Proteger a los jóvenes: los accidentes laborales y las enfermedades profesionales cuestan dinero y lo que es más importante: vidas, en todo el mundo

Los jóvenes son sustancialmente más susceptibles a verse afectados por accidentes laborales y problemas de salud en el ámbito laboral, que los trabajadores de más edad. Esto lo da a conocer la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud, quien manifiesta que éstos serían hasta un 40% más propensos a sufrir lesiones relacionadas con el trabajo.  Se hace evidente entonces, que los jóvenes deberían estar mucho mejor protegidos y formados por parte de sus empleadores.

Las Naciones Unidas definen el segmento joven de población activa, a los trabajadores con edades comprendidas entre 15 y 24 años. Esta clasificación es independiente del tipo de trabajo que realicen; bien pueden ser empleados fijos, temporales, aprendices, o de apoyo a la empresa familiar. Hay 541 millones de jóvenes empleados en todo el mundo, lo que representa un 15 % del total de mano de obra global.

Muchas personas trabajan en condiciones peligrosas. Se destacan particularmente áreas como la agricultura, la construcción o la producción, en las cuales se denuncian muchos accidentes laborales. Según la Organización Internacional del Trabajo (OIT), en todo el mundo han sufrido accidentes laborales 374 millones de empleados, en el transcurso de un año. Sólo en Europa se registraron en 2015 cerca de 3.900 de los denominados accidentes laborales mortales, que es como se describe a los incidentes con consecuencias fatales.

Es necesaria una sólida formación en materia de seguridad.

Debido a que los jóvenes no alcanzan a tener todavía las mismas competencias y experiencia que los trabajadores de más edad, se ven especialmente afectados por altos riesgos. Por las razones antes mencionadas, el personal más joven cuenta con menos capacidad para evaluar los peligros y aún no poseen los conocimientos necesarios para prevenirlos o reducirlos. Otro factor añadido, es que sus cuerpos y cerebros aún no están completamente desarrollados. Un ejemplo de esto es la corteza frontal, donde se asientan el razonamiento y el juicio, la cual, generalmente, solo se desarrolla en su totalidad hacia el final de los 20 años. Muchos dispositivos y herramientas están diseñados para ser utilizados por adultos, lo que ocasiona que los jóvenes se lesionen con más facilidad. Asimismo, las reacciones del cuerpo ante los contaminantes son más fuertes en edades tempranas. En última instancia, es frecuente que los empleados jóvenes no presenten ninguna queja, bien porque no reconocen los problemas de salud como derivados de condiciones no idóneas de trabajo, o sencillamente porque no se atreven a confrontar a sus empleadores.

Hablando en general, la probabilidad de sufrir un accidente laboral es cuatro veces mayor durante el primer mes de trabajo, que en todo el año siguiente. Esta probabilidad aumenta sustancialmente cuando se trata de trabajadores jóvenes, ya que la misma es cinco veces mayor durante el primer mes, que en el caso de los trabajadores de más edad. La Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo cita como ejemplo el caso de un joven de 18 años, el cual tras cuatro días de inducción, falleció a causa de quemaduras causadas por la eliminación de gasolina y gasóleo. Su empleador no había impartido ni a él ni a otros empleados, ninguna capacitación básica de seguridad.

Sobre la base de esta y muchas otras experiencias similares, la Agencia llama la atención sobre la extrema importancia de la formación en materia de seguridad y salud, especialmente para los empleados jóvenes. Aconseja, entre otras cosas, que se proporcionen información y asesoramiento exhaustivos sobre peligros frecuentes y particulares, medios de autoprotección, personas de contacto en caso de peligro y las medidas que deben adoptarse en caso de emergencia. También recomienda que los supervisores reciban una formación específica para el trato con los empleados jóvenes, ya que los mismos suelen ser no tan circunspectos como los empleados de mayor edad. En muchos países la ley manifiesta claramente que el empleador está en la obligación de identificar los peligros, evaluar los riesgos y tomar medidas para prevenirlos.

Finalmente, las pérdidas ocasionadas por una seguridad laboral inadecuada son cuantiosas. La OIT estima que las malas condiciones en materia de salud y seguridad laboral ocasionan perjuicios de hasta un 4%, aproximadamente, del PIB mundial anual. La economía y las empresas se ven gravemente afectados por los accidentes laborales, ya que los riesgos potenciales pueden reducir la productividad y los empleados afectados por enfermedades y/o accidentes laborales están incapacitados para trabajar. A raíz de una posible discapacidad de los empleados afectados, también pueden hacerse necesarias costosas inversiones en la adaptación de los espacios de trabajo a las necesidades especiales de los mismos. Por último, pero no por ello menos importante, no debe olvidarse que los accidentes laborales pueden destruir las oportunidades profesionales, la seguridad social y el bienestar de las personas en general, para el resto de sus vidas, lo cual es una perspectiva demoledora, desde todo punto de vista. Por lo tanto, la inversión en formación para la prevención de riesgos laborales, resulta no solo indispensable, sino altamente rentable, a corto y largo plazo, tanto para los empleadores, como para los empleados.

Un adelanto importante sería que las instrucciones de seguridad más importantes apareciesen descritas, en primera instancia, en el anuncio de trabajo. Esto prepararía de antemano al potencial candidato, en cuanto a sus futuras condiciones laborales, lo cual generaría desde el principio una mayor comprensión y, por ende, más prudencia. Gracias al gráfico de conocimiento JANZZZon! y las altamente desarrolladas Typeahead API, las ofertas de trabajo cuyo desempeño suponga riesgos potenciales particularmente altos, o cuya proporción de empleados jóvenes sea superior a la media, pueden ser eficientemente enriquecidas de manera semántica, de tal manera que se integren tanto las habilidades de seguridad requeridas, como toda la información necesaria para los procesos de reclutamiento e inducción.

Cada vez más ruido sobre…nada, o por qué el boom publicitario sobre Big Data e Inteligencia Artificial, tiene mucho más que ver con la auto-promoción, que con hechos y progreso reales

Cada dos días producimos la cantidad de datos que se produjeron en total hasta el año 2003. Esto era un hecho ya en 2010, lo cual resultaba impactante para el ex director general de Google, Eric Schmidt, y desde entonces la producción de datos ha continuado, obviamente, acelerándose. Aunque la expresión «procesamiento masivo de datos» no es nada nuevo, sí lo es el furor reciente en torno al cada vez más conocido término «Big Data» (en español: macrodatos, datos masivos o datos a gran escala) . Dicho entusiasmo no ha hecho más que empezar[1]. Resulta muy fácil perderse en esta inmensa y creciente jungla de datos y métodos complicadísimos para el procesamiento de los mismos.

