Realidades Big Data: conectando oportunidades profesionales en la era digital

Ismael Rihawi    30 marzo, 2020

Vivimos en un tiempo en el que la sociedad avanza de la mano de la ya tan consagrada transformación digital, extrapolándose ésta tanto al ámbito doméstico como empresarial. Su influencia notoria puede apreciarse en la manera que tenemos de percibir el progreso como un mecanismo natural y constante de cambio, renovación y adaptación al medio. A consecuencia de ello, el tempo natural de evolución de las ocupaciones profesionales en todo el mundo se ha visto alterado. Se ha llegado a un punto en el que el sistema educativo no tiene margen de maniobra para formar a la población en las nuevas competencias requeridas por el mercado laboral.

En términos de influencia y desequilibrio en la balanza de la oferta, se plantea una carencia cada vez más pronunciada: la exponencial creación de vacantes (especialmente de tipología digital) imposibles de cubrir por profesionales suficientemente capacitados. Son múltiples los informes que confirman esta tendencia. Por ejemplo, un estudio realizado en 2018 por ManpowerGroup establece que cerca del 45% de las empresas en más de 40 países tienen dificultades para cubrir sus vacantes, derivado mayormente del déficit de conocimientos técnicos (17%) y habilidades profesionales (7%) por parte de los candidatos presentados.

Otros aspectos, igualmente importantes, reflejan la existencia de una brecha formativa y una necesidad acuciante de orientación profesional para poder adaptarse al nuevo mercado. Hablamos de personas desempleadas o en riesgo de perder su puesto de trabajo, en su mayoría desconocedoras de las competencias verdaderamente necesarias para una correcta reinserción laboral.

Necesidad identificada, respuestas a la altura

Los desafíos comprendidos en este cometido entrañan una realidad que afecta a todos los estamentos de la sociedad, siendo los ciudadanos los principales interesados en contar con métodos o procedimientos que permitan dar respuesta a esta nueva problemática. En un contexto en el que ponemos cara a los beneficiaros finales (¡nosotros mismos!), y en donde somos capaces de medir con precisión el impacto social asociado, buscar la solución en los grandes volúmenes de información que generamos cobra todo el sentido del mundo.

En línea con lo expuesto, se han presentado dos proyectos desarrollados para Fundación Telefónica España, a libre disposición de todos como bien público, escalables para su implantación en otros países, y fácilmente personalizables en apariencia y/o funcionalidades. Ambas soluciones cuentan con un fuerte componente tecnológico y disruptivo, al estar conformados bajo tecnologías y servicios dedicados Big Data en entornos de Cloud Computing, así como de mecanismos de Inteligencia Artificial (IA) necesarios en el ejercicio de análisis del mercado laboral.

Por un lado, una plataforma web, de nombre Mapa de Empleo, en la que se recogen los principales indicadores asociados a los distintos perfiles profesionales más demandados y las competencias digitales solicitadas en las ofertas de las principales plataforma de empleo del país. En segunda instancia, un chatbot que realiza la función de Orientador Profesional Virtual, ofreciendo a aquellos usuarios más necesitados un asesoramiento laboral y formativo personalizado que les permita tomar mejores decisiones en su carrera profesional.

Mapa de empleo

Representación visual interactiva accesible para individuos, centros de formación, empresas y gobierno que permite la exploración y comprensión de la realidad de la demanda laboral del país, permitiendo conocer:

  • Las profesiones y habilidades más demandadas en cada provincia, a través del análisis de las ofertas de empleo publicadas en Infojobs y otras fuentes durante los últimos 3 meses.
  • Evolución en España en el último año de las ofertas de empleo para las 10 profesiones digitales más buscadas y las 10 habilidades digitales más solicitadas.
  • Ranking de habilidades más solicitadas de cada profesión digital (las más necesitadas de una mayor capacitación), ayudando a centrar el grado de especialización técnica de hasta en 10 skills según orden de relevancia o recurrencia de solicitud en las ofertas de empleo.
  • Categorización de las profesiones digitales y no digitales en base a la clasificación europea ESCO de 2 niveles, aportando una definición oficial de cada perfil o rol. Sin duda, uno de los más importantes debido a la heterogeneidad de denominaciones de una misma profesión.
 Figura 1: Mapa del empleo de Fundación Telefónica
Figura 1: Mapa del empleo de Fundación Telefónica

Orientador Profesional Virtual

En un nivel mayor de profundidad, además de la información recogida en el mapa de empleo, y con el objetivo de ofrecer un grado de asesoramiento más personalizado, se ha desarrollado un chatbot de nombre Orientador Profesional Virtual.

¿Cuál es su valor añadido? Recomendar, de entre las profesiones digitales identificadas, aquellas que se adecuan más a cada persona, tomando para ello en consideración sus intereses, conocimientos y competencias. Además, gracias a disponer del listado de habilidades digitales más requeridas para cada perfil, ofrece información sobre qué competencias les falta para adquirir cierto grado de especialización, recomendando en consecuencia los cursos de formación de mayor reputación para prepararse para ellas. De esta forma, los usuarios mejoran su empleabilidad efectiva, en base a lo que el mercado demanda, brindando la oportunidad de formarse sobre apuestas seguras de futura aplicabilidad profesional.

Figura 2: Orientador Profesional Virtual
Figura 2: Orientador Profesional Virtual

Magia, fuegos artificiales y…Big Data e IA en estado puro

Bajo estas dos vías de explotación de la información y presentación friendly de los resultados, se esconde el verdadero impulso que alimenta de manera dinámica y constante la generación de conclusiones extraídas, el verdadero “cerebro de la bestia”. Un ecosistema Big Data de alto rendimiento y disponibilidad, compuesto por una infraestructura de servicios a medida para el tratamiento de información heterogénea que aborda todos los ciclos de vida del dato, y en donde sobresalen las siguientes funciones:

  • Captura horaria de grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes de información de distinta naturaleza, todas ellas relativas a ofertas de empleo y cursos de formación.
  • Procesos de normalización y limpieza de la información sustraída de dichas plataformas, confeccionando un modelo de datos unificado, el cual parte de la desestructuración para afianzar la importancia de una labor de estandarización al detalle. Un claro objetivo en el horizonte: garantizar la calidad del dato y una perfecta adecuación en siguientes etapas analíticas.
  • Modelo de IA responsable del etiquetado de ofertas de empleo, a través de la asignación de las categorías de perfiles identificadas en una ontología inicial por similitud respecto a un conjunto de entrenamiento de muestras de entrada, o bien a partir de la creación de nuevas etiquetas de profesiones demandadas no antes contemplada.
  • Protocolo de minería de texto encargado del procesamiento del contenido de las ofertas de empleo una vez tienen asignado uno o varios perfiles profesionales, con el objetivo de identificar y agrupar las habilidades técnicas que más se solicitan en las mismas.
  • Exportación de la información vigente requerida para aprovisionar las principales fuentes de explotación de los resultados extraídos, accesibles gracias a la implementación de una API de métodos de consulta creada para dicho fin.
    Figura 3: Visión global de solución Big Data
Figura 3: Visión global de solución Big Data

Impulsar a que la sociedad acceda con determinación a la era digital es el principal estimulo que alimenta la dedicación de abordar grandes retos que trascienden lo tecnológico y confluyen hacia lo humano. Un espacio propio en donde un equipo multidisciplinar ve cumplida una clara premisa: situar al dato como máximo estandarte, único garante de la verdad descriptiva del presente, prescriptiva de lo que está por llegar.

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