Gracias al avance tecnológico y la creciente digitalización, cada vez es más común que las personas busquen empleo a través de internet y, a su vez, que las empresas usen plataformas online especializadas para publicar los puestos de trabajos que tienen disponibles. En estos anuncios, las empresas incluyen información sobre las características de la vacante (por ejemplo, el tipo de contrato, los horarios, el rango de salario, entre otros) y sobre las habilidades y nivel de calificación y experiencia requeridos para el puesto de trabajo. Como esta información se encuentra disponible en la web, cada vez son más las instituciones públicas y privadas que aprovechan esta fuente de datos para analizar la demanda de habilidades.
¿Para qué utilizar la información contenida en anuncios de empleo?
Los datos provenientes de los anuncios de vacantes de trabajo son una fuente de información muy valiosa para anticipar e identificar la demanda de habilidades, es decir, para detectar los requerimientos actuales y las necesidades futuras del mercado laboral. Estos análisis son de gran importancia para las decisiones que deben tomar los distintos actores de la economía. Por ejemplo, contribuyen al diseño y monitoreo de las políticas de empleo por parte de los gobiernos, permite que los trabajadores tomen decisiones informadas y estratégicas sobre su inversión en educación, y posibilita el desarrollo de una oferta de formación pertinente, de calidad y actualizada.
La gran ventaja de los datos que encontramos en portales de vacantes online es que son granulares, instantáneos, de alta frecuencia y recolectados a bajo costo, lo cual permite realizar análisis muy refinados sobre la demanda de habilidades. Como la información se actualiza de forma frecuente, permite analizar tendencias y detectar qué habilidades tienen riesgo de quedar obsoletas, cuáles son transversales o comunes a más de una ocupación, o cuáles se encuentran en expansión.
Estas características permiten superar las limitaciones de costo y actualización de los métodos tradicionales de análisis de demanda de habilidades basados en técnicas cuantitativas o cualitativas (por ejemplo, proyecciones, encuestas, estudios prospectivos o diálogos sectoriales).
Sin embargo, su implementación requiere la supervisión humana, y de herramientas estadísticas, para establecer criterios de recolección, comparación, homologación y clasificación de los datos masivos.
Los datos provenientes de los anuncios de vacantes de trabajo son una fuente de información muy valiosa para anticipar e identificar la demanda de habilidades, es decir, para detectar los requerimientos actuales y las necesidades futuras del mercado laboral.
¿Cómo utilizar esta fuente de información?
Como estos datos son masivos, es decir, existen cientos de miles de anuncios publicados en la web, es necesario implementar herramientas provenientes de la ciencia de datos para poder extraer la información de los sitios web de forma eficiente y automática, y convertirla en formatos estructurados y de fácil interpretación.
En general, estas son las fases de la recolección y procesamiento de datos masivos:
- Seleccionar las plataformas para identificar las vacantes disponibles en internet y descargar su contenido mediante distintas técnicas, tal como el web scraping o web crawling.
- Depurar los datos recolectados, como la homologación del idioma, la limpieza de información no relevante como las publicidades, y la eliminación de datos duplicados que se generan cuando la misma vacante es publicada en varios portales.
- Extraer el contenido mediante algoritmos de machine learning para relacionar los datos con una determinada clasificación elegida para las ocupaciones y las habilidades.
- Identificar la información contenida en las vacantes, por ejemplo, sobre las habilidades, el nivel educativo y la experiencia requerida o las características del puesto de trabajo.
- Clasificar las habilidades, para lo cual es fundamental contar con clasificaciones que permitan organizar y estructurar la información recolectada.
- Generar una base de datos con la información armonizada sobre distintas características de las vacantes online.
No se requiere crear nuevas herramientas de análisis en las instancias públicas, sino alinear y adaptar esfuerzos para implementar la tecnología que ya existe, consolidar equipos técnicos y desarrollar capacidades adecuadas en un buen uso de nuevas tecnologías y la ciencia de datos.
¿Qué están haciendo los países del mundo para aprovechar esta nueva fuente de datos?
En muchos países desarrollados, como los de la Eurozona, Australia y Estados Unidos, se han comenzado a implementar con frecuencia análisis de demanda de habilidades basados en la ciencia de datos. Por ejemplo, en Europa, el Centro Europeo para el Desarrollo de la Formación Profesional (Cedefop) lanzó una herramienta, denominada “Skills-OVATE” (“Skills Online Vacancy Analysis Tool for Europe”) en 2021 que ofrece una base de datos detallada, granular y casi en tiempo real sobre los puestos de trabajo y las habilidades demandadas en 28 países europeos.
También existen iniciativas privadas, como es el caso de la empresa Burning Glass Techologies (BGT), que analiza miles de vacantes en distintos países para identificar cuáles son los empleos y habilidades más demandadas y cuáles son las carreras que ofrecen el mayor potencial para los trabajadores.
En contraste con la experiencia de estos países, en América Latina y el Caribe los sistemas de información laboral públicos con capacidad para aprovechar la potencialidad de datos masivos todavía están en construcción, siendo muy pocas las aplicaciones existentes hoy.
En ese contexto, uno de los desafíos que enfrentan instituciones públicas de la región consiste en identificar cómo actualizarse, transformarse y modernizarse para poder incorporar y aprovechar las nuevas tecnologías y apalancar los esfuerzos público-privados. Los hacedores de política de la región se encuentran en un escenario en el que no se requiere crear nuevas herramientas de análisis en las instancias públicas, sino alinear y adaptar esfuerzos para implementar la tecnología que ya existe, consolidar equipos técnicos y desarrollar capacidades adecuadas en un buen uso de nuevas tecnologías y la ciencia de datos.
Si quieres saber más sobre este tema, te invitamos a leer nuestro estudio ¿Qué suma la ciencia de datos a la identificación y anticipación de la demanda de habilidades?
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