Los perfilados estadísticos del desempleo en los servicios públicos de empleo. Un acercamiento a los casos de España y Andalucía[1]

Statistical Unemployment Profiling in Public Employment Services: An Analysis in the Case of Spain and Andalusia

Celia Sánchez López

Profesora Contratada Doctora

Universidad de Huelva

Orcid: 0000-0003-2571-9524

celia.sanchez@dege.uhu.es

Recibido: 15/01/2024; Aceptado: 13/02/2024; Versión definitiva: 27/02/2024.

Resumen: Los perfilados estadísticos del desempleo se plantean como herramientas que permiten evaluar tanto el grado de empleabilidad como la detección de las barreras que impiden el acceso y mantenimiento del empleo de la población desempleada. Su uso está creciendo notablemente en el marco de los servicios públicos de empleo europeos. En este trabajo se analizan las experiencias de perfilados estadísticos del desempleo implantados en los servicios públicos de empleo de países europeos prestando especial atención al caso de España y Andalucía y poniendo la atención en los colectivos a los que se dirige.

Palabras clave: Desempleo, Perfilados estadísticos del desempleo, Ley de Empleo.

Abstract: Statistical unemployment profiles are proposed as tools that allow evaluating both the degree of employability and the detection of barriers preventing access and maintenance of unemployed population. Its use is growing significantly within the framework of European public employment services. This study analyzes the experiences of statistical unemployment profiling implemented in the public employment services of European countries, with special attention to the case of Spain and Andalusia and focusing on the groups to which it is directed.

Keywords: Unemployment, Statistical unemployment profiling, Employment Law.

Sumario:

1. Introducción. 2. Hacia una caracterización de los mercados de trabajo en el siglo XXI. 3. Experiencias de perfilados estadísticos del desempleo en los servicios públicos de empleo europeos. 4. El perfilado estadístico en España. Estado de la cuestión. 4.1. Descripción de la herramienta de perfilado estadístico para el caso de España. Especificaciones técnicas. 5. El perfilado estadístico en la comunidad autónoma de Andalucía. Estado de la cuestión. 5.1. Descripción de la herramienta de perfilado estadístico para el caso de Andalucía. 6. Conclusiones. 7. Bibliografía citada.

1. Introducción ^ 

Pese a las décadas aplicando políticas activas de empleo y estudiando a la población que busca empleo los resultados en materia de reducción del desempleo y aumento de la empleabilidad siguen siendo deficientes. El 11,84%[017] de la población activa en España está desempleada, un porcentaje que supera en 6 puntos la media alcanzada en el conjunto de la Unión Europea. Además, en cada crisis económica, la tasa de desempleo supera el valor alcanzado en la crisis anterior, con lo que el desempleo estructural se consolida, como se ilustra en el siguiente gráfico (gráfico 1). Además, más del 45% del total de la población desempleada lleva más de un año en situación de desempleo.

En este contexto, resulta imperativo identificar y comprender las barreras que obstaculizan el acceso al empleo como paso previo para la formulación e implementación de políticas activas de empleo eficaces. Combatir el desempleo y específicamente reducir las tasas de desempleo de larga duración, es uno de los propósitos fundamentales, no solo de la legislación vigente en materia de empleo la Ley 3/2023, de 28 de febrero de Empleo, sino también de la Estrategia Española de Activación para el Empleo específicamente destinada para tal fin. En este marco, y como parte integrante de una estrategia más amplia orientada a modernizar los servicios públicos de empleo, se insertan los perfilados estadísticos del desempleo en los servicios públicos de empleo. Es una herramienta que pretende ofrecer una visión sistémica e integral de los factores que inciden en la dinámica del desempleo, proporcionando así una base informacional esencial para la toma de decisiones informada en el ámbito laboral.

Fuente. Elaboración propia a partir de los datos de la Encuesta de Población Activa (EPA) del Instituto Nacional de Estadística (INE). Se contemplan los saltos metodológicos en el periodo considerado con línea discontinua cuartos trimestres de 1995 y 2004)

Los perfilados estadísticos del desempleo son herramientas que permiten, por un lado, determinar el nivel de empleabilidad de las personas que buscan empleo, y por otro, identificar sobre qué parámetros (formación, experiencia profesional, actitudes, destrezas, habilidades para la búsqueda de empleo…) es necesario actuar para conseguir un mayor grado de empleabilidad. A grandes rasgos, es posible distinguir cuatro grandes tipos de perfilados del desempleo: determinista; basado en experto; de habilidades; y estadísticos. Los perfilados deterministas (o también llamados administrativos) son aquellos en los que el perfilado se establece en función de información observable ad-hoc de las personas demandantes de empleo, como la edad, el sexo o, el tiempo en el desempleo, entre otros factores. Muchos programas o actuaciones en materia de políticas activas de empleo han sido diseñados para dirigirse a grandes colectivos: jóvenes, personas desempleadas mujeres, o con baja experiencia laboral, mayores de 55 años, víctimas de violencia de género, etc. En el caso de los perfilados basados en el modelo experto es el propio personal técnico de empleo quien hace la caracterización y evaluación de la población desempleada en base a su conocimiento y experiencia profesional. Este tipo de perfilado ha sido muy utilizado en muchos servicios públicos de empleo europeos, entre ellos España, que combina el perfilado determinista con el de experto. Los perfilados blandos (o de habilidades) combinan reglas de elegibilidad, discrecionalidad del trabajador de empleo, datos administrativos e incluso otras herramientas de detección psicológica (Barnes, Wright, Irving, & Deganis, 2015). Finalmente, los perfilados estadísticos, en los que centramos este trabajo, se construyen a partir de predicciones estadísticas derivadas de un modelo econométrico, normalmente lineal, estimado a partir de información de otros demandantes con características similares. El perfilado estadístico tiene la ventaja frente a los perfilados deterministas y de experto de considerar a cada persona de forma específica y no como parte de un grupo particular, por lo que se considera que son mucho más eficientes y eficaces a la hora de detectar las barreras u obstáculos que impiden el acceso a un empleo (García-Pérez; Felgueroso, 2018; Loxha & Morgandi, 2014). Sin embargo, tienen como limitación que al utilizar datos incompletos o sesgados puede llevar a discriminaciones de grupos minoritarios o desfavorecidos (Desiere & Struyven, 2021).

