NYC Local Law 144

Resumen ejecutivo

Por qué NYC Local Law 144 es el caso de prueba para la aplicación operativa de IA

El encuadre más habitual de NYC Local Law 144 la describe como una regulación municipal estrecha de empleo — una regla de Nueva York para herramientas de contratación que importaba mayormente a nivel local. El encuadre es parcialmente correcto y estructuralmente equívoco. Local Law 144 es la primera regulación de IA en Estados Unidos con experiencia de aplicación operativa. Ha estado activa durante casi tres años. Ha producido el conocimiento institucional, el ecosistema de auditores, la metodología de auditoría de sesgo y la infraestructura de divulgación pública que otros regímenes de IA estadounidenses (Colorado AI Act, Utah AI Policy, la arquitectura federal) están ahora construyendo conscientemente hacia o contra.

La narrativa dominante lee la ley como específica de empleo y geográficamente estrecha. La lectura pierde la lógica institucional. Local Law 144 fue el piloto operativo del resto de la regulación estadounidense de IA. Su experiencia responde a preguntas que regímenes más integrales aún no han tenido que responder: ¿Cómo se ve una auditoría de sesgo de IA en la práctica? ¿Quién califica como auditor independiente? ¿Cómo se publican resúmenes de auditoría significativos? ¿Cómo se manejan las herramientas de IA proporcionadas por vendors integradas en sistemas de seguimiento de candidatos? ¿Qué ocurre cuando la aplicación es desigual? La ley ha producido respuestas a todas, con resultados mixtos.

Lo que Local Law 144 es en realidad, entonces, es el experimento operativo sobre si la regulación municipal de IA puede producir un cambio real en el comportamiento de cumplimiento. La respuesta para los primeros 30 meses de aplicación fue: parcialmente. La ley produjo una industria de auditores independientes, un cuerpo de informes de auditoría de sesgo publicados en sitios web de empleadores, una metodología enraizada en la regla de cuatro quintos de la EEOC, y una conciencia significativa entre empleadores y vendors HR-tech. Pero la auditoría del New York State Comptroller de diciembre de 2025 demostró que la aplicación de DCWP durante el periodo 2023–2025 estuvo significativamente sub-recursada y fue inconsistente. DCWP encuestó a 32 empresas y encontró un caso de incumplimiento; los auditores del Comptroller revisando las mismas empresas identificaron al menos 17 violaciones potenciales.

La auditoría del Comptroller es el punto de inflexión estructural. DCWP se ha comprometido públicamente a una aplicación más rigurosa a partir de 2026. Las principales firmas de derecho laboral han advertido a los empleadores que esperen una fase de aplicación más estricta, con investigaciones más frecuentes y sanciones acumulativas más altas. Los casos reportados incluyen $18.000 en sanciones por una sola auditoría de sesgo independiente perdida en un screener de CVs con IA para un rol remoto vinculado a una oficina de Manhattan. El patrón que definió los primeros tres años de la ley — cumplimiento visible entre grandes empleadores públicos, incumplimiento silencioso entre empleadores privados más pequeños — ya no es una asunción operativa segura.

Para las organizaciones que usan AEDTs para evaluar candidatos para roles asociados a NYC, la implicación práctica es que el periodo previo de «aplicación ligera» ha terminado. El trabajo de cumplimiento que se difirió durante 2023–2025 necesita completarse. Las auditorías de sesgo que se realizaron una vez necesitan renovarse anualmente. La divulgación pública que se enterró necesita hacerse conspicua. Los procesos de notificación a candidatos que nunca se operacionalizaron necesitan construirse. La ley no ha cambiado sustantivamente. La aplicación está ahora poniéndose al día.

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Qué es una Automated Employment Decision Tool

La definición de AEDT es el elemento operativamente más consecuente de la ley. Las reglas de DCWP adoptadas el 6 de abril de 2023 estrechan la definición estatutaria a características específicas que determinan si una herramienta cae dentro del ámbito.

Una AEDT bajo Local Law 144 es cualquier proceso computacional — derivado de machine learning, modelado estadístico, analítica de datos o inteligencia artificial — que:

• Produce un output simplificado (una puntuación, clasificación, etiqueta, ranking o recomendación)
• Que asiste sustancialmente o sustituye la toma de decisiones humanas discrecionales en contratación, promoción u otras decisiones de empleo

El estándar de «asiste sustancialmente» se cumple cuando el output del AEDT es el factor único en la decisión, el factor más pesado entre múltiples factores, o tiene autoridad para anular otros factores usados en la decisión.

