Permissão de dirigir para as mulheres sauditas gera uma participação feminina maior na vida econômica

As mulheres sauditas alcançaram uma nova forma de liberdade: Enfim elas recebem a carteira de motorista. Antes do 24 de Junho o país proibia mulheres de conduzir automóveis. O fim da proibição de dirigir para mulheres, permita que elas se podem movimentar de uma forma mais espontânea e independente. O decreto abre novas oportunidades no mercado de trabalho. Até hoje somente 22% das mulheres sauditas ocupam um emprego, enquanto 77% dos homens trabalham. Em comparação com seus vizinhos do Oriente Médio, a  Arábia Saudita demonstra uma percentagem pequena das mulheres trabalhadoras. Nos Emirados Árabes Unidos 47% das mulheres tem um trabalho, em Qatar até são 58%.

A estrita proibição de dirigir para as sauditas, constituiu um obstáculo para o crescimento económico do país. Um dos motivos desta situação, foi que as mulheres não tevam a possibilidade de chegar ao trabalho sozinhas e eram por isso largamente dependente dos parentes próximos masculinos. Além disso, um carro é indispensável para se locomover, pois as cidades da Arábia Saudita são tão grandes e a qualidade do transporte público é considerado ineficiente. As mulheres precisavam contar com um motorista particular, pois elas nem eram permitidas de tomar um táxi. Por isso, essa estrita norma social, era sem dúvida umas das causas do problema da participação feminina na vida econômica.

32% das mulheres sauditas que procuram um trabalho, são desempregadas. O índice de jovens desempregados chega na faixa de quase 40%, mesmo que a Arábia Saudita enfrenta o desafio de ter mais mulheres que homens com títulos universitários, especialmente nas áreas científicas. A concessão de licença de direção para as sauditas, contribui aos benefícios econômicos da integração laboral da mulher. Com essa mudança, algumas empresas já identificaram oportunidades de negócios: Empresas de aluguer de carros abrem as portas para as mulheres, uma companhia de seguros até está instruindo mulheres como inspectoras. Além disso, a partir do começo desse ano, as sauditas ganharam a permissão para entrar no serviço militar, neste caso a carteira de motorista também é uma vantagem para as mulheres. O Ministério do Trabalho e Desenvolvimento Social emitiu em Abril desse ano uma lista de lojas onde apenas sauditas poderão ser empregados, como nas lojas onde se vendem relógios, óculos, padarias e lojas de móveis, de equipamento electrónico e de carros. A necessidade pessoal é grande em essas áreas, por isso mulheres sauditas são recrutadas para trabalhar nas lojas, visitar clientes ou entregar bens.

Em princípio, mulheres e homens podem trabalhar juntos, mas a segregação dos sexos persiste nas áreas de descanso para funcionários. Muitas empresas não estão preparadas para mudar os locais de trabalho, porque eles foram construidos somente para os empregados masculinos.

Entretanto o fim da proibição de dirigir para mulheres, marca o início da integração laboral da mulher saudita. Mas as mulheres ainda são submetidas a um sistema de tutela masculino. Elas precisam de permissão de um homem da família para tomar decisões importantes, como o marido, pai ou até o filho. Uma autorização do homem é necessaria para sair do pais, casar-se ou ser liberado da prisão. A partir do ano passado, as mulheres sauditas podem abrir uma empresa, entrar no serviço militar, abrir uma conta e solicitar serviços públicos sem a autorização da tutela masculina.

Essa medida é uma das reformas fazendo parte do plano chamado “Visão 2030”, que contempla mudanças no mercado de trabalho. Isto inclui intervenções como a ampliação da participação da mulher no mercado de trabalho. Legalmente as mulheres não precisam a autorização do homem para trabalhar, mas infelizmente muitas empresas exigem a permissão da tutela masculina. As estritas normas sociais, que limitam a integração laboral da mulher, causam gradualmente um problema para a Arábia Saudita. A economia esta em crescimento e a necessidade de contratação pessoal resulta em uma alta faixa de funcionarios estrangeiros. Somente 5.6 milhões das 11.9 milhões de pessoas que trabalham são árabe-sauditas. Além disso, a economia do país é altamente dependente do petróleo: Quase 45% do PIB real é constituido por esse sector industrial.

Com a implementação das primeiras reformas no mercado de trabalho por o Ministério do Trabalho e Desenvolvimento Social, dependencias dos profissionais expatriados e do petróleo podem ser resolvidos. O primeiro passo nesse sentindo foi feito com a permissão para dirigir, possibilitando que as mulheres sauditas fazem parte dos benefícios econômicos do país.

 

Onde o trabalho autônomo nem sempre é voluntário

Ser seu próprio patrão é um sonho para muitos. Nem sempre ter que dizer “sim, com prazer” e, assim, assumir qualquer tarefa desagradável que o chef pensou. Ao mesmo tempo, alguns têm mdo ser autônomo devido ao rendimento nao seguro, bem como a pensão. Outros vêem a change, eventualmente, de ter uma renda mais regulada sendo empregados. Diversos estudos da OCDE (Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung – Organização para cooperação e desenvolvimento Econômico) explicam as razões por detras disso da seguinte maneira.

A OCDE define o trabalho autônomo como “o emprego de empregadores, emprego para trabalhadores independentes, membros de grupos de produtores ou não remunerados membros de família”. Pesquisas de estatística regulares da organização mostram que a proporção de trabalhadores autônomos na totalidade da força de trabalho varia muito de um país para o outro. Assim, apenas cerca de 6.4% são autônomos nos Estados Unidos, contra 51.3% na Colômbia (veja na tabela de acordo com o OCDE de 2018). Existem várias razões pela qual o trabalho independente está experimentando popularidade diferente. Em alguns países, grande parte da população trabalhadora ainda tabalha no setor agrícola, onde o trabalho autônomo é praticado com frequência. Por exemplo, cerca de 15% dos colombianos ainda trabalham na agricultura. Nos países com uma pequena parte de trabalhadores autônomos, tais como a Dinamarca, Suécia ou Canadá, com cerca de apenas 2%. Nos Estados Unidos, o trabalho autônomo diminuiu drasticamente nos últimos 25 anos. Em meados da década de 90, eles ainda tinham um lugar mais centralizado nessa estatística. A razão para isso é a imensa redução do setor agrícola, onde muitos trabalhadores autônomos deixaram de existir.

OECD (2018). Taxa de auto-emprego em percentage do emprego total.

No entanto,existem fatores adicionais que podem levar a uma alta porcentagem de trabalho autônomo. Além de crimes e fluxos de caixas nâo transparentes, especialmente situações de emprego e renda podem ser responsáveis a esse aumento. É de se observar cada vez mais que os países com média alta de salário tendem a ter uma participação mais baixa no trabalho autônomo. Aquí os Estados Unidos mostram um dos indices mais altos com uma média de salário anual de mais de 60 mil US dólares. A Dinamarca, o Canadá e a Noruega tambem estão na liderança com cerca de 50 mil US dólares. Em contráste com a Colômbia, que esta longe, com um salário médio de  cerca de 6000 dólares.

Equivalentemente, os estados que mostram uma alta proporção de cidadãos que vivem abaixo da linha da pobreza, também tem uma proporção maior de trabalhadores autônomos. Sendo assim, segundo a avaliação da OCDE, 24% da populaçâo colombiana é afetada pela pobreza. Em 2016 a OCDE também analisou estados, nos quais muitas pessoas vivem sob a linha da pobreza apezar de empregados. Aquí também se deixa transparecer que, muitoas dos países mais afetados na maioria das vezes optam pelo trabalho autônomo, como por exemplo o Brasil, a Grécia, o México e a Turquia.

Outro indicador é o número de horas de trabalho. Grécia, México e Chile mostram um número particularmente elevado com cerca de 2000 a 2250 horas de trabalho por ano. Ao mesmo tempo, os noroegueses e dinamarqueses trabalham particularmente poucas horas com cerca de 1400 horas e uma porcentagem particularmente baixa em optar pelo trabalho autônomo. Com tempo de trabalho semanal contratual como funcionário, a Colômbia está claramente em primeiro lugar com mais de 48 horas. Considerando todos os  empregdos (empregados contratados de carteira assinada, contratados sem carteira assinada – ou ate mesmo sem contrato – e autônomos) esse número já reduz para 44 horas.

Por último, a probabilidade de perder o emprego, a alta carga de trabalho e a insegurança no mercado de trabalho também contribuem para a escolha do trabalho autônomo. Estes indicadore sâo particularmente baixos na Noruega, no Canadá e na Dinamarca, países que tedem a mostrar uma baixa proporção de trbalhadores independentes. Ao mesmo tempo, níveis particularente altos mostram novamente na Turquia, Grécia e Colômbia. Colômbia, com disparidade, está entre os países onde o trabalho autônomo é mais difundido, com problemas estruturais no mercado de trabalho. Aquí prevalece particularmente o trabalho informal, isso significa que na maioria das vezes as pessoas empregadas sem contrato ou seguro social, apenas para seus próprios fins e sem troca de valor. O trabalho informal é muito difícil de medir e controlar ou de ser regulado. Muitos empregados são forçados a continuar a trabalhar informalmente devido ao custo alto, e ao mesmo tempo, muitos colombianos não são suficientemente qualificados para conseguir um emprego formal. Da mesma forma, muitas pessoas escolhem o trabalho  autônomo (informal) para evitar custos, ou seja, impostos e outras despesas, até 93% dos trabalhadores independentes trabalham informalmente. Além disso, a Colômbia estabeleceu um salário mínimo muito alto acima da média da OCDE. Isto faz com que nem todos os empregadores possam pagar, fortalecendo assim o trabalho informal e o desemprego.

