martes, 2 de abril de 2024

Por qué caminar nos ayuda a pensar

Desde al menos la época de los filósofos griegos, muchos escritores han descubierto una profunda conexión intuitiva entre caminar, pensar y escribir.

En el número de Navidad de 1969 de Vogue, Vladimir Nabokov ofreció algunos consejos para enseñar "Ulises" de James Joyce: "En lugar de perpetuar la pretenciosa tontería de los encabezados de capítulos homéricos, cromáticos y viscerales, los instructores deberían preparar mapas de Dublín con los itinerarios entrelazados de Bloom y Stephen claramente trazados". Él mismo dibujó uno encantador. Varias décadas después, un profesor de inglés del Boston College llamado Joseph Nugent y sus colegas crearon un mapa de Google anotado que sigue los pasos de Stephen Dedalus y Leopold Bloom. La Sociedad Virginia Woolf de Gran Bretaña, así como los estudiantes del Instituto de Tecnología de Georgia, también han reconstruido los caminos de los caminantes londinenses en 'La señoraDalloway'.  

 Estos mapas aclaran cuánto dependen estas novelas de una curiosa conexión entre la mente y los pies. Joyce y Woolf fueron escritores que transformaron el mercurio de la conciencia en papel y tinta. Para lograr esto, enviaron a sus personajes a dar paseos por la ciudad. Mientras la señora Dalloway camina, no solo percibe la ciudad a su alrededor. Más bien, ella se sumerge en su pasado, remodelando Londres en un paisaje mental altamente texturizado, "inventándolo, construyéndolo a su alrededor, dándole vueltas, creándolo en cada momento de nuevo".

Desde al menos la época de los filósofos griegos peripatéticos, muchos otros escritores han descubierto una profunda conexión intuitiva entre caminar, pensar y escribir. (De hecho, Adam Gopnik escribió sobre caminar en The New Yorker hace solo dos semanas). "¡Qué vano es sentarse a escribir cuando no te has levantado a vivir!" escribió Henry David Thoreau en su diario. "Me parece que en el momento en que mis piernas comienzan a moverse, mis pensamientos empiezan a fluir". Thomas DeQuincey ha calculado que William Wordsworth, cuya poesía está llena de caminatas por montañas, bosques y carreteras públicas, caminó hasta ciento ochenta mil millas en su vida, lo que equivale a un promedio de seis millas y media al día a partir de los cinco años.

¿Qué es específicamente lo que hace que caminar sea tan propicio para pensar y escribir? La respuesta comienza con los cambios en nuestra química. Cuando salimos a caminar, el corazón late más rápido, circulando más sangre y oxígeno no solo hacia los músculos, sino hacia todos los órganos, incluido el cerebro. Muchos experimentos han demostrado que después o durante el ejercicio, incluso un esfuerzo muy leve, las personas rinden mejor en pruebas de memoria y atención. Caminar regularmente también promueve nuevas conexiones entre las células cerebrales, evita el deterioro habitual del tejido cerebral que viene con la edad, aumenta el volumen del hipocampo (una región cerebral crucial para la memoria) y eleva los niveles de moléculas que estimulan el crecimiento de nuevas neuronas y transmiten mensajes entre ellas.

La forma en que movemos nuestros cuerpos también cambia la naturaleza de nuestros pensamientos y viceversa. Los psicólogos especializados en música para el ejercicio han cuantificado lo que muchos de nosotros ya sabemos: escuchar canciones con ritmos rápidos nos motiva a correr más rápido, y cuanto más rápido nos movemos, más rápido preferimos nuestra música. Del mismo modo, cuando los conductores escuchan música alta y rápida, inconscientemente presionan un poco más el pedal del acelerador. Caminar a nuestro propio ritmo crea un bucle de retroalimentación inalterado entre el ritmo de nuestros cuerpos y nuestro estado mental, algo que no podemos experimentar tan fácilmente cuando corremos en el gimnasio, conducimos un automóvil, andamos en bicicleta o en cualquier otro tipo de locomoción. Cuando paseamos, el ritmo de nuestros pies vacila naturalmente con nuestros estados de ánimo y la cadencia de nuestro discurso interno; al mismo tiempo, podemos cambiar activamente el ritmo de nuestros pensamientos al caminar deliberadamente con más agilidad o al desacelerar.

