Cumplimiento · July 23, 2026 · 9 min de lectura

Ley de IA de Colorado en la contratación: qué cambia con la reforma de 2026

La Ley de IA de Colorado cambió en 2026: la SB 24-205 fue derogada antes de entrar en vigor y sustituida por la SB 26-189. Qué deben hacer los equipos de contratación antes de 2027.

← Parte de Compliance-First Hiring AI: LL144 and the EU AI Act

Si utiliza IA para filtrar, clasificar o evaluar candidatos y contrata en Colorado, el objetivo de cumplimiento para el que se preparó durante 2025 ya no existe en la forma en que lo planificó. La Ley de IA de Colorado (SB 24-205) —la primera ley estatal integral sobre IA de los Estados Unidos— fue derogada y reemplazada en mayo de 2026, antes de entrar jamás en vigor. Su sucesora, la SB 26-189, entra en vigor el 1 de enero de 2027 y exige cosas significativamente diferentes a los equipos de contratación. El cumplimiento de la Ley de IA de Colorado en materia de contratación es ahora un objetivo en movimiento con un plazo fijo.

Esta guía está dirigida a líderes de talento, reclutadores y responsables legales o de RRHH del cumplimiento normativo de herramientas de contratación. Encontrará una explicación en lenguaje claro de lo que la SB 24-205 habría exigido, por qué fue reescrita, qué exige realmente la SB 26-189 a desarrolladores y desplegadores, cómo se compara con la NYC Local Law 144 y la EU AI Act, y una lista de verificación concreta de preparación para los meses previos a enero de 2027.

Por qué ahora: los candidatos conocen la IA, las solicitudes asistidas por IA han dificultado el filtrado inicial y las herramientas que los empleadores usan para gestionar esto —clasificadores de currículums, evaluaciones automatizadas, puntuación de entrevistas con IA— son exactamente lo que estas leyes regulan. Las normas se aplican allá donde sus decisiones afecten a residentes de Colorado, lo que para las empresas de trabajo remoto significa prácticamente todos los candidatos. Equivocarse en el calendario tiene consecuencias en ambos sentidos: puede derrochar presupuesto cumpliendo un estatuto derogado, o llegar a 2027 sin texto de aviso, sin revisión humana y sin registros.

¿Qué es la Ley de IA de Colorado y por qué la contratación la activa?

Promulgada en mayo de 2024, la SB 24-205 fue el primer estatuto integral sobre IA aprobado por un estado de EE. UU. Adoptó la arquitectura basada en riesgos de la UE: los sistemas de IA que tomaban, o eran un factor sustancial en, "decisiones consecuentes" se clasificaban como de alto riesgo. Las decisiones de empleo —contratación, promoción, rescisión— ocupaban el centro de esa definición, junto con el crédito, la vivienda, la educación, la sanidad y los seguros.

Esa clasificación importaba porque asignaba obligaciones a dos roles. Los desarrolladores —las empresas que construyen sistemas de IA— debían proporcionar a sus clientes documentación y divulgaciones sobre capacidades, limitaciones y riesgos conocidos. Los desplegadores —los empleadores que realmente usan los sistemas con los candidatos— tenían deberes de diligencia, evaluación y notificación. Si su ATS clasificaba candidatos con un modelo, o su plataforma de evaluación puntuaba candidatos automáticamente, usted era un desplegador, independientemente de que alguien en su equipo considerara o no la herramienta como "IA".

¿Qué exigía la SB 24-205 antes de ser derogada?

Comprender la ley original sigue siendo útil, tanto porque la SB 26-189 conserva parte de su estructura como porque sus ideas siguen reapareciendo en otras legislaturas estatales. A grandes rasgos, la ley de 2024 imponía:

Obligaciones de los desplegadores (empleadores)

• Un deber de diligencia razonable para proteger a las personas de la discriminación algorítmica derivada del uso de IA de alto riesgo.
• Un programa de gestión de riesgos, con el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST como referencia reconocida.
• Evaluaciones de impacto para sistemas de alto riesgo, actualizadas periódicamente y tras modificaciones significativas.
• Notificación previa a la decisión para informar a los candidatos de que se está utilizando un sistema de IA de alto riesgo, más derechos de explicación, corrección y apelación —incluida la revisión humana cuando fuera viable— tras una decisión adversa.
• Notificación al fiscal general de Colorado cuando se descubra discriminación algorítmica.

Obligaciones de los desarrolladores (proveedores)

• Diligencia razonable contra la discriminación algorítmica en los usos previstos y razonablemente previsibles.
• Documentación para los desplegadores: resúmenes de datos de entrenamiento, uso previsto, limitaciones conocidas y medidas de evaluación y mitigación.
• Divulgación pública de los sistemas de alto riesgo que ofrecen y de cómo gestionan el riesgo de discriminación.