Esta definición captura la mayoría de las herramientas modernas HR-tech: software de screening de CVs con IA, plataformas de puntuación de candidatos, herramientas de análisis de entrevistas en video, evaluaciones automatizadas con chatbots, plataformas de optimización de recruitment marketing y ranking de candidatos con IA dentro de sistemas de seguimiento de candidatos. No captura herramientas puras de recopilación de datos, software de gestión de flujo de trabajo manual o herramientas cuyo output no es una puntuación o clasificación simplificada.

Herramientas de vendors integradas en sistemas ATS. Un modo particularmente común de fallo de cumplimiento es tratar el alcance del AEDT como limitado a las herramientas de IA que el empleador adquiere directamente. Si un sistema de seguimiento de candidatos o una plataforma de recruitment marketing incluye screening, ranking o puntuación con IA como característica, esa característica es un AEDT — y la obligación de cumplimiento recae en el empleador, no en el vendor. Muchos empleadores operan AEDTs sin reconocerlos.

Categorías excluidas del testing de muestra. Las reglas de DCWP permiten a los auditores excluir cualquier categoría demográfica que represente menos del 2% del conjunto de datos, pero el auditor debe justificar la exclusión por escrito en el informe de auditoría.

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Ámbito subjetivo y objetivo

A quién se dirige. Local Law 144 se dirige a empleadores y agencias de empleo que usen AEDTs para evaluar candidatos o empleados para posiciones que sean:

• Realizadas en Nueva York (cualquiera de los cinco boroughs), o
• Posiciones remotas asociadas con una oficina de NYC

La ubicación de la sede de la empresa es irrelevante. Una empresa SaaS con sede en California con 40 empleados y una oficina en NYC está sujeta a la ley si usa AEDTs para evaluar candidatos para cualquier rol vinculado a esa oficina. Una agencia de staffing que opera en NYC está sujeta a la ley para cualquier uso de AEDT, con independencia de la ubicación del candidato.

A quién no se dirige directamente. Las obligaciones principales de la ley recaen en el empleador o agencia de empleo que usa el AEDT, no en el vendor del AEDT que lo construyó. Sin embargo, los vendors se ven afectados indirectamente: sus herramientas deben sostener el cumplimiento para sus clientes empleadores, lo que ha impulsado un mercado de informes de auditoría de sesgo preparados por vendors que los empleadores pueden adoptar para su propio despliegue.

Ámbito material. Las tres obligaciones aplican a AEDTs usados para decisiones de contratación y promoción. Otros usos de IA en empleo — evaluaciones de desempeño, despidos, decisiones de compensación, programación del trabajo — caen fuera del ámbito principal de la ley. Pueden estar cubiertos por otras regulaciones (legislación federal de discriminación laboral, legislación estatal, regulación sectorial) pero no por Local Law 144 específicamente.

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Las tres obligaciones principales

1. Auditoría anual independiente de sesgo

Antes de que un empleador o agencia de empleo pueda usar un AEDT, un auditor independiente debe realizar una auditoría de sesgo de la herramienta. La auditoría debe renovarse anualmente — una sola auditoría es válida durante 12 meses, tras lo cual el AEDT no puede usarse legalmente hasta que se complete una nueva auditoría.

Quién califica como auditor independiente. El auditor debe:

• No estar empleado por el empleador o el vendor del AEDT
• No tener interés financiero en el AEDT auditado
• No tener relación de consultoría o empleo con el vendor del AEDT que cree un conflicto
• Tener capacidad técnica para realizar análisis de impacto adverso bajo estándares de la EEOC

Un vendor no puede auditar su propio AEDT. Un vendor puede coordinar la recopilación de datos para un auditor de tercera parte y puede tener un auditor independiente que audite la herramienta, con resultados que los empleadores clientes pueden adoptar para sus propios despliegues.

La metodología de auditoría de sesgo. La auditoría aplica metodología establecida de análisis de impacto adverso extraída de la aplicación por la EEOC del Title VII de la legislación de derechos civiles. Dos métricas anclan el análisis:

• Tasa de selección para cada categoría demográfica: candidatos aprobados o seleccionados divididos por candidatos totales evaluados, o para AEDTs que producen puntuaciones continuas, la proporción de candidatos que puntuaron por encima de la mediana
• Ratio de impacto: la tasa de selección de cada grupo dividida por la tasa de selección del grupo con mejor rendimiento. Ratios por debajo de 0.80 señalan impacto adverso potencial bajo la regla de cuatro quintos de la EEOC

La auditoría debe analizar el impacto a través de sexo (2 categorías), raza/etnia (7 categorías según estándares EEOC) y las 14 combinaciones interseccionales de sexo por raza/etnia. El auditor puede excluir cualquier categoría que represente menos del 2% del conjunto de datos pero debe justificar la exclusión por escrito.