 

Las coincidencias no se pueden calcular …

…Y es que según afirmaba Gerd Antes, en una entrevista para el Tagesanzeiger: «más datos no significa más conocimiento». El conocido matemático alemán critica duramente el boom publicitario que se le da al uso del Big Data, debido a que cuanto mayor sea la masa de datos, más probables son las correlaciones o correspondencias que se generan aleatoriamente. Así se producen hechos curiosos como el siguiente: En Estados Unidos, la curva estadística del consumo de queso per cápita y la de las muertes producidas en la cama, por enredos con las sábanas, son idénticas. Un análisis realizado con Inteligencia Artificial, arrojaría inmediatamente conclusiones sobre este hecho, mientras que un científico humano reconocería enseguida que se trata de una casualidad. [2]

Según muchos fanáticos de todo lo concerniente a Big Data, las coincidencias ya no existen. Los defensores acérrimos afirman que, si se dispone de una cantidad suficiente de datos, mediante el uso de las computadoras, el “Deep Learning” y los análisis correctos, todas las interrelaciones pueden ser calculadas de antemano. Según estos mismos seguidores, la experiencia y las herramientas de formación existentes hasta ahora (provenientes del pasado), son absolutamente suficientes para ello, y además afirman que apenas se producen regiones de error, a causa de falta de datos, o datos irrelevantes. Estas conclusiones son una auténtica fatalidad. Por supuesto que existen en la actualidad ciertos campos y períodos de tiempo en los cuales se pueden establecer interrelaciones más fácilmente, donde la probabilidad juega un papel menos importante. Sin embargo, esto no debería significar de ninguna manera que se han erradicado factores como coincidencias o desviaciones significativas. ¿Sería posible, por ejemplo, a través de un análisis de datos antiguos, prevenir con precisión posibles accidentes de tráfico en el futuro? o ¿Es factible digitalizar la prevención de enfermedades, considerando que la información sobre la evolución de las mismas y en consecuencia los datos digitales de los pacientes, están lejos de ser lo suficientemente completos, uniformes y relevantes? [2]

Muchos, muchísimos, datos infinitos? No exageres tus logros.

 Por lo tanto, el análisis de datos puede poner en peligro la vida…

Especialmente en medicina. Gerd Antes no es el único que advierte sobre el boom del Big Data y de la Inteligencia Artificial. Si, basándose en resultados de análisis de Big Data y Machine Learning se utiliza un método de tratamiento incorrecto, las consecuencias pueden ser muy peligrosas, tanto para las personas, como para los bolsillos y la reputación. Es probable que las verdaderas correlaciones e inconsistencias dentro de esta enorme cantidad de datos, ni siquiera sean descubiertas; inconsistencias y correlaciones que pueden amenazar o salvar vidas. [2]

Recientemente IBM se adjudicó, nuevamente, titulares negativos, cuando la compañía de medios de comunicación STAT analizó los documentos internos de IBM para un reportaje, tras lo cual se hizo pública la conclusión de que la plataforma “Watson for Oncology” había recomendado repetidamente tratamientos contra el cáncer «inseguros e incorrectos». También sacaron a la luz que los empleados y supervisores de IBM eran conscientes de estos errores. Tras todo el revuelo, ninguna muerte a causa de estas equívocas recomendaciones ha sido demostrada, pero muchos hospitales de renombre han decidido no seguir utilizando la tecnología de muchos millones de dólares. [3]

En este sentido, se puede decir que se empiezan a observar los primeros signos de un replanteamiento y de un enfoque algo más racional en el ámbito de la IA. La aparentemente ilimitada y exorbitada publicidad sobre el maravilloso ordenador Watson de IBM en el campo de la medicina, durante un período que duró de 2 a 3 años, finalmente parece que acaba. Muchas otras aplicaciones similares le seguirán, a más tardar, cuando los hechos y los resultados confiables y relevantes, cobren su verdadera importancia, frente a grandes promesas y enormes campañas de auto-promoción de los conocidos gigantes tecnológicos globales y sus, a menudo, muy experimentales productos. Una cosa es cierta: los hallazgos y lecciones aprendidas en el campo de medicina, descritos anteriormente, pueden ser extrapolados casi 1:1 al mercado digital de RRHH y como ejemplo, al emparejamiento entre candidatos y ofertas de empleo.

 

El conocimiento confiable viene de los expertos

Hace más de cinco años Cornel Brücher hizo alarde de provocación con su trabajo «Rethink Big Data» y describió a los fanáticos del Big Data como tontos (2). Desde el principio, nosotros en JANZZ hemos analizado este asunto de forma bastante similar. Conseguir adquirir mayores conocimientos en el campo de los empleos, CV’s y datos más complejos del marcado laboral, basándose exclusivamente en Machine Learning, simplemente no es posible. Cualquiera que diga lo contrario está equivocado de forma probada. Y las afirmaciones en tal sentido, continúan siendo falsas e inútiles, no importa cuán a menudo se repitan las mismas ideas y se reciclen los productos, para su nueva difusión y comercialización. Y esto es así, incluso cuando actualmente se invierte mucho más dinero en estas tecnologías que antes.

Por esta razón, y pese a las numerosas inversiones, los resultados que se basan en este mismo enfoque, siguen siendo en gran medida insuficientes y apenas han mejorado en los últimos años. Esta ausencia de avances significativos, se observa independientemente del tamaño de los registros de datos utilizados, como en el caso de LinkedIn o IBM & Co., por ejemplo. Los resultados obtenidos con Machine Learning serán cada vez más propensos a errores, a medida que se añadan nuevos factores, variables, reglas y relaciones complicadas. De esta manera surgen, por ejemplo, falsas correlaciones y de cuando en cuando, supuestas causalidades. En contraposición, los gráficos de conocimiento u ontologías, crean la posibilidad de representar y utilizar el conocimiento de una manera muy profunda y estructurada. Debido a que los conocimientos de expertos en cada campo se almacenan y conectan de forma estructurada (y no son analizados por informáticos, los cuales son expertos en programación, pero no en medicina, ingeniería, banca de inversión, etc. por ejemplo), el conocimiento de las ontologías es fácilmente verificable y muy confiable. No siendo el caso de lo que se calcula a partir de Machine Learning. Dado que los gráficos de conocimiento comprenden las relaciones entre muchas áreas diferentes, sólo éstos pueden proporcionar resultados de búsqueda y recomendaciones relevantes y precisas. Por ejemplo, en el área de datos sobre empleo: Un gráfico de conocimiento reconoce las diferencias y las interrelaciones entre competencias, experiencia, funciones, especializaciones y formación. Así, reconoce la información importante para el puesto «P» con la formación «F» y competencia «C». Tomemos como ejemplo un «Senior Cloud Architect«. Una ontología reconoce este puesto de trabajo y sabe que, por ejemplo, un “máster en informática” podría conducir algún día a esta posición, si el candidato tiene además la competencia «Cloud Solution Development» y varios años de experiencia profesional.

 

Google también confía en expertos y gráficos de conocimiento para los datos de empleo

Esto fue proclamado por Google cuando la empresa lanzó su gráfico de conocimiento «Google Cloud Jobs API«, en el cual se basa su búsqueda de Google for Jobs (véase «Google lanza su buscador de trabajo apoyado en la ontología. ¿Y ahora qué?»). Google se dio cuenta entonces, de que un enfoque basado en ontología daría mejores resultados de búsqueda. Cuando se hace una búsqueda semántica (a través un gráfico de conocimiento) de un “asistente administrativo” los resultados no arrojarán “administrador de RRHH” o “software de administración” solo porque contienen palabras similares al término de búsqueda. Posiblemente un análisis de Big Data determinaría correlaciones aleatorias y sugeriría, por lo tanto, otros puestos de trabajo, completamente diferentes, porque tienen requisitos de competencias similares (por ejemplo: tanto un ingeniero como cualquier trabajador de oficina, necesitan, sin duda, conocimientos sobre Microsoft Office, pero no por ello tienen ambos las mismas competencias).