La aplicación recaía en el fiscal general —sin derecho privado de acción en virtud del propio estatuto— con adaptaciones parciales para desplegadores de menor tamaño. Era, con cualquier medida, el marco de contratación con IA más exigente del país. Lo que en buena medida explica por qué nunca llegó a entrar en vigor.

¿Qué cambió en 2026? De la SB 24-205 a la SB 26-189

La fecha de entrada en vigor original era el 1 de febrero de 2026. En una sesión extraordinaria de agosto de 2025, los legisladores la pospusieron al 30 de junio de 2026 para ganar tiempo para enmiendas ante la presión sostenida del gobernador, la industria y —de forma inusual— funcionarios federales críticos con la regulación estatal de la IA. Las cuestiones de aplicación también llegaron a los tribunales federales. Entonces, en lugar de enmendar la ley, la legislatura la reemplazó: el 14 de mayo de 2026, el gobernador Polis promulgó la SB 26-189, derogando la SB 24-205 por completo y estableciendo un marco más acotado centrado en la tecnología de toma de decisiones automatizada (ADMT) en decisiones consecuentes, con vigencia a partir del 1 de enero de 2027.

Las conclusiones prácticas para julio de 2026: no hay obligaciones vigentes de la Ley de IA de Colorado; el marco de 2027 prioriza la transparencia sobre la gestión de riesgos; y es plausible que haya enmiendas adicionales o litigios antes de la fecha de entrada en vigor. Trate a cualquier proveedor o consultor que siga vendiendo "cumplimiento de la SB 24-205" como alguien con al menos una sesión legislativa de retraso.

¿Qué exige la ley que reemplazó a la Ley de IA de Colorado en materia de contratación?

La SB 26-189 regula la ADMT utilizada para influir de manera material en decisiones consecuentes. Para los empleadores, las decisiones cubiertas incluyen la contratación, la rescisión, la promoción, la compensación y la programación de horarios. El cambio principal: el amplio deber de diligencia para prevenir la discriminación algorítmica y el régimen de evaluación de impacto obligatoria dan paso a obligaciones específicas de transparencia y proceso. Los análisis públicos de la ley describen de manera consistente requisitos como los siguientes:

• Aviso claro y visible a los candidatos antes de que la ADMT influya de manera material en una decisión sobre ellos.
• Derechos de proceso para las personas afectadas, incluido el acceso a los datos relevantes y la posibilidad de corregir inexactitudes.
• Revisión humana significativa — una persona con la autoridad y la información necesarias para cambiar realmente el resultado, no una mera formalidad.
• Documentación del proveedor que fluye de los desarrolladores a los desplegadores, más el mantenimiento de registros por parte del empleador.
• Un marco de responsabilidad comparada que asigna la responsabilidad entre desarrolladores y desplegadores —y que invalida las cláusulas contractuales que permitirían a cualquiera de las partes eludir la responsabilidad por su propia conducta discriminatoria.

Este último punto merece atención. Los empleadores no pueden externalizar la responsabilidad a las garantías de un proveedor, y los proveedores no pueden eludir su responsabilidad mediante cláusulas de exención. El uso no previsto —desplegar una herramienta para decisiones para las que no fue diseñada ni validada— recae sobre el empleador. Si utiliza una herramienta de puntuación de uso general para tomar decisiones de contratación, la carga de demostrar que fue apropiado es suya. Esta es una razón más por la que el análisis de relación con el puesto e impacto adverso debe permanecer en su proceso aunque el estatuto ya no exija evaluaciones por su nombre.

¿Cómo se compara Colorado con NYC LL144, la EU AI Act e Illinois?

Los empleadores que operan en múltiples estados o a nivel global se enfrentan ahora a al menos cuatro marcos superpuestos, cada uno con un enfoque diferente:

• NYC Local Law 144: específica y centrada en la auditoría. Cubre las herramientas de decisión de empleo automatizadas para candidatos en Nueva York; exige una auditoría de sesgos independiente anual con resultados publicados y notificación a los candidatos. Vigente desde julio de 2023.
• EU AI Act: clasifica la IA en el empleo como de alto riesgo, con obligaciones para proveedores y desplegadores —gestión de riesgos, supervisión humana, registro, evaluación de conformidad— que se implementan de forma gradual a lo largo de 2026 y 2027. El más cercano en espíritu a la derogada SB 24-205.
• Illinois: un enfoque de derechos civiles. Las enmiendas a la Ley de Derechos Humanos de Illinois, vigentes desde el 1 de enero de 2026, abordan el uso discriminatorio de la IA y las notificaciones en el empleo, superpuestas a la anterior Ley de Entrevistas de Vídeo con IA.
• Colorado, a partir de 2027: transparencia y proceso. Aviso, acceso y corrección de datos, revisión humana, documentación y responsabilidad compartida entre desarrolladores y desplegadores.

