Es poco común crear algo único en el sector tecnológico: algo sin base previa ni infraestructura que te guíe.
Pero cuando comenzaron a desarrollar el Asistente de Desvinculación, eso fue precisamente lo que hicieron Annabelle Sauve, Katie Van Luven y el laboratorio del Dr. Raj Singh en el Departamento de Ciencia Cognitiva de la Universidad de Carleton.
Lanzamos el Asistente de Desvinculación en junio de 2023. Piensa en él como un experto digital que “conoce” la legislación provincial sobre normas de empleo. Si necesitas despedir a un empleado, te hará algunas preguntas y calculará tus obligaciones de pago por terminación. En unos pocos clics, cumples con la normativa.
Aunque el producto final es intuitivo y claro, el camino para llegar aquí no lo fue. La idea surgió hace algunos años, cuando empezamos a escuchar que una cantidad desproporcionada de pequeñas empresas estaba siendo sancionada bajo sus leyes laborales provinciales por despidos. Lo analizamos, y las cifras contaron una historia contundente: solo Ontario registró 11 718 investigaciones por infracciones a la ESA en el año fiscal 2022-23.
En la mayoría de los casos, las empresas no tienen la culpa: deben abrirse paso entre una jungla de lenguaje jurídico para comprender la legislación provincial de empleo.
Entonces, ¿cómo hicimos digeribles estas complejas leyes laborales? Este fue el primer obstáculo de Katie Van Luven. Comenzó por traducir la legislación laboral de cada provincia y territorio a un código lógico utilizando un lenguaje de programación llamado Prolog.
“Básicamente, ideé toda la lógica, los cómputos, los cálculos; todo el trabajo que estamos tratando de aliviar para un empleador o profesional de RR. HH.”, dijo.
Aquí, la formación de Katie —una combinación de ciencias de la computación y lingüística— fue invaluable; está finalizando un doctorado en ciencia cognitiva en la Universidad de Carleton.
“La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario interesante”, explicó. “Escribir en Prolog es muy similar a cómo se escriben las formas lógicas del lenguaje natural en lógica de primer orden y semántica, que es un subcampo de la lingüística”.
Pero una traducción lógica era solo una pieza del rompecabezas. Katie y el equipo luego necesitaban una forma de determinar las reglas pertinentes. Optaron por un método de diálogo: la herramienta le haría al usuario una serie de preguntas y aplicaría la lógica para demostrar el cumplimiento.
Esta iteración implicó conectar el código Prolog con C#, y fue entonces cuando Annabelle Sauve se unió al proyecto. Ella estudiaba ciencia cognitiva en Carleton y trabajaba como asistente de investigación cuando empezó a ayudar con la depuración. Ahora, es responsable de la mayor parte de la programación del Asistente de Desvinculación.
El método de diálogo todavía representaba un desafío. Para cubrir toda la legislación, el equipo necesitaba hacer demasiadas preguntas; una versión inicial le hacía al usuario más de 30 preguntas.
Resultó demasiado engorroso, así que el equipo encontró un equilibrio: añadieron algunos supuestos a cada cálculo. Lo llamaron el enfoque “mantenerse fuera de la cárcel” (SOOJ). Un empleador puede pagar más de lo requerido, pero nunca menos. Siempre cumplirá con la normativa.
Para Annabelle, la experiencia del usuario era fundamental: la herramienta tenía que adaptarse a dueños de negocios con agendas muy ocupadas.
“Al principio teníamos este asistente larguísimo, de varias páginas”, dijo. “Y cuando cambiamos a la versión en la que solo hacemos dos o tres preguntas, pensé: ‘OK, lo tenemos. De verdad va a funcionar.’”
Katie y Annabelle no solo enfrentaron desafíos con el producto; a menudo también tuvieron dificultades con la propia legislación.
“Recuerdo que tuvimos que llamar a la provincia, o sea a la autoridad provincial de legislación, y decir: ‘Hola, ¿pueden explicarme esta regla?’”, dijo Annabelle. “Porque no toda la información está tan disponible como uno pensaría.”
Katie admite que muchos de los temas por los que llamó eran específicos, pero eso reforzó la importancia del proyecto. Si la legislación provincial no era clara, ¿cómo podían las empresas cumplir con la normativa?
“A veces llamaba varias veces, y cada vez que llamaba, alguien me decía algo un poco diferente”, dijo. “Y esto obviamente no puede ser cierto, porque la ley no cambió entre una llamada y otra.”
No había espacio para la ambigüedad en el Asistente de Desvinculación: los empleadores y los empleados necesitan el cálculo correcto.
Estos obstáculos surgían de un solo hecho: esta es la primera vez que alguien en Canadá emprende un proyecto como este.
“Desde el principio, fue muy difícil encontrar la mejor manera de hacer las cosas porque es algo que nadie había hecho antes”, dijo Annabelle. “No había ningún ejemplo; simplemente tuvimos que resolverlo por nuestra cuenta.”
Pero también hubo inspiración en el desafío.
“Una gran parte de lo que me motiva a hacer esto es que se está haciendo por primera vez”, dijo Katie. “Me encanta el reto de resolver un problema totalmente nuevo, especialmente uno que va a ayudar a los empleados a recibir el pago que merecen.”
“En el entorno tecnológico en el que estamos, muchas cosas simplemente se repiten”, añadió Annabelle. “Se siente bien ser parte de algo novedoso y especial.”