Aunque en la actualidad en España se está empezando a reconocer la importancia de la implementación de perfilados estadísticos en los servicios públicos de empleo, los primeros esfuerzos en esta dirección se remontan a principios de la década de los noventa en Australia y Estados Unidos (EEUU). Posteriormente los perfilados estadísticos se han ido implantando en servicios públicos de empleo de otros países europeos como Países Bajos (1999), Alemania (2004), Dinamarca (2004), Finlandia (2007), Francia (2009), Irlanda (2009), Suecia (2011), Polonia (2014) y más recientemente Bélgica (2018) y Austria (2020). No obstante, existen diferencias notables entre los perfilados estadísticos implantados en Australia y EEUU y los de países europeos. Mientras en EEUU y Australia los perfiles se utilizan como determinantes automáticos para asignación de recursos, medidas o intervenciones ofrecidas por los servicios públicos de empleo, en Europa nunca se ha establecido ese vínculo automático entre perfiles y oferta de servicios. La decisión última sobre qué servicios o recursos son asignados a cada una de las personas que demandan empleo recae sobre el personal técnico de empleo (Desiere, Langenbucher, & Struyven, 2019).

En este trabajo nos planteamos analizar el contexto y el tipo de perfilado estadístico del desempleo que se pretende implementar en los servicios públicos de empleo en España y específicamente en Andalucía. Para ello, este trabajo se estructura en tres grandes bloques: en primer lugar, analizamos los cambios en el mercado de trabajo español en las últimas décadas que justifican la necesidad de implementar herramientas que permitan analizar el dinamismo de los mercados de trabajo, en segundo lugar, hacemos un recorrido por distintas experiencias de perfilados estadísticos en servicios públicos europeos y finalmente nos centramos en las características de las herramientas de perfilados estadístico en España y específicamente en Andalucía. Terminamos el artículo con la síntesis de los principales elementos que a juicio de la autora serían necesarios tener en cuenta en España en el marco de la actual estrategia de modernización de los servicios públicos de empleo.

2. Hacia una caracterización de los mercados de trabajo en el siglo XXI ^ 

Comprender las dinámicas y los cambios en los mercados laborales, así como identificar las causas que dificultan el acceso o mantenimiento al empleo es especialmente relevante en contexto como el de España. Un país con una de las tasas de desempleo más altas de la Unión Europea. Incluso en periodos de crecimiento económico, la tasa de desempleo en España se mantiene persistentemente alta, lo que subraya la urgencia de desarrollar e implementar políticas efectivas que aborden esta problemática.

Hay factores estructurales que obstaculizan el descenso de la tasa de desempleo en España, aunque se produzca un crecimiento del empleo. Así, uno de los factores es el alto crecimiento que, desde la década de los setenta presenta la población en edad de trabajar y por ende la población activa que es la que nos interesa[3]. Hecho que queda reflejado en las tablas 1 y 2.

El alto crecimiento de la población activa en los periodos de expansión económica dificulta la reducción del desempleo pese al alto crecimiento del empleo. En la última etapa de crecimiento económico (entre 2014 y la actualidad y aunque comprende el periodo de crisis sanitaria), se crearon 4.315.300 empleos, sin embargo, ello no produjo un descenso significativo de la tasa de desempleo. En este periodo la población activa aumentó en 1.237.100 personas. Así, en el tercer trimestre de 2023 (último dato disponible en el momento de elaboración de este trabajo) el paro en España se acercaba al 12% pese a que la tasa de empleo alcanza el 44,61%, el valor más alto desde el tercer trimestre de 2007 en el que la tasa de empleo alcanzó el 46,14%. Este mismo hecho, pero de forma más intensa, ocurrió en el periodo previo a la gran crisis de 2008.

La vulnerabilidad y temporalidad del empleo también es otra característica intrínseca al mercado laboral español. España suele ser uno de los países que más empleo crea en periodos de crecimiento y más empleo pierde en periodos de declive económico (Minondo Uribe-Etxeberria, 2000). Este hecho unido a la especialización productiva local provoca un alto crecimiento del empleo en sectores con alta demanda de empleos de baja cualificación y altas tasas de temporalidad. Por ejemplo, incluso en estos momentos donde la importancia relativa del sector de la construcción está más moderada, el empleo en este sector desde 2014 a la actualidad ha crecido más de un 40% frente a crecimientos más moderados del empleo en el resto de sectores económicos: el empleo en el sector industrial creció poco más del 20%; en el sector terciario en torno al 25%; y en el sector primario se pierde empleo (véase tabla 3). Este hecho también se ve corroborado por la evolución del empleo en algunos sectores que demandan empleos de baja cualificación. Como ejemplos: el crecimiento del empleo en la industria de comida rápida debido a la expansión de las cadenas de restauración de comida rápida; el crecimiento del empleo en el sector de cuidado a personas mayores y acompañantes en el hogar por el efecto del envejecimiento de la población y el aumento de la esperanza y calidad de vida; el auge del comercio electrónico también ha propiciado un crecimiento de trabajos en almacenes, logística y reparto que a menudo requieren bajo nivel de habilidades o competencias; en el ámbito del sector de la construcción y la limpieza y mantenimiento de edificios, ha crecido la demanda de empleos de limpieza, manejo de materiales y asistencia en obras que no requieren tampoco de una formación muy especializada o; en el sector minorista también han crecido empleos como cajeros, reponedores o asistentes de ventas, entre otros. Estos ejemplos pueden proporcionar una base para explorar cómo ciertos sectores de baja cualificación han experimentado un crecimiento significativo en términos de empleo. No obstante, se observa un cierto cambio en la estructura productiva y en la importancia relativa de ocupaciones con mayor cualificación en el sistema productivo español, como son las personas que ejercen como técnicos y profesionales científicos e intelectuales y como técnicos y profesionales de apoyo cuyo peso en el conjunto de la actividad productiva está aumentando más que otros tipos de ocupaciones de menor cualificación.