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Debido a que no tenemos que dedicar mucho esfuerzo consciente al acto de caminar, nuestra atención está libre para divagar, para superponer el mundo ante nosotros con un desfile de imágenes del teatro de la mente. Este es precisamente el tipo de estado mental que los estudios han relacionado con ideas innovadoras e inspiraciones repentinas. A principios de este año, Marily Oppezzo y Daniel Schwartz de Stanford publicaron lo que probablemente sea el primer conjunto de estudios que miden directamente cómo caminar cambia la creatividad en el momento. Se les ocurrió la idea para los estudios mientras caminaban. "Mi asesor de doctorado tenía la costumbre de salir a caminar con sus estudiantes para hacer tormenta de ideas", dice Oppezzo de Schwartz. "Un día nos volvimos algo meta".

En una serie de cuatro experimentos, Oppezzo y Schwartz pidieron a ciento setenta y seis estudiantes universitarios que completaran diferentes pruebas de pensamiento creativo mientras estaban sentados, caminando en una cinta de correr o paseando por el campus de Stanford. En una prueba, por ejemplo, los voluntarios tenían que encontrar usos atípicos para objetos cotidianos, como un botón o una llanta. En promedio, los estudiantes pensaron entre cuatro y seis usos más novedosos para los objetos cuando estaban caminando que cuando estaban sentados. Otro experimento requería que los voluntarios contemplaran una metáfora, como "un capullo en ciernes", y generaran una metáfora única pero equivalente, como "un huevo que se incuba". El noventa y cinco por ciento de los estudiantes que salieron a caminar pudieron hacerlo, en comparación con solo el cincuenta por ciento de aquellos que nunca se levantaron. Pero caminar realmente empeoró el rendimiento de las personas en un tipo diferente de prueba, en la que los estudiantes tenían que encontrar la única palabra que unía a un conjunto de tres, como "queso" para "cabaña, crema y pastel". Oppezzo especula que, al dejar que la mente se pierda en un mar de pensamientos agitados, caminar es contraproducente para un pensamiento enfocado y centrado: "Si estás buscando una única respuesta correcta a una pregunta, probablemente no quieras que todas estas ideas diferentes broten".

También importa dónde caminamos. En un estudio dirigido por Marc Berman de la Universidad de Carolina del Sur, los estudiantes que pasearon por un arboreto mejoraron su rendimiento en una prueba de memoria más que los estudiantes que caminaron por las calles de la ciudad. Un pequeño pero creciente conjunto de estudios sugiere que pasar tiempo en espacios verdes, como jardines, parques y bosques, puede rejuvenecer los recursos mentales que los entornos artificiales agotan. Los psicólogos han aprendido que la atención es un recurso limitado que se agota continuamente a lo largo del día. Una intersección abarrotada, llena de peatones, automóviles y anuncios, hace que nuestra atención salte de un lado a otro. En contraste, caminar junto a un estanque en un parque permite que nuestra mente divague casualmente de una experiencia sensorial a otra, desde el agua rizada hasta los juncos que se mecen.

Sin embargo, las caminatas urbanas y campestres probablemente ofrecen ventajas únicas para la mente. Un paseo por una ciudad proporciona una estimulación más inmediata, una mayor variedad de sensaciones con las que la mente puede jugar. Pero si ya estamos al borde de la sobreestimulación, podemos recurrir a la naturaleza en su lugar. Woolf disfrutaba de la energía creativa de las calles de Londres, describiéndola en su diario como "estar en la cresta más alta de la ola más grande, justo en el centro y nadar de las cosas". Pero también dependía de sus caminatas por los South Downs de Inglaterra para "tener espacio para desplegar mi mente". Y, en su juventud, a menudo viajaba a Cornualles en verano, donde le encantaba "pasar las tardes dando vueltas en solitario" por el campo.

