La forma en que buscamos un nuevo trabajo ha cambiado radicalmente gracias a empresas como LinkedIn, StepStone, Indeed, entre otras. Cuando buscamos trabajos en una de estas plataformas online podemos escribir algunas palabras claves que podrían ajustarse a nuestra descripción de trabajo deseada, después de eso, la búsqueda ofrece potencialmente varios resultados útiles. Al cabo de un rato, o mucho tiempo después, cuando estamos navegando por internet empezamos a ver anuncios de puestos de trabajo que nos pueden interesar, no obstante, en otras páginas web, no relacionadas al portal de empleo donde generamos la búsqueda. Esto sucede porque aceptamos cookies de diversos sitios web, lo cual es un eufemismo para rastreadores online. Sí, las cookies rastrean nuestro comportamiento de navegación a través de metadatos, es decir, tiempos de inicio de sesión, nuestra geolocalización; qué sitios web hemos visitado, qué servicios en línea usamos, etc. A costa de nuestra información privada, recibimos publicidad dirigida a nuestro perfil, y que está optimizada para ajustarse a nuestras necesidades. La mayoría de los sitios web informan, por supuesto, sobre esto, solo debemos leer sus políticas de privacidad.
Qué información del mercado laboral, como qué puestos se nos presentan, en qué orden y cómo, es importante desde una perspectiva individual y social, ya que puede aumentar la probabilidad de que aquellos que busquen trabajo encuentren una posición. Además, la industria de las plataformas laborales online puede ofrecer potencialmente candidatos más adecuados a las empresas que requieran trabajadores en función de las políticas de las empresas mismas, es decir, las empresas pueden establecer objetivos como: aumentar la contratación de mujeres en caso de haber cuotas laborales, contratar personas con rasgos de personalidad específicos, por ejemplo, en el contexto del modelo del Big Five, o contratar personas que se sientan cómodas trabajando a distancia y cambiando constantemente de ubicación (acordémonos de las cookies). Para decidir, o más bien predecir, cuál es la información óptima que se debe presentar a aquellos que buscan empleo y cómo debe hacerse, los científicos de datos y los científicos computacionales cuentan con un amplio conjunto de métodos estadísticos aplicados, que se encuentran en la categoría de Machine Learning, una aplicación de la inteligencia artificial. Estos métodos se basan en el análisis de grandes bases de datos, propiamente conocidos como Big Data. La mayoría de los datos recopilados a través de búsquedas, currículos, redes sociales y cookies no están estructurados originalmente, y deben ser procesados para que sean útiles para el modelamiento que se tiene en mente. Por supuesto, esto se puede automatizar.
¿Cuáles son las implicaciones sociales de esto? Todos estos métodos tienen funciones objetivo, es decir, hay una función que se está maximizando. Los científicos computacionales son los que deciden qué maximizar. Ya sea que maximicen implícitamente la cantidad de contrataciones laborales, la cantidad de solicitantes en ciertas industrias, la cantidad de aplicantes femeninos para un puesto; o simplemente otras variables que conduzcan a aumentos en las ganancias a largo plazo. Por un lado, esto puede llevar a un poder de mercado mayor y puede generar mercados de carácter monopólico en la industria de los portales de trabajo. Ser grande realmente vale la pena en este sector, no solo por las economías de escala; cuantos más datos, mayor el poder predictivo de los modelos y mejor el servicio, cualquiera que sea la función objetivo. Por otro lado, es posible que encontremos con probabilidades mucho más altas, trabajos que nos gusten mucho más y que el proceso de contratación sea más rápido, lo cual es un aumento de eficiencia económica que lleva a mayor bienestar social dado que estas empresas saben dónde queremos trabajar, qué experiencias laborales tenemos, y qué actividades nos gustan.
¿Hay lugar para intervenciones estatales? Los gobiernos pueden reducir diversas fricciones en los mercados, los costos sociales o casi cualquier falla de mercado a través de intervenciones que permitan acercarnos a algún punto de referencia predeterminado de eficiencia social. Básicamente, esto significa que la asignación de recursos escasos puede volverse más eficiente a través de regulaciones e intervenciones gubernamentales de tal manera que los precios tiendan a reflejar mejor los costos reales de los bienes, los servicios, y los medios de producción. Desde esta perspectiva, la fuerza de trabajo, como medio de producción, es un recurso escaso, sobre todo si nos referimos a los trabajadores altamente calificados. Entonces, el aumento de la eficiencia en los mercados laborales debería llevar a la realización de salarios más eficientes que reflejen la productividad de los trabajadores. Tanto el Gobierno como las empresas de tecnología laboral podrían preguntarse: ¿Cuáles son los puestos óptimos para los trabajadores altamente calificados, los cuales son un recurso escaso, de modo que maximicemos el bienestar social?
Teniendo esto en cuenta, los gobiernos podrían influenciar ligeramente, o ampliamente, la contratación laboral hacia transiciones del mercado laboral que puedan ser consideradas necesarias; por ejemplo, desde una perspectiva geopolítica, se podría aumentar la contratación de mano de obra altamente calificada en los sectores de energía, agricultura, y tecnología de la información para garantizar el funcionamiento óptimo de sectores estratégicos.
De una u otra manera, los trabajadores tienden a ir a donde los salarios son más altos, donde se ofrecen buenas condiciones de trabajo y amenidades como acceso a jardín de niños, varios días de vacaciones pagadas, capacitaciones profesionales competitivas, etc. Cómo se comunican estás condiciones y amenidades a nuestros teléfonos inteligentes, correos electrónicos, redes sociales y anuncios online, afecta nuestras decisiones individuales y afectan la dirección que tomamos como sociedad, a veces más rápido de lo que creemos.
