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Just in case

Por si las moscas

Haphazardly

A la buena de Dios

The greatest

Como la copa de un pino

By the skin of your teeth

El canto de un duro

To pass the hot potato

Pasar la patata caliente

Once in a blue moon

De uvas a peras

When in Rome...

¡Donde fueres, haz lo que vieres!

To be the black sheep

Ser la oveja negra

Never say never

De esta agua no beberé

To grab the bull by the horns

Coger el toro por los cuernos

It helps to have friends in high places

A quien a buen árbol se arrima, buena sombra le cobija

The early bird catches the worm

A quien madruga, Dios le ayuda

Every cloud has a silver lining

No hay mal que por bien no venga

What goes around, comes around

Donde las dan, las toman

On a silver platter

En bandeja de plata

For the sake of it

Por amor al arte

To be dressed up to the nines

Ir de punta en blanco

It's just my luck

Mi gozo en un pozo

Luck has nothing to do with it

Al saber le llaman suerte

Opportunity makes the thief

La ocasión hace al ladrón

To be the life of the party

Ser la alegría de la huerta

Cada maestrillo tiene su librilloEveryone has his own way of doing things

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Guillermo: Entre 2024 y principios de 2026, el uso de inteligencia artificial (IA) en España para determinar salarios y evaluar el trabajo de los empleados ha experimentado un auge significativo. Algoritmos complejos analizan el rendimiento mediante la recopilación masiva de datos. Este proceso puede ser muy intrusivo, ya que monitoriza desde la actividad digital (clics y correos) hasta redes sociales o incluso datos biométricos a través de cámaras de videovigilancia. Así pues, la remuneración deja de ser una decisión puramente humana para convertirse en un resultado basado en modelos de aprendizaje automático.
Carmen: Me parece genial, Guillermo. ¡Por fin habrá objetividad!
Guillermo: ¿Objetividad, dices? ¡Uf! Pues a mí me preocupa que la IA tenga prejuicios; de género o de edad, por ejemplo. ¡El resultado puede ser muy injusto!
Carmen: ¡Qué va! Una máquina no tiene días malos, ni favoritismos… Antes, el jefe decidía según su humor. Ya sabes que cada maestrillo tiene su librillo, y algunos jefes valoran cosas bastante extrañas.
Guillermo: ¡Claro! Precisamente ese es el problema. Si el algoritmo detecta que una empleada pide más bajas por maternidad, por ejemplo, automáticamente podría puntuarla peor. ¡Y eso es discriminación pura!

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