Quizás la relación más profunda entre caminar, pensar y escribir se revela al final de un paseo, de vuelta en el escritorio. Allí, se hace evidente que escribir y caminar son actividades extremadamente similares, partes iguales físicas y mentales. Cuando elegimos un camino a través de una ciudad o un bosque, nuestro cerebro debe examinar el entorno circundante, construir un mapa mental del mundo, decidir un camino a seguir y traducir ese plan en una serie de pasos. Del mismo modo, escribir obliga al cerebro a revisar su propio paisaje, trazar un curso a través de ese terreno mental y transcribir el sendero resultante de pensamientos al guiar las manos. Caminar organiza el mundo que nos rodea; escribir organiza nuestros pensamientos. En última instancia, los mapas como el que dibujó Nabokov son recursivos: son mapas de mapas.

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domingo, 24 de marzo de 2024

El futuro del aprendizaje está funcionando: Cómo potenciar el desarrollo de habilidades en el lugar de trabajo

Estamos viviendo uno de los cambios más profundos en la naturaleza del trabajo y los negocios en la historia humana. En 1975, más del 80% del valor de mercado de las compañías del S&P 500 eran activos tangibles como fábricas. Hoy en día, eso ha cambiado, y más del 80% está representado por activos no físicos como datos o software.

Esto se debe a una aceleración exponencial en el desarrollo tecnológico. El rápido aumento de las herramientas de inteligencia artificial generativa que están transformando la forma en que trabajamos; el cambio hacia la priorización de la energía verde y el desarrollo neutral en carbono; avances en la recopilación y análisis de datos mediante el aprendizaje automático.

Estos avances pueden generar un aumento de productividad y resolver enormes desafíos globales y sociales. Pero también pueden potencialmente excluir a millones del mundo laboral. Muchos trabajadores enfrentan ahora el riesgo real de desplazamiento con el auge de la inteligencia artificial generativa, y según un análisis de McKinsey, hasta 400 millones de empleos están en peligro. Esta amenaza no se distribuye de manera equitativa: la investigación de Multiverse y el Burning Glass Institute muestra que las ocupaciones de alta rotación y bajos salarios son mucho más susceptibles a la automatización.

Esto ejerce presión sobre un sistema educativo tradicional que ya está resquebrajado. Siempre ha existido una brecha sustancial entre lo que se enseña en la escuela y la universidad y lo que se necesita en el mundo laboral. Lo escuchamos regularmente de los empleadores. Los líderes empresariales dicen cada vez más que los graduados están calificados en teoría pero no en la práctica: necesitan un promedio de 11 meses de entrenamiento en el trabajo antes de ser completamente efectivos en su papel.

Ahora, esa brecha se está convirtiendo en un abismo. El lugar de trabajo exige habilidades adecuadas para la década de 2020 en adelante, como la capacidad para utilizar inteligencia artificial, desarrollar software y gestionar bases de datos. Pero las escuelas y universidades siguen enseñando planes de estudio que se centran más en el conocimiento que en las habilidades, en un estilo que ha evolucionado poco desde la década de 1990.

Esta desconexión entre la educación y el trabajo crea la impresión de que la educación es el viaje y el trabajo es el destino. El sistema intenta ofrecer 21 años de aprendizaje, seguidos de 45 años de trabajo con pocas oportunidades para continuar ese aprendizaje. De hecho, el 47% de los trabajadores no ha recibido formación en el lugar de trabajo en los últimos cinco años.

En esta era de transformación digital, el aprendizaje debe ser continuo. La educación y el trabajo pueden coexistir: trabajar en conjunto para guiar continuamente las carreras de las personas mientras llevan a las empresas y la sociedad hacia el crecimiento económico. Esto es el aprendizaje basado en el trabajo: formación fundamentada en la práctica, no en la teoría, y enseñada en un entorno aplicado. Bien hecho, este estilo de aprendizaje enfatiza las habilidades más relevantes para los trabajos, permitiendo así la movilidad económica.

