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Dado un conjunto finito de tareas posibles, se desea diseñar un algoritmo que, a partir de una codificación de la fuente, funcione correctamente para cualquiera de dichas tareas. Se analizará el problema de aprendizaje multitarea desde el punto de vista de teoría de información. Este trabajo está directamente inspirado en la teoría de Rate-Distortion para una distorsión log-loss, la cual comparte raíces comunes con el denominado Information Bottleneck. Se presenta un análisis de la relación de compromiso entre la relevancia de la información a transmitir y la tasa de compresión de la misma. Se obtiene un algoritmo iterativo para calcular el codificador óptimo. Finalmente, el algoritmo se ilustra con ejemplos y un escenario de aplicación en el contexto de la clasificación jerárquica de textos.