Así, en España, en las últimas décadas, se están experimentando cambios significativos en la caracterización y estructura de los mercados de trabajo que generan una profunda transformación de las dinámicas laborales ordinarias o tradicionales y en la propia caracterización de los colectivos con especiales dificultades para acceder y mantener un empleo. Destacamos algunos de estos cambios:

• El aumento continuado[5] de la tasa de actividad y de empleo femenina, aunque tardío con respecto a los países europeos de nuestro entorno, está propiciando, tanto nuevas formas de abordar la decisión sobre participación o no en el mercado de trabajo (y su intensidad) como nuevas formas de valoración del trabajo y de configuración de las políticas de empleo en general y de las de conciliación entre el trabajo productivo y reproductivo, en particular.

El aumento de la participación femenina en el mercado de trabajo, así como el valor del trabajo de las nuevas generaciones ha provocado cambios importantes en el reparto del trabajo, en la percepción social de los roles de género en el mercado laboral y en las decisiones de participación en los mercados de trabajo. En este sentido, el enfoque convencional de la economía del trabajo sobre la participación en el mercado de trabajo, y que actualmente aún sigue sirviendo de base para el diseño de muchas políticas activas de empleo, puede ser sólo parcial en la medida en que, al seguir centrándose en un agente tipo homo oeconomicus que toma decisiones «racionales» aislado de su contexto, deja fuera del análisis aspectos que tienen una gran incidencia en la actual estructura y funcionamiento de los mercados de trabajo en general y del reparto del trabajo en particular. Entre ellos destacamos especialmente tres: La pluralidad de motivaciones (y no meramente el de la ganancia económica) y de factores ambientales que influyen en los procesos de participación en el mercado laboral (Méda, 1998); el hecho de que la mayor parte de las personas obtienen su renta de su participación en el mercado laboral; por lo tanto, dicha participación (aunque bastante menos el modo) es prácticamente obligada para obtener cierta autonomía económica, con lo cual el margen de decisión particular se ve claramente restringido; y el hecho de que el mercado de trabajo no es un mercado cualquiera, es una institución social (Solow, 1992) conformada por un conjunto de instituciones sociales que influyen, a veces simultáneamente, tanto en la determinación de los factores condicionantes de la oferta laboral[6] (familia, educación, sistema de valores...), como de la demanda (formas de organización de la producción, modos de gestión de la mano de obra...) como en la confluencia entre ambas (legislación laboral, formas de negociación colectiva, etc.).

Estos aspectos, entre otros, hacen que las decisiones de participación (o no) en el mercado de trabajo se vean influidas por factores no sólo económicos, sino también institucionales, familiares, culturales que, además, adquieren un matiz diferenciador en función de los territorios y las especificidades productivas y culturales locales.

• El crecimiento exponencial de la población en edad de trabajar, en el periodo previo a la gran crisis de 2008 (en adelante nos referiremos a ella como la “gran crisis”). Ha sido especialmente alto el crecimiento de la población extranjera por el efecto llamada que ejercía el crecimiento del empleo en sectores como la construcción, la hostelería o los cuidados, entre otros sin ánimo de ser exhaustivas. Entre 1998 y 2007 la población extranjera experimentó un crecimiento anual medio de un 24,3% frente al 0,4% de la población nacional. Además, en este periodo se produjo un crecimiento también importante del empleo en sectores muy masculinizados. Así, entre 2008 y 2013 se perdieron en torno a 3.300.000 empleos.

Tanto el aumento de la población como de la población activa, ha propiciado, como anteriormente hacíamos referencia, que el aumento del empleo no haya tenido un gran impacto significativo en el descenso de las tasas de desempleo incluso en periodos de expansión económica, lo que ha provocado un aumento del desempleo estructural.

• La caracterización del desempleo de larga duración[7] ha ido cambiado a lo largo de estas décadas. En la etapa anterior a la gran crisis económica, la incidencia de este tipo de desempleo era mayor entre las mujeres que entre los hombres (62% mujeres y 38% varones). Sin embargo, a partir de la mencionada crisis, se produjo un cambio notable, revirtiéndose la situación hasta alcanzar casi un equilibrio paritario en la representación de ambos géneros en el desempleo de larga duración. Sin embargo, aunque actualmente la proporción de mujeres desempleadas de larga duración sea superior a la de varones (44% hombres y 56% mujeres), el desempleo de larga duración masculino ha aumentado un 200%[8]. Un hecho que probablemente implicará un cambio sustancial en la caracterización de este colectivo en cada territorio.

Este colectivo es especialmente importante por cuanto que es objetivo prioritario de las políticas activas de empleo y del perfilado estadístico del desempleo en particular. Así, y como así se recoge en el último informe de evaluación del gasto público ((Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF), 2022), una de las principales debilidades estructurales asociadas al mercado laboral español, es la elevada duración media del tiempo en situación de desempleo[9].

• El notable aumento tanto de la participación en el mercado de trabajo como del empleo de la población mayor de 55 años, hombres y mujeres. Una tendencia que, debido al descenso de la población, se considera favorable para poder sostener nuestro estado de bienestar a corto-medio plazo, pero que requerirá de un análisis específico que permita detectar las barreras que impidan la permanencia de estas personas en el empleo en un mercado muy dinámico y que cada vez demanda mayor nivel de competencias tecnológicas.
• El aumento del trabajo a tiempo parcial y la diferente concepción del mismo a lo largo del tiempo. Así, mientras originalmente el trabajo a tiempo parcial estaba concebido, al menos en España, para aquellas personas que, bien no podían tener un empleo remunerado a tiempo completo, bien se consideraban perceptoras de ingresos secundarios y el empleo a tiempo parcial se planteaba como un paréntesis o una plataforma temporal y transitoria hacia otros tipos de empleo a tiempo completo, actualmente el empleo a tiempo parcial es una medida de flexibilización laboral al servicio de la demanda de trabajo como consecuencia de las oscilaciones de su actividad productiva. Actualmente, son muchas las personas que se ven atrapadas en este tipo de jornadas a lo largo de muchos años de su vida activa de forma no voluntaria (y condenadas en empleos con malas condiciones laborales y bajos ingresos). Tanto es así, que en España entre la población de 15 a 64 años en torno al 50% (49,4% en hombres y 55% en mujeres) tienen un contrato a tiempo parcial por no haber podido encontrar uno a tiempo completo[10].