Y lo más importante de todo, crea oportunidades equitativas al garantizar que la educación no esté disponible solo para aquellos que pueden pagarla o tomarse tiempo fuera del trabajo. El aprendizaje basado en el trabajo, a diferencia del aprendizaje en el aula, puede ser continuo y entregarse a lo largo de toda una carrera, según sea necesario.

Hacer que el aprendizaje basado en el trabajo sea accesible para todos será transformador para individuos, empresas y sociedades. Pero también será desafiante y requerirá la fuerza combinada y la voluntad de formuladores de políticas, líderes empresariales y educadores.

Aquí hay ejemplos sólidos de los cuales aprender. Donde los gobiernos incentivan el aprendizaje basado en el trabajo, las empresas seguirán: en Estados Unidos, se puede observar una fuerte correlación entre los estados con créditos fiscales para aprendices y donde la adopción de aprendices es mayor. En el Reino Unido, el impuesto ha creado más aprendizajes en sectores profesionales y de TI, donde la necesidad de habilidades es mayor.

Los líderes corporativos pueden actuar manteniendo el desarrollo de habilidades en el centro de su estrategia de transformación digital. Comprar software de análisis de datos de última generación o invertir en herramientas de inteligencia artificial tiene beneficios limitados si las personas dentro de una empresa no tienen el conjunto de habilidades para capitalizar esas inversiones. Las empresas deben asegurarse de financiar las habilidades de su fuerza laboral tanto como invierten en tecnología.

Las empresas deben, en particular, considerar la recualificación de aquellos en sus fuerzas laborales que corren el riesgo de ser desplazados por la automatización. La recualificación puede poner a las personas a cargo de las tecnologías emergentes en lugar de estar a merced de ellas. Para las empresas, significa construir internamente una generación de líderes tecnológicos con conocimientos institucionales y dedicación en lugar de incurrir en el gasto de contratar ese talento desde el exterior.

Finalmente, las organizaciones educativas tradicionales tienen un papel que desempeñar al integrar mejor los escenarios laborales en su enseñanza. Las escuelas y universidades están bajo una presión renovada para asegurarse de que lo que enseñan sea relevante para el mundo fuera de las paredes del aula. El Proyecto sobre la Fuerza Laboral de Harvard publicó recientemente recomendaciones para educadores con el fin de fortalecer el vínculo entre los títulos académicos y los empleos, incluyendo un mayor énfasis en ejercicios basados en equipos y el reconocimiento de pasantías remuneradas.

Mientras sigamos viendo la educación y el trabajo como dos entidades separadas, la brecha entre las habilidades de las personas y las necesidades de la sociedad solo se ampliará.

Las empresas no pueden seguir dejando el aprendizaje en manos de las instituciones educativas, y los educadores no pueden seguir ignorando la realidad del trabajo. Al unir el aprendizaje y el trabajo, podemos construir un grupo de individuos con las habilidades para prosperar y liderar a medida que se desarrolla la tecnología, una economía preparada para el futuro y adaptable a las cambiantes necesidades tecnológicas, y una sociedad con las empresas y personas adecuadas para enfrentar algunos de sus mayores desafíos y oportunidades.

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Revelan cómo el estrés desencadena miedo en el cerebro y cómo impedirlo

Descubren cómo el estrés agudo provoca miedo generalizado en el cerebro en ausencia de amenazas y cómo prevenir su aparición o detenerlo, lo que podría ayudar a desarrollar tratamientos específicos para trastornos como el estrés postraumático.

El sistema nervioso humano está diseñado para detectar el miedo cuando algo en el entorno resulta inquietante o amenazador, como ruidos que escuchamos cuando estamos solos y a oscuras o el gruñido de un animal que se acerca. Nuestra respuesta al miedo es un mecanismo de supervivencia que nos indica que permanezcamos alerta y evitemos situaciones peligrosas. Pero cuando el miedo nos atenaza sin que exista una amenaza real puede perjudicar nuestro bienestar emocional, e incluso deteriorar la salud.

