Presentación Miguel Velardez – Seminario internacional sobre informalidad laboral [video]
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Presentación Miguel Velardez – Seminario internacional sobre informalidad laboral [video]
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Presentación de Miguel Velardez, Consultor de la CEPAL, en el Seminario internacional "Informalidad laboral: Desafíos frente al cambio tecnológico, la desigualdad territorial y el imperativo de la protección social" realizado los días 6 y 7 de octubre de 2021, en el marco del proyecto “Transformaciones tecnológicas en América Latina: promover empleos productivos y enfrentar el desafío de las nuevas formas de empleo informal”.
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Tabla de Contenido
Inicia la presentación el señor Miguel Velardez, consultor de la Unidad de Estudios de Empleos en la División de Desarrollo Económico de la CEPAL (primer plano, mosaico en la esquina superior derecha). Refiere al proyecto “Sistema de Información Ocupacional - Encuesta ‘Perfil de Ocupaciones’ - O*NET Uruguay (ONET UY)” que surge a partir del trabajo con el Ministerio del Trabajo y Seguridad Social de Uruguay, para caracterizar ocupaciones y proyectar los cambios a futuro. Con este objetivo se desarrollaron herramientas para analizar los datos del relevamiento ONET UY. Se describen los cuestionarios utilizados en el proyecto, así como las variables que permiten crear un perfil de respuestas para poder hacer comparaciones entre ellas y generar familias de ocupaciones según Destrezas, Habilidades y Conocimientos. Señala las potencialidades de estos perfiles de ocupaciones, sobretodo para quienes se interesan en capacitarse para migrar de ocupación. Refiere al modelo estadounidense utilizado como plantilla para este proyecto y compara las estructuras de distancias entre ambos, concluye al respecto, que las ocupaciones que parecen ser equivalentes entre Estados Unidos y Uruguay, no necesariamente tienen el mismo perfil de Destrezas, Habilidades y Conocimientos. Señala los aportes de este proyecto en el Desarrollo de Carreras, pues la metodología utilizada relaciona capacitaciones y el contenido de las ocupaciones a través del análisis de texto y aprendizaje automatizado mediante el procesamiento del lenguaje natural. Conclusiones finales y agradecimientos a los miembros del equipo de trabajo.