Y, finalmente, el último elemento al que queremos referirnos es al valor del empleo. Así, la estabilidad en el empleo proyectada como un empleo continuo y para toda la vida en una relación asalariada y fija es una situación en vías de extinción. Las personas, a lo largo de su vida laboral, van alternando no solo entre diferentes empleos sino entre diferentes estados laborales (actividad e inactividad laboral), de una forma voluntaria u obligatoria, pero, en cualquier caso, buscando mejoras en sus condiciones laborales y proyección profesional y personal. Las actuaciones en materia de políticas activas de empleo dirigidas al mantenimiento en el empleo (que no tiene por qué ser el mismo) son tan importantes como las actuaciones dirigidas a combatir el desempleo. Y, en este sentido, es necesario incorporar a los estudios sobre el mercado de trabajo grupos o colectivos de población que, aun no estando desempleados, están en condiciones muy vulnerables. El estudio de las transiciones y flujos laborales puede aportar una información muy interesante.

En síntesis, las nuevas cohortes de población, los cambios de tendencias en la evolución de los principales indicadores de empleo, el aumento de los flujos laborales, la distinta composición de los grupos o colectivos objeto de políticas activas de empleo, las nuevas formas de trabajo como el teletrabajo, la incorporación de las nuevas tecnologías e incluso de la inteligencia artificial, están propiciando “formas de hacer y ser” diferentes, que deben generar también formas de “actuar” diferentes, más adaptadas a las necesidades actuales tanto de la oferta como de la demanda de trabajo.

Queremos suponer que, bajo estas premisas de “nuevas formas de analizar y proyectar”, se insertan los perfilados estadísticos del desempleo en los servicios públicos de empleo. Una herramienta ya implantada en muchos países de nuestro entorno, como veremos en el siguiente apartado.(Barnes et al., 2015)

3. Experiencias de perfilados estadísticos del desempleo en los servicios públicos de empleo europeos ^ 

Los perfilados estadísticos se implementan básicamente como una medida de eficiencia y efectividad en los servicios públicos de empleo. Se trata de generar en los servicios públicos de empleo estructuras que permitan, tanto evaluar la probabilidad de reinserción de las personas en situación de desempleo, como garantizar una asignación más eficiente y eficaz de los servicios y recursos de empleo.

Los primeros estudios de perfilado estadístico en el ámbito de los servicios públicos de empleo se realizaron en Australia y Estados Unidos a principios de los años 90 (Desiere, Langenbucher & Struyven, 2019; Loxha & Morgandi, 2014; O’Connell, McGuinness, & Kelly, 2012) Una época caracterizada por alto desempleo e importantes recortes presupuestarios que obligaban a los servicios públicos a priorizar la asignación de servicios y recursos hacia los solicitantes con mayor riesgo de permanecer en el desempleo, como es el caso de la población desempleada de larga duración. El uso de esta herramienta no se generalizó a los servicios públicos de empleo europeos hasta la primera década del siglo XXI: Países Bajos (1999), Alemania (2004), Dinamarca (2004), Finlandia (2007), Francia (2009), Irlanda (2009), Suecia (2011), Polonia (2014) y más recientemente Bélgica (2018) y Austria (2020), aunque algunas de estas experiencias ya no están vigentes, como es el caso de Francia o Dinamarca. Desiere, Langenbucher & Struyven, 2019; Loxha & Morgandi, 2014; O’Connell, McGuinness & Kelly, 2012)

Sin embargo, existen diferencias notables entre las experiencias de perfilados en EEUU y Australia y las implementadas en países europeos. Una de ellas, y quizá la más importante, es que mientras los perfilados estadísticos del desempleo en EEUU y Australia se utilizan como determinantes automáticos para la asignación de recursos (intervenciones y/o medidas ofrecidas por los servicios públicos de empleo, en adelante SPE), en las distintas experiencias europeas analizadas no se ha establecido ese vínculo automático (Desiere, Langenbucher & Struyven, 2019). En el ámbito de los servicios públicos de empleo en países europeos, los agentes de empleo ostentan la autoridad decisiva respecto a la determinación de los recursos o servicios a asignar en base al perfil de las personas que demandanempleo.

Hemos analizado las experiencias de perfilados en los 27 países europeos. De ellos, solo en ocho podemos afirmar que tienen o han tenido experiencias de perfilados estadísticos implementados en sus servicios públicos de empleo: Austria, Irlanda, Países Bajos, Alemania, Francia, Dinamarca, Suecia y Bélgica[11].

El resto, bien solo tienen experiencias de perfilados deterministas o basadas en el modelo de experto, bien no hemos encontrado ningún documento que nos permita acercarnos al tipo de perfilado utilizado.

El perfilado estadístico de Austria tiene como objetivo evaluar la probabilidad de reinserción de las personas desempleadas en el corto y largo plazo. La asignación de los recursos y/o servicios que disminuyan el tiempo en el desempleo depende, en gran medida del índice de empleabilidad de cada persona. Así, las personas en situación de desempleo son asignadas a tres grupos según sus posibilidades de reinserción en el mercado de trabajo a corto y a largo plazo: el primer segmento está formado por personas con una probabilidad de más del 66% de encontrar un empleo no subsidiado de al menos tres meses en los próximos siete meses; en el segundo grupo están las personas con una probabilidad inferior al 25% de encontrar un empleo de al menos seis meses en los próximos dos años; y el tercer grupo conformado por el resto de personas desempleadas incluidos los jóvenes menores de 25 años. El primer grupo apenas recibe servicios de apoyo por cuanto se estima que encontrarán un empleo a corto plazo con una mayor probabilidad que el resto de grupos. El segundo grupo es asignado a una organización/institución externa para su supervisión y seguimiento y solo el tercer grupo recibe apoyo directo del SPE[12]. En el caso de Irlanda, el perfilado estadístico clasifica en tres segmentos a la población desempleada que percibe algún tipo de prestación en función del riesgo de convertirse en desempleada de larga duración: población con alto riesgo (con una probabilidad superior al 80% de permanecer en el desempleo por un periodo superior a 12 meses); población con un riesgo medio (probabilidad de permanecer desempleada más de tres meses) y población con bajo riesgo (con alta probabilidad de estar en el desempleo menos de tres meses) (García-Pérez & Felgueroso, 2018; O’connell O’Connell, McGuinness & Kelly, 2012), el objetivo es ofrecer servicios intensivos tempranos a aquellas personas con mayor probabilidad de convertirse en desempleados de larga duración. No obstante, el perfilado estadístico de Irlanda también es utilizado para la planificación y asignación de presupuestos entre los agentes encargados de la gestión e implementación de las políticas activas de empleo[13].

