵. El inspector ya no llega a ciegas; llega con un expediente de riesgo pre-calculado por un algoritmo.

Desde la AMTID, hemos analizado la arquitectura de este nuevo modelo y sostenemos que entender la lógica del algoritmo es la clave para una estrategia de cumplimiento exitosa. El objetivo ya no es solo tener los documentos correctos, sino asegurar que el conjunto de sus datos laborales cuente una historia coherente y veraz.

El principal objetivo del SIDIL es la detección de patrones de simulación. La IA está diseñada para identificar anomalías estadísticas que sugieren un intento de eludir la normativa⁶⁶⁶⁶. Por ejemplo, una empresa que reporta al IMSS un crecimiento significativo en personal administrativo, pero mantiene un número estático y bajo de teletrabajadores formalizados, genera una inconsistencia. Si a esto se suma una ola de quejas en SIQAL por falta de pago de internet, el algoritmo del SIDIL asignará a esa empresa un índice de riesgo elevado, activando una inspección casi segura. La «fiscalización de precisión» ha llegado.

Asimismo, el sistema está capacitado para correlacionar datos para inferir riesgos psicosociales y ergonómicos. Aunque SIDIL no tiene acceso a sus comunicaciones internas, sí puede cruzar datos públicos y de la propia Secretaría⁷. Un ejemplo claro: si los registros del IMSS muestran una tasa de rotación anormalmente alta para puestos remotos en su organización, y simultáneamente sus declaraciones fiscales no reflejan inversiones en mobiliario ergonómico o plataformas de capacitación (LMS), el algoritmo infiere un alto riesgo de incumplimiento con la NOM-037 y la NOM-035. No necesita ver el  burnout; le basta con detectar sus síntomas a nivel de datos⁸.

Finalmente, el inspector 4.0 busca validar la formalidad y los límites de la relación laboral a distancia. El algoritmo de SIDIL puede verificar masivamente la existencia de convenios de teletrabajo y su alineación con la Ley Federal del Trabajo. La evidencia fundamental que la IA buscará es la consistencia entre el contrato individual, la Política de Teletrabajo difundida y los registros de capacitación⁹. La ausencia de este «hilo conductor» documental es interpretada por el sistema no como un descuido, sino como una falla estructural en la gestión de la modalidad.

Para el inspector 4.0, un expediente de cumplimiento ya no es una carpeta de papeles, sino un conjunto de datos consistentes. La nueva pregunta para cada empresa no es «¿Tengo la política?», sino «¿La historia que cuentan mis datos ante el IMSS, el SAT y la STPS es la misma que dicta mi política?». En esta coherencia reside la nueva definición de cumplimiento.