Hace algunos días repasando notas me encontré con las que obtuve en pasado mes de Enero en la sesión de trabajo del Grupo de Empleabilidad de la AEF (Asociación Española de Fundaciones). Una jornada celebrada bajo el título de “IA para la empleabilidad: herramientas prácticas”De entrada hemos de recordar que, aunque no existan datos que lo confirmen, hoy aproximadamente la mitad de los procesos de Orientación e Inserción profesional se desarrollan por Entidades del Tercer Sector que actúan como entidades colaboradoras del Sistema. Una colaboración que, como ya he destacada reiteradamente en este blog se desarrolla en condiciones de una cierta precariedad: En formato de concesión y no de concierto y en condiciones que no serían cualificadas de racionales. En este punto os invito a leer los comentarios que he publicado sobre la Estrategia de Empleo 2025-2028 y particularmente el post titulado “Pecados capitales en la colaboración público-privada en la gestión de las políticas de empleo accesible en https://pauhortal.com/wp-admin/post.php?post=24841&action=edit
Volviendo a la sesión en ella se reflexionó sobre cuestiones como las siguientes: ¿Cómo podemos mejorar los procesos de orientación e inserción para personas en situación de desempleo estructural o vulnerabilidad? ¿Qué nos puede aportar la IA y cómo hemos de usarla? ¿Cuáles son los riesgos que debemos superar cuando aplicamos herramientas basadas en IA a los colectivos vulnerables? ¿Qué debemos tener en cuenta? ¿Qué herramientas están en el mercado, qué proyectos están funcionando, y como podemos aprender de ellos? ¿Cómo hacer que estas iniciativas lleguen al conjunto de las Entidades sociales?
La IA no es un fin en sí misma, sino un multiplicador de impacto para las Entidades que acompañan a personas vulnerables en el objetivo de conseguir su inserción en el mercado de trabajo. Si se aplica con criterios de justicia, transparencia y accesibilidad, permite ampliar la cobertura, personalizar itinerarios y liberar recursos humanos para lo que más importa: el acompañamiento humano y con vocación transformadora. Sin criterios éticos y de equidad, corre el riesgo de reproducir exclusión bajo nuevos algoritmos. Y en todo caso el reto no es tecnológico es de cultura y gobernanza.
La IA no debe ser percibida ni gestionada como un fin, sino como una herramienta que facilita los procesos de inclusión. No puede ni debe ser un sustituto de la intervención humana. Sin embargo, debemos diseñar sistemas que detecten y mitiguen sesgos, especialmente para estos colectivos que normalmente tienen trayectorias laborales discontinuas o historiales laborales no convencionales. En este sentido es necesario ajustar las interfaces de IA con criterios de accesibilidad universal y evitar que la tecnología se convierta en una nueva barrera y particularmente implementar sistemas que faciliten la accesibilidad y la eliminación de barreras (voz, múltiples idiomas, interfaces simples).
En todo caso debe configurarse como un herramienta de apoyo (que aunque no esté todavía a disposición de muchas de las Entidades) debería configurarse para comprender no solo habilidades laborales, sino también situaciones sociales y necesidades específicas (salud mental, cuidado familiar, etc.). La personalización de itinerarios con IA puede maximizar su impacto y facilitar la prestación de servicios de orientación basados en evidencias. Para que la IA tenga sentido, los equipos y los usuarios deben saber cómo usarla y qué esperar de ella lo que exige destinar recursos a procesos formativos y de cambio cultural.
Hoy ya existen tecnologías prácticas que podemos integrar en proyectos o servicios para colectivos vulnerables: Asistentes conversacionales y copilotos: Estos asistentes pueden integrarse en plataformas propias o como apoyo interno para orientadores Herramientas como ChatGPT y asistentes conversacionales que permiten desde elaborar CV y cartas de presentación y practicar entrevistas de trabajo, Generar estrategias de búsqueda adaptadas al perfil de usuario. Sistemas personalizados de recomendación de empleo: Plataformas que permitan analizar las habilidades y competencias de un usuario y recomendar ofertas adaptadas a sus competencias con el objeto de detectar brechas de formación y sugerir alternativas adaptadas a las motivaciones de los usuarios y a las demandas del mercado. Análisis y emparejamiento semántico de perfiles: Algunos sistemas usan sistemas de aprendizaje automático para identificar competencias relevantes a partir del currículum, mejorando la calidad del matching entre oferta y demanda laboral lo que es especialmente útil para personas con trayectorias no lineales o con perfiles variados donde las palabras clave convencionales no identifican bien sus capacidades. Soporte multilingüe y basado en voz: Existen alternativas tecnológicas que muestran que la IA puede ofrecer: Interacción en múltiples idiomas o acceso mediante voz incluso en contextos de bajos recursos o baja alfabetización digital
Tecnologías que permiten mejorar la calidad del acompañamiento, personalizar itinerarios, ampliar la accesibilidad de la búsqueda y disponer de mejor información sobre el mercado de trabajo. La IA debe amplificar la labor social, no sustituir la intervención humana. Es posible diseñar sistemas adaptados para quienes tradicionalmente quedan fuera de los procesos digitales. No basta con tecnología; hay que empoderar a los/las orientadores/as y a las personas que integran los colectivos vulnerables para usarla con propósito.
Los “olvidados” del Sistema de Empleo, parece que están despertando….
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