Datos inteligentes, empleos mejores: cómo la tecnología está transformando el mercado laboral

Para 2030, se espera que más del 20% de los puestos de trabajo se transformarán como consecuencia de los avances en tecnología digital, los cambios demográficos y las disrupciones económicas. Este proceso ya está redefiniendo la forma de encontrar, capacitar y distribuir el talento, por lo que se necesitan nuevas estrategias para garantizar la alineación entre las habilidades y las oportunidades.

Los sistemas convencionales de búsqueda de empleo a menudo no logran captar toda la gama de habilidades de un candidato. Se basan principalmente en palabras clave y descripciones rígidas de puestos de trabajo, pasando por alto las habilidades transferibles, el potencial de crecimiento y la adaptabilidad de los candidatos. Este enfoque obsoleto provoca desajustes entre las habilidades y los empleos, lo que se traduce en desempleo prolongado y menor productividad.

Además, la falta de uniformidad en la taxonomía de habilidades y la fragmentación de los datos sobre el mercado laboral dificultan que las partes interesadas – gobiernos, empleadores y proveedores de educación – intercambien información clara y útil sobre la demanda de habilidades. Esto impide una respuesta rápida a las demandas del mercado laboral, en constante cambio.

Sin marcos estandarizados, es difícil garantizar que todo el mundo hable el mismo idioma en lo que respecta a habilidades y competencias. Esta falta de cohesión dificulta tanto la progresión profesional individual como la resiliencia económica en general.

La tecnología está transformando la forma en que conectamos a las personas con las vacantes. Herramientas como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el blockchain contribuyen a crear sistemas dinámicos y ricos en datos que permiten alinear mejor las habilidades de los trabajadores con las demandas del mercado.

Un informe titulado Matching Talent to the Jobs of Tomorrow (Conectar el Talento con los Empleos del Mañana), publicado en febrero de 2025 por el Foro Económico Mundial y Capgemini, establece una hoja de ruta de cinco pasos para ayudar a las agencias públicas de empleo a utilizar la tecnología de forma más eficaz. A continuación se presentan los aspectos más destacados:

Los sistemas inteligentes se nutren de datos de calidad. Con la IA, las organizaciones pueden analizar anuncios de empleo y CV en tiempo real utilizando el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer palabras clave, habilidades y competencias. Este flujo continuo de datos ofrece una imagen más clara de lo que buscan los empleadores y de cómo evolucionan sus necesidades.

Actualmente, la forma en que describimos las vacantes de empleo y las habilidades no siempre es coherente. Estandarizar este lenguaje entre los distintos sectores puede agilizar y optimizar la búsqueda de empleo. Las herramientas de PLN pueden armonizar las taxonomías entre los sectores público y privado, garantizando una interoperabilidad global. Esto facilita la comunicación entre los solicitantes de empleo, los empleadores y los proveedores de formación.

Verificar las habilidades y cualificaciones es esencial para evitar retrasos durante el proceso de contratación. Las credenciales basadas en blockchain pueden crear registros seguros e inviolables de las certificaciones, mientras que las evaluaciones digitales proporcionan mecanismos escalables para verificar las habilidades. Estas herramientas aumentan la confianza en los perfiles de los candidatos, reducen las ineficiencias en la contratación y apoyan la movilidad global del talento.

Las plataformas de aprendizaje basadas en IA pueden adaptar el reciclaje y la mejora de las habilidades a cada persona. Al analizar las habilidades existentes y los objetivos profesionales, pueden recomendar rutas de aprendizaje y ajustarlas en tiempo real a medida que evolucionan las necesidades del mercado laboral. Este enfoque fomenta el aprendizaje permanente y la adaptabilidad de la fuerza laboral.

Los modelos de aprendizaje automático combinan los datos de los candidatos con resultados de contratación reales para mejorar la precisión predictiva. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) ayudan a contextualizar las habilidades y la experiencia laboral, lo que permite ofrecer recomendaciones de empleo más relevantes y orientación profesional personalizada a candidatos y empleadores.

El cambio hacia una búsqueda de empleo más inteligente está impulsado por un conjunto de tecnologías clave que están transformando la forma en que evaluamos y conectamos el talento con las oportunidades.

El procesamiento del lenguaje natural y la IA son fundamentales para extraer e interpretar datos, por ejemplo, proporcionando información en tiempo real y permitiendo funciones multilingües. También se puede utilizar el análisis de deficiencias basado en IA para identificar las necesidades emergentes en materia de habilidades, que sirven de base para diseñar programas de formación y orientar la inversión institucional.

El blockchain garantiza la integridad y la portabilidad de las credenciales, lo que reduce la dependencia de la verificación manual del historial. Por último, los marcos de habilidades dinámicos, que se actualizan continuamente a través del aprendizaje automático, ayudan a mantener la relevancia de las taxonomías a medida que surgen nuevos empleos y tecnologías.

Pero el éxito en conectar el talento con las oportunidades no depende solo de la tecnología, sino también de cómo la implementamos. La colaboración público-privada garantiza la alineación entre las políticas de fuerza laboral, los sistemas educativos y las necesidades de los empleadores. Diseños específicos para cada contexto adaptan los sistemas de colocación laboral a la infraestructura digital y las condiciones socioeconómicas locales, lo que permite una innovación escalable. Y unos sistemas centrados en las personas integran las herramientas digitales con la supervisión de expertos, lo que fomenta la inclusión y la confianza.

Contar con sistemas más inteligentes de búsqueda de empleo representa una oportunidad estratégica para redefinir la forma de desarrollar, reconocer y emplear las habilidades a nivel global. Cuando las habilidades de la fuerza laboral se alinean con la demanda del mercado, podemos reducir los desajustes, impulsar la productividad y construir economías más inclusivas y resilientes.

Esta visión es el núcleo de las iniciativas Reskilling Revolution y Future of Jobs del Foro Económico Mundial. Estos dos programas reúnen a empresas, gobiernos y la sociedad civil para abordar la creciente necesidad de transformar la educación, las habilidades y el aprendizaje, y promover el acceso a buenos empleos para todos.

El futuro del trabajo depende de cómo se aproveche el potencial humano. La tecnología será un importante motor de esta transformación.