Reconocer las diferencias, tener una amplia comprensión general de las profesiones y sus interrelaciones y, por ende, llegar verdaderamente a conocer el campo de la búsqueda de empleo, sólo es posible con un gráfico de conocimientos. Así describió Matt Moore, gerente de producto de Google Cloud, el origen y sentido de Google Cloud Jobs API: «Queremos ofrecer a todos los empleadores y solicitantes una mejor experiencia de búsqueda de empleo. Porque, enfrentémoslo, contratar a la gente adecuada es lo más importante que tienen que hacer las compañías». [4]

 

Sólo las personas tienen el conocimiento necesario para comprender la naturaleza humana

Y eso plantea la cuestión de en quién se puede confiar realmente, cuando se trata de esta tarea tan importante: la selección de personal. La historia interminable: según el CV, el candidato/a era el perfecto/a, pero desafortunadamente su personalidad no encajaba en absoluto. Sacar tales conclusiones, que no se pueden extraer de los datos (digitales) disponibles, le corresponde a los especialistas en RRHH, es decir, a las personas. Las herramientas tecnológicas pueden gestionar CVs y clasificar según criterios obvios como educación, habilidades, experiencia, etc., siempre y cuando el aluvión de datos sea manejable y, sobre todo, si se evalúa correctamente. Incluso el mejor candidato sobre el papel puede desaparecer repentinamente entre la multitud, debido a la gran cantidad de criterios malinterpretados o incomprendidos. Y el CV No. 1 que arroja el resultado de búsqueda, no siempre pertenece al mejor candidato/a. En la firme creencia de que hasta el último factor humano será finalmente desterrado de los procesos, cada vez más empresas tecnológicas y start-ups persisten en el intento de digitalizar esta dimensión de los RRHH y controlarla gracias a la Inteligencia Artificial. Dichos intentos se realizan, una vez más, con métodos en su mayoría inadecuados y los procesos se llevan a cabo incluso antes de que los datos digitales existentes sean realmente utilizables, procesables, y hayan sido evaluados correctamente. En esto sí están de acuerdo los especialistas y proveedores líderes de tecnologías, quienes desde años se ocupan del desarrollo de procesos y productos serios, consistentes y duraderos, para el campo de los recursos humanos digitalizados; y no sólo desde que Google también entró en este segmento de mercado. [5]

 

Big Data limita el desarrollo del conocimiento

Entonces, llegamos a la conclusión de que más datos no necesariamente significa, en realidad, más conocimiento. Los conocimientos deben ser estructurados, examinados y validados. Y los expertos tienen que estar involucrados en el proceso. Por lo tanto, es necesario actuar con cautela a la hora de combatir la avalancha de datos, los cuales no pueden finalmente estructurarse, dando lugar a correlaciones aleatorias. Alexander Wissner-Gross, científico de la Universidad de Harvard y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), lo ha resumido de una manera interesante: «Quizás la noticia más importante de nuestro tiempo es que los conjuntos de datos, y no los algoritmos, podrían ser el factor limitante decisivo para que el desarrollo de la inteligencia artificial alcance el nivel de la inteligencia humana”. [6]

Por tanto, es mucho más prometedor el contenido del conocimiento en sí y no la cantidad de datos de los cuales se extrae ese conocimiento. Y lo que también resulta a la vez prometedor y tranquilizador, es que, en última instancia, sólo los expertos, o las herramientas basadas en la experiencia real, pueden hacer juicios fiables y correctos en muchas áreas importantes, como la medicina o la selección de personal. Todo esto hace que el boom publicitario sobre Big Data e Inteligencia Artificial en aplicaciones para RRHH, sea un poco más soportable. Y nuestra misión en JANZZ.technology «We turn Big Data into Smart Data» (“Convertimos macrodatos en datos inteligentes») está más vigente que nunca.

 

[1] Brücher, Cornel. 2013. Rethink Big Data. Frechen: MITP-Editorial.

[2] Straumann, Felix. «Vieles ist blankes Marketing». Big Data. En: Tagesanzeiger (2018), Nr. 168, Pág. 32.

[3] Spitzer, Julie. 2018. IBM’s Watson recommended “unsafe and incorrect” cancer treatments, STAT report finds. URL: https://www.beckershospitalreview.com/artificial-intelligence/ibm-s-watson-recommended-unsafe-and-incorrect-cancer-treatments-stat-report-finds.html [2018.08.01].

[4] Del video: Google Cloud Platform. 2017. Google Cloud Jobs API: How to power your search for the best talent (Google Cloud Next ’17). URL: https://www.youtube.com/watch?v=Fr_8oNKtB98 [2018.08.03].

[5] Watson, Christine. 2018. RecTech is creating more – not less – need for the human touch. URL: http://www.daxtra.com/2018/08/03/rectech-creating-more-need-for-human-touch/?utm_content=75449136&utm_medium=social&utm_source=twitter [2018.08.09].

[6] Alexander Wissner-Gross. 2016. Datasets Over Algorithms. URL: https://www.edge.org/response-detail/26587 [2018.07.27].

La eliminación de la prohibición de conducir para las mujeres saudíes crea, finalmente, nuevas oportunidades de empleo.

Las mujeres de Arabia Saudita han conseguido otra importante libertad: por fin pueden conducir. Hasta el 24 de junio de este año no se les permitía hacerlo bajo ninguna circunstancia. Ahora que se ha levantado esta prohibición, pueden moverse con mayor libertad y espontaneidad, lo que sin duda les aportará beneficios dentro del mercado laboral. Sólo el 22% de las mujeres en Arabia Saudita se encuentran empleadas actualmente, en comparación con el 77% de los hombres. Si se compara este porcentaje con el resto de los países árabes, la proporción de mujeres trabajadoras en Arabia Saudita se muestra especialmente baja. En los Emiratos Árabes, por ejemplo, se encuentran en activo el 47% de las mujeres, mientras que en Qatar la cifra llega hasta el 58%.

La economía también se vio afectada por la prohibición de conducir. Por un lado, las mujeres no podían llegar hasta muchas de las ofertas de empleo, haciendo imposible su contratación. En segundo lugar, los hombres se ausentaban con frecuencia del trabajo, para poder transportar a sus esposas a un determinado lugar. Las ciudades de Arabia Saudita son muy extensas, por lo tanto, caminar o montar en bicicleta rara vez es una opción. Al mismo tiempo, la red de transporte público todavía necesita ampliarse considerablemente. Quien tuviese la opción, podía permitirse un chofer, ya que a una mujer sola no se le permite subir a un taxi con un conductor desconocido. Pero como este lujo no estaba al alcance de la mayoría, transportar a su mujer era una razón legítima para ausentarse del trabajo.

