Screen width of at least 320px is required. Screen width can be adjusted by widening your browser window or adjusting your mobile device settings. If you are on a mobile device, you can also try orienting to landscape.

To show off

De cara a la galería

To be fickle, to flip-flop

Cambiar de chaqueta o ser un chaquetero

To add fuel to the fire

Echar leña al fuego

Catch-22

El pez que se muerde la cola

By the skin of your teeth

El canto de un duro

All roads lead to Rome

Todos los caminos llevan a Roma

Everyone has their own way of doing things

Cada maestrillo tiene su librillo

To be old-fashioned

Estar chapado a la antigua

To flout

Saltarse (algo) a la torera

To send someone packing

Irse a tomar viento

What's done is done

A lo hecho, pecho

Period, moving right along

Punto pelota y a otra cosa, mariposa

In fits and starts

A trancas y barrancas

To be climbing the walls

Subirse por las paredes

When it rains, it pours

Perro flaco, todo son pulgas

To keep on and on

Erre que erre

To be in and out

Hacer la visita del médico

To backslide

Volver a las andadas

To come to nothing

Quedar en agua de borrajas

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

aa
AA
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!

Continue the conversation

Go further and experience the full content — and understand how Spanish is actually used.

Continue

Already have access? Log in.

Improve your Spanish listening skills