Es el caso de las personas que han experimentado situaciones de estrés graves o prolongadas que pueden hacer que sufran miedo más tarde en otros momentos o situaciones, incluso aunque no se expongan a ningún riesgo. Vivir esta generalización del miedo es psicológicamente dañino y puede dar lugar a problemas de salud mental a largo plazo, como el trastorno de estrés postraumático (TEPT).

Los mecanismos inducidos por el estrés que hacen que nuestro cerebro produzca sentimientos de miedo en ausencia de amenazas han sido en gran parte un misterio. Ahora, neurobiólogos de la Universidad de California en San Diego (UC San Diego) han identificado los cambios en la bioquímica cerebral y han mapeado el circuito neuronal que causa esa experiencia de miedo generalizado. Los resultados de su investigación se han publicado en la revista Science y ofrecen nuevas perspectivas sobre cómo se podrían prevenir las respuestas de miedo.

En el artículo, el excientífico asistente de proyectos de UC San Diego Hui-quan Li, (ahora científico senior en Neurocrine Biosciences), el profesor distinguido de la familia Atkinson, Nick Spitzer, de la Escuela de Ciencias Biológicas y sus colegas describen la investigación que ha conducido al descubrimiento de los neurotransmisores –los mensajeros químicos que permiten a las neuronas del cerebro comunicarse entre sí– en la raíz del miedo generalizado inducido por el estrés.

Cómo evitar la aparición de miedo generalizado

Al estudiar los cerebros de ratones en una zona conocida como rafe dorsal (ubicada en el tronco cerebral), los investigadores descubrieron que el estrés agudo inducía un cambio en las señales químicas de las neuronas, pasando de los neurotransmisores excitatorios “glutamato” a los inhibidores GABA, lo que llevaba a respuestas de miedo generalizadas.

“Nuestros resultados proporcionan información importante sobre los mecanismos implicados en la generalización del miedo”, ha declarado Spitzer, miembro del Departamento de Neurobiología y del Instituto Kavli para el Cerebro y la Mente de UC San Diego. “El beneficio de comprender estos procesos a este nivel de detalle molecular –qué está sucediendo y dónde está sucediendo– permite una intervención que es específica del mecanismo que impulsa los trastornos relacionados”.

Basándose en este nuevo hallazgo de un cambio en los neurotransmisores inducido por el estrés, considerado una forma de plasticidad cerebral, los investigadores examinaron también los cerebros post mortem de humanos que habían sufrido de TEPT. Un cambio similar de neurotransmisores de glutamato a GABA se confirmó también en sus cerebros.

“Ahora que conocemos el núcleo del mecanismo por el cual se produce el miedo inducido por el estrés y los circuitos que implementan este miedo, las intervenciones pueden ser dirigidas y específicas”

Los investigadores encontraron luego una manera de detener la producción de miedo generalizado. Antes de la experiencia de estrés agudo, inyectaron en la ráfaga dorsal de los ratones un virus adenoasociado (AAV) para suprimir el gen responsable de la síntesis de GABA. Este método previno que los ratones adquirieran miedo generalizado. Además, cuando los ratones fueron tratados con el antidepresivo fluoxetina (comercializado como Prozac) inmediatamente después de un evento estresante, se previno el cambio de transmisor y la subsiguiente aparición de miedo generalizado.

Los investigadores no solo identificaron la ubicación de las neuronas que cambiaron su transmisor, sino que también demostraron las conexiones de estas neuronas con la amígdala central y el hipotálamo lateral, regiones cerebrales previamente vinculadas a la generación de otras respuestas de miedo. “Ahora que conocemos el núcleo del mecanismo por el cual se produce el miedo inducido por el estrés y los circuitos que implementan este miedo, las intervenciones pueden ser dirigidas y específicas”, concluye Spitzer.

