Cumplimiento · July 23, 2026 · 10 min de lectura

Ley de IA en contratación de Illinois: AIVIA, HB 3773 y cómo cumplirla

La ley de IA para contratación en Illinois explicada: la Ley de Entrevistas de Video con IA y las enmiendas de HB 3773 a la Ley de Derechos Humanos, y cómo ejecutar un proceso conforme.

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

La ley de IA para contratación de Illinois ya no es un estatuto limitado sobre entrevistas de video. Desde el 1 de enero de 2026, es un régimen en capas: la Ley de Entrevistas de Video con IA (AIVIA) regula cómo se recopila y analiza el video de entrevistas, mientras que HB 3773 enmienda la Ley de Derechos Humanos de Illinois (IHRA) para convertir el uso discriminatorio de IA en cualquier decisión de empleo en una violación de derechos civiles, con una obligación de notificación adjunta. Si selecciona, evalúa o entrevista candidatos en Illinois, ambas capas le aplican simultáneamente.

Esta guía está dirigida a líderes de talento, reclutadores y responsables de cumplimiento en empresas que contratan en Illinois o que gestionan procesos multijurisdiccionales que incluyen candidatos de Illinois. Encontrará aquí un desglose en lenguaje claro de lo que cada ley exige, qué cambió el 1 de enero de 2026, en qué punto se encuentra la regulación a mediados de 2026, cómo se compara Illinois con NYC Local Law 144, y un plan concreto para un proceso de evaluación que cumpla con ambos estatutos.

El momento importa. En 2026, la IA está presente en ambos lados de la mesa de contratación: los candidatos la usan para pulir solicitudes y, a veces, para hacer trampa en las evaluaciones, mientras que los empleadores la utilizan para generar preguntas, calificar respuestas y clasificar candidatos. La respuesta de Illinois no es prohibir la tecnología, sino hacer que los empleadores asuman los resultados. Esto desplaza la pregunta de cumplimiento de «¿usamos IA?» a «¿podemos demostrar que nuestro proceso asistido por IA no produce efectos discriminatorios?». Esa es una pregunta sobre evidencia, y la mayoría de los sistemas de contratación no fueron diseñados para producirla.

¿Por qué Illinois importa tanto en la regulación de IA para contratación?

Illinois tiene el hábito de regular temprano y litigar con firmeza. Su Ley de Privacidad de Información Biométrica generó algunos de los mayores acuerdos de privacidad en la historia de EE. UU., y AIVIA — vigente desde el 1 de enero de 2020 — fue la primera ley estadounidense que reguló específicamente el análisis con IA de entrevistas de trabajo. Cuando Illinois agrega una nueva obligación a la Ley de Derechos Humanos, como hace HB 3773, conecta la IA directamente a un mecanismo de aplicación consolidado: el proceso de cargos del Departamento de Derechos Humanos de Illinois (IDHR), la Comisión de Derechos Humanos y un grupo de abogados demandantes que sabe cómo usar ambos.

Por eso la ley de IA para contratación de Illinois merece más atención de la que su texto modesto sugiere. A diferencia de la Ley de IA de Colorado, que construye un elaborado marco de gestión de riesgos, Illinois mantiene el estatuto conciso y deja que el estándar de discriminación haga el trabajo. No existe un puerto seguro por «usar un proveedor de confianza». Si el resultado de la herramienta tiene un efecto discriminatorio, el empleador que la utiliza queda expuesto.

¿Qué exige la Ley de Entrevistas de Video con IA?

AIVIA (820 ILCS 42) se aplica cuando un empleador solicita a los candidatos que graben entrevistas en video para puestos con base en Illinois y usa IA para analizarlas — evaluando elección de palabras, expresión facial u otras características para determinar la idoneidad para el puesto. Sus obligaciones se dividen en cuatro categorías.

Notificación, explicación y consentimiento

• Notificar a cada candidato antes de la entrevista que se puede usar IA para analizar su video y evaluar su idoneidad para el puesto.
• Proporcionar una explicación de cómo funciona la IA y los tipos generales de características que utiliza para evaluar a los candidatos — una descripción real, no un descargo de responsabilidad vago.
• Obtener consentimiento antes de la entrevista. Las enmiendas recientes endurecieron este requisito exigiendo consentimiento escrito explícito: continuar con la entrevista ya no cuenta como aceptación.
• Si un candidato rechaza el consentimiento, no se puede analizar su video con IA — lo que significa que se necesita una vía de evaluación genuinamente equivalente sin IA.

