Servicios de Empleo en la Era Digital

Los avances recientes en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) han impulsado su adopción en diversos sectores, incluida la orientación laboral. Tanto las organizaciones sin ánimo de lucro como las agencias gubernamentales han comenzado a utilizar tecnologías de IA en áreas como

Comprensión de las necesidades de los y la demandantes de empleo: Uso de chatbots, herramientas de perfilado y plataformas de gestión profesional para proporcionar orientación personalizada.

Intermediación laboral: Mejoras en el emparejamiento de empleo, herramientas para diseñar ofertas laborales y detección de puestos de trabajo ilegales.

Gestión administrativa y generación de conocimiento: Aplicaciones de IA para la administración de beneficios, detección de fraudes y monitoreo y evaluación de servicios.

Oportunidades y Desafíos de la IA en la Orientación Laboral

Las tecnologías de IA tienen el potencial de brindar diversas oportunidades y ventajas a los servicios de orientación laboral, conectando a las personas con empleos. Los servicios de asesoría laboral que aún no han adoptado tecnologías mejoradas con IA en sus prácticas pueden considerar las siguientes oportunidades como motivación:

Usar tecnologías de IA significa contar con un sistema que mejore y aprenda continuamente por sí mismo, capaz de adaptarse rápidamente al dinámico mercado laboral y a las diversas necesidades de los beneficiarios.

Las tecnologías de IA pueden ayudar al personal de empleo a ofrecer servicios más personalizados e inclusivos a sus usuarios/as. La IA puede obtener más información sobre cada persona utilizando los datos que ingresan para adaptar el contenido y las ofertas a sus necesidades individuales. La IA también puede facilitar la comunicación entre los asesores y los beneficiarios, en el caso de que hablen, por ejemplo, diferentes idiomas.

El uso de IA ayuda a brindar apoyo específico incluso a los grupos más vulnerables. Por ejemplo, una herramienta de creación de perfiles basada en IA ayudará a los asesores a comprender las diferentes necesidades de sus beneficiarios, de modo que los servicios intensivos puedan dirigirse a quienes más los necesitan y se beneficiarían de ellos.

Las soluciones basadas en IA pueden ayudar a los servicios de empleo a utilizar mejor los datos disponibles, tanto internos como externos. Algunas herramientas mejoradas con IA les permiten analizar una gama más amplia de datos para respaldar la toma de decisiones, comprender mejor las experiencias de sus beneficiarios, evaluar el servicio que prestan y mejorar su capacidad de anticipación al predecir la probabilidad de un evento.

La adopción de herramientas de IA tiene el potencial de hacer un uso más eficiente y eficaz de los recursos del servicio de asesoría laboral. Las tecnologías de IA permiten a los asesores laborales brindar apoyo a más beneficiarios simultáneamente, llegar a beneficiarios en ubicaciones remotas y reducir las tareas administrativas tediosas y que requieren mucho tiempo.

Desafíos y Riesgos que Enfrentan los Servicios de Asesoría Laboral al Adoptar Tecnologías de IA

La introducción de soluciones optimizadas con IA en los servicios de empleo conlleva los desafíos y riesgos asociados con su uso en general:

Mantener la transparencia y la rendición de cuentas de los beneficiarios con respecto al sistema de IA.

Dado que la IA puede influir en el proceso de toma de decisiones en el área de empleo de una entidad y en el apoyo brindado a la persona, es importante mantener la transparencia del proceso. La organización del área de empleo debe poder explicar cómo funciona el modelo de IA y cómo puede generar un resultado específico para el beneficiario.

Garantizar la calidad de los datos.

Los servicios de empleo que deseen implementar herramientas mejoradas con IA en su trabajo deben verificar continuamente la precisión, fiabilidad e idoneidad de los datos introducidos en los sistemas de IA. Esto incluye la identificación y corrección proactiva de errores, así como de sesgos presentes en los datos, que puedan influir en el resultado del procesamiento de datos.

Protección de la privacidad de los datos de los beneficiarios.

Los servicios de asesoría laboral trabajan con una gran cantidad de datos personales proporcionados por el beneficiario. El uso de tecnologías de IA para el manejo de estos datos plantea la preocupación por la protección de datos personales. Deben ser siempre conscientes de las obligaciones en materia de privacidad y protección de datos, incluidos los requisitos legislativos y reglamentarios nacionales e internacionales (por ejemplo, el RGPD en la UE).

Riesgo de sesgo y discriminación en el sistema de IA

Los modelos de IA pueden replicar sesgos humanos y producir, involuntariamente, resultados discriminatorios para los beneficiarios de la asesoría laboral. Por ejemplo, una herramienta de búsqueda de empleo mal entrenada puede favorecer a grupos específicos para puestos específicos y excluir a otros grupos de empleos de alta calidad. Garantizar la equidad debe ser una prioridad en cada etapa del ciclo de vida de las herramientas y los sistemas de IA desarrollados e implementados por el servicio de asesoramiento laboral.

Baja alfabetización digital y falta de habilidades digitales tanto de los asesores como de sus beneficiarios.