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martes, 19 de marzo de 2024

El auge de los bots para buscar empleo

He empleado un spammer para enviar más de 120 solicitudes de empleo al día gracias a un bot de inteligencia artificial. Y ha sido un completo caos. • La IA facilita nuestro trabajo como un becario lo haría, pero el factor humano es indispensable en un mercado laboral tan precario.

En otoño de 2020, me encontré en territorio desconocido: estaba buscando un nuevo trabajo. En teoría, era algo de lo que debería saber mucho como periodista económica. Pero en la práctica, estaba perdida. Como había encontrado un trabajo estupendo nada más salir de la universidad y había permanecido en esa misma empresa durante una década, ignoraba felizmente lo desgarrador que era buscar empleo en el mundo empresarial del siglo XXI.

Me puse manos a la obra. Investigué meticulosamente a los empleadores. Me presenté a una docena de ofertas. Adapté mi CV a la descripción de cada puesto. Escribí párrafos sinceros sobre por qué cada puesto era perfecto para mí. Sin embargo, todo lo que recibía eran correos electrónicos de rechazo o, peor aún, silencio. Me quedé estupefacta porque no pasé ni una sola entrevista. Esto es terrible, pensé. ¿Cómo puede alguien hacer algo así? Era como si hubiera estado enviando mis solicitudes a la nada.

Por suerte, conseguí trabajo al cabo de un par de meses. Pero la experiencia se me quedó grabada. Hoy en día, solicitar trabajo se ha convertido en una pesadilla. En el mercado actual, no es raro que puestos de trabajo totalmente anodinos atraigan miles de solicitudes. Los empresarios están tan abrumados por la avalancha de currículums que apenas son capaces de echarles un vistazo, por no hablar de leerlos. Todo el proceso se ha convertido en un juego de probabilidades: los solicitantes de empleo envían sus cartas de presentación a cientos de empresas, luchando por destacar entre el tsunami de aspirantes. Las cosas se han puesto tan feas que LinkedIn ya no anuncia el número de personas que han solicitado un puesto en su portal de empleo.

Así que cuando me enteré de que ahora se puede utilizar un bot para enviar solicitudes masivas a ofertas de empleo, me quedé intrigada. Los bots —con nombres como LazyApply y Massive— han convertido la búsqueda de empleo en una carrera armamentística tecnológica. Pagas una cuota, introduces tu currículum en el bot, le dices lo que buscas y ¡zas!, empieza a enviar cientos de solicitudes a tu nombre, a menudo en tiempo real. Es la promesa de la IA aplicada al mercado laboral: una máquina inteligente, personalizada y asesina de RRHH, diseñada para conseguirte un trabajo mediante una combinación de conocimientos tecnológicos y fuerza bruta.

La cuestión es: ¿Funcionan los bots? Decidí averiguarlo. Así que entré de incógnito en la era de la IA.

No buscaba trabajo. Pero una noche, tarde, me abrí una cerveza, actualicé mi currículum, saqué la tarjeta de crédito y confié mi destino a un bot de búsqueda de empleo. ¿A qué puestos aplicaría? ¿Hasta qué punto reflejaría mis habilidades e intereses a los empleadores? Un amigo bromeó: "¿Sabe tu editor que este reportaje podría acabar contigo en un nuevo puesto?". Ni siquiera se me había pasado por la cabeza. No creía que ningún empleador fuera a interesarse. ¿Cómo podría una versión de mí generada por inteligencia artificial competir en un mercado laboral tan abarrotado y caótico?

Unas 120 solicitudes más tarde, me di cuenta de que no era así.

Lo que necesitas saber para estar informado

¿Te gusta lo que lees? Comienza tu día sabiendo qué piensan y qué les preocupa a los ejecutivos de las principales empresas del mundo con una selección de historias enviada por Business Insider España a primera hora cada mañana.