En Países Bajos, a través de la herramienta Work Profiler, el perfilado estadístico calcula la probabilidad de reempleo (re-éxito) en el mercado laboral en los 12 meses siguientes a la inscripción como demandante de empleo. Aquellas personas que demandan empleo y obtienen una puntación superior al 50% son dirigidas a servicios de búsqueda de empleo digitales (Desiere, Langenbucher & Struyven,2019; Wijnhoven & Havinga, 2014). En Alemania, el perfilado estadístico, que forma parte de un modelo intervención de cuatro fases (elaboración del perfilado estadístico; definición de objetivos; selección de estrategias de intervención; implementación y supervisión) [14], calcula la probabilidad de que una persona demandante de empleo pueda convertirse en desempleada de larga duración (GHK Consulting, 2011) y distingue seis segmentos (personas que es probable que encuentren un empleo en los seis o doce meses siguientes a su registro en el servicio público de empleo)[15]. La determinación de estos grupos permite al personal técnico de empleo concretar un plan de acción individualizado. En este caso, las personas que presentan mayor riesgo de desempleo de larga duración reciben más ayuda que las personas que presentan una menor distancia del mercado laboral (Barnes et al., 2015). La experiencia de perfilado estadístico de Alemania es una de las pocas experiencias que dispone de una herramienta de coincidencia automática (GHK Consulting, 2011; Loxha & Morgandi, 2014). En Francia el perfilado estadístico se integra, como en Alemania, dentro de una estrategia integral de actuación más amplia denominada “Projet d´Action Personnalisé (PAP)” introducida en 2001 (Konle-Seidl, 2011)[16]. El perfilado clasifica a la población demandante de empleo en tres categorías (Barnes et al., 2015) en función del riesgo de convertirse en desempleado de larga duración y es utilizado por los agentes de empleo, junto con la entrevista personal, para la detección de los puntos fuertes y débiles necesarios para determinar el plan de acción personalizado, aunque actualmente está en desuso como anteriormente hacíamos referencia. En Dinamarca la herramienta denominada Job Barometer se introduce con el objeto de estandarizar las evaluaciones y mejorar la coordinación de los programas de empleo en las distintas organizaciones (Rudolph & Kondle-Seidl, 2005) y calcula la probabilidad de que un individuo encuentre empleo en los próximos seis meses tras la pérdida del empleo. El número de grupos ha ido cambiando a lo largo del tiempo, en el último periodo de su vigencia se establecían tres segmentos vinculados con diferentes enfoques de intervención y frecuencia de contacto con el personal de empleo del SPE: los que dejan el sistema en menos de 3 meses, los que no es probable que encuentren un empleo en los próximos tres meses pero que pueden participar en medidas activas de empleo, y un tercer grupo, que recibe apoyo pasivo (Weber, 2011). Actualmente el perfilado parece no estar vigente[17]. Dinamarca, también desarrolló una herramienta de elaboración de perfiles denominada Mitkompas que se centra específicamente en habilidades blandas y actúa como herramienta de orientación para demandantes de empleo proponiendo posibles vacantes (Loxha & Morgandi, 2014).

En Suecia, el principal objetivo de su perfilado estadístico, denominado Assessment Support Tool (AST) es evaluar la probabilidad de convertirse en desempleado de larga duración (más de 6 meses) y determinar la intensidad del tratamiento individualizado (Rebollo-Sanz, 2018). Se identifican cuatro segmentos en función de la probabilidad de no encontrar un empleo con el objeto de ofrecer servicios tempranos a las personas con mayor riesgo de convertirse en desempleadas de larga duración (Loxha & Morgandi, 2014).

En Bélgica, el perfilado estadístico se lanzó en 2018 como parte de una estrategia que tiene por objetivo seleccionar a aquellos solicitantes de empleo que tienen un alto de riesgo de convertirse en desempleados de larga duración (6 meses). El modelo de perfilado estadístico se denomina “próximos pasos” y es parte de una estrategia de contacto que tiene por objetivo llegar a todos los desempleados antes de las seis semanas posteriores a su inscripción dando prioridad a los que tienen un alto riesgo de convertirse en desempleado de larga duración (Desiere, Langenbucher & Struyven, 2019).

En el caso de España, se aplica fundamentalmente el perfilado determinista combinado con el experto para clasificar y asignar recursos de empleo que redunden en una mayor empleabilidad de la población desempleada registrada. No obstante, y como veremos en el siguiente apartado, la primera alusión a su implementación en los servicios públicos de empleo se recoge en la Estrategia Española de Activación para el Empleo 2017-2020.

4. El perfilado estadístico en España. Estado de la cuestión ^ 

Durante la primera mitad de la década de 2000, gran parte de los servicios públicos de empleo de países europeos empiezan a integrar en sus servicios perfilados estadísticos del desempleo. España, no fue ajena a esta transformación, aunque un poco más tardía. Así, la primera mención oficial a una herramienta de estas características se produce en la Estrategia Española de Activación para el Empleo (EEAE) 2017-2020. Específicamente, el perfilado estadístico del desempleo se planteó como uno de los 13 proyectos y medidas que debían ser objeto de planificación técnica y desarrollo posterior dentro del bloque de trabajo de “Refuerzo de los sistemas e instrumentos de apoyo”.

La implementación de esta herramienta se enmarca en una estrategia de modernización de los servicios públicos de empleo, con el fin de proporcionar al personal técnico de empleo nuevas herramientas, infraestructuras y sistemas de información que apoyen la tarea de orientación e intermediación. Esta estrategia responde, no solo a una adaptación a las tendencias seguida en los servicios públicos de empleo europeos, sino también es una respuesta a los desafíos únicos del mercado laboral español.

De este modo, la herramienta de perfilado estadísticos, se integraría en el Sistema de Información de los Servicios Públicos de Empleo (SPE) con dos objetivos: por un lado, para evaluar el impacto de los programas de empleo ofrecidos en los servicios, y por otro, lado, realizar diagnósticos de empleabilidad que sirvan de base para la creación de itinerarios individualizados de empleo y formación más efectivos que redunden en una mejora de la empleabilidad de las personas registradas en los SPE y contribuya a mejorar el ajuste entre las necesidades demandadas por las empresas y las características de la oferta laboral (personas que demandan empleo).