Então é sempre sobre ser seu próprio patrão? Não, pois em alguns estados pessoas podem se sentir submetidos a trabalhar de forma autônoma. Para combater este tipo de submerção, existem medidas e leis sensatas para o mercado de trabalho individual. A JANZZ.technology aconselha os Serviços Públicos de Emprego sobre posíveis intervenções para tornar o trabalho formal atraente e proteger as relações entre os funcionários efetivamente. Sinta-se à vontade para nos contatar por e-mail sales@janzz.technology

Como fornecer uma solução personalizada de alto desempenho de ultima geração para o SPE em 180 dias

Os Serviços Públicos de Emprego (SPE) às vezes chegam a um ponto em que são forçados a renovar seus sistemas antigos de busca de emprego ou reconstruí-los em países onde esse tipo de soluções nao existiam. Com o rápido avanço da digitalização as demandas e expectativas de tais soluções aumentaram fortemente: Processos consistentes, Matching inteligente, análise de dados de mercado de trabalho abrangente, opções simpes de análise e classificação e muito mais.

Desenvolver soluções tão bem sucedidas e de alto desempenho e lançá-las com sucesso é portanto complexo. Os procesos necessários e o trabalho de desenvolvimento podem levar varios anos e são caros, principalmente para menores SPE. Com uma plataforma escalável de etiquetas brancas e com componentes modulares de última geração comprobada, esse proceso pode ser realizado acelerando, simplificando e de baixo custo para todas as necesidades e tamanhos de SPE. E como isso funciona, gostaríamos de mostrar brevemente no post a seguir.

Modelo “tapete de pano” e muito, muito tempo….

Tal solução frequentemente consiste em compilar componentes internos existentes e componentes adquiridos resentemente. Esse tipo de modelo pode funcionar muito bem, mas é preciso muito tempo, um grande orçamento e geralmente mais esforço. Muitos SPE concertam (Me desculpe pelos termos, mas infelizmente isso é o caso) sua nova solução desta forma, porque eles constumam usar componentes existentes e possuem uma boa equipe como engenheiros de software e responsaveis de projeto. Mas com que frequência plataforma de SPE de última geração foram desenvolvidas com todos os procesos e componentes necessários nos últimos anos? E quão bem preparados para as alterações de requisito estão os próprios especialistas em dados e taxonomistas? Podem fornecer os dados e conteúdos na forma e estrutura desejada para procesos digitais integrados, tais como Matching?

O desenvolvimento de uma plataforma moderna e poderosa, que aproxima os candidatos a empregos do mercado de trabalho de uma forma eficaz é de qualquer modo, uma tarefa muito exigente para as agencias de emprego. Pois isso contém muitos subprojetos individuais igualmente exigentes. Para cada componente que será integrado a essa plataforma, os fornecedores geralmente precisam ser auditados e testados por meio de licitação pública, e as soluções internas precisarão ser redesenhadas ou até mesmo completamente redesenvolvidas. Do Matching à ferramenta de análise para interface e do UX para suporte ao bate-papo. Apenas a consulta e avaliação de cada ferramnta e cada parte do Processo criam procesos demorados. Quem entende essas partes do Processo? Qual fornecedor ofrece a abordagem correta e também pode comprovar a experiencia necessária? Muita pesquisa, muitas reuniões, muitos acordos. O que não se deve esquecer, é que novas tecnologías e ferramentas por si só não podem funcionar como um “salvador do perigo”. Pelo contrario, todos os procesos devem ser adaptados. Agências de empregos, o comércio principal do SPE já mudou muito. A cada cinco ou dez anos as abordagens e os processos precisam ser novamente alterados e reconsiderados. No futuro e com o desenvolvimento da digitalização cada vez maior, o impacto nos mercados de trabalho provavelmente ainda mais frequente. Do início do projeto ate o seu lançamento varios anos valiosos podem se pasar. E às vezes a nova solução está desatualizada no momento do lançamento. De qualquer forma, muito tempo se passa, tanto empo no qual uma plataforma de etiqueta branca eficiente já poderia ter sido executada.

Muitas vezes intestável até o lançamento

Não è apenas uma questão de tempo isso è um grande desafio. Um procedimento de de acordo com o modelo patchwork também é complexo e arriscado. Os componentes individuais da solução devem ser desenvueltos e integrados em um todo de modo geral. Parcialmente em uma plataforma ou front-end antiga já existente. Ou a mesma é ré-desenvolvida e ré-construída internamente. Fornecedores internos e externos têm pouco ou nenhum conhecimento dos componentes um do outro. Isso também dificulta o teste. Na maior parte apenas pouco antes do lançamento é possível testar com detalhe como os componentes trabalham juntos, porque não há referencia para tal constelação que ainda não existiam nesta compilação e modo de operação. A tentação é grande para construir parte da solução (por exemplo o front-end) com o envolvimento de recursos de desenvolvimento próprios. O que pode trazer benefícios em casos específicos, é que uma grande parte das agências de recrutamento estam associadas de forma sustentável a riscos e custos imprevistos. Soluções Off-The-Shelf personalizáveis, por outro lado, proporcionam estabilidade, confiabilidade e eficiencia para operação e para manutenção futura.

Estável, confiável e eficiente

Estabilidade, evolução e manutenção futura não são totalmente garantidas com o modelo patchwork, porque as alterações no software são possívelmente mais difíceis se o núcleo da solução fo execultado por uma API externa. Soluções autodesenvolvidas devem implementar uma camada de software na API. Se alterações forem feitas na API (por menor ou maior que sejam), essas alterações devem ser feitas nos módulos de software apropriados. Isso pode causar problemas de instabilidades e ou manutenção se for detectado tarde demais ou não for executado. Também não pode se confiar em um desempenho confiável. Através da combinação de v’arios sistemas de software aumenta o risco para erros. Ao mesmo tempo, localizar o erro e a causa do erro, ou a causa principal, torna-se mais complexo, pois primeiro é necessário isolar a área da solução na qual o erro se originou. Em contraste, uma plataforma de etiqueta branca que j’a foi usada com sucesso por otros SPE ofrece vantagens decisivas quando se trata de facilidade de uso, eficiencia e personalização da interface do usuario. Além disso essa solução ofrece, por exemplo um padrão de interface de usuario móvel amigável, com design e muito mais. Afinal muitos custos desaparecem como por exemplo para manutenção e desenvolvimento adicional da peça autoconstruída e para integrações. O suporte interno é difícilmente necessário, pois essa tarefa está principalmente no provedor da plataforma, que conhece bem todos os recursos desta. Assim, novas contratações caras também são difícilmente ou nao necessárias. Além disso, 20 anos geralmente passam antes que uma nova solução interna seja projetada e desenvolvida novamente. Difícil é manter os desenvolvedores experientes e qualificados, arquitetos, taxonomistas e especialistas em UX (dos quais há muito poucos em todos os lugares que são calorosamente cortejados pela industria) e fornecer-lhes bastante trabalho interessante.

Uma única solução é suficiente

A solução ideal da JANZZ.technology já está disponível: Uma plataforma personalizável que integra todos os recursos necessários para atender ás necesidades de cada SPE, mesmo com um orçamento menor. A solução foi exhaustivamente testada e construída com muitos anos de know-how de muitos outros SPE em todo mundo. Está disponível em varios idiomas com ISCO-08, ESCO e claro, todas as classificações específicas de cada país, bem como todas as combinações necessárias de design, processo e cor. Seja como uma solução de serviço Cloud compatível com o DSGVO (que também o libra de outros desafíos caros) ou como uma instalação local de alto desempenho de acordo com suas especificações. E a plataforma é rápida e fácilmente disponível: Devido ao existente know-how, amplo e comprovado da JANZZ.technology e das estruturas fácilmente adaptáveis, UI e os componentes técnicos semánticos atualmente mais poderosos, etc. O tempo de execução do projeto pode ser reduzido para cerda de 180 dias até a implementação. Isso significa que o orçamento e a segurança do projeto e apenas curtos 180 dias até que o primeiro candidato possa ser mediado a um emprego pelo sistema.