Del porcentaje de mujeres que realmente se encuentran en búsqueda activa de empleo, el 32% están desempleadas. El desempleo juvenil es de alrededor del 40%. Paradójicamente, las mujeres saudíes tienen, en promedio, mejor nivel educativo que los hombres, especialmente en ciencias naturales. A raíz de que ahora las mujeres pueden ponerse al volante ellas mismas, han surgido una serie de nuevas oportunidades de empleo. Los negociantes ya han descubierto nuevos filones: las empresas de alquiler de vehículos promocionan formación y empleo para mujeres; y una compañía de seguros ya ha capacitado a algunas inspectoras de accidentes. Por último, pero no por ello menos importante, desde principios de este año les está permitido a las mujeres prestar servicio militar, en cuyo caso la posibilidad de transportarse facilita el cumplimiento de sus funciones. Adicionalmente, el Ministerio de Trabajo y Desarrollo Social decidió en abril de 2018, que en muchas zonas comerciales solo ciudadanos saudíes tienen permitido trabajar. Se trata, por ejemplo, de locales como relojerías, tiendas de muebles y decoración, ópticas, tiendas de electrónica y panaderías. Este reglamento también se aplica a los comercios de piezas de automóviles. Dado que estos sectores comerciales siguen teniendo una gran demanda de personal, ahora las mujeres también pueden cubrir muchos de estos puestos de trabajo, ya que tienen la posibilidad, por ejemplo, de visitar a los clientes o entregar mercancías, entre otras muchas cosas.

Sin embargo, a día de hoy persisten algunos obstáculos. En principio, las mujeres y los hombres pueden trabajar juntos, pero existen condiciones especiales para los lugares de trabajo comunes. Se deben proporcionar baños y zonas de descanso separados, así como un sistema de seguridad. El problema es que muchos empleadores no están preparados para remodelar sus edificios, los cuales han sido concebidos por mucho tiempo sólo para la fuerza de trabajo masculina.

Desde el punto de vista jurídico, Arabia Saudita ha allanado el camino para aumentar la tasa de participación de la mujer. En principio, el tutor masculino de una mujer debe autorizar todas las decisiones importantes. El tutor masculino suele ser el padre o el esposo, pero en algunos casos, incluso el hijo puede asumir esta función. Las mujeres no pueden por decisión propia salir del país, salir de la cárcel o casarse. Por otra parte, desde el año pasado, las mujeres ya no necesitan aprobación para iniciar un negocio, pueden servir en el ejército, abrir cuentas y también solicitar servicios públicos. Estas decisiones forman parte de la visión para el mercado de trabajo saudí, es decir, lo que se aspira conseguir en este ámbito de aquí hasta 2030. El plan incluye, en gran parte, la toma de medidas e intervenciones para aumentar la proporción de mujeres en el mercado laboral. Legalmente una mujer no necesita consentimiento para trabajar, pero desafortunadamente, suceden a menudo casos en los que los empleadores exigen el consentimiento del tutor.

El hecho de que el porcentaje de mujeres empleadas sea tan bajo, se está convirtiendo en un problema cada vez mayor para Arabia Saudita. Su economía se encuentra en auge y por lo tanto experimenta una transformación importante. Hasta ahora las necesidades de mano de obra se han satisfecho con trabajadores extranjeros. Mientras que un gran número de los puestos de trabajo disponibles se asignan a ciudadanos extranjeros, solo 5,6 millones (de un total de 11,9 millones de empleados) son saudíes. Al mismo tiempo, la economía depende en gran medida de la industria petrolera, la cual genera casi el 45% del PIB real. En general, el mercado laboral es muy homogéneo, con el 67% de los saudíes trabajando para el Estado.

El Ministerio de Trabajo y Desarrollo Social ha reconocido que el mercado laboral saudí necesita una transformación fundamental, ya que en gran medida las dependencias y el potencial sin explotar determinan cada vez más la economía. Dicho potencial ha sido particular y finalmente reconocido en las mujeres saudíes, especialmente a través de su buena formación. Y en definitiva, ahora las mujeres pueden ponerse a trabajar.

Cuando la autonomia laboral no es siempre voluntaria

“Ser su propio jefe”: el sueño de muchos. No tener que decir siempre “si, con gusto”, asumiendo así cualquier tarea desagradable que se le ocurra de repente al jefe. En contraposición, muchos temen a la idea de trabajar por cuenta propia, por el hecho de que los ingresos no están garantizados y por no poder contar en el futuro con una pensión de jubilación. Otros en cambio, ven más oportunidades de ingresar regularmente mayores sumas en su cuenta bancaria como autónomos, que como empleados por cuenta ajena. Diversos estudios de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) explican el trasfondo de todo esto de la siguiente manera:

La OCDE define la autonomía laboral como un grupo que incluye: «empleadores, trabajadores por cuenta propia, miembros de asociaciones de productores, o miembros de familia sin remuneración». Las estadísticas de la organización, basadas en encuestas periódicas, muestran que la proporción de trabajadores autónomos dentro del total de población activa, varía mucho de un país a otro. En los Estados Unidos, por ejemplo, solo alrededor del 6,4% trabaja de forma autónoma, en comparación con el 51,3% en Colombia (véanse las estadísticas de la OCDE, 2018).

Existen diversas razones que explican por qué el autoempleo goza de una popularidad tan dispar. He aquí un ejemplo: en algunos países, una gran proporción de la población activa trabaja en el sector agrícola, que a menudo es autónomo. En el caso de Colombia, alrededor del 15% de los colombianos trabajan en agricultura. En países con una pequeña proporción de trabajadores autónomos, como Dinamarca, Suecia o Canadá, solo alrededor del 2% pertenecen al sector agrícola. El autoempleo en los Estados Unidos ha disminuido drásticamente en los últimos 25 años; aun cuando a mediados de la década de los 90, se encontraba en la mitad de la siguiente gráfica. Una de las causas de ello es la inmensa reducción del sector agrícola, lo cual ha traído como consecuencia la desaparición de muchos trabajadores autónomos.

OCDE (2018). Tasa de empleo por cuenta propia, sobre el porcentaje total del empleo.

Por supuesto existen otros factores adicionales conocidos, que pueden conducir a un mayor grado de independencia laboral. Los índices de delincuencia empresarial, la falta de transparencia de los flujos de tesorería y la relación poco equitativa entre carga de trabajo y remuneración, son parte de los mencionados factores. Se observa frecuentemente y de manera tendencial, que países con altos niveles de salario promedio, cuentan con una tasa baja de empleados autónomos. Estados Unidos se encuentra a la cabeza, con un salario promedio anual de más de 60.000 USD. Dinamarca, Canadá y Noruega también están en la cima, con alrededor de 50.000 USD en promedio. Colombia, por el contrario, se ubica bastante lejos, con un salario promedio alrededor de los 6.000 USD.