La siguiente referencia a una posible implementación de la herramienta de perfilado estadístico del desempleo en el sistema nacional de empleo aparece en el Plan Anual de Política de Empleo del año 2021. Esta herramienta, a la que se denomina Send@, debe servir de base a los/as orientadores/as para establecer los diagnósticos iniciales de la población demandante registrada necesarios para establecer los itinerarios personales de inserción:

… el Servicio Público de Empleo Estatal pondrá a disposición de la Red de orientadores de los servicios públicos de empleo una herramienta, denominada Send@, que está en fase de pruebas y evaluación. Por otro lado, se recomienda una dirección sistemática de calidad basada en indicadores cualitativos y finalmente, el establecimiento de una misión, unos principios de actuación claros sobre la base de la EEAE y un enfoque que facilite su comunicación a todos los niveles. Plan Anual de Política de Empleo (2021:9)

En la Estrategia Española de Activación para el Empleo (en adelante EEAE) 2021-2024 se hace especialmente referencia a la puesta en marcha del proyecto piloto de implantación del perfilado estadístico del desempleo en cinco comunidades autónomas y la implementación del mismo en todo el territorio nacional en el año 2021:

En cuanto al proyecto contemplado en el apartado 4.3 de la EEAE (Sistema de perfilado estadístico de desempleados), puede decirse que se ha desarrollado, desde otra perspectiva, mediante la definición y la puesta en marcha de una «infraestructura común» para ayudar en la realización del diagnóstico individualizado y en la creación de los itinerarios individuales de empleo y formación. Esta infraestructura, denominada «Send@», se ha abordado con la capacidad de evolución para incluir a todo tipo de demandantes y como herramienta de apoyo a la orientación y a las transiciones laborales.

Este proyecto puede considerarse como proyecto piloto, implantado en una primera fase en un grupo de participantes de cinco comunidades autónomas, y su extensión posterior a otro grupo de participantes de las 12 comunidades autónomas restantes, Ceuta y Melilla.

Su puesta en marcha definitiva para el conjunto del Sistema Nacional de Empleo se está materializando durante este año 2021, por lo que no resulta posible valorar su impacto en este momento, si bien puede señalarse que ha sido acogida favorablemente por el conjunto de comunidades autónomas, que, por otra parte, han contribuido decisivamente con la colaboración de las personas técnicas en orientación profesional del Sistema Nacional de Empleo y será evaluada por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos.

A partir de aquí las referencias a esta herramienta son muy escasas. En el informe de seguimiento de revisión del gasto público del Ministerio de Hacienda y Función Pública publicado el 31 de marzo de 2022 se hace referencia a que el proyecto piloto de implantación de un modelo probabilístico de empleabilidad avanzada (perfilado estadístico) en los servicios públicos de empleo se ha implementado en los servicios de empleo que carecían del mismo y se encuentra en fase de evaluación (Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF), 2022). Esta evaluación, aunque prevista para 2021, no queda reflejada en el Plan Anual de Política de Empleo de 2022. Tampoco hemos encontrado ninguna documentación relativa a la misma hasta la fecha de elaboración de este trabajo.

Sin embargo, a través de diálogos con el personal técnico de los servicios de empleo, hemos constatado que, aunque la herramienta Send@ ha sido implementada, no se observa un uso activo por parte del personal técnico de empleo en determinadas comunidades autónomas. De hecho, algunas comunidades autónomas, como es el caso de Andalucía, está trabajando en una herramienta propia de perfilado estadístico del desempleo.

4.1. Descripción de la herramienta de perfilado estadístico para el caso de España. Especificaciones técnicas ^ 

Send@[18] es una herramienta cuantitativa de apoyo al personal técnico de orientación creada para la toma de decisiones sobre los servicios o recursos que deben ser asignados a cada demandante de empleo de cara a mejorar su empleabilidad en el mercado de trabajo. El programa calcula, a partir de datos estadísticos de demandantes con perfiles similares[19], el nivel de empleabilidad de las personas que demandan empleo y ofrece información sobre cómo las características de las demandas y los servicios recibidos por la persona demandante podrían incidir en la mejora de su empleabilidad. Así, la herramienta ofrece información relativa a tres grandes bloques:

• Información personal del solicitante sobre la titulación que posee, las ocupaciones solicitadas, el nivel de idioma o incluso sobre los servicios y recursos recibidos.
• Estadísticas que reflejan diferentes aspectos como: la demanda en el mercado de trabajo de las ocupaciones solicitadas por el/la demandante de empleo; las ocupaciones más solicitadas por demandantes que han solicitado las mismas ocupaciones; las necesidades formativas por ocupaciones solicitadas; la evolución de las demandas y contratos para las ocupaciones solicitadas, ocupaciones solicitadas por demandantes con formación o experiencia laboral similar, entre otras estadísticas que apoyan el servicio de orientación.
• Orientaciones potenciales sobre las ocupaciones a buscar o los servicios a ofrecer, fundamentadas en evidencias estadísticas derivadas del análisis de datos sobre el comportamiento de demandantes de empleo en periodos anteriores de tiempo y con características similares y que mejoraran su empleabilidad. La aplicación realiza una comparación del desempeño de los demandantes de empleo entre dos periodos de tiempo sucesivos (un año vs el año anterior) y analiza las mejoras significativas en la empleabilidad de dichos demandantes. Estas mejoras se utilizan para orientar a otros demandantes que comparten características similares.

En el caso de Andalucía, la herramienta send@ no está siendo utilizada con el propósito para el que fue creada. De hecho, existe un sistema de información denominado Sistema de Información Laboral de Andalucía (SILA) donde se pretende enmarcar un nuevo sistema de perfilado estadístico que no solo se construya sobre la base de datos de información recogida en el propio servicio, sino que se alimente de diferentes bases de datos y utilice la inteligencia artificial. A continuación, describimos el estado de la cuestión de la herramienta de perfilado estadístico en el caso de los servicios públicos de Andalucía.