Quando podemos apresentá-lo pessoalmente à sua futura solução?

sales@janzz.technology

Deixe as mulheres calcularem: Por que os serviços públicos de recolocação devem convencer as mulheres quanto às áreas STEM

Apesar das várias iniciativas, as mulheres jovens ainda são subrepresentadas nas áreas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM). Estudos comprovam que uma formação completa nas áreas STEM representam muitas vantagens, tanto para as pessoas quanto para países inteiros. Os serviços públicos de recolocação devem, portanto, efetivamente fortalecer o setor de STEM. Os motivos são muitos:

Muitos profissionais com formação nas áreas STEM recebem salários mais altos. A secretaria de estatísticas do trabalho dos EUA ressalta que 93 em cada 100 ocupações nas áreas STEM oferecem salários acima da média do país. Ao mesmo tempo, a renda média dos formados nas áreas STEM é o dobro da renda dos formados em outras áreas. Os formados na áreas STEM também ganham mais, em média, quando atuam em profissões fora das áreas STEM. As estatísticas de outros países confirmam essas estimativas salariais. Finalmente, mas não menos importante, a probabilidade de desemprego é bem menor entre os formados nas áreas STEM. Por exemplo, o índice de desemprego entre os profissionais das áreas STEM é o menor, no cenário geral e, nos Estados Unidos, é 50% mais baixo entre esses profissionais.

Não é segredo que a demanda por especialistas nesse setor está em franco crescimento, ainda que seja apenas por força dos desenvolvimentos tecnológicos. Por exemplo, as manchetes recentemente citaram que somente na Alemanha há uma carência de 100.000 engenheiros, principalmente no setor elétrico. Além disto, a demanda por matemáticos está cada vez maior, a cada dia que passa. Seja para o planejamento da produção, o cálculo de benefícios de seguros, de salários ou do seu custo com uma refeição, eles calculam basicamente tudo. Por exemplo, há previsões recentes de que as pessoas podem sobreviver a uma passagem por um buraco negro.

Parcela de mulheres (%) entre os graduados terciários em ciências, matemática e computação, 2014 ou último ano apurado. Fonte: OECD (2017). The Pursuit of Gender Equality: An Uphill Battle, Fig. 1.1 B.

Para atender a essa demanda, um número maior de formados nas áreas STEM é necessário, mas as mulheres, particularmente, costumam se recusar e cursar as disciplinas STEM. Estudos comprovam que as mulheres não costumam ter desempenho inferior ao dos homens em matemática, mas geralmente têm mais medo de disciplinas científicas e pressupõem que terão um desempenho inferior.

Como as mulheres podem superar seu medo da matemática? Como sua autoconfiança pode se fortalecer? A OECD recomenda começar nas etapas mais básicas, pois comprovou-se que as decisões na carreira de uma pessoa costumam ser tomadas por volta dos 15 anos de idade. Por exemplo, os cursos de verão nas disciplinas STEM deveriam aceitar mais mulheres, para que elas se livrem de seus receios e realcem seus pontos fortes. Atualmente, é duas vezes mais provável que um menino de 15 anos queira ser engenheiro, cientista ou arquiteto do que uma menina da mesma idade. Da mesma forma, menos de 1% das meninas querem ser especialistas em TI.

Os serviços públicos de recolocação deveriam combater essa tendência e investir no futuro das mulheres, e estariam assim investindo em seus países. A digitalização requer muitos profissionais com boa formação nas áreas STEM, e ao mesmo tempo, os cidadãos estariam mais protegidos contra o desemprego e assegurariam uma boa qualidade de vida. Oferecemos dicas adicionais no site info@janzz.technology

Mudança ou morte – Quatro problemas para um futuro multifacetado de SPE

Este é o tema dominante quando o assunto são os processos digitais de RH dos dias de hoje: como desenvolver melhor, com mais eficiência, ferramentas e tecnologias atualizadas para a correlação, que solucionem diversas tarefas e desafios de uma maneira mais orientada ao cliente. Separar o joio do trigo é uma tarefa muito estressante. Se a opção tecnológica hoje não atende à tarefa de moldar o futuro, isto causa um forte impacto na correlação. Em particular, os problemas serão protelados porque correlacionar significa compreender os desafios que o mercado de trabalho enfrenta. Todos os fornecedores de tecnologias de correlação de oportunidades de trabalho acreditam que são capazes de recolocar profissionais em busca de emprego, estimulando assim o mercado de trabalho. Porém não existe nada que se possa chamar de o mercado de trabalho. Cada mercado de trabalho específico tem suas próprias características, e a simples recolocação do máximo de pessoas no mercado de trabalho rapidamente não é suficiente; afinal, há outros problemas complexos que precisam da nossa atenção. Quatro problemas foram selecionados no contexto desse tema complexo, que ilustram por que não é apenas uma questão de simples recolocação. E por que a prevenção no presente é necessária para reduzir os problemas no futuro.

1) Desemprego zero hoje, lacuna amanhã

O desemprego é de fato um problema no mundo ocidental no momento?

Os números mais recentes do mercado de trabalho nos EUA, publicados logo após a primeira semana do ano, indicavam níveis de desemprego de quase zero (considerado quando o índice de desemprego está abaixo de 3%), e um índice de desemprego de 4,1%, após a apuração de 250.000 novos postos de trabalho gerados no último mês de 2017: o índice mais alto dos últimos 17 anos. Mark Zandi, economista-chefe da instituição de pesquisas de mercado Moody’s Analytics, disse em relação ao mercado de trabalho norte-americano que “em breve estará tão bem quanto possível”. Diversos países ocidentais também apresentam números semelhantes atualmente, até abaixo de 4% na Alemanha e na Suíça, um pouco acima na Noruega, e a média da Europa é a mais baixa dos últimos dez anos. Nem mesmo o Reino Unido ainda sofreu os efeitos do Brexit nesse sentido. Isto traz à tona a pergunta: as agências de emprego estão planejando tirar férias prolongadas?

Tomara que não, pois seria uma falácia dizer que esses países não precisam se preocupar com seus mercados de trabalho. Cada ministério do trabalho está enfrentando seus próprios desafios, e é por isto que as agências de emprego estão sempre muito ativas. A simples recolocação profissional como solução não é suficiente para oferecer o apoio fundamental aos serviços públicos de recolocação. Um profundo conhecimento dos mercados de trabalho é necessário, antes de mais nada, bem como dos diversos desafios atualmente enfrentados pelas pessoas nos quatro cantos do mundo.

Um desafio típico da atualidade é a digitalização. Embora o mercado europeu possa estar próximo da empregabilidade total em muitas regiões, essa tendência facilitará muito a recolocação profissional no futuro. Quem precisa de um motorista táxi quando o próprio carro se torna um chofer? E quem precisa de um assistente de limpeza quando a limpeza é feita por um robô que limpa até mesmo os cantinhos mais escondidos? É importante ressaltar que há grandes diferenças entre oportunidades de trabalho que exigem níveis de formação mais baixos. É bem mais fácil para as máquinas trabalhar com tarefas de limpeza do que com cargos complicados de tecelagem, por exemplo. Da mesma forma, nem todos os cargos que exigem qualificações inferiores estão em risco – apesar de muitos estarem. E não estão sozinhos nesse cenário. Profissionais com níveis mais altos de educação também podem ser substituídos, à medida que os computadores se tornam capazes de calcular com maior precisão e aperfeiçoam as estruturas estáticas dos prédios, os processos de logística e de produção. Da mesma forma, os computadores são considerados cada vez mais confiáveis e representam menos riscos em relação aos assessores financeiros humanos nos bancos, pois decidem com base em fatos e não em emoções.

Esses desafios complexos não podem ser solucionados apenas com uma recolocação, porque mesmo se alguém puder ser recolocado, esse posto de trabalho poderá desaparecer num futuro próximo, devido à digitalização. Se o motor a explosão deve se tornar obsoleto em breve e for substituído pelo motor elétrico, uma força de trabalho consideravelmente menor será necessária, visto que a produção de um motor elétrico exige apenas quatro operários, em vez de sete. Os três operários desnecessários ficarão desempregados, e para recolocá-los no mercado, não podemos simplesmente nos sentar e esperar.

 

2) A divisão está aumentado

Se você observar determinadas ocupações, a ocorrência oposta pode ser identificada como um desafio. Embora algumas ocupações estejam desaparecendo, outros setores estão precisando desesperadamente de novos funcionários. Os números relatados na mídia continuam a subir: 7.000 vagas na área de enfermagem na Suíça, 100.000 vagas para engenheiros na Alemanha. Como a recolocação poderá atender a uma demanda para a qual não existe oferta qualificada?

Consequentemente, as profissões nas quais as pessoas querem se formar estão cada vez mais alinhadas às respectivas demandas. As pessoas se acostumaram a ter uma grande liberdade de escolha quando o assunto é a opção de carreira: quase todo mundo pode decidir por si mesmo que carreira pretende seguir. Essa liberdade dá origem a uma situação em que algumas trajetórias profissionais são escolhidas com frequência, enquanto outras raramente são a opção das pessoas. Em última instância, isto gera uma enorme lacuna entre esses dois grupos. Em diversas profissões mais atraentes, fica cada vez mais difícil assegurar uma vida útil profissional de quatro ou cinco décadas, e à medida que trabalhamos por períodos mais longos, esse aspecto se torna mais importante. Quantos biólogos marinhos são realmente necessários na Suíça? Apesar de haver biólogos marinhos altamente qualificados desempregados, os engenheiros assinam contratos de trabalho antes mesmo de se formarem em seus cursos. Isto é uma tragédia.

