Desarrollo de una herramienta de aprendizaje automático (machine learning) para establecer relaciones entre ocupaciones y programas de capacitación en el Uruguay

En este trabajo se desarrolló una herramienta automática y no supervisada que tiene por objeto recomendar programas de capacitación para una serie de ocupaciones sobre la base de similitudes entre el perfil de egreso de un conjunto de programas de la Universidad del Trabajo del Uruguay (UTU) y la descripción de las tareas correspondientes a 22 ocupaciones obtenidas a partir del relevamiento de ONET de Uruguay. En la herramienta se utilizan instrumentos del procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing o NLP) cuya atención se centra en la repetibilidad de conceptos claves y en las similitudes del texto como un todo. Con el fin de evaluar este método, se contrastaron las recomendaciones obtenidas a partir de la herramienta con las que brindó un grupo de personas expertas. Los resultados muestran que la herramienta desarrollada permite recomendar un promedio de hasta nueve programas de capacitación para cada ocupación con un porcentaje de éxito medio del 85%. El potencial de esta metodología radica en que permite manejar de forma eficiente grandes volúmenes de datos que pueden contribuir a brindar información no sesgada en los servicios de desarrollo de carrera.