El pasado mes de Enero se celebró la sesión de trabajo anual del Grupo de Empleabilidad de la AEF (Asociación Española de Fundaciones) bajo el título de “IA para la empleabilidad: herramientas prácticas”.
Completando los argumentos que formulo en el primer post de esta serie accesible en https://pauhortal.com/wp-admin/post.php?post=26586&action=edit he aquí un resumen de las cuestiones y las respuestas que se formularon en dicha convocatoria.
1) ¿Qué podemos hacer desde las entidades que fomentamos la empleabilidad de personas vulnerables?
De igual forma que ya están disponibles soluciones para la gestión de los procesos de inserción de los colectivos no vulnerables hoy ya se dispone de herramientas como las siguientes;
✔ Asistentes conversacionales y copilotos IA: ChatGPT, Gemini u otros copilotos pueden ayudar a personas a redactar CVs, o cartas de presentación, preparar entrevistas y generar estrategias de búsqueda personalizadas. Estas herramientas no sustituyen a los/las orientadores, pero amplifican su capacidad de acompañamiento.
✔ Plataformas y buscadores de IA para procesos de empleo: Existen hoy herramientas en el mercado (Torre.ai etc) que permiten hacer matching automático entre perfiles y vacantes analizando más de 100 parámetros, evitando centrarse solo en currículums tradicionales.
✔ Directorio de herramientas IA: Plataformas como Mytelai recopilan miles de herramientas de IA clasificadas por funcionalidades, y que pueden ser útiles para profesionales y equipos orientadores que quieran explorar opciones sin empezar de cero.
✔ Herramientas de IA responsable aplicada a reclutamiento: Soluciones como Textkernel combinan IA para entender documentos con procesos controlables para evitar sesgos y mejorar la búsqueda y el matching de candidatos.
2) ¿Cómo podemos utilizar la IA para mejorar nuestros procesos?
Podemos utilizarla para:
✔ Automatizar tareas repetitivas, no relaciones humanas: Usar IA para segmentación de perfiles, análisis de competencias y sugerencias de formación, liberando tiempo a los/las orientadores para atención cualificada.
✔ Analizar el mercado laboral en tiempo real: La IA puede proporcionar información sobre qué habilidades se demandan, permitiendo adaptar formación y ajuste de itinerarios de manera estratégica.
✔ Personalizar los itinerarios de inserción: Utilizar la IA para generar recomendaciones personalizadas de empleos, formaciones y acciones según necesidades individuales.
✔ Generar la bidireccionalidad: Integrar IA no solo para búsqueda de empleo sino también para facilitar la retroalimentación entre empleadores, orientadores y candidatos en cada etapa del proceso.
✔ Facilitar la accesibilidad digital: Incorporar interfaces accesibles (voz, multilingüe, simplificadas) para reducir brecha digital y facilitar el uso de IA por las personas con discapacidad o baja alfabetización digital.
3) ¿Cuáles son los peligros y riesgos de la IA mal aplicada en empleo de personas vulnerables? ¿Qué debemos tener en cuenta?
Los aspectos fundamentales a tener en cuenta son:
-Evitar los sesgos y la discriminación algorítmica: Los algoritmos pueden reproducir patrones de exclusión (por género, discapacidad o brechas laborales), penalizando injustamente a candidatos vulnerables si no se diseñan y auditan cuidadosamente.
-Desarrollar una “caja” negra y gestionarla sin transparencia: Muchos sistemas son difíciles de interpretar, lo que complica la tarea de explicar a candidatos por qué fueron descartados o cómo mejorar.
-Hacer un uso inapropiado de los datos personales: La IA puede plantear riesgos de violaciones de privacidad si no se aplica una gobernanza robusta.
-Gestionar sin impulsar la confianza: La falta de transparencia y malos resultados pueden erosionar la confianza de las personas vulnerables en el sistema de acompañamiento.
4) ¿Qué debemos tomar en consideración para aplicar IA de forma responsable?
En la implantación responsable debemos de tomar en cuenta factores como:
Gestionar, evaluar y auditar los modelos con rigor: Medir resultados según criterios de equidad, no solo de eficiencia integrando las perspectivas éticas. La IA debe servir de apoyo, pero no sustituir al factor humano. Es éste el que debe controlar las decisiones clave.
Facilitar capacitación adecuada a los equipos internos y a los usuarios: Tanto los/las orientadores como las personas usuarias deben entender cómo funciona la IA que se pone a su disposición.
Impulsar la transparencia y la explicabilidad: Siempre que sea posible, ofrecer justificación comprensible sobre el uso de IA a los equipos internos a los usuarios y a las organizaciones contratantes.
Usar datos inclusivos y representativos. Usar datos cuidadosamente seleccionados y diversificados para evitar reproducir patrones de exclusión.
A modo de conclusión:
En primer lugar debemos tomar conciencia de que el uso de la IA en el ámbito de la empleabilidad de personas vulnerables exige fundamentalmente tomar en cuenta la capacidad de impacto. La pregunta clave no es si usar IA, sino cómo usarla con sentido, ética y propósito social para llegar a más personas, e incrementar la eficiencia en los procesos de orientación e inserción.
Por ello deben de tomarse en cuenta los elementos siguientes:
- Empezar pequeño, con impacto real (no con grandes proyectos tecnológicos): Las entidades no necesitan desarrollar IA propia para empezar. La clave: usar IA para escalar el acompañamiento, no para sustituirlo. Hoy ya existen herramientas maduras que pueden incorporarse de forma inmediata, como:
- Desarrollar asistentes conversacionales (copilotos IA): para desarrollar iniciativas que puedan ser útiles para los usuarios finales como para los equipos internos para (1) Elaborar CV adaptados, (2) Preparar entrevistas y (3) Acompañar la búsqueda de empleo paso a paso
- Crear asistentes relativos a funcionalidades como: Soportes multilingües de lenguaje, asistentes de voz, que faciliten formación continua a los equipos de gestión, que faciliten información sobre lo que puede/debe hacerse y que no.
- Implementar herramientas para mejorar la gestión: con el objeto de detectar habilidades reales, potencial y experiencia informal y que son especialmente valiosas para trayectorias laborales no lineales, análisis del mercado de trabajo que faciliten el ajuste de los itinerarios formativos y de inserción.
- Impulsar iniciativas colaborativas: Desde las comunidades de práctica hasta la posibilidad de sumarse a iniciativas ya en marcha. estamos empezando de cero.
- Crear plataformas que, evidentemente adaptadas al perfil de los usuarios faciliten su autonomía incorporando recursos, contenidos e información de interés para éstos.
La innovación digital en la gestión del empleo ya está en marcha aunque sea de forma poco estructurada: el reto es conectarla, escalarla y hacerla sostenible. Existen herramientas y experiencias que deberían de ponerse al alcance de todas las entidades y en este sentido queremos destacar la responsabilidad que el Sistema Público y las grandes organizaciones deben asumir en este sentido.
Y todo ello tomando en cuenta que la IA es una herramienta que: a) nos ha de permitir hacer mejor y de forma más eficiente lo que hacemos, b) ofrecer servicios de mayor calidad e impacto. c) automatizar tareas repetitivas y de gestión, etc.
La IA bien aplicada puede reducir barreras en términos de accesibilidad, claridad en el lenguaje, acceso a servicios mediante voz, ritmos adaptados. Pero mal aplicada puede crear nuevas exclusiones. Por eso la accesibilidad debe ser un criterio de diseño desde el inicio.
El reto que tenemos por delante es mayúsculo pero ha de valer la pena afrontarlo y superarlo.
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