Deve ser encarada como um estímulo para que políticos, sociedade, universidades e todas as demais partes envolvidas assumam uma nova missão: temos uma demanda, antão vamos aumentar a atratividade das áreas que apresentam essa demanda. É hora de tomar providências, treinando profissionais e planejando carreiras, não apenas reagindo em casos de emergência, mas também nos precavendo. O que pode ser feito para estimular os jovens a optar pela formação nas áreas essenciais? Precisamos olhar para o futuro. Restringimos de forma mais extensiva o acesso aos cursos de graduação mais procurados? Oferecemos suporte extra às pessoas que escolhem carreiras menos interessantes?

É claro, aumentar os salários das profissões de áreas como a enfermagem as tornaria mais atraentes. Entretanto, quem vai pagar esses salários se o consumidor não estiver preparado para pagar mais caro? À medida que os produtos e serviços se tornam cada vez mais em conta, os salários não poderão aumentar – o que significa que os rendimentos são insuficientes e o trabalho não é considerado atraente. Desta forma, um cargo não pode se tornar mais atraente por esse meio.

Quando o assunto são esses desafios, não faz sentido simplesmente considerar estratégias de recolocação, sejam elas tecnológicas ou não. Afinal esse problema não será solucionado pela simples recolocação. O que devemos fazer é trabalhar para garantir a correspondência entre oferta e demanda. Novos modelos devem ser criados para reagirmos às tendências e lacunas atuais. A análise das lacunas comprova que a escassez está crescendo de forma contínua em todos os mercados. Infelizmente a solução para o problema não é a migração, apesar de estar criando várias oportunidades atualmente, principalmente na Europa.

 

3) A emigração é a única saída

Existem diversas regiões em que a renda simplesmente não é suficiente. Nessas partes do mundo, as pessoas sentem uma compulsão de partir para conseguir trabalho. Na Lituânia, por exemplo, quase todas as famílias têm um membro trabalhando em outro país, porque o custo de vida crescente dificulta muito a sobrevivência das pessoas apenas com seus salários no país. O resultado é que esse pequeno país já perdeu mais de meio milhão de pessoas nos últimos 15 anos – um número expressivo se considerarmos que a população do país é de menos de três milhões de pessoas. Particularmente, os jovens estão emigrando assim que se formam ou até antes, deixando para trás uma sociedade que envelhece cada vez mais rápido.

Considere a população da Indonésia: mais de 250 milhões de pessoas. As pessoas do país podem achar seu mercado de trabalho mais interessante, uma vez que a economia local está em constante crescimento. A população, contudo, está crescendo mais rápido do que a economia – três milhões de pessoas a mais a cada ano, equivalente à população de Berlim, Madri ou da Lituânia. Mais de metade dessas pessoas tem menos de 30 anos de idade. Todos esses jovens vão precisar de um emprego em algum momento Mais uma vez, muitos terão na emigração a solução de que precisam. Novos modelos também devem ser criados para esses casos, modelos que equilibrem a oferta e a demanda de uma maneira inteiramente diferente. As pessoas não podem ser recolocadas em uma região onde simplesmente não há vagas de emprego.

 

4) Ter um emprego não é o suficiente

Mesmo que haja oportunidades de trabalho disponíveis, as estratégias de recolocação não são suficientes. Por exemplo, alguns mercados de trabalho sul-americanos estão tentando combater o subemprego, em conjunto com outros problemas como o combate ao crime, ao tráfico de drogas e à falta de transparência nos fluxos monetários. Subemprego não é o mesmo que desemprego; significa que o número de horas trabalhadas ou a renda são insuficientes. Nenhum padrão de vida adequado pode ser garantido com os salários baixos que resultam do subemprego. Mesmo depois de diversos esforços sustentáveis dos ministérios do trabalho, a situação no mercado de trabalho permanece complicada. No Paraguai, por exemplo, o índice de desemprego é de cerca de 9%, nível semelhante ao de países altamente desenvolvidos como a França ou a Finlândia. Entretanto, o que significa esse percentual? Devido ao subemprego e ao alto nível de trabalhadores do turno diurno, um grande número de pessoas não figura nos índices de desemprego, viso que, tecnicamente, elas têm um emprego. O índice de desemprego não significa necessariamente que um padrão de vida razoável esteja sendo assegurado no país ou em qualquer região.

 

Reação em vez de espera

Embora os índices de desemprego sejam baixos, esse índice não pode salvar o mercado de trabalho. Cada mercado de trabalho tem seus próprios problemas específicos, que devem ser tratados de uma maneira diferente. Ainda são muitos os desafios a serem enfrentados: Como recolocar profissionais com mais de 50 anos? Como recolocar refugiados altamente qualificados? A princípio, pode-se prever que os SPE não se adaptam e consequentemente gera tantos desafios quanto forem possíveis, grandes problemas fazem com que os SPE percam sua razão de ser. A reação a esses desafios e debates deve começar já; as discussões são baseadas em fatos, portanto requerem as ferramentas e tecnologias adequadas. No entanto, o sucesso não será garantido pela mera existência dessas ferramentas e tecnologias. Uma profunda especialização se desenvolveu no decorrer de uma década em que se sabe perfeitamente quais áreas problemáticas serão abordadas, em que locais, utilizando quais métodos, e consequentemente se sabe também como as ferramentas serão utilizadas corretamente. É preciso haver pessoas que apliquem essa especialização substancial em uma etapa inicial do processo. É apenas uma questão de tempo até que o desemprego volte a crescer, principalmente entre os mais jovens. Se for aplicado um entendimento mais fundamental dos tipos de problema, as possibilidades podem ser identificadas em uma etapa inicial e coordenadas com as estratégias corretas para se chegar às soluções. Além disto, os requisitos específicos do mercado de trabalho devem ser trazidos à tona, levados em conta e tratados já. Em resumo, precisamos reagir imediatamente. Fico imaginando porque os políticos, a sociedade, as instituições educacionais e outras entidades ainda estão paradas observando. Elas devem debater essas questões com especialistas que tenham esse know-how específico. Existem especialistas que trabalham, refletem e analisam todos os desafios citados e outros não citados dos mercados de trabalho diariamente. O conhecimento que esses especialistas possuem está disponível para você – na JANZZ.technology.

O MTESS implementou uma plataforma avançada de correlação entre cargos e oportunidades

O Ministro do Trabalho, Emprego e Seguridade Social (MTESS), Dr. Guillermo Sosa, apresentou nesta quarta-feira, 21 de fevereiro, uma nova plataforma para fortalecer as pesquisas de oportunidades de trabalho no Paraguai. Essa plataforma foi desenvolvida pela JANZZ.technology, com sede na Suíça.

A JANZZ.technology vai implementar sua plataforma ParaEmpleo.gov.com.py para oferecer melhores oportunidades de trabalho para jovens em busca de emprego, e este é o primeiro projeto da empresa na América Latina. Além do Paraguai, a Janzz.technology presta serviços a mais de 150.000 candidatos e empregadores em 5 países, em 40 idiomas diferentes. A plataforma incorpora avanços que permitem a busca de vagas e profissionais disponíveis e ajudam os profissionais em busca de recolocação, utilizando uma variedade de dimensões múltiplas, incluindo competências interpessoais, formação, experiência, disponibilidade contratual e geográfica, entre outras variáveis que otimizam a pesquisa de oportunidades. A plataforma tem mais de 100.000 homens-hora de desenvolvimento profissional e apresenta sua nova versão no Paraguai.

Por meio dessa nova plataforma via internet, chamada ParaEmpleo.gov.com.py, o Ministério do Trabalho pretende oferecer a tecnologia mais avançada de correlação entre cargos e oportunidades. Até o momento, mais de 25.000 candidatos já se cadastraram na base de dados “PARAGUAY PUEDE MÁS”. Uma vez concluído o processo de admissão, os jovens terão acesso a oportunidades de trabalho conforme suas competências e habilidades. Esse contrato faz parte do Programa de Apoio à Inclusão Trabalhista (PR-L1066), financiado pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento, com um contrato de mútuo firmado com a República do Paraguai.

Para obter mais informações sobre este tema: blogs.iadb.org (em espanhol)

Como correlacionar profissionais e oportunidades de trabalho para se chegar à combinação perfeita?

É extremamente difícil se chegar a uma boa combinação entre duas pessoas, utilizando tecnologia para marcarem um encontro. São inúmeros fatores e expectativas que devem ser levados em conta. Ambas têm interesses semelhantes? Elas vivem na mesma região? Quais são seus objetivos? Além disto, há inúmeras expectativas ocultas em relação a coisas como a aparência. A correlação sempre foi uma tarefa complexa.

O mesmo vale para combinações entre o melhor profissional e o cargo mais indicado. Mesmo para especialistas com anos de experiência, a correlação entre oportunidades de trabalho e competências é um imenso desafio. Quem trabalha bem com o que? Como se pode ter certeza para tomar a melhor decisão? Essas perguntas devem ser respondidas diária e corretamente, para permitir uma correlação bem-sucedida entre profissionais e oportunidades de trabalho. Isto exige um conhecimento completo e ótimas informações. As expectativas do empregador e dos candidatos são altas. Uma máquina ou um algoritmo são capazes de fazer mais do que satisfazer essas expectativas?