A tenor de lo anterior, países con una gran proporción de ciudadanos que viven por debajo del límite de la pobreza, cuentan también con un mayor índice de trabajadores autónomos. Según cifras de la OCDE, el 24% de la población colombiana está afectada por la pobreza. En 2016, la OCDE también determinó, en cuales países existen más personas debajo del umbral de pobreza, a pesar de estar empleadas. Aquí se observa también esta tendencia: en muchos de los países más afectados por la pobreza, los ciudadanos optan frecuentemente por el autoempleo. Así ocurre, por ejemplo, en Brasil, Grecia, México y Turquía.

Otro indicador significativo es el promedio de la jornada laboral. Grecia, México y Chile muestran un número particularmente elevado de horas de trabajo al año, entre 2.000 y 2.250 horas. Se puede mencionar como algo llamativo, el hecho de que los noruegos y los daneses trabajan, en comparación, pocas horas, unas 1400 al año y solo un pequeño porcentaje entre estos, elige el empleo por cuenta propia. En lo que se refiere a las horas promedio semanales de trabajo, como empleado fijo o contratado, Colombia se encuentra claramente en la primera posición, con más de 48 horas semanales. Si se considera el total de trabajadores (contratados, eventuales y autónomos), el número se reduce a 44 horas por semana.

Por último, pero no por ello menos importante, la incertidumbre propia del mercado laboral, es decir, la probabilidad de perder el empleo, junto con una elevada carga de trabajo, son también factores que influyen en la elección del trabajo por cuenta propia. Dichos factores cuentan con un peso relativamente bajo en países como Noruega, Canadá y Dinamarca, en los cuales la cifra de trabajadores autónomos es mínima, en comparación con los elevados porcentajes de Turquía, Grecia y Colombia, como ya mencionásemos anteriormente.

Siendo Colombia, con diferencia, el país con mayor índice de autoempleo, padece paralelamente de graves problemas estructurales en el mercado laboral. Allí prevalece el trabajo informal, lo cual significa estar empleado sin contrato de trabajo y, por ende, sin seguridad social; en ocasiones, hasta sin remuneración. El trabajo informal es muy difícil de cuantificar y regular mediante normas y reglamentos. Debido a los altos costos, muchos empleadores se ven obligados a seguir empleando trabajadores de manera informal. Por otra parte, muchos colombianos no cuentan, desafortunadamente, con la suficientemente cualificación para acceder a un buen empleo formal. Del mismo modo, con el fin de evitar costos como impuestos y otros gravámenes, muchos optan por el trabajo informal por cuenta propia. Hasta un 93% de autónomos trabajan de manera informal. Para cerrar, Colombia estableció un salario mínimo muy elevado, incluso por encima del promedio de la OCDE. Este encarecimiento de los costes de personal, resulta impagable para muchos empleadores, lo cual, como consecuencia lógica, ha aumentado la tasa de desempleo y favorecido el empleo informal.

Entonces, ¿Ser su propio jefe es siempre un sueño, una decisión voluntaria? No, porque en algunos países la situación obliga a las personas a trabajar por su cuenta, y por supuesto, no en condiciones óptimas. Para cada mercado laboral, existen suficientes leyes y medidas sensatas que pueden combatir esta tendencia negativa. JANZZ.technology brinda asesoría a Servicios Públicos de Empleo (SPE) sobre acciones a tomar para potenciar y hacer más atractivo el empleo formal y sobre como proteger de manera efectiva las relaciones laborales. Siéntase en libertad de comunicarse con nosotros a través de nuestra dirección de correo electrónico sales@janzz.technology. Estaremos encantados de atender su consulta.

Es posible disponer de una solución puntera, personalizada y de alto rendimiento para Servicios Públicos de Empleo en tan solo 180 días.

Los países que cuentan con Servicios Públicos de Empleo (SPE) se ven obligados, de vez en cuando, a renovar sus obsoletos sistemas de búsqueda de empleo; por otra parte, los que no cuentan con estos servicios, se dan cuenta de la imperiosa necesidad de implementarlos.

Las expectativas y demandas de estas soluciones tecnológicas han aumentado considerablemente debido el rápido avance de la digitalización: procesos integrados, matching inteligente, interpretación exhaustiva y efectiva de ingentes cantidades de datos (Big Data) y del mercado laboral; opciones sencillas de análisis y clasificación y mucho más.

Diseñar e implementar con éxito soluciones sostenibles y de alto rendimiento es muy complicado. Los procesos de desarrollo y el trabajo necesarios para ello pueden durar varios años y representar altos costos, especialmente para los SPE más pequeños. Este proceso puede simplificarse, acelerarse y aplicarse de forma rentable; adaptándose a todos los requisitos y tamaños de SPE con una plataforma probada y escalable de marca blanca, con componentes modulares de última generación. Nos gustaría explicarle cómo es esto posible en el siguiente post.

Modelo de alfombra patchwork y mucho, mucho tiempo…

La solución utilizada en este estilo se compone habitualmente de la adquisición de nuevos componentes y la combinación de los mismos con los internos ya existentes. Este modelo puede funcionar, pero requiere mucho tiempo, mucho presupuesto y, por lo general, aún más esfuerzo. Muchos SPE crean de esta forma su nueva solución, a partir de retazos, es decir la parchan (disculpe la expresión, pero desafortunadamente este es el caso), porque a menudo tienen a su disposición buenos colaboradores, tales como ingenieros de software y gerentes de proyecto, quienes además utilizan algunos de los elementos ya disponibles. Pero ¿con qué frecuencia han desarrollado los mismos en los últimos años una plataforma para SPE verdaderamente moderna, con todos los componentes y procesos necesarios? y ¿cuán preparados están sus propios especialistas en datos y taxónomos para adaptarse a los cambiantes requisitos?, ¿pueden hacer que los datos y el contenido estén disponibles en la forma y estructura adecuadas para el funcionamiento de los procesos digitales integrados, como por ejemplo matching inteligente?

El desarrollo de una plataforma moderna y eficiente, que acerque a los solicitantes de empleo con el mercado laboral de una manera más efectiva, resulta ser una empresa extremadamente difícil para las agencias de empleo. Este proceso se constituye de muchos sub-proyectos individuales, igualmente exigentes. Para cada componente que vaya a formar parte esta plataforma, los proveedores de los mismos suelen pasar por un complicado proceso de revisión y selección a través de licitaciones públicas; y las soluciones internas, previamente existentes, tienen que ser revisadas, ajustadas o incluso completamente rediseñadas. Todo esto desde el matching, pasando por las herramientas de análisis, interfaz y UX (User Experience), hasta el chat de soporte. Adicionalmente, la consulta y evaluación de cada herramienta individual y cada subproceso pueden ser tareas largas y tediosas. Luego entonces: ¿quién entiende esta solución parcial?, ¿cuál proveedor ofrece el enfoque correcto y tiene la experiencia necesaria para sustentarlo?

Mucha investigación, muchas conversaciones, muchas negociaciones. También debe tenerse en cuenta que las nuevas tecnologías y herramientas, por sí solas, no pueden fungir como salvadoras en casos de emergencia; por el contrario, todos los elementos deben readaptarse e integrarse. La colocación laboral, que es la actividad principal de los SPE, ha cambiado considerablemente. Esto significa que cada cinco a diez años hay que replantear y modificar los enfoques y procesos. En el futuro inmediato, debido al incesante aumento de la digitalización y sus efectos en los mercados laborales, habrán de actualizarse las herramientas con mucha mayor frecuencia.

