Lavoratori della produzione di automobili, piloti di linea a lungo raggio, lavoratori del carbone, commessi di negozio:molti dipendenti sono costretti ad affrontare la difficile e talvolta angosciante sfida di trovare rapidamente una nuova occupazione a causa dei cambiamenti tecnologici ed economici, o crisi come la pandemia di COVID-19.

Per facilitare il processo di transizione lavorativa, e aumentare le possibilità di successo, i ricercatori della University of Technology Sydney (UTS) e dell'UNSW Sydney hanno sviluppato un metodo basato sull'apprendimento automatico in grado di identificare e consigliare lavori con competenze di base simili all'attuale occupazione di qualcuno.

Il sistema può anche rispondere in tempo reale ai cambiamenti nella domanda di lavoro e fornire raccomandazioni sulle competenze precise necessarie per passare a una nuova occupazione.

Sviluppato dal Dr. Nikolas Dawson e dal Dr. Marian-Andrei Rizoiu dell'UTS Data Science Institute e dalla Professoressa Mary-Anne Williams, la cattedra Michael J Crouch in Innovation presso la UNSW Business School, il sistema si basa sui risultati del loro nuovo studio, Raccomandazioni basate sulle competenze per percorsi di transizione lavorativa, pubblicato sulla rivista internazionale PLOS UNO .

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per trovare un lavoro?

Il dottor Dawson dice che mentre il cambiamento sul posto di lavoro è inevitabile, se possiamo rendere il processo di transizione lavorativa più semplice ed efficiente, ci sono vantaggi significativi in ​​termini di produttività ed equità non solo per gli individui, ma anche per le imprese e il governo.

"Può essere una proposta scoraggiante passare a una nuova carriera, soprattutto per chi fa lo stesso lavoro da molto tempo. Le transizioni di successo in genere coinvolgono i lavoratori che sfruttano le loro competenze esistenti, e acquisire nuove competenze, per soddisfare le esigenze della nuova occupazione, " Egli ha detto.

Il professor Williams afferma che il nuovo sistema di raccomandazione può aiutare a ridurre l'inevitabile stress durante i periodi di perdita del lavoro abbassando i costi delle transizioni lavorative e fornendo raccomandazioni basate su prove che soddisfano meglio le esigenze degli individui con competenze specifiche che spesso trascendono la loro occupazione.

"Concentrandosi sulle serie di abilità, piuttosto che occupazioni, questo nuovo approccio aiuta i lavoratori, organizzazioni e imprese come i servizi di consulenza sulla riqualificazione scoprono le nuove competenze che una persona dovrebbe acquisire per ottenere un nuovo lavoro richiesto e valutare l'investimento in formazione associato richiesto, " lei disse.

"Inoltre, le organizzazioni possono utilizzare la nostra misura di similarità delle competenze per progettare occupazioni completamente nuove o ibride che aumentino la probabilità di trovare persone con le competenze necessarie.

"Nell'attuale mercato del lavoro in rapida evoluzione, la necessità di migliorare continuamente le competenze è una sfida per gli individui e le organizzazioni. Il nostro sistema di raccomandazione può aiutare le persone ad abbracciare il cambiamento progettando in modo proattivo il loro percorso di apprendimento permanente e a reagire a nuove opportunità di lavoro più entusiasmanti man mano che si presentano determinando la prossima migliore abilità da acquisire."

Il Dr. Rizoiu ha aggiunto:"Se possiamo passare ad assunzioni basate sulle competenze, piuttosto che definire un'occupazione in base al suo titolo di lavoro, quindi possiamo aiutare le persone a identificare le competenze specifiche che hanno, o bisogno di sviluppare, al fine di trovare un lavoro produttivo e significativo."

Come è stato creato il metodo di ricerca del lavoro?

I ricercatori hanno utilizzato dati preziosi di Burning Glass Technologies, una società di software di analisi che fornisce informazioni in tempo reale su posti di lavoro e tendenze del mercato del lavoro, per esaminare e analizzare le competenze sottostanti di oltre 8 milioni di posti di lavoro pubblicizzati in Australia tra il 2012 e il 2020.

Hanno quindi confrontato le previsioni di transizione lavorativa con i dati della famiglia, Indagine sulle dinamiche del reddito e del lavoro in Australia (HILDA), che tiene traccia dei partecipanti nel corso della loro vita, per convalidare queste previsioni con quasi 3000 esempi di vita reale.

Il sistema di raccomandazione dei lavori ha previsto con precisione le probabilità di transizione del lavoro ed è stato anche in grado di mostrare se è più facile muoversi in una direzione piuttosto che in un'altra.

I metodi sviluppati nello studio possono essere sfruttati da educatori, governo e affari, potenzialmente con i dati dell'Australian Bureau of Statistics, per sostenere industrie e settori in fase di sconvolgimento significativi per i lavoratori in transizione su larga scala.

Nell'ambito dello studio, i ricercatori hanno anche costruito un indicatore di allerta precoce delle tecnologie emergenti (come l'intelligenza artificiale) che hanno il potenziale per sconvolgere i mercati del lavoro. Queste informazioni potrebbero consentire ai responsabili politici e alle imprese di prepararsi meglio ai futuri cambiamenti strutturali.

Il Dr. Dawson ha intrapreso lo studio come parte del suo dottorato di ricerca. in economia computazionale presso UTS con il professor Williams e il dott. Rizoiu. Ora lavora come senior data scientist presso FutureFit AI, un'azienda che collabora con l'industria e il governo per fornire uno strumento basato sull'intelligenza artificiale per aiutare i lavoratori a navigare nelle transizioni di carriera.

"Se guardi indietro nella storia, non capita quasi mai che ci siano meno posti di lavoro a causa dell'automazione, ma piuttosto nuovi posti di lavoro vengono creati mentre quelli vecchi scompaiono. Quindi è fondamentale che le persone abbiano la capacità di sviluppare le competenze necessarie e di passare agevolmente a questi nuovi lavori, " ha detto il dottor Dawson.

"La capacità di assumere micro-credenziali in specifiche aree di competenza, personalizzato per l'individuo, sarà probabilmente una parte fondamentale di questo futuro".