Habilidades digitales en Europa: el uso de ontologías para mejorar la búsqueda de candidatos

La creciente preocupación de las autoridades europeas por la gestión de las habilidades digitales entre la población activa, especialmente los jóvenes, es una realidad que se acelera y cuya gestión no parece tener una solución fácil.  

“Internet y las tecnologías digitales están cambiando el mundo. Pero los obstáculos existentes en internet hacen que los ciudadanos pierdan bienes y servicios, que las empresas de internet y las emergentes tengan su horizonte limitado, y que las empresas y las administraciones no puedan beneficiarse plenamente de las herramientas digitales”. Con esta contundente afirmación abre la Comisión Europea (CE) la sección web dedicada al mercado único digital. El mercado único digital es una de las prioridades estratégicas de la CE y, dentro de ella, una de las líneas de actuación es el desarrollo de las habilidades digitales entre la población europea en activo - en especial los jóvenes -.

A la hora de clasificar las habilidades digitales aparece el mismo problema que con la clasificación de las tecnologías emergentes. La mayoría de los esfuerzos en esta materia se centra en el establecimiento de una clasificación jerárquica de habilidades/tecnologías, que raramente es capaz de profundizar más allá de dos o tres niveles de profundidad.

La CE establece una clasificación de las competencias digitales en 5 categorías (siempre en el dominio de Internet):

• Procesado de información

• Creación de contenido

• Comunicación

• Resolución de problemas

• Seguridad

En cada una de estas categorías, la Comisión propone un marco de trabajo donde asigna tres niveles de competencia de usuario (básico, independiente, experto). Para cada nivel de competencia se proponen afirmaciones estándar que ayuden al usuario a realizar una autoevaluación y ser capaz de establecer su nivel de competencia digital.

La cuestión que se plantea ahora en diversos foros es cómo dar un paso más allá de la pura autoevaluación de las competencias. Cuestiones del tipo "¿cómo realizar una búsqueda de términos relacionados con las habilidades digitales?" no son triviales de responder.

Cuando la clasificación de habilidades tiene uno o dos niveles de profundidad, basta con realizar una “búsqueda literal” del término a buscar. Pero, ¿qué ocurre si el árbol de términos relacionado con las habilidades digitales tiene miles de términos organizados de forma jerárquica?

Por ejemplo, supongamos que una empresa necesita de un perfil muy específico para una nueva posición en un proyecto de I+D. El perfil requerido es una persona que tenga conocimientos avanzados en la librería MLib Apache Spark. Se requiere que tenga más de 2 años de experiencia en el campo de Big data en streaming. Además de estas -las denominadas habilidades duras (hard skills)- se requiere que la persona disponga de una serie de habilidades sociales o habilidades blandas como capacidad de comunicar en público y trabajo en equipo.

¿Cómo localizamos a un perfil así en una base de datos de 400.000 empleados en todo el mundo?

Una posible solución a estas y otras cuestiones puede ser la construcción de una ontología de habilidades digitales en Europa.

Una ontología proporciona una organización jerarquizada de términos (taxonomía) y un conjunto de relaciones entre ellos, lo cual facilita la búsqueda - tanto literal como inferida- de términos y expresiones complejas. Esto es ya muy útil en sí mismo, pero si además se combina la estructura formal de una ontología con su implementación técnica en una herramienta tecnológica, se obtiene un potente producto tecnológico. Una implementación técnica de esta ontología permitiría, entre otros, realizar la siguiente búsqueda compleja de forma eficiente e inequívoca:

Localizar a una persona CON habilidades técnicas de MLib que además TENGA más de 2 años de experiencia en Big Data EN streaming y que además TENGA las habilidades blandas DE trabajo en equipo y capacidad de comunicación a nivel intermedio.

En caso de existir una ontología subyacente, en el ejemplo anterior, todos los términos subrayados tendrían un identificador único, así como las relaciones (mayúsculas). El motor de búsqueda semántico sería capaz de identificar la consulta anterior, extraer los términos clave, comprender las relaciones (CON, TENGA, más, DE, etc.) y ejecutar la búsqueda contra la base de datos de empleados, extrayendo aquellos resultados que encajasen con la búsqueda.

Un ejemplo muy claro de utilización de una ontología para realizar búsquedas complejas en bases de datos inmensas es SNOMED-CT. Se trata de un vocabulario estándar para buscar términos clínicos en bases de datos de pacientes. El dominio clínico es especialmente indicado para el desarrollo de ontologías por la compleja estructura inherente a los términos clínicos y sus relaciones.

Si bien existen herramientas y métodos clásicos de organización de la información basados en bases de datos tradicionales y modelos relacionales, las ontologías y sus implementaciones tecnológicas ofrecen mayor flexibilidad, escalabilidad y nivel de personalización a diferentes subcampos.

Precisamente las características de flexibilidad y alta escalabilidad se vuelven fundamentales a medida que los repositorios de datos abiertos (opendata) se vuelven cada vez mayores y diversos. El portal europeo para los datos abiertos contiene más de 12.000 conjuntos de datos clasificados por temas. Por su parte, la web especializada en ciencia de datos, Kaggle, alberga 9000 conjuntos de datos sobre los que, anualmente, se organizan concursos que premian a aquellos que mejor analicen y extraigan información útil de estos conjuntos. En definitiva, el volumen de datos a disposición de la sociedad no hace más que aumentar año tras año y las ontologías cobran fuerza como una potente herramienta para la gestión de la información oculta bajo ese manto de datos en crudo.

Contenido elaborado por Alejandro Alija,experto en Transformación Digital e Innovación.

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