La auditoría puede realizarse sobre datos históricos del uso pasado real del AEDT por el empleador, o sobre datos de prueba cuando los datos históricos no estén disponibles, con la divulgación metodológica apropiada.

2. Divulgación pública

Los resultados de la auditoría de sesgo deben publicarse de manera clara y conspicua en el sitio web del empleador, en la sección de empleo. El resumen publicado debe incluir:

• La fecha de la auditoría de sesgo más reciente
• El resumen de los resultados de la auditoría, incluidas las tasas de selección y los ratios de impacto a través de todas las categorías demográficas requeridas y las combinaciones interseccionales
• La fecha de distribución del AEDT antes de su uso
• Una descripción de las fuentes de datos usadas en la auditoría
• El nombre del auditor independiente y la confirmación de independencia

Enterrar el resumen en un PDF detrás de múltiples clics no satisface el requisito de conspicuidad. Publicar el resumen junto con otras notificaciones de privacidad o empleo en una página de empleo claramente accesible es el estándar operativo.

3. Notificación al candidato y proceso alternativo

Los empleadores deben proporcionar notificación a los candidatos al menos 10 días hábiles antes del uso del AEDT para evaluarlos. La notificación debe incluir:

• Una declaración de que se usará un AEDT en la evaluación
• Las cualificaciones del puesto y características que el AEDT evaluará
• Información sobre las fuentes de datos usadas por el AEDT, el tipo de datos recopilados y la política de retención de datos (o instrucciones para obtenerla dentro de 30 días tras solicitud por escrito)
• Instrucciones para solicitar un proceso alternativo de selección o adaptación razonable

El proceso alternativo de selección es una obligación sustantiva: los candidatos tienen derecho a solicitar que el AEDT no se use para evaluarlos, y el empleador debe ofrecer una alternativa razonable (como revisión manual de CVs, entrevista de panel o evaluación estandarizada no-ML). La alternativa no tiene que estar definida específicamente por ley pero debe ser una opción real, no un compromiso solo en papel.

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La auditoría del Comptroller de diciembre de 2025 y el reset de aplicación de 2026

El desarrollo más significativo operativamente para Local Law 144 en 2026 no fue un cambio a la ley misma sino un cambio a su postura de aplicación. El 2 de diciembre de 2025, el New York State Comptroller publicó una auditoría de la aplicación de DCWP de Local Law 144 cubriendo el periodo julio 2023 hasta junio 2025. Los hallazgos fueron poco favorables:

• El 75% de las llamadas a la línea 311 sobre cuestiones de cumplimiento de AEDTs fueron mal enrutadas y nunca llegaron a DCWP
• DCWP encuestó a 32 empresas e identificó solo un caso de incumplimiento
• Los auditores del Comptroller revisando las mismas 32 empresas identificaron al menos 17 violaciones potenciales
• DCWP fue criticada por no usar los recursos técnicos disponibles de la NYC Office of Technology and Innovation, que tiene la capacidad técnica que DCWP carece para evaluar informes de auditoría de sesgo de AEDTs
• La aplicación se describió como predominantemente impulsada por quejas en lugar de proactiva, a pesar del amplio alcance de la ley

DCWP se comprometió públicamente a una aplicación sustancialmente más rigurosa a partir de 2026: gestión y enrutamiento mejorados de quejas, personal de aplicación con formación cruzada, investigaciones más rigurosas del incumplimiento identificado, aplicación proactiva (no solo impulsada por quejas) e integración de recursos técnicos de la NYC Office of Technology and Innovation.

Las principales firmas de derecho laboral (DLA Piper, otras) han advertido a sus clientes empleadores que esperen una fase de aplicación más estricta en 2026. Los casos reportados sostienen la advertencia: una agencia de tamaño medio fue reportada por haber incurrido en $18.000 en sanciones por perder una auditoría de sesgo independiente en un screener de CVs con IA para un rol remoto vinculado a una oficina de Manhattan. Cada uso de un AEDT no conforme puede constituir una violación separada, por lo que los empleadores de alto volumen pueden acumular sanciones rápidamente. No realizar una auditoría de sesgo durante 30 días podría producir $15.000 a $45.000 en sanciones solo para ese AEDT en ese mes, antes de que entre en vigor cualquier multiplicador por uso.

