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datos masivos

Datos masivos para guiar las políticas de habilidades

February 27, 2020 por Carmen Pagés Deja un comentario


Vivimos en un mundo de datos. Hoy en día, con cada paso que damos deja una huella en el plano digital que cuenta la historia de cuáles son nuestros intereses, qué tipo de cosas compramos, cuál es nuestra rutina… Cada minuto, a nuestro alrededor se generan miles de millones de bytes de información que se agrupan en lo que se conoce como datos masivos (o big data, en inglés). El estudio y la interpretación de estas nuevas fuentes de información puede aprovecharse para muchos propósitos, pero introducirse en el mundo de los datos masivos no es fácil y exige un proceso de aprendizaje similar al que atravesó Neo para entender qué pasaba a través de las lluvias de códigos en la famosa película The Matrix.

Una ventana al mercado laboral del presente

En el marco de la cuarta revolución industrial, el mundo del trabajo está en constante transformación. Mientras que algunos trabajadores pierden sus empleos como consecuencia de la automatización, otros se mueven hacia oportunidades laborales que jamás hubieran imaginado. En este contexto, los datos masivos ofrecen una ventana privilegiada para entender en tiempo real cómo están sucediendo estos cambios. A partir de los datos provenientes de fuentes como las redes profesionales y los portales en línea de empleo, es posible construir herramientas digitales que proporcionan información acerca del mercado laboral y que pueden ayudar a un trabajador que quiere cambiar de ocupación a saber cuáles son las ocupaciones más parecidas a la suya que están creciendo actualmente, a qué ocupaciones podría moverse con su perfil y qué habilidades le faltaría adquirir para hacer la transición. Además, estas plataformas permitirían a los trabajadores identificar mentores, conectarse con trabajos remotos y obtener recomendaciones sobre oportunidades de formación que optimicen sus oportunidades laborales. En nuestra serie El futuro del trabajo en América Latina y el Caribe utilizamos datos anonimizados de la red social LinkedIn para mostrar el potencial de este tipo de herramientas, en lo que llamamos el ‘GPS del mercado laboral’.

A partir de los datos provenientes de fuentes como las redes profesionales y los portales en línea de empleo, es posible construir herramientas digitales que proporcionan información acerca del mercado laboral.

El análisis de estas nuevas fuentes alternativas arroja luz sobre cómo está cambiando el mercado laboral de nuestra región. Sin embargo, debemos tener en cuenta la representatividad de estos datos, porque no toda la población utiliza redes sociales y las bolsas de empleo no necesariamente representan el universo de las vacantes que existe en un país. No obstante, parece lógico pensar que cada vez más personas empezarán a utilizar estas plataformas digitales y que, en un futuro no muy lejano, las nuevas fuentes de información serán la referencia para entender la evolución de la demanda de ocupaciones y habilidades en el mundo del trabajo.

El análisis de las nuevas fuentes alternativas arroja luz sobre cómo está cambiando el mercado laboral de nuestra región.

Cuando analizamos datos masivos también debemos tener en cuenta algunas consideraciones éticas. Por un lado, debemos asegurar que el uso de los datos es legítimo, justo y con el debido consentimiento de las personas, quienes al final del día son las dueñas de los datos. Por otro lado, si diseñamos algoritmos, debemos asegurar que estos cuenten con parámetros éticos a la hora de tomar decisiones, para no perpetuar la discriminación en contra de mujeres, personas con discapacidad, pueblos indígenas y otros grupos vulnerables.

Claves para entender el mercado laboral del futuro

La historia reciente sugiere que el mercado laboral seguirá sufriendo transformaciones importantes, y cada vez más rápidas, en la demanda de ocupaciones y habilidades. De hecho, un porcentaje importante de empleadores reconoce que no encuentra al personal que necesita para llenar sus vacantes. Por este motivo, es necesario establecer sistemas que permitan identificar cuáles son las competencias que requiere el mercado y dotar a las personas de herramientas para que puedan navegar con éxito en este cambiante entorno laboral. Los datos masivos constituyen una fuente muy rica de información ya que ofrecen una granularidad muy grande, lo cual quiere decir que no solo podemos comparar países, sino que a la vez podemos tomar decisiones y analizar patrones por geografía específica, por industria o por función. Además, ofrecen un mecanismo muy costo-efectivo para monitorear el mercado de trabajo porque son muy poco costosos de producir y reproducir. En la medida que los sigamos nutriendo en cantidad y tipo de información, mejorando su calidad, y complementándolos y fusionándolos con fuentes más tradicionales, mayor es su potencialidad y el uso que se les puede dar para guiar la formación que reciben las personas, adaptar la formación al mercado laboral y reorientar a las personas en sus carreras laborales.


Archivado Bajo:Futuro del trabajo Etiquetado con:América Latina, Automatización, Caribe, Empleo, Futuro del trabajo, Habilidades, Investigación, Mercado laboral, Tecnología, Trabajo

Carmen Pagés

Carmen Pagés fue jefa de la División de Mercados Laborales del BID hasta septiembre de 2020. En forma previa a esta labor, Carmen se desempeñó como economista principal en el Departamento de Investigación del BID, donde lideró importantes publicaciones tales como ‘La Era de la Productividad: Cómo transformar las economías desde sus cimientos’, las últimas ediciones de la publicación insignia anual del Banco, el Desarrollo en las Américas (DIA). Carmen ha publicado extensamente en revistas académicas y de política líderes en las áreas de mercados laborales, seguridad social y productividad. Antes de formar parte del BID, Carmen se desempeñó desde el 2004 hasta el 2006 como economista senior en temas laborales en el Banco Mundial. Carmen cuenta con una Maestría en Economía de la Universidad Autónoma de Barcelona y un Doctorado en Economía de la Universidad de Boston.

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