 

Uma boa correlação é possível?

Primeiramente, vamos determinar se uma boa correlação é mesmo possível. Correlacionar é o ato de combinar atributos complementares de duas entidades, no nosso caso, vagas de emprego e pessoas. Entretanto, mesmo nesse contexto a palavra ‘correlação’ pode ter vários significados. Em algumas oportunidades de trabalho, para saber se um candidato é adequado para determinada vaga, basta saber se a pessoa está disponível para assumir o cargo. Se a pessoa estiver bem de saúde, por exemplo, poderá ser contratada para a colheita de morangos. Há outros cargos, entretanto, que exigem uma série de certificados, especializações e experiências. Tente correlacionar um cirurgião pediátrico a uma vaga para médico em um hospital, e isto ficará muito claro.

Embora os especialistas em RH compreendam que os mais ínfimos detalhes devam ser considerados durante o processo de correlação, sua tarefa ainda será altamente complexa. Isto porque as demais condições da seleção mudam constantemente. Requisitos que eram comuns até ontem não se aplicam mais hoje, e os requisitos de hoje, por sua vez, não serão mais válidos amanhã. A forma como definimos oportunidade de trabalhocandidato potencial e mercado de trabalho muda o tempo todo. Quem precisaria de um diretor de desenvolvimento digital há alguns anos? E quem citaria essa especialização em seu CV então?

A correlação se torna muito mais complexa quando uma máquina é designada para lidar com essa tarefa. A máquina terá de aplicar toda a experiência e os conhecimentos do especialista da mesma forma que ele faz, prestar atenção aos mínimos detalhes e reagir às mudanças no mercado de trabalho. Os fornecedores desse tipo de máquina se concentram em dados diferentes para superar essa questão altamente complexa. Por exemplo, cargos ocupados anteriormente pelo candidato e suas competências são levados em conta. Um algoritmo comparar então as candidaturas e os CVs e a correlação é feita. Sucesso?

 

Pedreiro equivale a pedreiro. Consultor de vendas equivale a consultor de vendas?

Alguns algoritmos, conforme as informações que temos, fazem a correlação com base nos cargos ocupados anteriormente. Se o candidato ocupou o cargo de X na empresa A, ele está apto a ocupar o cargo X na empresa B, certo? Essa afirmação poderia se sustentar no passado, sem dúvida. Costumávamos ser profissionais generalistas, assessores, advogados, pedreiros, etc. Hoje em dia, somos consultores de vendas, ninjas de dados, gerentes de instalações, etc. Um consultor vendas é alguém que trabalha em uma empresa varejista e orienta os clientes? Ou alguém que elabora propostas, recebe pedidos e negocia contratos com os clientes? Essas perguntas já estão sendo feitas por especialistas, no momento em que analisam CVs. Agora, as máquinas devem ser capazes de fazer essas distinções com eficiência.

Os cargos são, portanto, excessivamente genéricos na maioria dos casos. Ou muito específicos, visto que as condições internas de uma empresa afetam os cargos, dando origem às descrições de cargos e funções. Atualmente, todos os funcionários são uma espécie de gerente. Sem uma descrição mais detalhada dos cargos, ficaríamos sempre perdidos e não saberíamos se um candidato seria realmente adequado para um cargo ou não – e vice-versa.

 

Comparação entre competências

O cargo não é suficiente para definir uma boa correlação. Portanto, outros provedores de correlação profissional solucionam o problema utilizando outros parâmetros – eles procuram competências e habilidades, pois esses fatores representam o ‘conteúdo’ por trás das descrições de cargos que podem ser muito vagas. A correlação baseada em competências e habilidades é mais significativa e promissora, pois leva em conta não apenas o cargo ocupado anteriormente pelo candidato, mas também seus conhecimentos, talentos, perspectivas e formação. Desta forma, consideram-se as competências e habilidades do candidato em relação à vaga, e faz-se a correlação entre elas.

Isto parece lógico: Quero um gerente com a mente aberta, comunicativo, forte em liderança e ótimo em solucionar problemas. Encontrei uma pessoa que apresenta essas qualidades em seu currículo e que, portanto, corresponde aos meus critérios. Então, as competências agora são um fator confiável para as máquinas avaliarem ao correlação perfeita para a vaga que estou oferecendo?

Vamos avaliar as competências mais de perto. Competências resultam de conhecimentos. Aristóteles disse que o conhecimento é a verdade absoluta. A verdade absoluta somente pode ser obtida mediante experiência e comprovação do conhecimento da própria pessoa. O conhecimento que eu adquiri de terceiros por meio de comunicação e estudos devem ser verificados, não sendo, portanto, uma verdade absoluta. Se alguém me fornece uma informação nova, como posso saber se é verdadeira?

A partir do momento em que eu não tive uma experiência com esse conhecimento – e não o apliquei a uma experiência – ele permanece incompleto. Não há dúvidas de que uma boa formação tem um grande valor, mas até que eu saiba como alguém aplicou esses conhecimentos adquiridos, eles ainda não foram comprovados e não me dão a oportunidade de me beneficiar com eles. Somente depois de testados, eles me proporcionarão uma vantagem ou um determinado escopo de ação e, até certo ponto, de poder.

Vamos voltar ao gerente de mente aberta, comunicativo, forte em liderança e hábil para solucionar problemas. Nossos potenciais candidatos poderiam ser oriundos dos setores de construção, finanças ou da indústria têxtil? Sem sua experiência, a vaga provavelmente seria correlacionada aos três cargos, apesar de cada um exigir suas próprias perspectivas setoriais. Há uma falta de experiência relevante para inserir as competências em um contexto significativo.

 

O verdadeiro conhecimento requer experiência

Isto já foi reconhecido por outros especialistas em correlações ocupacionais. O critério da competência não é suficiente para gerar uma boa correlação. Se eu quiser correlacionar um profissional em busca de recolocação a uma determinada profissão, não posso apenas levar em conta os conhecimentos e as competências da pessoa com base no seu CV e na sua carta de apresentação. Vou precisar saber mais sobre sua experiência também. Somente com essa experiência os relacionamentos e setores podem se desenvolver.

Além disto, ninguém cita somente as competências que tem – geralmente citam outras informações relevantes que contribuam para uma boa correlação. Da mesma forma, em um anúncio de vaga, a empresa não especifica todas as competências que está procurando – e este é um fator que dificulta a correlação. Porque, se um anúncio é publicado com uma vaga para “Cientista de Dados,” o empregador provavelmente não citará a experiência em “TI” ou “processamento de dados”, pois subentende-se que tais requisitos sejam evidentes, dado o nome do cargo. Da mesma forma, um cientista de dados provavelmente indicaria no seu CV competências mais específicas do que as associadas aos cargos anteriores. Mas se essa pessoa for correlacionada conforme suas competências, as informações relevantes a esse parâmetro de correlação ficarão faltando.

Se apenas correlacionarmos com base nas competências, certamente teríamos resultados diferentes do que os gerados por uma mera comparação entre cargos ocupados. Entretanto, essa abordagem não é, em última instância, boa o suficiente para direcionar pessoas a oportunidades de trabalho, candidatos a cargos e funcionários a empregadores. Precisamos de mais do que isto.

 

Boa educação não significa boas maneiras

O conhecimentos de competências e experiências não pode determinar se um novo redator se enquadrará bem à equipe, ou se um novo enfermeiro será pontual em seu serviço no hospital, ou se um novo dirigente suprimentos será um bom negociador. Quem confiaria em um CV, nos dias de hoje, que denote que o candidato é fraco ou inconfiável no trabalho em equipe? Contudo, são precisamente essas competências interpessoais e a personalidade do candidato que são importantíssimas para se chegar a uma boa correlação. Um consultor deve ser pontual quanto aos compromissos firmados com o cliente, enquanto que um programador pode ter um horário de trabalho mais flexível. Da mesma forma, a aparência não é tão importante para um programador quanto para um consultor. Entretanto, se o consultor não tiver a habilidade de falar abertamente com seus clientes, sua empresa o dispensará muito em breve. Da mesma forma, uma correlação só se torna realmente bem-sucedida se a personalidade do candidato também for considerada. Meu CV detalha uma ampla variedade de experiências do meu passado, mas como eu as realizei também é muito importante.

 

Como juntar todas as peças?

Mas ainda que esse CV se enquadre perfeitamente àquela vaga, ainda não teremos a certeza de uma correlação perfeita. Afinal, as competências e a personalidade de um novo funcionário devem ser complementares à malha de competências e personalidades dos futuros colegas. Se eu for o único engenheiro de software da empresa, terei de ser muito versátil e assumir as iniciativas com naturalidade. Se eu for contratado para uma equipe com outras duas pessoas – uma delas mais familiarizada com X e a outra com Y – as competências serão complementares entre si, e a colaboração criará algo inteiramente novo. Posso pedir auxílio com mais frequência e, ao mesmo tempo, a empresa esperará de mim a capacidade de me enquadrar bem à equipe. Os colegas envolvidos também influenciam a correlação perfeita. Para ser preciso, os CVs dos futuros colegas também devem ser considerados na correlação.