La implicación práctica de cumplimiento es directa: las organizaciones que difirieron el cumplimiento de Local Law 144 durante el periodo de aplicación ligera 2023–2025 deben tratar 2026 como el año en que el cumplimiento se vuelve operativamente no negociable.

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Hoja de ruta de implementación a 12 meses

Para los empleadores y agencias de empleo que operan AEDTs frente a roles asociados con NYC, el reset de aplicación de 2026 ha cambiado la realidad operativa. El trabajo de cumplimiento que se difirió durante el periodo 2023–2025 con aplicación laxa es ahora operativamente innegociable. La hoja de ruta a continuación estructura un programa completo de cumplimiento de la Local Law 144 a lo largo de 12 meses, calibrado a las tres obligaciones nucleares de la ley y al sistema de gestión más amplio que hace gestionable el cumplimiento continuo a través de múltiples AEDTs.

🗺️ Fase 1 — Meses 0–3 · Inventario y alcance de AEDTs

• Inventario de AEDTs a través del stack tecnológico completo de contratación y promoción — herramientas adquiridas directamente y características integradas por vendors en ATS, HRIS y plataformas de marketing de reclutamiento
• Determinación del alcance para cada herramienta: salida simplificada (sí/no), asiste sustancialmente o reemplaza la decisión discrecional (sí/no), se usa para evaluar candidatos asociados con NYC (sí/no)
• Mapeo de roles asociados con NYC — incluye roles remotos vinculados a oficinas de NYC con independencia de la ubicación del candidato
• Revisión de relaciones con vendors — contratos, cláusulas de cooperación en auditoría, provisiones de acceso a datos para la auditoría de sesgo
• Evaluación de auditoría y divulgación existentes — auditorías de sesgo previas, resúmenes publicados, notificaciones a candidatos ya en marcha
• Línea base de brecha de cumplimiento — inventario documentado de qué AEDTs no cumplen y en qué dimensiones

🗺️ Fase 2 — Meses 3–6 · Programa de auditoría independiente de sesgo

• Selección de auditor independiente — independencia verificada del empleador y del vendor del AEDT, capacidad técnica para el análisis de impacto adverso de la EEOC
• Preparación de datos para cada AEDT en alcance — datos históricos del uso real cuando estén disponibles, datos de prueba con metodología divulgada cuando no
• Ejecución de la auditoría de sesgo — tasas de selección y ratios de impacto a través de sexo (2 categorías), raza/etnia (7 categorías) y 14 combinaciones interseccionales
• Documentación de exclusiones de categorías bajo la regla del 2% con justificación escrita
• Redacción del informe de auditoría — resultados, metodología, fuentes de datos, fecha de distribución, confirmación de independencia del auditor
• Calendario de auditoría anual establecido — aniversario de auditoría de cada AEDT rastreado, con disparadores de renovación 60 días antes de la expiración

🗺️ Fase 3 — Meses 6–9 · Divulgación pública y notificación al candidato

• Infraestructura de divulgación pública — sección de empleo del sitio web con resúmenes de auditoría enlazados de forma conspicua (no PDFs enterrados)
• Publicación del resumen de auditoría de sesgo para cada AEDT en alcance — fecha de auditoría, resultados, fecha de distribución, fuentes de datos, nombre del auditor
• Plantillas de notificación al candidato — declaración de uso de AEDT, cualificaciones evaluadas, fuentes de datos, política de retención, instrucciones para proceso alternativo y adaptaciones
• Flujo de notificación con 10 días hábiles de antelación integrado en el proceso de reclutamiento antes del uso del AEDT
• Proceso de selección alternativo diseñado y operativamente disponible — no solo un compromiso sobre el papel
• Coordinación con vendors para resúmenes de auditoría preparados por el vendor que los empleadores cliente puedan adoptar

🗺️ Fase 4 — Meses 9–12 · Sistema de gestión y cumplimiento continuo

• Integración del registro de AEDTs con el sistema de gestión de IA — cada AEDT documentado con clasificación de riesgo, estado de auditoría, estado de divulgación y relación con vendor
• Ciclo anual de auditoría de sesgo operacionalizado con disparadores de calendario y procedimientos documentados
• Programa de gestión de vendors — cooperación contractual en auditoría, coordinación de auditoría independiente lado vendor, seguimiento de cambios en el vendor que puedan invalidar auditorías previas
• Gestión de incidentes ante hallazgos de impacto adverso — mitigación, reentrenamiento, escalado al vendor, retirada del AEDT cuando sea necesario
• Integración multi-jurisdicción — el mismo inventario de AEDTs y programa de auditoría soporta la Colorado AI Act, la Illinois AIVI, las obligaciones de sistemas de IA de alto riesgo del Reglamento de IA de la UE y otras leyes estatales de IA en contratación
• Alineamiento con ISO/IEC 42001 para organizaciones que buscan certificación acreditada del sistema de gestión de IA más amplio