En general, la implementación de cualquier herramienta digital conlleva el riesgo de barreras adicionales para quienes tienen baja alfabetización digital. Este desafío se presenta tanto el personal técnico como para los y las beneficiarias. Las técnicas y técnicos de empleo pueden tener sentimientos negativos y temores hacia la IA, lo que los hace reacios a adoptarlas en su trabajo. Los beneficiarios con habilidades digitales limitadas pueden experimentar un miedo similar o incapacidad para usar la tecnología, lo que reduce su acceso a un servicio adecuado de orientación para el empleo. Es importante que las organizaciones fomenten la confianza y la aceptación de los sistemas de IA, incluyendo formación y apoyo adicionales tanto para los y las técnicas como para los beneficiarios/as.

Necesidad de monitoreo y evaluación continuos de los sistemas de IA.

La implementación de sistemas y herramientas de IA requiere un monitoreo y una evaluación sistemáticos. El desempeño positivo observado en las fases de desarrollo y prueba no garantiza una transición fluida al período posterior a la implementación. Es fundamental realizar esfuerzos continuos de control de calidad para asegurar que las aplicaciones de IA funcionen según lo previsto.

Cómo Empezar a Implementar Tecnologías de IA en los Servicios de Empleo

Cambiar de sistemas tradicionales y manuales a sistemas digitales basados en IA para las prácticas de asesoría laboral no es tarea fácil. Las oportunidades y los desafíos que plantea la nueva tecnología requieren una gestión eficaz del cambio para garantizar una transición fluida y resultados positivos.

A continuación, se presentan los pasos a considerar como parte del proceso de gestión del cambio para adoptar herramientas de IA en las prácticas de asesoría laboral:

1. Identificar la necesidad de cambio

Antes de adoptar tecnologías de IA, las organizaciones del Tercer deben identificar si un cambio es necesario. También deben identificar los aspectos de su trabajo donde deben implementarse tecnologías de IA para reemplazar o mejorar los procesos. Algunas posibilidades son: incluir procesos más eficiente en la prestación de servicios, una adaptación a la rápida evolución del mercado laboral o la demanda de los beneficiarios de mejores servicios y un apoyo más personalizado.

2. Desarrollar una visión y una estrategia

Una vez que la entidad haya determinado la necesidad de cambio, el siguiente paso es desarrollar una visión clara y planificar una estrategia para implementar la adopción de la IA. Desarrollar un plan detallado que describa los pasos necesarios para lograr la visión, incluidos los plazos, la asignación de recursos y la evaluación de riesgos.

3. Explorar y elegir las herramientas de IA adecuadas

Tras comprender la necesidad y tener un plan claro, la organización puede empezar a explorar las herramientas de IA disponibles para encontrar aquella que les ayude a alcanzar su visión.

4. Comunicar el cambio eficazmente

Mantener informado al equipo de empleo y a las personas usuarias. Solucionando las dudas que puedan surgir en ambos casos.

5. Crear una cultura de apoyo

Asegurar de que las y los técnicos cuenten con las herramientas y los recursos necesarios para implementar el cambio.

6. Implementar el cambio gradualmente

Al introducir una nueva tecnología o iniciar un cambio, hacerlo a través de períodos de prueba y pruebas piloto. Es necesario monitorizar el impacto del cambio y realizar ajustes si es necesario.

7. Brindar apoyo continuo

El soporte técnico de las organizaciones debe estar disponible para abordar cualquier incidencia. Mantenerse al día sobre las últimas tendencias y las mejores prácticas.

8. Evaluar y reajustar según sea necesario

¿Se ha abordado eficazmente la necesidad inicial del cambio? ¿Se ha mejorado la calidad o la eficiencia como resultado del cambio implementado? La tecnología no debe utilizarse simplemente por el cambio, sino para resolver eficazmente un problema específico.

Para obtener más información sobre cómo elegir las herramientas adecuadas y evaluar su impacto, consulte el Marco de Evaluación.

Para obtener más información sobre cómo elegir las herramientas adecuadas y evaluar su impacto, consulte el Marco de evaluación.

Referencias

DealHub Experts. (2023, April 4). What is Phased Implementation? https://dealhub.io/glossary/phased-implementation/

Hazloposible. (2024, July 16). Pasos para Empezar a Integrar la IA en las Operaciones Diarias. https://www.inteligenciaartificialparaong.org/2024/07/15/pasos-para-empezar-a-integrar-la-ia-en-las-operaciones-diarias/

ITONICS. (2023, December 16). How to Foster an Innovation Culture in your Organization. https://www.itonics-innovation.com/blog/how-to-foster-an-innovation-culture.

Mindgroom. (2023). Career Vision: What It Is, How to Plan, and How to Execute.
https://www.mindgroom.com/blog/career-vision-what-it-is-how-to-plan-and-how-to-execute/

OECD. (2024). A New Dawn For Public Employment Services Service Delivery In The Age Of Artificial Intelligence. OECD Artificial Intelligence Papers, June 2024, No. 19. https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/06/a-new-dawn-for-public-employment-services_25e1e70e/5dc3eb8e-en.pdf

Psicosmart. (2023, December 16). How can AI and machine learning enhance the accuracy of vocational assessments in career counseling?
https://psico-smart.com/en/blogs/blog-how-can-ai-and-machine-learning-enhance-the-accuracy-of-vocational-assessments-in-career-counseling-154367

Seyed Alitabar, S. H., & Saberi, S. (2023). Beyond Traditional Pathways: Innovations in Career Counseling for the 21st Century. KMAN Conseling and Psychology Nexus, 1(1), 151-158. https://www.researchgate.net/publication/379031402_Beyond_Traditional_Pathways_Innovations_in_Career_Counseling_for_the_21st_Century