El mercado laboral global atraviesa una transformación profunda, impulsada por factores como el cambio demográfico, el avance tecnológico y las disrupciones económicas. De acuerdo con el informe Matching Talent to the Jobs of Tomorrow, publicado por el Foro Económico Mundial y Capgemini, más del 20% de los empleos cambiará de forma significativa para 2030.
Sistemas obsoletos para un mercado nuevo
Según el informe, los sistemas tradicionales de búsqueda de empleo están fallando. Estos modelos, basados en descripciones rígidas y palabras clave, no logran reflejar con precisión el conjunto de habilidades de los candidatos, lo que genera desajustes entre la oferta y la demanda laboral. El resultado: desempleo prolongado, baja productividad y pérdida de competitividad.
La publicación también señala que la falta de marcos estandarizados y la fragmentación de los datos laborales dificultan que gobiernos, empleadores y entidades educativas respondan eficazmente a un entorno dinámico. “Sin marcos estandarizados, es difícil garantizar que todo el mundo hable el mismo idioma en lo que respecta a habilidades y competencias”, advierte el informe.
Cinco pasos para reconectar talento con oportunidades
El Foro Económico Mundial propone una hoja de ruta tecnológica para las agencias públicas de empleo, basada en cinco pasos:
1. Aprovechar los datos
El uso de datos de calidad es el punto de partida. A través del procesamiento del lenguaje natural (PLN), es posible analizar CVs y anuncios en tiempo real para extraer habilidades clave, brindando una imagen más precisa de lo que demanda el mercado.
2. Estandarizar el lenguaje de habilidades
El informe destaca la necesidad de armonizar las taxonomías laborales entre sectores públicos y privados, lo cual agiliza la comunicación entre empleadores, candidatos y formadores.
3. Aumentar la confianza en los perfiles
Tecnologías como blockchain y evaluaciones digitales permiten verificar habilidades y certificaciones de forma segura y escalable, reduciendo ineficiencias y promoviendo la movilidad del talento.
4. Personalizar el aprendizaje
Las plataformas de aprendizaje con IA pueden ofrecer rutas de formación personalizadas, alineadas con las habilidades actuales y los objetivos de cada persona.
5. Mejorar el emparejamiento laboral
Los modelos de aprendizaje automático y los grandes modelos de lenguaje (LLM) optimizan las recomendaciones laborales, ofreciendo orientación profesional más precisa tanto para candidatos como para empleadores.
Tecnología y colaboración para un nuevo ecosistema
El informe también destaca el rol clave de tecnologías como IA, blockchain y marcos de habilidades dinámicos en la creación de sistemas más inteligentes. Estas herramientas permiten detectar brechas, actualizar permanentemente catálogos de habilidades y automatizar procesos que antes eran manuales y lentos.
Sin embargo, la tecnología no basta por sí sola. El Foro Económico Mundial subraya la importancia de la colaboración público-privada, la adaptación local y un enfoque centrado en las personas para garantizar que los sistemas sean inclusivos y confiables.
Hacia un mercado laboral más inclusivo y resiliente
Esta transformación se alinea con los programas Reskilling Revolution y Future of Jobs del Foro Económico Mundial, que buscan rediseñar los sistemas educativos y de capacitación para garantizar empleos de calidad en un mundo cambiante.
El futuro del trabajo dependerá de cómo se movilice el potencial humano, y la tecnología será un motor clave de esa transformación.