5. El perfilado estadístico en la comunidad autónoma de Andalucía. Estado de la cuestión ^ 

En el caso de España, los servicios públicos de empleo autonómicos tienen las competencias en políticas activas de empleo y son los responsables de la implantación de los recursos y herramientas necesarias para conseguir políticas activas de empleo más eficaces y cercanas a la ciudadanía. En este sentido Andalucía, y como se recoge en su Plan Director de Ordenación de las Políticas de Empleo y Relaciones Laborales aprobado el 17 de diciembre de 2019, identifica la necesidad de modernizar su servicio de empleo y optimizar los recursos de forma que redunde en unas políticas activas de empleo más eficientes y eficaces tanto para la ciudadanía como para las empresas. En este marco de modernización se instala el nuevo modelo de gestión integral (MGI) del Servicio Andaluz de Empleo (SAE), para tratar de resolver las debilidades identificadas en los distintos servicios y estructuras, e instaurar un servicio público de empleo al servicio de la ciudadanía y de las empresas. El MGI se plantea con los siguientes objetivos:

• Mejorar las políticas activas de empleo y los programas de promoción e incentivos de empleo con un enfoque más orientado a las personas y empresas usuarias.
• Optimizar los medios materiales y humanos disponibles y mejorar los servicios de orientación e intermediación a través de nuevos modelos de gestión, obtención, y análisis de la información, e incorporando nuevas herramientas que ayuden a la prestación de servicios.
• Construir un sistema de organización más eficaz y eficiente tanto desde el punto de vista de la organización interna del personal técnico de empleo como desde el punto de vista de la atención a la ciudadanía y las empresas.

El perfilado estadístico se enmarca como una herramienta más dentro del Sistema de Información Laboral de Andalucía (SILA) con el objeto de aportar información sobre el grado de empleabilidad de las personas usuarias, el contexto sociolaboral en el que buscan empleo y los servicios y recursos que más impacto puedan tener en la mejora de la empleabilidad. Se trata, por tanto, de una herramienta de apoyo al personal técnico de las oficinas de empleo para la prestación de los servicios de orientación e intermediación. Esta herramienta, aún en vías de diseño, permitirá cruzar los datos de las personas usuarias con los de las ofertas de empleo y las oportunidades de los mercados de trabajo locales y/o sectoriales, proporcionando información valiosa para poder diseñar itinerarios de inserción realmente adaptados a las necesidades y competencias de cada persona.

Así, la herramienta de perfilado se plantea con las siguientes funcionalidades:

• La capacidad de definir políticas de empleo eficaces basadas en conclusiones empíricas.
• Mejorar los procesos de orientación e intermediación laboral con herramientas útiles, intuitivas y adaptadas a las necesidades particulares de cada uno de los procesos.
• Conocer el tejido productivo andaluz, es decir, cuál es la situación actual del empleo en Andalucía y la previsión de cambio en la región.
• Apoyar la clasificación de ofertas y definición de itinerarios formativos para las personas demandantes de empleo mediante el uso de una herramienta adaptada, inteligente y focalizada en resultados tangibles.

5.1. Descripción de la herramienta de perfilado estadístico para el caso de Andalucía. ^ 

La herramienta de perfilado, asigna a cada persona demandante de empleo en el Servicio Andaluz de Empleo (SAE) un índice de empleabilidad que junto con otros indicadores relativos a la evolución del tejido productivo permitirá al personal técnico de orientación recomendar y orientar a cada usuario las ocupaciones que mejor se adapten a su perfil profesional, aumentando sus posibilidades de empleabilidad.

La herramienta deberá permitir:

• Conocer el grado de demanda de las capacidades que oferta la persona en el tejido productivo en el contexto geográfico de referencia.
• Detectar necesidades formativas atendiendo a las necesidades de la demanda de trabajo (las empresas) y de las capacidad y conocimientos de la oferta de trabajo (las personas que demandan un empleo)
• Ofrecer servicios y/o recursos que mejoren la empleabilidad de la persona que demanda empleo en lo relativo a: formación, reorientación profesional hacia otros sectores o zonas geográficas que redunde en mejora de la empleabilidad.

Un hecho que quizás diferencie este perfilado respecto al perfilado del servicio público de empleo nacional, send@, es que se plantea utilizando inteligencia artificial y, por tanto, sus resultados no están condicionados a características directas de grupos previamente inscritos. Además, pretende también incorporar datos relativos al tejido productivo y al contexto socioterritorial donde se desarrolle la búsqueda de empleo.

En la actualidad, el proyecto de perfilado estadístico del desempleo en Andalucía se encuentra en fase de ejecución. Conforme el registro de licitaciones de la Junta de Andalucía la adjudicación de este proyecto tuvo lugar en mayo de 2021 y fue otorgado a Telefónica Soluciones de Informática y Comunicaciones de España S.A. La inversión destinada a este proyecto asciende a 4.840.182 euros, con un plazo de ejecución previsto de, aproximadamente, tres años.

6. Conclusiones ^ 

En la búsqueda de políticas activas de empleo más efectivas, es esencial comprender la complejidad de los mercados laborales. Unos mercados de trabajo que están muy influidos por factores sociales, culturales, familiares y de especialización productiva local. Estas particularidades, lejos de ajustarse a una norma general, requieren la identificación de los factores dominantes en cada territorio para la caracterización de cada mercado de trabajo local. En este sentido, el uso de herramientas que incorporen las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, y que abarquen información no solo sobre las personas sino también sobre tejido productivo y el contexto socioterritorial de referencia, resulta esencial para detectar la diversidad de obstáculos que, en cada territorio, impiden el desarrollo profesional de las personas.

De los 27 países europeos analizados, solo Austria, Irlanda, Países Bajos, Alemania, Francia, Dinamarca, Suecia y Bélgica han implementado perfiles estadísticos. Otros países utilizan perfiles deterministas o basados en expertos. Cada país adapta el perfilado a sus particulares necesidades: como evaluar la reinserción en Austria, clasificar el riesgo de permanecer en el desempleo en Irlanda o calcular la probabilidad de reempleo en Países Bajos y Alemania. España actualmente aplica principalmente un enfoque determinista y experto, aunque está en proceso de implementación de perfilados estadísticos en sus servicios de empleo. La Estrategia Española de Activación para el Empleo 2017-2020 marcó la primera mención oficial de esta herramienta y algunas comunidades, como Andalucía, trabajan en herramientas propias de perfilado estadístico.