🎯 Resultado

Para el mes 12, las organizaciones han construido un programa completo de cumplimiento de la Local Law 144: inventario de AEDTs con documentación de alcance, auditorías independientes de sesgo con calendario de renovación anual, divulgación pública conspicua en la sección de empleo del sitio web, flujos de notificación al candidato y proceso alternativo operativos, y un sistema de gestión que integra la Local Law 144 con obligaciones paralelas bajo la Colorado AI Act, la Illinois AIVI, la IA de contratación de alto riesgo del Reglamento de IA de la UE y otras leyes estatales de IA en contratación. El trabajo acumulado de auditoría y divulgación también posiciona a la organización ante el entorno de litigio por impacto adverso de la EEOC que opera con independencia de cualquier ley de IA específica, donde la responsabilidad por impacto dispar bajo el Título VII se aplica mediante litigio privado con independencia de las prioridades federales de aplicación.

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Intersecciones con otros regímenes

Cinco intersecciones determinan cómo opera Local Law 144 dentro de la arquitectura regulatoria más amplia de IA estadounidense e internacional.

Ley de IA de Colorado. Local Law 144 es más estrecha que la Ley de IA de Colorado — solo empleo frente a todas las decisiones consecuentes — pero Colorado toma metodológicamente del enfoque de auditoría de sesgo de Local Law 144. Las organizaciones sujetas a ambas leyes pueden construir programas de cumplimiento integrados que satisfagan las obligaciones específicas de empleo de Local Law 144 y el marco más amplio de sistema de IA de alto riesgo de Colorado.

Legislación federal de discriminación laboral. Local Law 144 opera junto con el Title VII del Civil Rights Act, el Age Discrimination in Employment Act, el Americans with Disabilities Act y otros estatutos federales de empleo. La regla de cuatro quintos usada en la auditoría de sesgo proviene de la orientación de aplicación de la EEOC bajo el Title VII. La responsabilidad por disparate impact bajo el Title VII fue codificada por el Congreso en 1991 y es exigible mediante litigio privado con independencia de las prioridades federales de aplicación. La EO 14281 de Trump (Restoring Equality of Opportunity and Meritocracy) dirige a las agencias federales a deenfatizar la aplicación del disparate-impact; Local Law 144 continúa aplicándose con independencia.

Reglamento de IA de la UE. El Reglamento de IA de la UE clasifica los sistemas de IA usados en empleo, contratación y promoción como de alto riesgo bajo el Anexo III. Las organizaciones que operan en los mercados de NYC y la UE necesitan satisfacer los requisitos de auditoría de sesgo de Local Law 144 y las obligaciones de sistemas de alto riesgo del Reglamento de IA. Los dos regímenes son compatibles — la documentación técnica y la monitorización post-despliegue del Reglamento de IA se solapan sustancialmente con los requisitos de auditoría de sesgo y divulgación de Local Law 144.

Otras leyes estatales de IA en contratación. Varios estados de EE.UU. han promulgado o están considerando leyes específicas de IA en empleo: Illinois Artificial Intelligence Video Interview Act (en vigor desde 2020), Maryland HB 1202 (reconocimiento facial en contratación), New Jersey, Texas, Tennessee, Connecticut, otros. Local Law 144 fue el pionero operativo; las leyes estatales posteriores han construido sobre su metodología mientras ajustaban el alcance y el detalle.

ISO/IEC 42001 y NIST AI RMF. Ambos marcos sostienen el cumplimiento de Local Law 144: ISO/IEC 42001 proporciona la estructura de sistema de gestión que integra el inventario de AEDTs, la programación de auditorías de sesgo, la gestión de vendors, la notificación a candidatos y la gestión de incidentes. NIST AI RMF proporciona la metodología de gestión del riesgo que sostiene el análisis de impacto adverso. Las organizaciones que sostienen certificación acreditada ISO/IEC 42001 tienen la infraestructura de gobernanza que hace que el cumplimiento de Local Law 144 sea operativamente manejable a través de múltiples AEDTs y relaciones con vendors.

