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Desarrollo de un sistema de inteligencia de mercado laboral, para evaluar necesidades de competencias en formación universitaria

Federico Christmann, Investigador de la Unidad de Prospección y Análisis Laboral de la Universitat Oberta de Catalunya

El rápido cambio tecnológico, la disrupción de la inteligencia artificial, la transición a una economía sostenible, y los efectos de la pandemia de COVID-19 están transformando la forma en que vivimos y trabajamos. Un reciente informe de “The Burning Glass Institute” junto con “Boston Consulting Group” describe a esta dramática disrupción: “el 37% de las 20 habilidades más solicitadas en un empleo promedio han cambiado en los últimos cinco años, y una de cada cinco habilidades es completamente nueva”.

En la Unidad de Prospección y Análisis Laboral (UPAL), hemos trazado un camino de transformación desarrollando la "Inteligencia de Mercado Laboral para Educadores" (LMI4E): un sistema que rastrea la demanda de habilidades en las ofertas de empleo en línea de España, para impulsar la integración del estudiantado de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) a un mercado laboral en constante evolución. Esta herramienta no solo proporciona información al profesorado para actualizar programas educativos, sino que también destaca oportunidades de nuevas ofertas formativas y micro-credenciales alineadas con las exigencias del mercado.

LMI4E es un claro ejemplo de cómo las instituciones de educación superior pueden utilizar big data del mercado laboral para mejorar la empleabilidad de su matrícula. Nuestra fuente principal de información proviene de Lightcast, una compañía que extrae datos de vacantes laborales en línea, lo cual nos permite analizar las últimas tendencias. Toda nuestra información se almacena en un servicio de clouding llamado Snowflake,  lo que requirió de la transferencia de conocimientos y una colaboración estrecha con la Oficina de Datos de la UOC.

Tras un proceso interno de desarrollo, los responsables de cada programa de estudio validan aquellas ocupaciones y habilidades que nuestros graduados deben poder desempeñar. Así, obtenemos una visión clara del mercado laboral al cual tienen acceso nuestros egresados. Los datos se despliegan y comparten con el profesorado a través de Power BI, permitiendo una navegación interactiva. A modo de ejemplo, presentamos un dashboard (ver Figura) del informe entregado a la Facultad de Economía y Empresa, donde los usuarios obtienen información sobre la demanda de habilidades asociadas a uno de sus Grados. Las habilidades demandadas en el mercado laboral, pero ausentes en la formación académica, se identifican con íconos a la derecha. De este modo, cada Facultad puede analizar periódicamente la brecha competencial, y alinear su formación a las exigencias del mercado.

El proyecto LMI4E muestra cómo la educación superior puede utilizar la inteligencia de mercado laboral para elevar la empleabilidad de sus estudiantes. En este contexto, es esencial que el proyecto no se base simplemente en la recolección de datos, sino en una gestión institucional sólida y visionaria. Los factores de gobernanza son cruciales para garantizar que la información se utilice en la toma de decisiones formativas. Para ello, es necesario un fuerte respaldo de la alta gerencia que sitúe a las herramientas de inteligencia de mercado laboral en el centro de la estrategia universitaria.

En la UPAL, confiamos que esta herramienta siente las bases de futuras soluciones que asistan con información del mercado laboral no solo a los estudiantes de otras universidades, sino también a los trabajadores en general. De hecho, una posible derivación podría identificar brechas competenciales en trabajadores y desempleados, y recomendar ofertas formativas que fomenten el reentrenamiento y el aprendizaje a lo largo de la vida. ¡El futuro de la educación recién ha comenzado!

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