Desde el inicio del proyecto y hasta la puesta en marcha de la solución, pueden transcurrir años valiosos. Y con frecuencia, la nueva solución resulta ya hasta anticuada en el momento de su lanzamiento. En cualquier caso, resulta ser muy largo el tiempo que se utiliza hasta la puesta en marcha de un sistema de este tipo; cuando en comparación, una plataforma eficiente de marca blanca estaría funcionado y operando efectivamente mucho tiempo antes.

¿Test de pruebas?

A menudo el funcionamiento de dichas soluciones no se puede comprobar hasta el momento de su lanzamiento, lo cual representa un enorme desafío, no solo en términos de tiempo. Un modelo basado en una estructura fragmentada tipo alfombra de parches, tal y como lo describimos anteriormente, es también complejo y arriesgado; cada componente individual de la solución debe desarrollarse e integrarse en un gran conjunto; para ello puede que se utilice parcialmente una antigua plataforma o interfaz existente, o puede ser incluso de nuevo desarrollo y construcción propia. En tales casos, los proveedores internos y externos tienen poco o ningún conocimiento de los componentes aportados o desarrollados por los otros. Esto trae como consecuencia que las pruebas sean más difíciles, al no disponerse de referencias previas para este tipo de soluciones, puesto que no existe un modelo semejante en composición y modo de funcionamiento; por lo general sólo es posible comprobar detalladamente el funcionamiento de los componentes poco antes de la conexión en directo.

Puede que resulte una gran tentación construir parte de la solución -pongamos como ejemplo la interfaz-usando sus propios recursos de desarrollo. La situación por considerar es: lo que en algunos casos puede resultar ventajoso, puede también suponer riesgos y costes imprevistos para una gran parte de las agencias de empleo. Por otra parte, las soluciones personalizables y disponibles en el mercado ofrecen estabilidad, fiabilidad y eficiencia para los procedimientos operativos y el mantenimiento posterior.

Estable, fiable y eficiente

La estabilidad, desarrollo y el mantenimiento posterior del modelo patchwork no están totalmente asegurados; ya que los cambios en el software son más difíciles de realizar cuando los componentes principales de la solución se ejecutan principalmente a través de una interfaz de programación de aplicaciones externa (API). Las soluciones de este tipo deben implementar un sistema de capas de software para la API. Cuando se realizan cambios en la API (superior o inferior), dichos cambios deben realizarse también en los módulos de software correspondientes; en el caso de que este proceso de extrapolación de los cambios se realice de forma tardía o no se realice en absoluto, puede inducir problemas de inestabilidad y/o mantenimiento; por lo tanto, es difícil contar con un rendimiento confiable. La combinación de varios tipos de software incrementa el riesgo de errores; al mismo tiempo, identificar la causa y origen de un problema resulta más complejo, ya que primero es necesario localizar y aislar el área de la solución en la cual se produjo el error.

Por el contrario, una plataforma de marca blanca, ya utilizada con éxito por otros SPE, ofrece ventajas decisivas en lo que se refiere a la facilidad de uso, la eficiencia y la personalización de la interfaz de usuario. Adicionalmente esta solución ofrece múltiples ventajas, como por ejemplo: una interfaz estándar para el usuario de móvil, sencilla de usar, con diseño sensible; entre otras.

En última instancia, se eliminan muchos costes, como el desarrollo y mantenimiento posterior de la parte autoconstruida y de las integraciones. El soporte interno, por ejemplo, apenas es necesario; ya que esta tarea recae principalmente en el proveedor de la plataforma, quien conoce muy bien todas las características de su solución. Por lo tanto, nuevas y costosas integraciones son muy poco necesarias o son de hecho, inexistentes. Es posible que transcurran otros 20 años hasta que se diseñe y desarrolle una nueva solución interna. Resulta difícil retener a los calificados y experimentados desarrolladores, arquitectos, taxónomos y especialistas en UX (los cuales son realmente escasos y por ende muy buscados por la industria) y proporcionarles suficiente trabajo.

Una única solución es suficiente

La buena noticia es que la solución óptima de JANZZ.technology está disponible ya y existe de hecho, desde hace mucho tiempo: una plataforma personalizable en la que se integran todas las funciones necesarias, la cual se adapta a las necesidades individuales de todos los SPE, incluso con un presupuesto reducido. La solución ha sido construida con base en la experiencia adquirida durante muchos años, probada a fondo e implementada con éxito en SPE de todo el mundo. Está disponible en varios idiomas, con clasificaciones internacionales estándar como ISCO-08 y ESCO y, por supuesto, las clasificaciones específicas de cada país; así como todas las combinaciones de diseño, proceso y color requeridas. Ya sea como una solución de servicios en la nube compatible con DSGVO (lo cual también le exime de otros tantos desafíos costosos) o bien como una instalación interna de alto rendimiento de acuerdo con sus especificaciones.

La plataforma está disponible de forma rápida y sencilla: el amplio y probado know-how de JANZZ.technology, las estructuras fácilmente adaptables, la interfaz de usuario y los componentes técnicos semánticos más potentes en la actualidad y muchas otras ventajas; pueden reducir la duración del proyecto a unos 180 días como máximo. Esto se traduce en seguridad tanto del proyecto, como del presupuesto en un muy, muy corto plazo de tiempo; hasta que el primer solicitante de empleo pueda ser colocado a través del nuevo sistema.

¿Cuándo podemos presentarle personalmente su futura solución?

sales@janzz.technology

JANZZ.technology desarrolla la primera plataforma digital de empleo público en Sudamérica

JANZZ.technology inicia operaciones en Latinoamérica creando la primera plataforma digital gubernamental para la inserción laboral.

Gracias a la cooperación técnica entre el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Gobierno del Paraguay, se llevará a cabo el primer proyecto de digitalización de un mercado laboral en Sudamérica con la tecnología de JANZZ.technology.

El Ministro de Trabajo Guillermo Sosa comenta que la tecnología ayudara a incrementar la transparencia y eficiencia en el proceso de reclutamiento laboral. Gracias a estos avances, el postulante podrá hacer de lado su currículo de papel y crear en el sistema un perfil 100% digital.

El objetivo de la plataforma ParaEmpleo es ayudar a candidatos y empresarios en el enriquecimiento de los currículos y descripciones de puestos. Empresas privadas, intermediadores de empleo, usuarios particulares y usuarios ajenos a las herramientas digitales, podrán todos en igual proporción beneficiarse del software y su poderoso motor de matching semántico. Como resultado, se crearán mejores oportunidades de match entre ocupaciones sin importar el uso específico de lenguajes de negocios, acrónimos, etc.

JANZZ.technology está en las fases finales de adaptación de la plataforma para el mercado del Paraguay y se llevarán a cabo las primeras pruebas a finales del mes de mayo.