Límites de divulgación y eliminación

Los empleadores solo pueden compartir videos de entrevistas con personas cuya experiencia o tecnología sea necesaria para evaluar al candidato. A solicitud, el empleador debe eliminar todas las copias dentro de los 30 días — e instruir a cualquier otra persona que tenga copias, incluidas las de respaldo, a hacer lo mismo. Esto se extiende a los contratos con proveedores: si su plataforma de entrevistas no puede ejecutar una eliminación en cascada, no puede cumplir con la ley.

Informes demográficos

Desde 2022, los empleadores que dependen únicamente del análisis de IA para decidir quién avanza a una entrevista presencial deben recopilar la raza y etnicidad de los solicitantes e informar esos datos al estado anualmente. La intención legislativa es inequívoca: Illinois quiere un registro estadístico a partir del cual se pueda detectar el sesgo algorítmico. Si su proceso de selección tiene una etapa donde la IA sola determina el avance, tiene una obligación de informar — y un fuerte incentivo para mantener una decisión humana en ese ciclo.

¿Qué cambia HB 3773 a partir del 1 de enero de 2026?

HB 3773, promulgado en agosto de 2024 y vigente desde el 1 de enero de 2026, enmienda la Ley de Derechos Humanos de Illinois en lugar de crear un estatuto de IA independiente. Esa elección de diseño lo explica todo: la discriminación por IA ahora se trata como cualquier otra violación de derechos civiles, con los mismos recursos y la misma vía de aplicación. Tres disposiciones son las más importantes.

Prohibición de efectos discriminatorios

Los empleadores no pueden usar IA que tenga el efecto de someter a empleados o solicitantes a discriminación por motivo de clases protegidas — en reclutamiento, contratación, promoción, renovación, selección para capacitación o aprendizaje, despido, disciplina, permanencia y los términos, privilegios o condiciones de empleo. «Efecto» es la palabra clave. La intención es irrelevante; una herramienta aparentemente neutral que descarte desproporcionadamente a un grupo protegido constituye una violación. Esto convierte el análisis de impacto adverso continuo en el centro práctico del cumplimiento: no se puede demostrar la ausencia de un efecto discriminatorio sin medir las tasas de selección por grupo.

Prohibición de códigos postales como variables sustitutivas

La enmienda prohíbe expresamente el uso del código postal como variable sustitutiva de clases protegidas. Esto apunta a un problema bien documentado del aprendizaje automático: los modelos entrenados con datos históricos aprenden que la geografía predice resultados porque la geografía se correlaciona con raza y origen nacional. Illinois nombra explícitamente esta técnica, y cualquier proveedor de evaluación cuyo proceso de puntuación incorpore datos de ubicación debería esperar preguntas difíciles al respecto.

Notificación — y una regulación todavía en proceso

Los empleadores deben notificar a empleados y solicitantes cuando se use IA en las decisiones de empleo cubiertas. Lo que debe decir esa notificación y cuándo debe entregarse debía quedar establecido por regulación del IDHR. El departamento publicó reglas de notificación propuestas el 15 de mayo de 2026 y luego las retiró el 2 de junio de 2026, citando la necesidad de coordinación con otras agencias estatales. A partir de julio de 2026, la obligación legal de notificación está plenamente vigente, pero los detalles de implementación están pendientes. La postura más razonable mientras tanto: proporcione una notificación clara, específica y previa al uso que identifique la etapa de decisión, describa el papel de la IA en ella y explique lo que evalúa la herramienta — el mismo contenido sustantivo que contemplaban los borradores de regulación.

¿Cómo se compara Illinois con NYC Local Law 144?

La mayoría de los empleadores de múltiples estados ya conocen NYC Local Law 144, por lo que la comparación sirve como punto de referencia útil. LL144 prioriza la auditoría: antes de usar una herramienta automatizada de decisión de empleo, se necesita una auditoría independiente de sesgos del último año, un resumen público de resultados y notificación previa a los candidatos. Illinois prioriza el efecto: no hay obligación de auditoría ni requisito de publicación — pero sí una prohibición total de efectos discriminatorios, aplicada mediante un estatuto de derechos civiles con consecuencias reales.

