Cómo la tecnología está transformando el mercado laboral

Los sistemas convencionales de emparejamiento de empleo se están volviendo obsoletos lo que conduce a un desempleo prolongado y a una reducción de la productividad.

Para 2030, se espera que más del 20% de los puestos de trabajo se transformen debido a los avances de la tecnología digital, los cambios demográficos y la disrupción económica. Esto ya está remodelando cómo se encuentra, se capacita y despliega el talento, lo que requiere nuevas estrategias para garantizar la alineación entre habilidades y oportunidades.

 

Foto de Charanjeet Dhiman en Unsplash

 

Los sistemas convencionales de emparejamiento de empleo a menudo no logran capturar toda la gama de habilidades de un candidato. Confían en gran medida en coincidencias de palabras clave y títulos de trabajo rígidos, pasando por alto a los candidatos. Este enfoque anticuado conduce a desajustes de cualificaciones, desempleo prolongado y reducción de la productividad.

 

Además, las taxonomías de las cualificaciones inconsistentes y los datos fragmentados del mercado laboral hacen difícil que los interesados, los gobiernos, los empleadores y los proveedores de educación, intercambien información clara y procesable sobre las necesidades de cualificaciones. También les impide responder a las demandas del mercado laboral que cambian rápidamente.

 

Sin marcos estandarizados, es difícil asegurar que todo el mundo esté hablando el mismo idioma cuando se trata de habilidades y competencias. Esta falta de cohesión obstaculiza tanto la progresión de la carrera individual como una mayor resiliencia económica.

 

Hacia un ecosistema más inteligente y basado en habilidades

La tecnología está transformando la forma en que conectamos a la gente con los puestos de trabajo. Herramientas como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y blockchain están ayudando a construir sistemas dinámicos y ricos en datos que alinean más estrechamente las habilidades de los trabajadores con las demandas del mercado.

 

Un informe, Matching Talent to the Jobs of Tomorrow, publicado en febrero de 2025 por el Foro Económico Mundial y Capgemini, establece una hoja de ruta de cinco etapas para ayudar a los servicios públicos de empleo a utilizar la tecnología de manera más efectiva. Estos son los aspectos más destacados:

 

• 1. Todo comienza con los datos: Los sistemas inteligentes prosperan en buenos datos. Con IA, las organizaciones pueden escanear anuncios de trabajo y CV en tiempo real utilizando el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para sacar palabras clave, habilidades y competencias. Este flujo continuo de datos ofrece una imagen más clara de lo que los empleadores están buscando y cómo esas necesidades están cambiando.
• 2. Habla el mismo idioma: Ahora mismo, la forma en que describimos los trabajos y las habilidades no siempre es consistente. La normalización de este lenguaje en todas las industrias puede hacer que el proceso de emparejamiento de empleo sea más rápido y eficiente. Las herramientas del PNV pueden alinear las taxonomías en todos los sectores público y privado, garantizando la interoperabilidad global. Esto ayuda a los solicitantes de empleo, empleadores y proveedores de educación a comunicarse eficazmente.
• 3. Construir confianza en los datos: La verificación de las habilidades y cualificaciones es esencial para evitar retrasos durante el proceso de contratación. La credencialización basada en Blockchain puede crear registros seguros y a prueba de manipulaciones de certificaciones, mientras que las evaluaciones digitales proporcionan mecanismos escalables para la verificación de habilidades. Estas herramientas aumentan la confianza en los perfiles de los candidatos, reducen las ineficiencias de contratación y apoyan la movilidad global del talento.
• 4. Personalizar el viaje de aprendizaje: Las plataformas de aprendizaje impulsadas por IA pueden adaptar la recapacitación y la mejora de la capacidad a cada persona. Al analizar las competencias y los objetivos de carrera existentes, recomiendan vías de aprendizaje y ajustarlas en tiempo real a medida que evolucionen las necesidades del mercado laboral. Este enfoque fomenta el aprendizaje permanente y la adaptabilidad de la mano de obra.
• 5. Trabajo más inteligente a juego: Los modelos de aprendizaje automático combinan los datos de los candidatos con los resultados de contratación en el mundo real para mejorar la precisión predictiva. Los grandes modelos de idiomas (LLM) ayudan a contextualizar las habilidades y la historia laboral, ofreciendo recomendaciones de trabajo más relevantes y orientación profesional personalizada para candidatos y empleadores.

 

Tecnologías que impulsan la transición

El cambio hacia una combinación de trabajo más inteligente está impulsado por un conjunto de tecnologías clave que están remodelando cómo evaluamos y conectamos el talento con las oportunidades.

NLP e IA son fundamentales para la extracción e interpretación de datos, por ejemplo, para alimentar las ideas en tiempo real y permitir la funcionalidad multilingue. El análisis de brecha impulsado por IA también puede utilizarse para identificar las nuevas necesidades de capacitación, informar el diseño de programas de capacitación y orientar la inversión institucional.

 

Blockchain garantiza la integridad y portabilidad de las credenciales, reduciendo la dependencia de las verificaciones manuales de antecedentes. Por último, los marcos dinámicos de competencias, actualizados continuamente a través del aprendizaje automático, ayudan a mantener las taxonomías relevantes a medida que surgen nuevos puestos de trabajo y tecnologías.

 

Pero la coincidencia de trabajo exitosa no se trata sólo de la tecnología, también sobre cómo lo implementamos. La colaboración público-privada garantiza la armonización entre la política de la fuerza de trabajo, los sistemas educativos y las necesidades de los empleadores. El diseño específico del contexto adapta los sistemas de inserción laboral a la infraestructura digital local y a las condiciones socioeconómicas, permitiendo la innovación escalable. Y los sistemas centrados en el ser humano integran herramientas digitales con la supervisión experta, apoyando la inclusión y la confianza.

 

Creación de mercados de trabajo inclusivos y listos para el futuro

Los sistemas más inteligentes de emparejamiento de empleo representan una oportunidad estratégica para remodelar la forma en que se desarrollan, reconocen y despliegan las habilidades a nivel mundial. Cuando las capacidades de la fuerza laboral se alinean con la demanda del mercado, podemos reducir los desajustes, aumentar la productividad y construir economías más inclusivas y resilientes. El futuro del trabajo depende de desbloquear el potencial humano. La tecnología será un importante motor de esta transformación.

 

Artículo elaborado por https://www.weforum.org

 

 

 

 

 

 

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