Ahora que el Asistente de Desvinculación está disponible, estamos viendo los beneficios de la innovación hecha en casa: esto se desarrolló en Canadá para empresas canadienses como la tuya. Descubre exactamente cómo la herramienta puede ayudarte a mantenerte en cumplimiento.
Es poco común crear algo único en el sector tecnológico: algo sin base previa ni infraestructura que te guíe.
Pero cuando comenzaron a desarrollar el Asistente de Desvinculación, eso fue precisamente lo que hicieron Annabelle Sauve, Katie Van Luven y el laboratorio del Dr. Raj Singh en el Departamento de Ciencia Cognitiva de la Universidad de Carleton.
Lanzamos el Asistente de Desvinculación en junio de 2023. Piensa en él como un experto digital que “conoce” la legislación provincial sobre normas de empleo. Si necesitas despedir a un empleado, te hará algunas preguntas y calculará tus obligaciones de pago por terminación. En unos pocos clics, cumples con la normativa.
Aunque el producto final es intuitivo y claro, el camino para llegar aquí no lo fue. La idea surgió hace algunos años, cuando empezamos a escuchar que una cantidad desproporcionada de pequeñas empresas estaba siendo sancionada bajo sus leyes laborales provinciales por despidos. Lo analizamos, y las cifras contaron una historia contundente: solo Ontario registró 11 718 investigaciones por infracciones a la ESA en el año fiscal 2022-23.
En la mayoría de los casos, las empresas no tienen la culpa: deben abrirse paso entre una jungla de lenguaje jurídico para comprender la legislación provincial de empleo.
Entonces, ¿cómo hicimos digeribles estas complejas leyes laborales? Este fue el primer obstáculo de Katie Van Luven. Comenzó por traducir la legislación laboral de cada provincia y territorio a un código lógico utilizando un lenguaje de programación llamado Prolog.
“Básicamente, ideé toda la lógica, los cómputos, los cálculos; todo el trabajo que estamos tratando de aliviar para un empleador o profesional de RR. HH.”, dijo.
Aquí, la formación de Katie —una combinación de ciencias de la computación y lingüística— fue invaluable; está finalizando un doctorado en ciencia cognitiva en la Universidad de Carleton.
“La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario interesante”, explicó. “Escribir en Prolog es muy similar a cómo se escriben las formas lógicas del lenguaje natural en lógica de primer orden y semántica, que es un subcampo de la lingüística”.
Pero una traducción lógica era solo una pieza del rompecabezas. Katie y el equipo luego necesitaban una forma de determinar las reglas pertinentes. Optaron por un método de diálogo: la herramienta le haría al usuario una serie de preguntas y aplicaría la lógica para demostrar el cumplimiento.
Esta iteración implicó conectar el código Prolog con C#, y fue entonces cuando Annabelle Sauve se unió al proyecto. Ella estudiaba ciencia cognitiva en Carleton y trabajaba como asistente de investigación cuando empezó a ayudar con la depuración. Ahora, es responsable de la mayor parte de la programación del Asistente de Desvinculación.
El método de diálogo todavía representaba un desafío. Para cubrir toda la legislación, el equipo necesitaba hacer demasiadas preguntas; una versión inicial le hacía al usuario más de 30 preguntas.
Resultó demasiado engorroso, así que el equipo encontró un equilibrio: añadieron algunos supuestos a cada cálculo. Lo llamaron el enfoque “mantenerse fuera de la cárcel” (SOOJ). Un empleador puede pagar más de lo requerido, pero nunca menos. Siempre cumplirá con la normativa.
Para Annabelle, la experiencia del usuario era fundamental: la herramienta tenía que adaptarse a dueños de negocios con agendas muy ocupadas.
“Al principio teníamos este asistente larguísimo, de varias páginas”, dijo. “Y cuando cambiamos a la versión en la que solo hacemos dos o tres preguntas, pensé: ‘OK, lo tenemos. De verdad va a funcionar.’”
Katie y Annabelle no solo enfrentaron desafíos con el producto; a menudo también tuvieron dificultades con la propia legislación.
“Recuerdo que tuvimos que llamar a la provincia, o sea a la autoridad provincial de legislación, y decir: ‘Hola, ¿pueden explicarme esta regla?’”, dijo Annabelle. “Porque no toda la información está tan disponible como uno pensaría.”
Katie admite que muchos de los temas por los que llamó eran específicos, pero eso reforzó la importancia del proyecto. Si la legislación provincial no era clara, ¿cómo podían las empresas cumplir con la normativa?
“A veces llamaba varias veces, y cada vez que llamaba, alguien me decía algo un poco diferente”, dijo. “Y esto obviamente no puede ser cierto, porque la ley no cambió entre una llamada y otra.”
No había espacio para la ambigüedad en el Asistente de Desvinculación: los empleadores y los empleados necesitan el cálculo correcto.
Estos obstáculos surgían de un solo hecho: esta es la primera vez que alguien en Canadá emprende un proyecto como este.
“Desde el principio, fue muy difícil encontrar la mejor manera de hacer las cosas porque es algo que nadie había hecho antes”, dijo Annabelle. “No había ningún ejemplo; simplemente tuvimos que resolverlo por nuestra cuenta.”
Pero también hubo inspiración en el desafío.
“Una gran parte de lo que me motiva a hacer esto es que se está haciendo por primera vez”, dijo Katie. “Me encanta el reto de resolver un problema totalmente nuevo, especialmente uno que va a ayudar a los empleados a recibir el pago que merecen.”
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