• Alcance: LL144 cubre una clase definida de herramientas automatizadas de decisión de empleo; HB 3773 de Illinois cubre esencialmente cualquier IA que influya en una decisión de empleo, sin excepciones.
• Obligación: LL144 exige probar y publicar; Illinois exige que el resultado en sí sea no discriminatorio, se haya probado o no.
• Notificación: ambas exigen notificación al candidato; el formato preciso de Illinois espera las reglas finales del IDHR, mientras que el de NYC está especificado.
• Aplicación: LL144 es aplicada por un organismo municipal con multas por violación; Illinois canaliza a través de cargos del IDHR, con daños, sanciones y honorarios de abogados sobre la mesa.
• Convergencia práctica: bajo cualquiera de los dos regímenes, la estrategia ganadora es idéntica — evaluaciones estructuradas y relacionadas con el puesto, monitoreo rutinario del impacto adverso y revisión humana documentada.

Vale la pena subrayar el punto de convergencia. Un empleador que realiza auditorías de sesgo para NYC ya genera la mayor parte de la evidencia necesaria para defenderse de un cargo en Illinois; un empleador que monitorea el impacto adverso para Illinois está casi listo para una auditoría bajo LL144. Este es el argumento central de la contratación con cumplimiento como prioridad: construir un proceso productor de evidencia que satisfaga múltiples regímenes, en lugar de añadir una lista de verificación a cada jurisdicción.

¿Cómo debe verse un proceso de evaluación con IA que cumpla con Illinois?

Las normas en capas de Illinois favorecen una forma específica de proceso: vinculado al puesto por construcción, transparente para los candidatos, con decisiones humanas e instrumentado para producir evidencia. A continuación se describe el proceso que recomendamos, etapa por etapa.

• Inventariar y clasificar. Liste todas las herramientas en su proceso que generan resultados que influyen en las decisiones — filtros de currículos, evaluadores de pruebas, analizadores de entrevistas, funciones de clasificación dentro de su ATS. Bajo la amplia definición de IA de HB 3773, más de su sistema está cubierto de lo que cree.
• Ancle las evaluaciones al puesto. Genere o seleccione el contenido de las evaluaciones a partir de la descripción real del puesto, de modo que cada pregunta se corresponda con un requisito declarado. La relación con el puesto es su primera línea de defensa ante cualquier reclamación de efecto discriminatorio, y comienza con redactar correctamente la descripción del puesto.
• Notifique antes del uso, en lenguaje claro. Informe a los candidatos qué etapas usan IA, qué evalúa y qué papel desempeña en la decisión. Para entrevistas de video, agregue el paso de explicación y consentimiento escrito de AIVIA, además de una alternativa real para los candidatos que rechacen el consentimiento.
• Mantenga una decisión humana en el proceso. Evite cualquier etapa en la que la IA sola determine el avance — eso activa la obligación de informes demográficos de AIVIA y concentra el riesgo de efecto discriminatorio en un paso sin revisión.
• Evalúe con rúbricas estructuradas. Criterios predefinidos y relacionados con el puesto aplicados uniformemente — la lógica de las entrevistas estructuradas extendida a cada etapa de evaluación — hacen que los resultados sean explicables y comparables.
• Monitoree el impacto adverso de forma continua. Calcule las tasas de selección por grupo en cada etapa del proceso, no una vez al año. Una verificación trimestral de la regla de los cuatro quintos detecta la desviación antes de que se convierta en un cargo.
• Operacionalice la eliminación y la retención. Integre la eliminación en cascada de 30 días de AIVIA en sus sistemas y contratos, y documente los períodos de retención para cada artefacto que produzca el proceso.

Observe lo que este proceso no es: no es una prohibición de la IA, ni un retorno a pruebas estáticas. Illinois es agnóstico respecto a la tecnología y estricto respecto al resultado. Un proceso instrumentado y asistido por IA — contenido por puesto, puntuación estructurada, decisiones humanas, monitoreo continuo — es más fácil de defender que un proceso heredado basado en bancos de preguntas compartidas y juicios de entrevistadores no estructurados, porque produce como subproducto natural de su funcionamiento la evidencia que un regulador solicitará.