Quem ainda acredita que é possível associar um funcionário a um cargo considerando somente um parâmetro (cargo, competências, experiência ou personalidade) pode chegar à conclusão de que isto só dá certo se você tiver muita sorte. Se um algoritmo tem a função de solucionar um problema de tamanha complexidade, as chances de uma correlação bem-sucedida são como a proverbial probabilidade de se encontrar uma agulha no palheiro.

Então, chegamos ao fim do caminho?

Ainda não. Confúcio declarou: “A experiência é como uma lanterna dependurada nas costas; ilumina somente a parte do caminho já percorrida.”

Testamos nossos conhecimentos, proporcionamos vantagens a nós mesmos e a outras pessoas, podemos ser pontuais e confiáveis. Dispomos dos requisitos necessários de competência interpessoal. Isto quer dizer que garantimos a segurança dos negócios que administramos. Todos os prazos são cumpridos, os clientes são bem tratados e os funcionários chegam aos seus postos de trabalho pontualmente, todas as manhãs. A esta altura, tudo deve estar definido.

 

O que realmente fortalece um negócio?

Mas se todos cumprirem os requisitos regularmente, o negócio permanecerá “apenas” assegurado. Não criamos nada de novo. As inovações requerem bons conhecimentos e costumam gerar uma experiência expressiva. Entretanto, é preciso, acima de tudo – literal e semanticamente – ter criatividade.

O dicionário de Cambridge define criatividade como “the ability to produce original and unusual ideas, or to make something new or imaginative”¹ (a capacidade de gerar ideias novas e incomuns ou de tornar algo novo ou imaginativo). Basicamente, ao exceder os limites do conhecimento e da experiência, a criatividade nos proporciona uma terceira maneira de encarar alguma coisa, que poderíamos chamar de “pensar fora da caixa.” Como uma forma de abordagem, a criatividade é, portanto, menos artística do que quebrar regras: retrabalho radical, raciocínio fora da caixa, ou jogar a caixa fora de uma vez. Um ato criativo produz algo novo, diferente e talvez um pouco assustador.

Albert Einstein disse que “Criatividade é inteligência se divertindo”.² O criador seria, então, alguém que se diverte revolucionando os negócios, e não alguém que apenas cumpre um calhamaço de requisitos. A criatividade é um dos principais valores nos momentos em que ocorrem mudanças significativas. Afinal, qualquer pessoa que simplesmente se adapte ao passo da digitalização não conseguirá acompanhá-lo e certamente não progredirá. Precisamos de pessoas que mantenham uma visão geral. Precisamos de profissionais que asseguram os negócios. E precisamos também de pessoas que nos apresentem novas formas de fazer as coisas, especialmente nos dias de hoje. A criatividade é a competência mais importante na atualidade.

Criatividade, intuição, emoções e qualquer coisa que se oponha ao lógico, ao analítico e ao racional (que possa ser considerado análogo ao conhecimento e à experiência) são fatores muitas vezes atribuídos ao lado direito do cérebro. Você pode já ter ouvido falar de teoria de que as pessoas usam mais o lado direito ou esquerdo do cérebro. Entretanto, os pesquisadores constataram que isto não passa de um mito. Mesmo que algumas funções sejam atribuídas principalmente a determinado lado do cérebro, os resultados são melhores quando ambos os lados do cérebro trabalham em conjunto, em redes complexas.³

Se eu quiser criar um novo produto, o conhecimento dos processos produtivos e os insumos necessários serão muito úteis para mim. Minha experiência no planejamento de novos produto também me ajudará. Meu talento organizacional respaldará o processo. Mas a ideia de criar um novo produto resulta da minha criatividade. Portanto, se você for bom em alguma coisa, você terá os melhores resultados, pois todos os fatores serão envolvidos ao mesmo tempo: conhecimentos, experiência, personalidade e criatividade.

 

Adeus à noção da correlação perfeita

Resumindo: a correlação não pode ser baseada em competências, habilidades ou em qualquer abordagem específica, porque o problema é complexo demais. A correlação se dá conforme as expectativas, e estas mudam constantemente.

Da mesma forma, simplesmente não existe algo como uma correlação perfeita, uma vez que é impossível sobrepor as expectativas. As expectativas são muito subjetivas e podem nunca ser atendidas de uma maneira que agrade a todos igualmente. Portanto, só podemos avaliar todos os fatores até onde for possível, para nos aproximarmos ao máximo da correlação perfeita.

Os resultados da cultura atual de correlação com blocos de dados, como algumas competências e cargos ambíguos, destroem a qualidade dos resultados das máquinas reiteradamente. A correlação com blocos de dados é um tiro no escuro. Os que acreditam ser capazes de correlacionar fragmentos de dados com palavras-chave arbitrárias jamais se aproximarão da correlação perfeita. Conforme citado anteriormente, essa abordagem ignora outros parâmetros que são críticos para uma designação de alta qualidade.

Com algoritmos complexos, só é possível criar a aproximação máxima possível evitando os fragmentos de dados e tentando incluir todos os fatores, assim como faz o nosso cérebro quando cria algo novo: competências, experiência, personalidade e cargos anteriores, desde que manuseados corretamente. A máquina leva todos esses critérios em conta, avalia-os separadamente, e gera um peso para cada um. Se esses critérios forem representados com o peso adequado, um bom começo seria reunir os dados pessoais aos do cargo, utilizando a tecnologia. Todos os fatores determinantes, inclusive as expectativas, se alinham e as chances de se obter uma correlação perfeita se ampliam.

Mesmo com os processos compatíveis de correlação bem projetados, desenvolvidos e otimizados da JANZZ Technology, ainda é difícil considerar todos os fatores até o ponto necessário. As expectativas podem ser mapeadas em uma escala abrangente, mas algum aspecto sempre permanece oculto. Por exemplo, se a categoria ‘desempregados’ for considerada uma situação estável, uma boa parcela das expectativas se resumem à recolocação dessas pessoas. Se for preciso correlacionar engenheiros, há uma expectativa de que a faixa salarial corresponda às dos cargos anteriores. Expectativas adicionais podem ser mapeadas se sua presença estiver clara. Da mesma forma, somente podemos nos aproximar da correlação perfeita. Entretanto, não estamos trabalhando às cegas com fragmentos de dados. O processo pode não culminar em uma correspondência perfeita – mas pode levar à outras correlações possíveis.

 

Fontes:

¹ Dicionário de Cambridge (2017). Criatividade. Acessado via: http://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/creativity [2017.11.02].

² Einstein, Albert (1930). Mein Weltbild. Wie ich die Welt sehe.

³ Nielsen JA, Zielinski BA, Ferguson MA, Lainhart JE, Anderson JS (2013). An Evaluation of the Left-Brain vs. Right-Brain Hypothesis with Resting State Functional Connectivity Magnetic Resonance Imaging. PLoS ONE8(8): e71275. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071275

Sahoo, Anadi (2017). Knowledge, Experience & Creativity. Acessado via: https://www.linkedin.com/pulse/knowledge-experience-creativity-dr-anadi-sahoo/ [2017.11.03.].

 

ESCO: Esperávamos uma ontologia – ficamos desapontados com a coleção de termos que recebemos

Quase quatro anos se passaram. Esperamos por um longo tempo – e estávamos curiosos para ver o que a Europa anunciava com tanta grandiosidade. Constantemente ansiosos para sabermos se isto soluciona problemas bastante conhecidos dos sistemas de classificação. A classificação da União Europeia para dados ocupacionais é conhecida como ESCO – European Skills, Competences, Qualifications and Occupations (Competências, habilidades, qualificações e ocupações na Europa). Até o momento, as classificações têm sido solucionadas por todos os Estados por conta própria, como o ROME na França, o KLdB na Alemanha ou o CP na Itália. Geralmente, têm como base a mãe de todas as classificações, a Norma Internacional de Classificação de Ocupações (International Standard Classification of Occupations – ISCO) publicada pela Organização Internacional do Trabalho por volta de 1960, mas não são necessariamente comparáveis – números e letras diferentes, e níveis de taxonomia diferentes podem distinguir as classificações.

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Outros sistemas de classificação foram desenvolvidos primeiro, mas com finalidade principalmente estatística. Desta forma, foi possível compor ocupações com números de identificação, em grupos e, em seguida, gerar estatísticas, mas esses sistemas não ampliam a compreensão de ocupações individuais. O sistema em grupos costumava ser amplo e genérico em demasia. Por exemplo, todos os médicos especialistas são reunidos no mesmo grupo e esse grupo é descrito apenas com um mesmo conjunto de competências para todos os especialistas. Isto quer dizer que as competências de um oncologista são descritas como idênticas às de um gastroenterologista, de um ginecologista ou de um patologista. Portanto, conforme as taxonomias, eles teriam os mesmos conhecimentos e suas especializações seriam reconhecidas somente pelo nome de seus cargos. Com esse nível de imprecisão nas descrições, certamente não seria possível uma melhor compreensão dos cargos individuais.