Para el Ministro Sosa el resultado de este proceso será el siguiente:

En primer lugar, se proveerán oportunidades de empleo que sean más relevantes y satisfactorias tanto para el empleado como el empleador.

En segundo lugar, esta herramienta ayudara a identificar las oportunidades existentes entre la oferta laboral y las habilidades actuales de la fuerza laboral disponible. Con estos datos el Gobierno puede maniobrar en los programas educativos y el empleador será capaz de analizar sus expectativas dentro del mercado local.

Aquí puedes escuchar la entrevista completa:

Radio970am: Guillermo Sosa, Rubén Bogado y David Velázquez

Cambiar o morir: cuatro áreas problemáticas para el multifacético futuro de los servicios públicos de empleo

Es el tema dominante en los procesos digitales de RR. HH. actuales: cómo podemos desarrollar herramientas y tecnologías más eficientes, actualizadas y mejor adaptadas que resuelvan las diversas tareas y retos de una manera más orientada al cliente. Separar el trigo de la paja es una tarea muy exigente. Si la elección tecnológica actual no está preparada para dar forma al futuro, esto tiene un fuerte impacto en el emparejamiento. Pero sobre todo los problemas se verán impulsados hacia adelante en el futuro, puesto que emparejar significa entender; comprender los retos que debe afrontar un mercado laboral. Todos los proveedores de tecnologías de comparación de puestos de trabajo consideran que son capaces de colocar a los solicitantes de empleo y estimular así el mercado laboral. Pero no existe el mercado laboral. Cada mercado de trabajo tiene sus propias características, y solo colocar rápidamente al mayor número de personas posible no es suficiente: después de todo, hay otros problemas complejos a los que debemos prestar atención. Se seleccionaron cuatro áreas problemáticas a partir de este complejo tema, lo que demuestra por qué no es solo una cuestión de pura mediación y por qué es necesario prevenirlo ahora para mitigar los problemas en el futuro.

1) Hoy pleno empleo, mañana brecha laboral

¿Es el desempleo actualmente un problema en el mundo occidental?

Apenas transcurrida la primera semana del año, salieron las nuevas cifras para el mercado laboral estadounidense. Estas estaban muy cerca del pleno empleo (definido como el 3 por ciento de desempleo) con una tasa de desempleo del 4,1 % después de que se contaran 250 000 nuevos empleos en el último mes de 2017. El valor más bajo en 17 años. Mark Zandi, economista jefe de la institución de investigación de mercado «Moody’s Analytics», dijo del mercado laboral estadounidense que «pronto será todo lo bueno que puede ser». Muchos países occidentales tienen actualmente cifras igualmente bajas. Alemania y Suiza incluso por debajo del cuatro por ciento, Noruega algo por encima y la media de la UE es la más baja en diez años. Ni siquiera el Reino Unido se ha visto afectado por el brexit a este respecto. ¿Entonces ahora las oficinas de empleo se pueden tomar unas largas vacaciones?

Esperemos que no. Porque pensar que estos Estados no necesitan preocuparse por su mercado laboral es una falacia. Cada mercado laboral presenta a su Ministerio de Trabajo sus propios retos, razón por la cual las oficinas de empleo siempre tienen suficiente trabajo que hacer. Y para dar un apoyo fundamental a los servicios públicos de empleo, no basta con tener una simple solución de intermediación. Sobre todo, es necesario conocer en profundidad los mercados de trabajo y sus diversos retos, que actualmente son diferentes en cada rincón del mundo.

El mercado laboral europeo está próximo al pleno empleo en muchos lugares, pero esta tendencia hace que sea demasiado fácil sustituir a los trabajadores en el futuro. ¿Quién necesitará un taxista cuando el coche se convierta en chófer? ¿Y quién necesita personal de limpieza cuando la limpieza la realicen robots que limpian incluso en los rincones más recónditos? No obstante, existen grandes diferencias entre empleos con niveles de cualificación más bajos. Esto hace que sea mucho más fácil para las máquinas realizar tareas de limpieza que, por ejemplo, trabajos de costura complicados. Por lo tanto, no todos los empleos de baja cualificación están en riesgo, pero muchos lo están. Y no solo estos. Los empleados con formación superior también pueden ser reemplazados, ya que las computadoras pueden calcular y mejorar la estática de los edificios, la logística o los procesos de producción con mucha más precisión. Del mismo modo, un ordenador se considera cada vez más fiable y, sobre todo, renuente al riesgo que el asesor financiero de carne y hueso en la sucursal bancaria del barrio, ya que sus decisiones se basan en hechos y no en emociones.

Estos complejos desafíos no pueden resolverse con una simple mediación, porque aunque se pudiera colocar a alguien, este trabajo podría desaparecer en un futuro cercano debido a la digitalización. Pronto se retirará el motor de combustión interna y se sustituirá por el motor eléctrico, y cuando esto suceda, se necesitarán mucha menos mano de obra porque la producción de un motor eléctrico solo requiere cuatro en lugar de siete empleados. Por lo tanto, los tres sobrantes irán al paro, y para poder colocarlos de nuevo, no debemos quedarnos mirando y esperando.

 

2) Se abre la tijera

Si se observan ciertos grupos ocupacionales, lo contrario puede verse como un desafío. Mientras que algunas ocupaciones desaparecen, al mismo tiempo se buscan desesperadamente fuerzas en otras áreas. Los medios de comunicación se jactan de cifras cada vez más altas: 7000 vacantes de personal de enfermería en Suiza, faltan 100 000 ingenieros en Alemania. ¿Cómo se supone que la mediación ha de responder a una necesidad para la que no hay personal?

La profesión que la gente quiere aprender es, por lo tanto, cada vez menos acorde con la demanda. Desde la infancia ha habido una gran libertad en la elección de una carrera: casi todo el mundo puede elegir la carrera que quiere seguir de forma casi independiente. Esta libertad conduce al hecho de que, por un lado, hay carreras elegidas con frecuencia y, por otro, otras que muy pocas veces se eligen. Y, finalmente, nos enfrentamos a una brecha enorme entre estos dos grupos. En muchas profesiones atractivas es cada vez más difícil asegurar un sustento para cuatro o cinco décadas, y como estamos trabajando más y más tiempo, este aspecto es muy importante. ¿Cuántos biólogos marinos se necesitan realmente en Suiza? Y mientras los biólogos marinos bien formados permanecen desempleados, los ingenieros firman contratos de trabajo mientras todavía están en la universidad. Una tragedia.

Esto debe verse como un incentivo para una nueva tarea de la política, la sociedad, las universidades y todas las demás partes implicadas: tenemos una necesidad, por tanto hagamos atractiva la zona de demanda. Ha llegado el momento de influir en la formación y la planificación de carreras. No solo para reaccionar ante la escasez de mano de obra, sino también para prevenirla. ¿Qué se puede hacer para ayudar a los jóvenes a elegir la formación que necesitan? Debemos mirar al futuro. ¿Limitamos los programas de titulación altamente frecuentados de manera más estricta? ¿Subvencionamos a las personas que elijan una formación poco atractiva?