El patrón es común a los cuatro marcos: los reguladores no coinciden en los mecanismos —auditorías, gestión de riesgos, aplicación de derechos civiles, divulgación—, pero sí en el fondo. Informe a los candidatos cuando intervenga la IA, sea capaz de explicar y defender la decisión, mantenga a una persona genuinamente involucrada y conserve registros. Los equipos que construyen sobre ese núcleo común una sola vez, en lugar de parchear cada jurisdicción, invierten mucho menos. Ese es el argumento de nuestra guía de contratación con cumplimiento integrado: trate el cumplimiento como una restricción de diseño de su sistema de contratación, no como una capa de papeleo añadida a posteriori.

¿Cómo deben prepararse los equipos de contratación antes de enero de 2027?

Dispone de una ventana que la mayoría de los plazos de cumplimiento nunca ofrecen: los requisitos se conocen con meses de antelación y ninguno exige herramientas especializadas. Una secuencia realista:

• Haga un inventario de cada herramienta que interviene en la evaluación de candidatos —búsqueda de perfiles, filtrado de currículums, evaluaciones, puntuación de entrevistas, modelado de ofertas— e identifique dónde la automatización influye materialmente en los resultados. La mayoría de los equipos descubren más de lo esperado.
• Redacte ahora el texto de aviso para los candidatos y ubíquelo donde se producen las decisiones: publicaciones de empleo, invitaciones a evaluaciones y flujos de rechazo. Añadir el aviso después es lo que perjudica la experiencia del candidato.
• Diseñe el paso de revisión humana con peso real. Decida quién revisa, qué información ve y documente cuándo se anula el sistema. Un revisor que no puede cambiar los resultados no satisfará a nadie.
• Exija documentación a los proveedores: uso previsto, evidencia de validación, limitaciones conocidas y cómo apoyan las solicitudes de aviso y corrección de datos. El modelo de responsabilidad compartida de la SB 26-189 convierte esto en un punto de negociación, no en un favor.
• Continúe realizando análisis de impacto adverso en las etapas de selección, aunque Colorado ya no exija evaluaciones de impacto. Es poco costoso, es la evidencia que querrá tener en cualquier disputa, y las obligaciones de Nueva York y la UE pueden exigirlo de todos modos.
• Cree un camino de corrección y apelación que los candidatos puedan encontrar fácilmente, y registre su uso.

La parte más difícil de esta lista de verificación suele ser el problema de la evidencia: cuando un candidato o un regulador pregunta por qué alguien fue descartado, "el modelo le dio una puntuación de 62" no es una respuesta. Las evaluaciones basadas en trabajo observable —muestras de trabajo y tareas específicas del puesto en lugar de puntuaciones genéricas— ofrecen a los revisores algo concreto que evaluar y dan a los avisos algo honesto que comunicar.

¿Cuáles son las incógnitas de cara a 2027?

Conviene ser honestos sobre la incertidumbre. La SB 26-189 fue promulgada en mayo de 2026 y ya está sujeta a impugnación legal; la legislatura ha demostrado que reescribirá este marco bajo presión, y la regulación o las orientaciones del fiscal general podrían precisar —o suavizar— definiciones clave como "influir de manera material" y "revisión humana significativa". La postura federal ante las leyes estatales de IA es otra variable. Nada de eso cambia la lista de verificación de preparación anterior, porque cada punto también es exigido, de alguna forma, por Nueva York, la UE o la legislación antidiscriminación ordinaria. Prepárese para el núcleo común; haga seguimiento de los aspectos específicos de Colorado.

El lugar de H-Evaluate en este panorama

H-Evaluate fue diseñado con el cumplimiento normativo como principio fundamental, pensando exactamente en este patrón regulatorio. Las evaluaciones se generan por descripción de puesto con generación con control de calidad —sin banco de preguntas estático compartido—, por lo que cada pregunta es relevante para el puesto por construcción, lo que constituye el fundamento de cualquier defensa bajo la legislación antidiscriminación y el sustento detrás de un aviso al estilo de Colorado. Las muestras de trabajo en sandbox producen artefactos revisables, de modo que la persona en su ciclo de revisión evalúa trabajo real, no una puntuación opaca. El aviso a los candidatos y los registros estructurados son parte del flujo de trabajo, no un elemento añadido después.

Diseñamos pensando primero en la NYC Local Law 144 y la EU AI Act, y el modelo de transparencia y proceso de Colorado encaja dentro de ese mismo marco. Si está reconsiderando su stack antes de 2027, comience con nuestra visión general de la contratación nativa con IA —el argumento, en resumen, es que las herramientas diseñadas con restricciones de cumplimiento superan a las que se les adaptan a posteriori.

La regulación seguirá cambiando más rápido que su stack de contratación. La única estrategia duradera es tomar decisiones que esté dispuesto a explicar —a un candidato, a un auditor o a un tribunal.