¿Qué suma la ciencia de datos a la identificación y anticipación de la demanda de habilidades?

La identificación y anticipación de la demanda de habilidades consiste en detectar los requerimientos actuales y las necesidades futuras del mercado laboral. Esta información permite guiar las decisiones de los distintos actores de la economía, y contribuye a que los gobiernos diseñen y monitoreen políticas de empleo. En los últimos años, el avance de la digitalización y tecnología ha ofrecido una nueva herramienta de gran potencial informativo: el análisis de datos masivos de vacantes de empleo online a través de la ciencia de datos. La ventaja de estos datos está en la posibilidad de realizar un seguimiento granular, actualizado, instantáneo y con bajo costo de las tendencias que existen y emergen en la demanda de habilidades en los mercados laborales. Este tipo de análisis es de especial relevancia en países con barreras para implementar métodos tradicionales de anticipación e identificación de habilidades basados en técnicas cuantitativas o cualitativas, como proyecciones, encuestas, estudios prospectivos o diálogos sectoriales. Esta nota técnica describe la potencialidad de la ciencia de datos para realizar análisis de identificación y anticipación de habilidades, así como su complementariedad con los métodos tradicionales. Además, comenta algunas iniciativas recientes que pueden considerarse como referencia práctica, y destaca los aspectos metodológicos más relevantes que subyacen a su aplicación.