Por supuesto, los salarios de profesiones como la enfermería podrían simplemente incrementarse sustancialmente para hacerlas más atractivas. Pero, ¿quién los pagará si los consumidores no están dispuestos a pagar más? Mientras sigan abaratándose los productos y servicios, no se podrán incrementar los salarios, lo que significa que los ingresos no son suficientes y que el trabajo se considera poco atractivo. En la actualidad no se puede hacer más atractivo un trabajo de esta manera.

En el caso de tales desafíos, no tiene sentido pensar simplemente en estrategias de mediación, ya sean tecnológicas o no tecnológicas. Después de todo, este problema no se resuelve con pura mediación. En su lugar, deberíamos trabajar para garantizar que la oferta y la demanda coincidan. Deben crearse nuevos modelos para responder a las tendencias y brechas actuales. El análisis de la brecha muestra que la escasez de mano de obra está creciendo en todos los mercados. Lamentablemente, esto no se puede solucionar con la migración, aunque actualmente, especialmente en Europa, están surgiendo muchas oportunidades.

 

3) La migración como única salida

Desgraciadamente, incluso hay regiones enteras en las que los ingresos procedentes del trabajo simplemente no son suficientes. En estas partes del mundo, la gente siente que tiene que alejarse para encontrar trabajo. En Lituania, por ejemplo, en casi todas las familias hay alguien que trabaja en el extranjero, porque la gente allí difícilmente puede vivir de sus salarios con el aumento de los costes de vida. Por lo tanto, el pequeño país ha perdido más de medio millón de personas en los últimos 15 años, una cifra grande para un país con una población total de menos de tres millones. Especialmente los jóvenes abandonan el país antes o inmediatamente después de graduarse. Lo que queda es una sociedad que envejece aún más rápido.

O echémosle un vistazo a la población de Indonesia: más de 250 millones de personas. Estas seguro que encuentran interesante su mercado de trabajo porque la economía del país está creciendo rápidamente. Pero la población está creciendo aún más: tres millones de personas cada año, tantas como viven en las ciudades de Berlín o Madrid. Más de la mitad son menores de 30 años. Todos estos jóvenes necesitan un trabajo en algún momento de su vida. También aquí muchos ven la emigración como una solución necesaria. E incluso en estos casos, deben crearse nuevos modelos, modelos que equilibren la oferta y la demanda de una manera completamente diferente. No se puede colocar a la gente donde simplemente no hay trabajo disponible.

 

4) Tener un trabajo no es suficiente

Pero incluso si hay empleos disponibles, las estrategias de mera mediación no son suficientes. Algunos mercados laborales sudamericanos, junto con muchos otros retos, como la delincuencia, el abuso de drogas y la falta de transparencia de los flujos de dinero, están intentando combatir el «subempleo». Un término que no significa desempleo, sino demasiado poco trabajo y muy pocas horas. A partir de los bajos salarios, no se puede garantizar un nivel de vida razonable. Incluso después de los diversos esfuerzos de los Ministerios de Trabajo, la situación en los mercados laborales sigue siendo complicada. En Paraguay, por ejemplo, la tasa de desempleo se sitúa en torno al nueve por ciento, cifra similar a la de países muy desarrollados como Francia o Finlandia. Pero, ¿qué significa este valor? Como consecuencia del subempleo, y de los todavía muchos jornaleros, algunos ciudadanos no aparecen en la tasa de desempleo porque tienen trabajo. Por lo tanto, la tasa de desempleo dice poco sobre si se garantiza un nivel de vida razonable en un país o región.

 

Reaccionar en lugar de esperar

Sí, las tasas de desempleo son bajas, pero una tasa baja no salva ningún mercado laboral. Cada mercado de trabajo también tiene su propio problema específico, que debe abordarse de forma diferente. Y hay muchos más: ¿Cómo colocar a las personas mayores de 50 años? ¿Cómo se coloca a los refugiados altamente calificados? Es factible que la falta de adaptación de los SPE no les permita hacer frente a los diferentes retos del entorno; lo que resultaría en el cuestionamiento de su existencia. Ahora hay que reaccionar y deben iniciarse los debates. Debates basados en datos que por tanto requieren de las herramientas y tecnologías adecuadas. Pero solo proporcionar las herramientas y tecnologías no es la solución. Por otra parte, una competencia específica desarrollada a lo largo de una década sabe exactamente qué área problemática, dónde y de qué manera abordar y, por lo tanto, también cómo utilizar correctamente las herramientas. Al mismo tiempo, también requiere de alguien que utilice esta considerable competencia en una etapa temprana. Es solo cuestión de tiempo que el desempleo vuelva a aumentar, sobre todo entre los jóvenes. Si se dispone de la comprensión básica correcta de este tipo de problemas, las posibilidades se pueden identificar desde el principio y coordinar con las estrategias de solución adecuadas. Además, hay que sacar a la luz las exigencias específicas del mercado de trabajo, tenerlas en cuenta y aplicarlas en el mundo actual, en resumen: debemos reaccionar ahora. Me pregunto por qué la clase política, la sociedad, las instituciones educativas, etc. siguen paradas mirando cuando deberían estar AHORA reunidas con especialistas que tienen esta competencia. Hay especialistas que tratan, reflexionan y analizan diariamente todos los retos mencionados y no mencionados de los mercados laborales. Los especialistas están disponibles con sus conocimientos en JANZZ.technology.

El MTESS presento avanzada plataforma para búsqueda de empleos

El Ministro de Trabajo, Empleo y Seguridad Social (MTESS), Dr. Guillermo Sosa, presentó el día de hoy miércoles, 21 de febrero, una nueva plataforma para fortalecer la búsqueda de empleos en nuestro país. Dicha plataforma ha sido desarrollada por la empresa JANZZ.Technology, con sede en Suiza.

JANZZ.technology instalará su plataforma ParaEmpleo.mtess.gov.py para mejorar las oportunidades de inserción laboral de jóvenes que buscan un empleo, siendo este el primer proyecto de la firma en América Latina. Además de Paraguay, Janzz. technology da servicio a más de 150,000 postulantes y empleadores, en 5 países, utilizando 40 idiomas diferentes. La plataforma incorpora avances que permiten localizar empleos disponibles y buscadores de empleo, por proximidad de múltiples dimensiones incluyendo habilidades blandas, formación, experiencia, disponibilidad horaria y geográfica, entre otras variables que potencian las búsquedas de empleo. La Plataforma tiene más de 100,000 horas/hombre de desarrollo y trae su nueva versión al Paraguay.

A través de esta nueva plataforma web llamada ParaEmpleo.mtess.gov.py, el Ministerio de Trabajo quiere ofrecer la tecnología más avanzada para el Matching de empleos. A la fecha más de 25,000 postulantes se han registrado en la base de datos PARAGUAY PUEDE MÁS. Una vez finalizada la puesta en marcha del servicio, estos jóvenes podrán acceder a empleos acordes a sus capacidades y habilidades. Este acuerdo se realiza dentro del marco del Programa de Apoyo a la Inserción Laboral (PR-L1066), financiado por el Banco Interamericano de Desarrollo, bajo contrato de préstamo con la Republica de Paraguay.

Para más información: blogs.iadb.org