Las herramientas de perfilado estadístico diseñadas y configuradas de forma amigable para ser usadas por el personal técnico de empleo son un instrumento muy útil de cara a detectar las barreras que impiden el acceso al empleo de la población desempleada. No obstante, su capacidad predictiva, así como su ajuste a cada mercado de trabajo local depende mucho de la información de partida. La selección de las variables que deben formar parte del modelo es un elemento esencial para la fiabilidad del mismo.

Un aspecto distintivo de los nuevos perfilados es su expansión para abarcar no solo a la población desempleada, sino también a la ocupada. Además, incorporan información detallada sobre el tejido productivo y el territorio, permitiendo una comprensión más completa y diversa de cada mercado laboral.

7. Bibliografía citada ^ 

Allhutter, Doris; Cech, Florian; Fischer, Fabian; Grill, Gabriel & Mager, Astrid (2020), “Algorithmic profiling of job seekers in Austria: How austerity politics are made effective”, Frontiers in big data, 3, 5, DOI:10.3389/fdata.2020.00005.

Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF) (2022), Informe de seguimiento de las recomendaciones formuladas en los procesos de revisión del gasto público, Ministerio de Hacienda y Función Pública; Plan de Recuperación. Transformación y Resilencia, NIPO: 137-22-060-4.

Barnes, Sally-Anne; Wright, Sally; Irving, Pat & Deganis, Isabelle (2015), Identification of latest trends and current developments in methods to profile jobseekers in European public employment services: Final report, Brussels, Directorate General for Employment, Social Affairs and Inclusion, European Commission, Recuperado de http://wrap.warwick.ac.uk/70332, fecha 13/02/2014.

Desiere, Sam, Langenbucher, Kristine y Struyven, Ludo (2019), Statistical profiling in public employment services: An international comparison, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 224, OECD Publishing, Paris, http://dx.doi.org/10.1787/b5e5f16e-en.

Desiere, Sam, y Struyven, Ludo (2021), “Using artificial intelligence to classify jobseekers: the accuracy-equity trade-off”, Journal of Social Policy, 50 (2), 367-385. DOI:10.1017/S0047279420000203.

García-Pérez, José Ignacio; Felgueroso, Florentino y Jiménez Martín, Sergi (2018), Perfilado estadístico: Un método para diseñar políticas activas de empleo. Madrid, Fundación Ramón Areces.

Georges, Nathalie (2007), “Le profilage des demandeurs d’emploi : modèle américain versus modèle néerlandais”, Travail et emploi, vol. 112, 7-20, DOI: https://doi.org/10.4000/travailemploi.2156.

GHK Consulting (2011), Case study: A virtual labour market platform’ for the public employment service in germany, Mutual Learning Programme - EU 2020 Strategy. Retrieved from https://ec.europa.eu/social/BlobServlet?docId=11413&langId=en.

Konle-Seidl, Regina (2011), Profiling systems for effective labour market integration: Use of profiling for resource allocation, action planning and matching, Mutual Learning Programme, DG Employment, Social Affairs and Inclusion, Recuperado de https://ec.europa.eu/social/BlobServlet?docId=14080&langId=en, Fecha 13/02/2024.

Loxha, Artan & Morgandi, Matteo (2014), Profiling the unemployed: A review of OECD experiences and implications for emerging economies ,World Bank Group, Washington, DC, Recuperado de https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/bc72a327-e7e0-5c2a-8d51-3a0c7a2d95cf, Fecha 13/02/2024.

Méda, Dominique (1998), El trabajo: Un valor en peligro de extinción, Barcelona: Gedisa.

Ministerio de Trabajo, Migraciones y Seguridad Social (2019), Plan Anual de Política de Empleo 2019. Resolución de 12 de marzo de 2019, de la Secretaría de Estado de Empleo, sobre el Plan Anual de Política de Empleo para 2019. Disponible https://www.boe.es/boe/dias/2019/03/15/pdfs/BOE-A-2019-3699.pdf, Fecha 13/02/2024.

Minondo Uribe-Etxeberria, Asier (2000), El impacto del comercio internacional sobre el mercado laboral de los países de renta intermedia: El caso de España, San Sebastián, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de Deusto. DOI:8489062390.

O’Connell, Philip J.; McGuinness, Seamus & Kelly, Elish (2012), “The transition from short– to long-term unemployment: A statistical profiling model for Ireland”, The Economic and Social Review, 43 (1), 135-164, Handle: RePEc:eso:journl:v:43:y:2012:i:1:p:135-164.

Rebollo-Sanz, Yolanda F. (2018), “El modelo de perfilado estadístico: Una herramienta eficiente para caracterizar a los demandantes de empleo” en Felgueroso, Florencio; García Pérez José Ignacio y Jiménez-Martín, Sergi (Coords.) (Eds.), Perfilado estadístico: Un método para diseñar políticas activas de empleo, Madrid: Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S.A, DOI:M-9112-2018.

Recio, Albert (1997), Trabajo, personas, mercados: Manual de economía laboral, Barcelona: Icaria.

Rudolph, Helmut y Kondle-Seidl, Regina (2005), Profiling for better services. Report on the european profiling seminar, Nuremburg, January 12-14, Supported by EU Commission (DG Empl) VP/2004/007, Spring 2005.

Sánchez-López, Celia y Miedes Ugarte, Blanca (2014), “Transiciones y nuevos problemas económicos-laborales en el mercado de trabajo”, en Rodríguez Piñero, Miguel (Ed.), Transiciones laborales y reformas del mercado de trabajo: Su influencia sobre el empleo de jóvenes y mayores, Albacete (España), Bomarzo.

Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE) (2021), Manual de usuario: Aplicación: Herramienta de apoyo a la orientación, Proyecto: Herramienta de apoyo a la orientación, Manual usuario versión 3.9 (6/8/2021), Subdirección General de Tecnologías de la Información y Comunicaciones.

Solow, Robert M. (1992), El mercado de trabajo como institución social, Madrid, Alianza Editorial.

Weber, Tina (2011), Profiling systems for effective labour market integration. thematic synthesis paper, European Commission, Recuperado de https://www.eesc.europa.eu/en/news-media/presentations/profiling-systems-effective-labour-market-integration, Fecha 13/02/2024.

Wijnhoven, Martinj A. y Havinga, Harriët (2014), “The Work Profiler: A digital instrument for selection and diagnosis of the unemployed”, Local Economy, 29 (6-7), DOI: 10.1177/0269094214545045.

---