¿Dónde cometen errores los empleadores en el cumplimiento de la IA en Illinois?

Vemos los mismos patrones de fallo repetidamente, y vale la pena nombrarlos con claridad.

• Asumir que el cumplimiento del proveedor se transfiere. No es así. HB 3773 recae sobre el empleador que usa la herramienta; la página de marketing de un proveedor sobre equidad no es evidencia de un efecto no discriminatorio en su grupo de candidatos.
• Tratar el consentimiento de AIVIA como un simple trámite. Incluir la divulgación de IA en una aceptación general de términos de servicio incumple el requisito de explicación y, tras las enmiendas de consentimiento escrito, también incumple el requisito de consentimiento.
• Esperar las reglas finales del IDHR para dar aviso. La obligación legal de notificación entró en vigor el 1 de enero de 2026, independientemente de las regulaciones retiradas. El silencio mientras se tramita la reglamentación es la posición más arriesgada disponible.
• Probar el sesgo una sola vez, en el momento de la adquisición. El comportamiento del modelo y los grupos de candidatos cambian con el tiempo. Una evaluación puntual de 2024 dice poco sobre sus tasas de selección de 2026.
• Ignorar la carrera armamentista del lado del candidato. Si el uso de IA para hacer trampa corrompe las puntuaciones de su evaluación, también corrompe sus estadísticas de impacto adverso — la integridad y el cumplimiento son el mismo problema con distintos nombres.

¿Cómo deben abordar Illinois los empleadores de múltiples estados?

Si contrata en múltiples jurisdicciones, resista la tentación de construir un flujo de trabajo exclusivo para Illinois. El patrón a través de NYC LL144, la Ley de IA de Colorado, HB 3773 de Illinois y la Ley de IA de la UE es convergente: divulgue el uso de IA, mantenga humanos en las decisiones, prevenga y mida los resultados discriminatorios, y conserve la evidencia. Aplicar el estándar más estricto aplicable a todo el proceso — consentimiento explícito para entrevistas analizadas por IA, notificación previa universal, monitoreo continuo del impacto — cuesta marginalmente más que segmentar candidatos por estado, y elimina toda una clase de riesgo de clasificación errónea, como que un candidato remoto con base en Illinois pase por un flujo de trabajo vinculado a la ubicación de la oficina.

Además, produce una mejor experiencia para el candidato. Los candidatos esperan cada vez más ser informados cuando la IA los evalúa; los empleadores que lo divulgan con claridad y ofrecen alternativas proyectan confianza, no evasión. El cumplimiento y la marca empleadora apuntan en la misma dirección.

El lugar de H-Evaluate

H-Evaluate fue diseñado con el cumplimiento como prioridad para exactamente este entorno regulatorio. Las evaluaciones se generan por descripción de puesto con generación de calidad controlada — sin biblioteca de pruebas estáticas compartida — de modo que cada pregunta es rastreable a un requisito declarado del puesto, lo que constituye el fundamento de cualquier defensa de relación con el puesto. Las muestras de trabajo en entorno controlado someten a cada candidato a la misma tarea en las mismas condiciones, y la puntuación estructurada produce los registros explicables y comparables que exigen tanto la transparencia de AIVIA como el estándar de efecto discriminatorio de HB 3773. Los revisores humanos toman las decisiones de avance; la función del sistema es proporcionarles mejor evidencia.

Nada de esto hace que el cumplimiento de Illinois sea automático — ninguna herramienta puede lograrlo, y los proveedores que afirman lo contrario le están vendiendo exposición. Lo que puede hacer una plataforma de contratación nativa de IA es convertir el proceso conforme en el proceso predeterminado: aviso integrado en el flujo del candidato, contenido derivado del puesto por construcción, y artefactos listos para auditoría como subproducto de cada evaluación, en lugar de una carrera contra el tiempo después de recibir un cargo.

Illinois no prohibió la IA en la contratación. Prohibió la IA sin rendición de cuentas en la contratación — y los empleadores que prosperen bajo HB 3773 serán aquellos cuyos procesos fueron diseñados para producir evidencia, no excusas.