Recuadro II-4
APLICACIÓN POTENCIAL DE LA IA EN LA ACTIVIDAD DE LOS SERVICIOS DE EMPLEO
Fuente: elaboración propia a partir de OCDE «Harnessing digitalisation in PES to connect people with jobs», Policy brief on ALMPs, 2022; S. Broecke: «Artificial Intelligence and Labour Market Matching», OECD Social, Employment and Migration Working Papers, núm. 284 y OCDE: Employment Outlook. Artificial Intelligence and the labour market, 2023, M. Urquidi y G. Ortega: «Inteligencia artificial para la búsqueda de empleo. Cómo mejorar la intermediación laboral en los servicios de empleo», 2020, Banco Interamericano de Desarrollo, Nota técnica IDB-TN-01996 y Red Europea de SPE: Opportunities of AI within PES processes and services, 2025.
Perfilado de las personas
demandantes de empleo
• Caracterización y segmentación de las personas demandantes de empleo para facilitar las tareas de orientación laboral.
• Cálculo de la probabilidad de empleo a partir de datos y características individuales de la persona demandante de empleo y en marcos temporales específicos (por ejemplo, a los tres meses, al año, etc.).
Personalización de servicios
• Asignación de las personas demandantes de empleo a intervenciones, programas de PAE según sus necesidades. Por ejemplo, Pôle Emploi en Francia utiliza IA para identificar tempranamente a las personas demandantes de empleo con mayores dificultades de reempleo. El uso de la IA para la asignación a acciones de empleabilidad puede conducir a la reducción del tiempo en desempleo (según algunos estudios, la reducción alcanza el 20 por 100 en el caso de Flandes).
• Integración de bases de datos externas (sobre condiciones socioeconómicas, sobre desempeño en experiencias laborales anteriores, resultados en programas precedentes, etc.) con el objetivo de lograr un mayor ajuste de las intervenciones.
• Determinación del cumplimiento de condiciones para acceder a oportunidades de formación, subsidios a la contratación, etc. por parte de las personas demandantes de empleo.
• Identificar oportunidades de empleo para perfiles específicos o dificultades añadidas para la inserción laboral (por ejemplo, en el caso de las personas con discapacidad, si se incorpora información sobre la distancia al puesto de trabajo, disponibilidad de transporte o accesibilidad en las empresas).
• Información y orientación laboral (chatbots).
• Detección de irregularidades en la provisión de servicios e intervenciones (alerta ante sesgos, desatención de demandantes, etc.).
Mejora del matching entre
oferta y demanda de empleo
• Elaboración y mejora de perfiles mediante el análisis de currículum, detectando y potenciando capacidades o experiencias clave. Por ejemplo, la herramienta Jobbereik del servicio de empleo de Flandes en Bélgica amplía las opciones de colocación al proponer nuevas ocupaciones no contempladas por la persona demandante, una vez analizadas sus competencias, las vacantes disponibles y las posibilidades de promoción formativa. En Francia, la IA analiza currículums en busca de competencias no mencionadas explícitamente.
• Optimización de las ofertas de empleo. Por ejemplo, mediante el uso de palabras clave que promuevan y centren la búsqueda entre las personas candidatas objetivo o el uso de términos que promuevan la diversidad y eviten la autoexclusión de algunos grupos de trabajadores (mujeres, personas trabajadoras de origen extranjero, etc.).
• Detección de brechas de formación y emparejamiento con oferta formativa disponible.
• Emparejamiento de competencias o habilidades de las personas demandantes de empleo con vacantes, incluidas las futuras que resulten del análisis prospectivo del mercado de trabajo.
Prospección del mercado y predicción
• Mayor nivel de información y variables, lo que contribuye a una mayor equidad en la toma de decisiones.
• Mayor información y capacidad de predicción sobre las necesidades de empleo en el mercado, sectores específicos, etc.
• Apoyo a la movilidad de las personas trabajadoras con base en una mayor información sobre ofertas. Esta información puede extenderse a los mercados de origen.
• Predicción de eventos con impacto en el empleo: probabilidad de desempleo, riesgo de cierre de empresas, etc.
Evaluación de programas
• Análisis del impacto de programas y servicios, permitiendo un mayor nivel de atribución de los resultados.
• Identificación de mejores prácticas en base al impacto.
• Estimación de la probabilidad de éxito del escalado de los programas e intervenciones, incorporando a los análisis variables específicas de entorno.
Trabajo en red
• Articulación de la actividad de los servicios de empleo con instituciones equivalentes y con otros sectores a nivel regional o municipal (interoperabilidad e intercambio de información).