El primer bot que probé se llamaba Sonara. Por 79,99 dólares al mes, me suscribí al plan más caro de "amplitud", que me permitiría solicitar 420 vacantes. Después de pasar media hora cargando mi currículum y completando mi perfil, Sonara me mostró una docena de opciones de trabajo. Le di luz verde a algunas y el robot prometió que las enviaría. Cada mañana, cuando volvía a conectarme, me enviaba un goteo de nuevas opciones para que las considerara. Pero las que yo aprobaba seguían en la cola, sin enviarse. No era la avalancha de solicitudes de empleo que estaba buscando. Llamé varias veces al servicio de atención al cliente. Al cabo de una semana, apareció un comunicado en la web de Sonara. La plataforma iba a cerrar. Genial, pensé. Adiós a mis 79,99 dólares.

Sin desanimarme, me registré en WonsultingAI, que parecía una ganga por solo 19,99 dólares al mes. Era un poco más manual que Sonara: cada vez que quería que me mostrara más ofertas de empleo, tenía que introducir mi nivel de experiencia y especificar el título y la ubicación del puesto que buscaba. Tenía una función interesante que me permitía utilizar un currículum diferente para cada puesto de trabajo al que me presentaba, lo que significaba que podía destacar diferentes habilidades y logros para varios puestos. Pero, al igual que Sonara, no me mostraba muchas ofertas de empleo y tenía bastantes fallos. Una de cada tres solicitudes nunca llegaba a buen puerto.

Tenía más esperanzas en Massive, otro bot que probé. Haciendo honor a su nombre, me mostró muchas más vacantes que Sonara y Wonsulting. Pero tenía una lista limitada y preestablecida de profesiones a las que podía optar. Elegí las que me parecieron más relevantes para lo que hago: marketing de contenidos y relaciones públicas. Por 39 dólares al mes, enviaba hasta 50 solicitudes a la semana. Cada pocos días, dedicaba 20 minutos a examinar las opciones y vetar los empleos que no me parecían relevantes. Todo parecía muy sencillo. Al cabo de unos días, empecé a recibir un flujo constante de correos electrónicos automáticos de varias empresas agradeciéndome el envío de mi solicitud. Aun así, 50 solicitudes a la semana me parecían poco en la era de la inteligencia artificial. Lo que yo quería era una verdadera máquina rociadora, el AK-47 de los bots de solicitud de empleo. Para ello, recurrí a LazyApply.

LazyApply no ofrecía una opción de suscripción mensual, así que compré un plan de por vida por 129 dólares. Eso me permitió enviar un máximo de 750 solicitudes al día. (Un plan más caro venía con solicitudes ilimitadas, pero no podía imaginarme enviando más de 750 en una semana, y mucho menos en un día). A diferencia de los otros bots, que introducían las ofertas de empleo en sus propios sitios web, LazyApply enviaba las solicitudes a través de portales de empleo externos. Así que vinculé mi nuevo perfil de LazyApply a mis cuentas de Indeed, ZipRecruiter y LinkedIn. Y luego lo puse en marcha.

A diferencia de otros bots, LazyApply hacía todas las solicitudes en tiempo real, delante de mis ojos. Era como si alguien hubiera pirateado mi ordenador: vi cómo el bot hacía clic en varias casillas y escribía respuestas a preguntas cortas. Durante los primeros minutos, me quedé hipnotizada. Luego, empecé a asustarme. En una de las aplicaciones, el bot indicó que hablaba un español de nivel conversacional que, sin duda, no hablo. En otra, indicaba que era afroamericana, aunque en mi perfil de LazyApply había especificado que soy asiática. No debería haberme sorprendido, dada la conocida propensión de la IA a inventarse cosas. Pero me alarmé. Si hubiera estado buscando trabajo de verdad, probablemente habría desconectado la máquina. En lugar de eso, dejé que LazyApply hiciera lo suyo. Tenía curiosidad por ver qué trabajos, si es que había alguno, conseguiría la afroamericana hispanohablante Aki.