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## ⚖️ Cómo opera Zertia frente al régimen de NYC Local Law 144

Pensado para el cumplimiento de la NYC Local Law 144 desde el primer día

Acreditaciones y membresías: 🎖️ Acreditada por ANAB (EE.UU.) · 🎖️ Proceso UKAS (Reino Unido) · 🎖️ Proceso ENAC (UE) · 🏛️ Miembro IAPP · 🏛️ Miembro INCITS · 🏛️ Miembro UKAI · 📜 Firmante EU AI Pact

Zertia es una entidad de certificación de sistemas de gestión de IA acreditada por ANAB, con oficinas en Boston, Madrid y Londres, y acreditación ANAB en Estados Unidos. NYC Local Law 144 produce un programa específico de cumplimiento operativo en torno a inventario de AEDTs, auditorías anuales de sesgo, divulgación pública y notificación a candidatos. Nuestro trabajo sostiene ese programa mediante la estructura de sistema de gestión que hace manejable el cumplimiento continuo a través de múltiples AEDTs y a través del panorama más amplio de leyes estatales de IA estadounidenses.

Certificación — ISO/IEC 42001, AIUC-1, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701, ISO/IEC 22301. La certificación ISO/IEC 42001 proporciona la estructura de sistema de gestión que organiza el trabajo de cumplimiento de Local Law 144 a través del portfolio completo de AEDTs de una organización: inventario de AEDTs, programación de auditorías anuales de sesgo, gestión de relaciones con vendors, infraestructura de divulgación pública, flujos de trabajo de notificación a candidatos y gestión de incidentes. El mismo sistema de gestión sostiene el cumplimiento de la Ley de IA de Colorado, el Reglamento de IA de la UE y otras leyes estatales de IA simultáneamente. AIUC-1 proporciona aseguramiento técnico a nivel de agente para vendors de IA cuyos AEDTs son desplegados por empleadores afectados por Local Law 144.

Marcos y Regulación — Evaluación de Conformidad EU AI Act, Atestación NIST AI RMF, Evaluación de Riesgos ISO/IEC 23894, Evaluación de Impacto Algorítmico, Evaluación Pre-Certificación. Las Evaluaciones de Impacto Algorítmico se estructuran para sostener las obligaciones del empleador bajo Local Law 144 sobre inventario de AEDTs, evaluación de alcance y gestión del riesgo, con documentación que se integra con los flujos de trabajo de auditoría anual de sesgo.

Auditoría — Auditoría de Sistema de Gestión de IA, Auditoría de Sistemas de IA de Alto Riesgo, Auditoría de Modelo de IA, Auditoría EU AI Act, Auditoría de Riesgo IA NIST. Local Law 144 específicamente requiere auditorías independientes de sesgo por auditores sin relación financiera con el empleador o el vendor del AEDT. El trabajo de auditoría de Zertia se estructura en torno a este requisito de independencia y a la metodología de la regla de cuatro quintos de la EEOC que la ley incorpora. Para organizaciones con múltiples AEDTs a través de múltiples relaciones con vendors, los programas de auditoría integrados reducen la complejidad operativa del cumplimiento anual.

Formación — Gobernanza de IA, Gobernanza de Datos, Gobernanza de Privacidad a través de Zertia Academy. Los programas tratan Local Law 144 explícitamente, incluida la auditoría del Comptroller de diciembre de 2025 y el reset de aplicación de 2026, el desafío de identificación de AEDTs para herramientas integradas en sistemas de seguimiento de candidatos, la metodología de la regla de cuatro quintos y la integración del cumplimiento de Local Law 144 con programas más amplios de leyes estatales de IA estadounidenses. Particularmente relevante para los equipos de RRHH, talent acquisition, legal y cumplimiento que operan a través de roles asociados a NYC y afectados por Colorado.

Zertia opera desde Boston, Madrid y Londres, con acreditación ANAB en Estados Unidos y procesos de acreditación activos con UKAS (Reino Unido) y ENAC (España/UE). Miembro de IAPP, INCITS y UKAI. Firmante del EU AI Pact.

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Diagnóstico independiente del alcance AEDT, preparación de auditoría de sesgo y obligaciones de divulgación de la Local Law 144. Output: informe de brechas y plan de remediación.	El sistema de gestión acreditado que operacionaliza la gobernanza de IA en contratación a través de NYC LL144, Colorado AI Act y los requisitos AIVI de Illinois.

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