¿Vale la pena estudiar una carrera universitaria, si cada vez más ocupaciones son automatizadas? ¿Es necesario ampliar la oferta educativa de los centros de formación? A medida que la tecnología continúa acelerando el paso de los cambios en el mercado laboral, cada vez es más relevante el concepto de aprendizaje a lo largo de la vida. El reto que enfrentan los hacedores de políticas públicas, sin embargo, es cómo disponer de más y mejor información sobre qué habilidades buscan los empleadores.
Nuevas fuentes de información sobre el mercado laboral
Las nuevas tecnologías y los datos masivos están generando nuevas fuentes de información sobre el mercado laboral. De esta forma, empresas que cuentan con miles de millones de usuarios (como es el caso de LinkedIn, Facebook y Google) pueden ofrecer aplicaciones que ayudan a las organizaciones a encontrar talento y a las personas que buscan empleo a encontrar trabajo. Una ventaja adicional que presentan estas plataformas es la posibilidad de disponer de información geográfica más detallada, lo que permite saber cómo es la demanda de habilidades en mercados laborales a nivel local. Igualmente, con las nuevas tecnologías se reducen los costos de recolectar grandes cantidades de información de manera continua y se incrementa la velocidad en que podemos obtenerla y procesarla (esto es especialmente valioso para aquellas industrias en donde la demanda de habilidades está cambiando constantemente).
Las nuevas tecnologías y los datos masivos están generando nuevas fuentes de información sobre el mercado laboral.
El uso de datos masivos no viene a reemplazar las fuentes tradicionales de información sobre el mercado laboral como lo son los censos, las encuestas de hogares y de empleados y los registros administrativos, sino más bien a complementar. No cabe duda del valor de las fuentes tradicionales para medir tendencias a nivel macro y obtener estadísticas representativas sobre los trabajadores, el empleo y las ocupaciones. Sin embargo, trabajar con este tipo de fuentes tiene ciertas limitaciones. Al depender de procesos manuales para recolectar y procesar los datos, las fuentes tradicionales no dan abasto para actualizar la información sobre las habilidades que demanda un mercado laboral en constante cambio. Otra desventaja de las fuentes tradicionales es que suelen tener costos más altos y no permiten llegar al mismo nivel de detalle que los datos masivos.
El uso de datos masivos no viene a reemplazar las fuentes tradicionales de información sobre el mercado laboral, sino más bien a complementar.
El futuro del trabajo, LinkedIn y el G20
Como parte de las actividades que apoyan la discusión sobre el futuro del trabajo en el G20, el BID y LinkedIn se unieron para explorar nuevas fuentes de información sobre ocupaciones y habilidades en los países del G20 (entre los que se encuentran algunos países de América Latina y el Caribe). En particular, esta alianza parte de los datos de los perfiles de LinkedIn para analizar cómo están cambiando los patrones de contratación y cuáles son las ocupaciones y habilidades más demandadas. Igualmente, en lo que respecta a migración laboral, se está estudiando cómo las regiones están ganando o perdiendo talento humano y cómo los inmigrantes pueden ayudar a reducir las brechas de habilidades. Por último, esta alianza nos permitirá entender mejor cómo ayudar a los trabajadores cuyas ocupaciones están desapareciendo, identificando qué habilidades se pueden transferir a otros sectores.
A pesar de que los datos de LinkedIn no son representativos de todo el mercado laboral, la plataforma cuenta con más de 530 millones de usuarios, 18 millones de compañías y 11 millones de oportunidades de empleo publicadas. Más aún, hay más de 50.000 habilidades diferentes registradas en LinkedIn. Para garantizar la privacidad de los usuarios, en todo momento estamos usando datos agregados y anonimizados.
Más y mejores datos para generar oportunidades para todos
El BID también trabaja con gobiernos para invertir en infraestructura de datos y modernizar los sistemas de información del mercado laboral, poniendo los datos de las encuestas tradicionales y los registros administrativos a disposición de todas las oficinas públicas. De esta forma, los hacedores de políticas públicas podrán contextualizar y aprovechar al máximo la información detallada que LinkedIn y otras fuentes no tradicionales proporcionan en tiempo real. Igualmente, esta infraestructura permitirá que estudiantes, trabajadores y empleadores puedan tener un mejor panorama del mercado laboral. Haz clic aquí para ver un reporte interactivo con los resultados preliminares de nuestra investigación.
Buenas tardes,
No funciona el reporte interactivo. Un saludo.
Hola Ana María. Gracias por contactarnos. El reporte está diseñado para ser visto en computador. La razón es que es de gran tamaño y las animaciones contenidas en el mismo hacen difícil que se pueda apreciar toda su funcionalidad en la versión para móvil del navegador. Te invitamos a que lo consultes en un computador (o en la versión para computador de tu navegador móvil). Al ingresar al mismo debes navegarlo utilizando las flechas de tu teclado, o deslizando entre diapositivas utilizando la pantalla táctil. Luego, podrás interactuar con las diferentes visualizaciones que el equipo de LinkedIn y el BID han preparado. Un cordial Saludo. CO
Hola!el reporte nofunciona
Hola Natalia, te invito a leer la respuesta que le dejó Carlos Ospino a Ana María (arriba) con las indicaciones para leer el reporte. ¡Saludos!
Es interesante sin embargo la estandarización de datos ocupacionales es la clave para entender tan solo una parte de esta brecha.
LinkenIn no cuenta con herramientas suficientemente inteligentes para entender la semántica de las habilidades y ocupaciones.
Hay cientos de sinónimos, abreviaciones y lenguaje específico que no es procesable por LinkedIn.
Cualquier usuario que haya utilizado la búsqueda o el sistema de match de LinkedIn ha experimentado su pobre entendimiento de las ocupaciones.
Como obtener datos relevantes y orientar a los usuarios sin una base de datos confiable e inteligente?