Aprendizaje automático para identificar rutas de aprendizaje y mejorar las transiciones laborales

Maite Sáenz22 octubre 20213min
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Investigadores de la Escuela de Negocios de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW) y de la Universidad de Tecnología de Sidney (UTS), ambas australianas, han utilizado el learning machine para crear un sistema que permite identificar y recomendar trabajos a partir de las habilidades y conocimientos actuales de la persona en cuestión y sugerir una posible ruta de nuevas habilidades a adquirir para facilitar su transición laboral.

Sus creadores son Mary-Anne Williams, profesora de la Escuela de Administración y Gobernanza y Cátedra Michael J. Crouch de Innovación en la Escuela de Negocios de UNSW, y los doctores Nikolas Dawson y Marian-Andrei Rizoiu, ambos de la Universidad de Tecnología de Sydney (UTS). El «Sistema de recomendación de transiciones laborales», que así han decidido bautizarlo, es un prototipo funcional que cruza datos de anuncios de trabajo online de todo el país con datos relacionados con los cambios de trabajo de trabajadores reales, y el aprendizaje automático se encarga de extraer patrones comunes en las cualificaciones que acompañan a dichas transiciones. Según explican en un artículo de UNSW BusinessThink citado por IMD, la base operativa de la IA está en que «los trabajos y ocupaciones se caracterizan como conjuntos de habilidades, de tal manera que se puede crear y modelar una nueva ocupación combinando un nuevo conjunto de habilidades».

Tal y como explica la profesora Williams, “el sistema calcula la similitud entre diferentes conjuntos de habilidades (ocupaciones) y predice con precisión la probabilidad de transición entre ocupaciones específicas cuando se agregan nuevas habilidades a un conjunto de habilidades». La fiablidad del itinerario de aprendizaje propuesto y la agilidad para pasar de un puesto a son sus dos principales fortalezas, a las que se suma una tercera y nada desdeñable que es la de la reducción de los costes económicos de todo el proceso. Sus aplicaciones son diversas y en lo que Williams cita como ejemplos su utilidad a la hora de ayudar a los trabajadores a desarrollar los conocimientos prácticos necesarios para progresar en su carrera con una hoja de ruta adaptable a sus expectativas de desarrollo a corto, medio y largo plazo. Y del lado de las empresas, constituye una herramienta para, vía upskilling de sus personas, ayudarles a sobrevivir, prosperar e impulsar su capacidad de adaptación, de innovación y de disrupción.


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