A União Europeia não queria que a ESCO se desenvolvesse como mais um esqueleto vago demais, mas sim criar um entendimento comum das ocupações, competências, habilidades, conhecimentos e qualificações em todos os 26 idiomas cobertos, de forma que os empregadores, profissionais e instituições educacionais pudessem compreender melhor as necessidades e os requisitos uns dos outros. Desta forma, a liberdade de movimentação poderia compensar as lacunas de competências e desemprego em diferentes estados-membro, segundo Juncker.¹

Quase quatro anos se passaram desde o lançamento da versão de testes. Todas as partes interessadas possíveis se envolveram, como agências de emprego, assessores de carreira, estatísticos, cientistas… a fim de criar essa classificação em 26 idiomas. Quase quatro anos de testes, extensões, modificações e retrabalho… e agora, estou aqui em frente ao meu PC, digitando em uma base de dados online “Word” como competência desejada e a base de dados não reconhece o termo. A única sugestão alternativa: WordPress. Não está relacionada à minha busca. Se eu digitar “PowerPoint”, nada acontece. A base de dados não reconhece o termo, é a busca não será armazenada.²

Muito bem, vamos experimentar o Indeed. Somente na Alemanha, encontreis mais de 13.000 anúncios de vagas com o termo de pesquisa “PowerPoint”. Na França e no Reino Unido, são mais de 8.000 anúncios. Mas o termo “PowerPoint” não está classificado como uma competência em toda a Europa. O termo não figura entre as 13.485 competências da ESCO. Um profissional deve entender o empregador em potencial melhor, no sentido de que “PowerPoint” não é uma competência importante para se recolocar no mercado?

A base de dados, temos de admitir, reconhece o termo “Microsoft Office” quando digitamos “Microsoft”, mas a compreensão semântica da base de dados não vai além disto. Afinal, e expressão “software de edição de texto” é armazenada como uma competência isolada, sem relação com o Microsoft Office, e nenhuma das duas competências sugerem que sejam sinônimas.

A ESCO declara reconhecer 2.942 ocupações. É interessante notar que o sistema identifica um «coordenador de logística ferroviária » e também oferece determinadas ortografias alternativas, mas não reconhece o termo “especialista em logística”. De tempos em tempos, ocupações com problemas semelhantes são encontradas. Além disto, uma alternativa sugerida para o termo “agente de partido político” é «agente de relações públicas». Apenas para exemplificar uma sugestão de cargo equivocada.

A ESCO agora será disponibilizada em 26 idiomas. Sim e não, vou descobrir. Sim, os cargos estão disponíveis em 26 idiomas; sim, as competências também estão disponíveis. Contudo, as explicações dos termos são sempre em inglês, o que significa que um cargo poder ser traduzido em todos os idiomas, mas não as descrições dos cargos. Elas permanecem somente em inglês. Agora questiona-se se um empregador da França compreende a descrição da profissão de um candidato sueco melhor sem uma definição em seu idioma nativo, o francês. Ou se ele poderá avaliar se a classificação realmente coincide com a vaga que está oferecendo.

Além do fato de as qualificações serem disponibilizadas somente em um idioma: Grego. As descrições detalhadas somente podem ser encontradas nesse idioma. Em qualquer caso, um empregador de outro estado-membro não entenderá melhor os dados do candidato, mesmo se este for grego. A própria ESCO relata que as qualificações devem ser fornecidas pelos estados-membro e que serão integradas regularmente. Entretanto, 27 estados-membros deixaram muito tempo passar.

Agora eu preciso compilar tudo. Estou mais do que desapontado com alguns aspectos marginais. Esperei quase quatro anos desde que comecei a explicar as possibilidades de coleta para ontologias em conjunto com outras pessoas no Congresso da ESCO. Mas nenhuma ontologia foi desenvolvida, apenas uma taxonomia ou uma coletânea de termos. 2.942 profissões, 13.485 competências e 672 qualificações (em grego) foram integradas à ESCO. A ESCO aparentemente investiu muito tempo e provavelmente muito dinheiro nesse desenvolvimento. Mas daí a ser uma revolução em relação à meta de Juncker é bastante questionável.

A pergunta agora é: O que fazemos agora? Vamos ter esperança e aguardar mais quatro anos até que a ESCO seja capaz de atender às necessidades dos serviços públicos e privados de RH e recolocação? Ou talvez devamos buscar uma alternativa? E quanto a uma alternativa que represente uma verdadeira ontologia, com reconhecimento semântico? Uma que reconheça que um funcionário de um partido não tem a mesma função que o de um RP. Que saiba que “MS Word’ é a mesma competência que “Microsoft Word” ou processamento de texto. E que contemple diversos idiomas em todos os campos. Quem sabe já existe uma solução assim? Talvez uma pesquisa online possa apresentar os resultados desejados, nesse sentido. Por exemplo, o site http://janzz.technology.

 

[1] ESCO (2015). Estrutura estratégica da ESCO. Visão, missão, posição, valor agregado e princípios orientativos. Brüssel.

[2] Somente a base de dados online da ESCO foi utilizada nesta pesquisa.

A NAV escolheu a solução da JANZZ baseada em ontologias para modernizar sua plataforma para o mercado de trabalho.

A Norwegian Labour and Welfare Administration (NAV) escolheu a empresa suíça de tecnologia JANZZ em um processo de licitação pública, para produzir os componentes de sua nova plataforma para o mercado de trabalho. A JANZZ venceu o processo de licitação contra concorrentes internacionais e vai prestar suporte à NAV com sua especialização em dados relativos a ocupações e competências.

A NAV está adaptando sua plataforma de autosserviço como parte da sua pauta para melhorar a recolocação de profissionais em busca de emprego. O objetivo da NAV é oferecer um serviço transparente a todos os operadores e participantes do mercado de trabalho, em que todos os usuários possam utilizar os serviços nos mesmos termos. A empresa está desenvolvendo uma ferramenta flexível que torna o mercado de trabalho norueguês mais transparente e proporciona uma recolocação profissional mais rápida a todos que estejam em busca de emprego.

A nova plataforma será uma fonte de conhecimento sobre o mercado de trabalho norueguês. A coleta, otimização e análise dos dados e informações sobre oportunidades de trabalho e competências serão uma parte central da futura plataforma. Ao incorporar dados e análises à sua visão estratégica central, a NAV almeja a criação de um ciclo de conhecimentos sustentável e dinâmico, que se beneficiará do bom funcionamento do mercado de trabalho.

Com sua tecnologia de correlação de oportunidades de trabalho baseada em ontologias, a JANZZ oferece a ferramenta ideal para a NAV construir uma nova plataforma inovadora e sustentável. Os dados da ontologia da JANZZ relacionados a ocupações e competências são uma base de dados semântica abrangente de cargos, competências e formações. O sistema compreende as nuances de CVs e vagas em aberto e pode ajudar a traduzi-los entre si. Em conjunto com o poderoso mecanismo de correlação semântica entre cargos e oportunidades, ele vai ajudar a NAV a gerar resultados e recomendações mais relevantes e transparentes nas pesquisas, e a obter perspectivas mais precisas em relação ao mercado de trabalho.

 

Sobre a NAV

A Norwegian Labour and Welfare Administration (NAV) tem aproximadamente 19.000 funcionários (cerca de 14.000 funcionários em nível nacional e 5.000 em nível municipal).
A NAV foi fundada em 1º de julho de 2006. As autoridades locais e o governo central cooperam entre si para formular soluções adequadas para os serviços sociais, de bem-estar e de recolocação profissional, para usuários dos 456 repartições do órgão nos municípios de todos os 19 condados da Noruega.

A NAV é responsável por um terço do orçamento nacional da Noruega, administrando diversos esquemas de benefícios e emprego (p. ex. seguro-desemprego, licenças remuneradas, auxílio-doença, auxílio-maternidade/paternidade, verbas para tratamento médico e pensões).

Principais objetivos em relação ao mercado de trabalho:

  • Mais pessoas ativas e empregadas, menos beneficiárias de verbas públicas
  • Um mercado de trabalho que funcione muito bem, com alto nível de participação da mão de obra ativa
  • Uma sociedade inclusiva, que assegure a todos a oportunidade de participar
  • Uma administração compreensiva e eficiente em prol do trabalho e do bem-estar

Objetivos secundários (objetivos trabalhistas) em relação ao mercado de trabalho:

  • Locais de trabalho inclusivos
  • Empresas e órgãos capazes de preencher suas vagas com profissionais qualificados
  • Assegurar aos portadores de deficiências ou parcialmente incapacitados de exercer suas funções a oportunidade de participar ativamente da vida funcional
  • Serviços e informações desenvolvidos conforme as necessidades e as circunstâncias dos usuários

Mais informações sobre a NAV disponíveis no site www.nav.no

 

Sobre a JANZZ.technology

A JANZZ.technology é uma empresa de tecnologia e consultoria ativa no setor de competências semânticas e correlação entre cargos e oportunidades e na utilização de dados complexos de ocupações e competências. A empresa oferece produtos convencionais e sem marca e soluções da SaaS para modelagem, análise e utilização de grandes volumes de dados empresas portais de oportunidades de trabalho, em serviços públicos de recolocação e em sites particulares de empresas. Utilizando tecnologias semânticas de última geração para fazer uma correlação precisa entre as qualificações e competências técnicas e interpessoais em diversos idiomas, a meta é mitigar consideravelmente os problemas de correlação associados a mecanismos de pesquisa assimétricos nos mercados de trabalho.

