Un estudio de la Organización Internacional del Trabajo muestra que el desempleo aumentará 2.5 millones este año. Alrededor de 500 millones de personas están trabajando menos horas de las que les gustaría o no tienen un adecuado acceso al trabajo remunerado.
El desempleo es una experiencia desgarradora y su impacto social corre el riesgo de empeorar, mientras que el trabajo parcial y autónomo corre el riesgo de volverse popular si los gobiernos no toman medidas de mitigación. Por su parte, el gobierno de Singapur señaló el aumento en las empresas de la “economía de los trabajos por encargo”, lo que descuida el bienestar mental de los empleados.
Los gobiernos están recurriendo a los datos y la Inteligencia Artificial para detener el desempleo y responder. A continuación, tres ejemplos de cómo los países están empleando estas herramientas para mejorar las condiciones de empleo de los ciudadanos.
1. Recomendaciones
Estonia está utilizando el aprendizaje automático para perfilar a los candidatos a puestos de trabajo y recomendar los tipos de empleo a los que deberían postularse. Los algoritmos podrían predecir qué trabajos están en peligro de desaparecer y dar una recomendación de a dónde podrían ir a continuación.
La coincidencia de trabajos impulsada por Inteligencia Artificial (IA) en realidad tiene una tasa de éxito más alta de la que se tenía anteriormente, pues examina la historia laboral y habilidades de los trabajadores para que coincida con los empleadores. Alrededor del 72% de los candidatos que se incorporaron a nuevos trabajos a través del sistema de IA habían permanecido desempleados por más de seis meses.
2. Monitoreo de fraudes y contrataciones ilegales
Singapur está utilizando datos para rastrear el riesgo de que los empleados y empleadores intenten infringir las leyes laborales.
Utilizando ciencia de datos avanzada y aprendizaje automático en conjuntos grandes y diversos de datos laborales, comerciales y transaccionales, el Ministerio de Recursos Humanos (Ministry of Manpower, MOM) desarrolló modelos de análisis ágiles para detectar patrones y riesgos emergentes para los cuales se podrían implementar intervenciones tempranas en políticas y regulaciones. Con un mejor uso de los datos, MOM ha logrado tasas de detección significativamente más altas y una mayor presencia de aplicación de la ley con recursos limitados.
3. Detección de habilidades e industrias emergentes
El Centro Regional de Innovación para Asia del Pacífico del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo ha utilizado datos públicos de LinkedIn para identificar patrones de migración laboral hacia y desde Tailandia. El análisis preliminar muestra cómo los gobiernos podrían incluir datos en tiempo real de plataformas en línea y bolsas de trabajo para identificar tendencias emergentes sobre el futuro del trabajo.
Mostró, por ejemplo, que Tailandia atraía a la mayoría de la gente a trabajos en asuntos internacionales, energías renovables y deportes. Mientras tanto, la defensa, el espacio y la navegación perdieron la mayor cantidad de puestos de trabajo debido a los empleados que emigraron de Tailandia.
El desempleo tiene un impacto de gran alcance en la vida diaria, incluidas las relaciones, la salud y el bienestar mental. Los gobiernos deberán identificar dicho impacto desde el principio y garantizar que los empleados tengan estabilidad.
Con información de GovInsider