Mais informações sobre a JANZZ.technology disponíveis no site www.janzz.technology

Você se sente perdido com grandes volumes de dados?
A ideia mal interpretada que reina no universo dos dados.

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“. . . Nesse império, a arte da cartografia atingiu um nível de perfeição tal que o mapa de uma única província ocupava a área de uma cidade inteira, e o mapa de um império ocupava a área de uma província inteira. Em tempo, esses mapas inconcebíveis não eram mais satisfatórios e as guildas dos cartógrafos traçaram um mapa do império com as mesmas dimensões do próprio império, coincidindo com a área original em cada ponto.[…]”

“Sobre o rigor nas ciências”
Jorge Luis Borges

A história de Borges narra um império imaginário, obcecado com a ideia de criar uma representação perfeita do mundo. O Império fictício se dedicou completamente à tarefa de criar um mapa que coincidisse com as terras ponto a ponto. Hoje, eu não posso evitar de pensar que nos encontramos em um ambiente muito parecido: os dados estão em profunda mudança no nosso mundo, assim como a maneira como os percebemos. Estamos em meio a uma revolução dos dados tão vasta, difundida e jovem que fica difícil absorver tudo. O impacto dos dados está se estendendo em uma escala realmente assustadora; estamos nos empenhando em utilizar grandes volumes de dados para transformar setores inteiros, do marketing e das vendas à previsão do tempo, dos diagnósticos clínicos às embalagens de alimentos e do armazenamento de documentos e do uso de software à comunicação. Na verdade, de uma maneira muito parecida com o império fictício de Borges, acabamos acreditando que quanto mais dados coletarmos e analisarmos, mais conhecimentos vamos adquirir do mundo e das pessoas que o habitam. Como se tornaram tolos os maníacos da informação.

Atualmente prevalece a convicção de que grandes volumes de dados geram perspectivas viáveis para quase todos os aspectos da vida. Philip Evans e Patrick Forth contestam, alegando que “as informações são compreendidas e aplicadas fundamentalmente por meio de novos métodos de inteligência artificial, que buscam perspectivas em algoritmos, utilizando conjuntos de dados volumosos e ruidosos. Como os conjuntos de dados mais volumosos geram perspectivas melhores, a imensidão é linda” (do artigo de coautoria dos cientistas bcg.perspectives). Ao longo dessas linhas, nosso apetite por dados está aumentando continuamente e nosso ecossistema digital está alimentando essa tendência: sensores, dispositivos conectados, redes sociais e um número crescente de nuvens produzem continuamente novos dados para coletarmos e analisarmos. Segundo um estudo da International Data Corporation (IDC), o universo digital deve dobrar, aproximadamente, a cada dois anos. De 2005 até 2020, o volume de dados vai crescer 300 vezes, atingindo 40 zetabytes de dados. Um zetabyte equivale a 1021 bytes. Neste mundo em que os volumes de dados crescem exponencialmente, não há limites para a necessidade de acúmulo de dados. Assim como no império fictício de Borges, o limite externo é a escala 1:1, uma representação digital completa do nosso mundo.

Hoje em dia, empresas como a IBM ou o LinkedIn já procuram atingir esse limite. A IBM está treinando seu sistema de computação cognitiva, conhecido como Watson, para ser capaz de responder a praticamente qualquer pergunta. Para tanto, o IBM Watson está coletando volumes de dados sem precedentes, para compor um acervo impressionante de informações. A empresa acaba de adquirir a Truven Health Analytics por US$ 2,6 bilhões à vista, trazendo para sua unidade clínica um poderoso repositório de dados de milhares de hospitais, funcionários e governos de vários estados dos EUA, relacionados à saúde. Trata-se da quarta grande aquisição de empresas de dados na área de saúde nos 10 meses de vida do IBM Watson, demonstrando a importância da representação digital de pacientes, diagnósticos, tratamentos e hospitais para o sistema de inteligência artificial dessa gigante da informática. A visão do LinkedIn é igualmente ousada: a empresa está criando um Gráfico Econômico, que representa nada menos que o mapeamento digital da economia global. Outro objetivo do site é incluir um perfil para cada um dos 3 bilhões de membros da força de trabalho ativa no planeta. O intuito é representar digitalmente cada empresa, seus produtos e serviços, as oportunidades econômicas que oferecem e as competências necessárias para se enquadrar nessas oportunidades. E a empresa planeja incluir uma presença digital para cada instituição de ensino superior n mundo. Ainda assim, o empenho dessas duas empresas é apenas a ponta do iceberg. Seus planos de manter uma apresentação digital em seus respectivos campos são ícones de uma aspiração mais geral dos dias de hoje em relação ao status das informações polivalentes.

A visão de empresas como IBM Watson e Linkedin já está, portanto, invocando o mundo idealizado por Borges. As forças dos grandes volumes de dados estão se convergindo e recriando as pretensões cartográficas do império da obra do escritor. O mundo está se tornando autorreferenciável. A representação digital do nosso mundo está se expandindo rapidamente e os limites externos, a representação e a realidade estão começando a se fundir. O mundo e nossa imagem do mundo estão se convergindo. De repente, nos vemos em um mundo que tem uma semelhança assustadora com o império de Borges.

Que bobagem – prossegue a narrativa de Borges, chamando a atenção para a questão da própria finalidade dessa imensa representação. Seja cartográfico ou digital, um mapa em escala 1:1 pode não ser tão importante quanto se supunha.

“[…] Menos dedicadas ao estudo da cartografia, as gerações seguintes decidiram que esse dilatado mapa era inútil e não sem impiedade entregaram-no às inclemências do sol e dos invernos. Nos desertos do oeste perduram despedaçadas ruínas do mapa habitadas por animais e por mendigos; em todo o País não há outra relíquia das Disciplinas Geográficas.”

No mundo fictício de Borges, as próximas gerações desprezaram o mapa de seus ancestrais, pois já não tinham mais a mesma ambição deles e reconheceram que um mapa em escala 1:1 era inútil. Eles deixaram o mapa se decompor e tudo o que sobrou foram “ruínas laceradas” do mapa de seus ancestrais. A conclusão de que um mapa em escala 1:1 praticamente não tem utilidade também ecoa em nossa experiência com o universo dos dados em franca expansão. O Professor Patrick Wolfe, Diretor Executivo do Instituto de Grandes Volumes de Dados do College of London, alerta que “a velocidade com que estamos gerando dados está superando rapidamente nossa capacidade de analisá-los.” Apenas cerca de 0,5% de todos os dados são analisados atualmente e Wolfe diz que esse percentual está se reduzindo à medida que mais dados são coletados. Portanto, também estamos começando a constatar a falta de praticidade das massas de dados com que estamos lidando. Em vez de adquirir mais conhecimentos, exponencialmente, sobre o nosso mundo, por meio dos dados, estamos criando uma entidade que corre o risco de cair no esquecimento, graças ao seu tamanho exagerado.

Para evitar que nossa coleção digital em eterno acúmulo tenha o mesmo destino do mapa de Borges – ser abandonada pelas próximas gerações até se tornar um amontoado de ruínas – é essencial gerar inteligência aproveitável com ela. Desta forma, a capacidade de realmente compreender inteiramente a complexidade das massas de dados coletados e produzir conhecimentos relevantes a partir delas será a vantagem competitiva definitiva da atualidade e ainda mais no futuro.

Apesar de várias pessoas já estarem transformando grandes volumes de dados em dados inteligentes, ainda não surgiu uma solução patente que determine como de fato chegar a essa transformação. No momento, a matemática aplicada, o processamento da linguagem natural e a aprendizagem de máquinas têm peso igual na balança e substituem todas as demais ferramentas que possam ser concebidas. É a ideia de que, com dados suficientes, os números falam por si próprios. Para reiterar o que Evans e Forth disseram, “a imensidão é linda”. Essa ideia supre de informações a cultura do Vale do Silício e, por extensão, a de diversos empreendimentos em todo o mundo.

Outras metodologias como as ontologiastaxonomias e semânticas são inteiramente desprezadas no atual espírito de descobrimento. Enquanto a matemática aplicada, a aprendizagem de máquinas e as análises preditivas se baseiam no volume, as ontologias, taxonomias e semânticas se baseiam no significado e na compreensão. E embora estas últimas possam parecer irrelevantes, se comparadas às dimensões daquelas, elas ainda têm um papel de igual importância na determinação da adequação competitiva das empresas. Depois do crescimento exponencial do universo digital nos últimos anos, atingimos um grau de complexidade que requer uma profunda compreensão dos temas em questão. Algo que não se obtém pela mera coleta de ainda mais dados ou com a implementação de um algoritmo. Portanto, por mais irônico que possa ser, é uma mudança de direção que nos afasta da ideia de que “o grande é lindo”, e que pode realmente alavancar o poder integral dos grandes volumes de dados.