Luego las cosas se pusieron aún más raras. Después de unas cuantas solicitudes, me di cuenta de que LazyApply no estaba utilizando el currículum actualizado que le había proporcionado. En su lugar, adjuntaba un documento que no reconocí, titulado "Aki Ito Cover Letter, Resume, Links for Insider.pdf". Qué extraño, pensé. ¿Me había generado LazyApply automáticamente una carta de presentación? Me pregunté si sería buena. Pero cuando abrí el PDF, vi que estaba fechado el 24 de octubre de 2020. Decía: "Estimado Sr. Carlson: Le escribo para solicitar el puesto de redactor de artículos de análisis en Insider". En lugar de enviar el currículum actualizado que le había proporcionado, LazyApply estaba enviando una vieja carta de presentación que había encontrado enterrada en las profundidades de mi cuenta de LinkedIn, de cuando había solicitado el puesto en BI hacía tres años. De un plumazo, 27 empleadores —desde un sitio web del que nunca había oído hablar llamado CryptoNewsZ hasta venerables redacciones y medios como The Boston Globe— recibieron una solicitud mía en la que hablaba de lo mucho que deseaba trabajar para uno de sus competidores. 

Solicitar trabajo nunca ha sido fácil ni agradable. A nadie le gustaba hacerlo en los viejos tiempos, cuando la gente encontraba trabajo hojeando los anuncios del periódico local, yendo a una papelería a imprimir sus CV, enviando sus solicitudes por correo ordinario y esperando semanas o meses a que le contestaran. Buscar trabajo siempre ha sido un trabajo.

Internet prometía cambiar todo eso. Hace tres décadas, cuando se lanzaron plataformas como   Monster y CareerBuilder (o InfoJobs en España), pretendían poner en contacto en un gran foro a enormes grupos de demandantes de empleo y empleadores, para crear lo que en economía se conoce como un mercado más denso. Con un emparejamiento más eficiente entre empresas y futuros empleados, se pensaba, podríamos incluso reducir permanentemente el desempleo y aumentar la productividad.

Sin embargo, un mercado más denso no mejoró la eficacia del proceso de selección. Los empresarios tenían acceso a un mayor número de candidatos, pero no disponían de las herramientas necesarias para clasificar la repentina afluencia de opciones. Asediadas por el volumen, se las arreglaron dedicando menos tiempo a revisar los detalles de cada candidato y descartando a los que rechazaban. Los candidatos se adaptaron enviando más solicitudes, lo que desbordó aún más a los departamentos de RRHH. La nueva tecnología trajo consigo un giro irónico: hizo más fácil que nunca solicitar un empleo y más difícil que nunca conseguirlo.

Se suponía que la primera oleada de IA iba a arreglar lo que Internet había roto. Los portales de empleo empezaron a desempeñar un papel más activo en el mercado, utilizando big data para recomendar los mejores empleos a los demandantes y los mejores demandantes a los empleadores. Hace una década, cuando escribía para Bloomberg, postulé que el nuevo enfoque podría resolver por fin lo que un economista llamó el "problema de la aguja en el pajar" del mercado laboral. No podía estar más equivocada. El círculo vicioso continuó, obligando a todo el mundo a solicitar cada vez más empleos a medida que disminuían sus posibilidades de éxito. De ahí los bots.

Hasta ahora, sin embargo, parece que la llegada de los robots de empleo solo está empeorando el problema. Para empezar, los empresarios los odian. Los departamentos de recursos humanos no tienen forma de saber qué solicitudes proceden de un humano y cuáles de una máquina. A menos, claro, que el bot la cague, como hizo LazyApply con mis solicitudes. Errores factuales, respuestas sin sentido a las preguntas, falsas promesas de fluidez en español… dejar que un bot haga tu búsqueda de empleo puede hacerte quedar muy, muy mal.

"Definitivamente, es un riesgo enorme", dice Tony Riggins, que tiene años de experiencia como reclutador para empresas tecnológicas líderes. "Puede dañar completamente tu candidatura, y tal vez incluso tu reputación, si eres un candidato con una candidatura que tiene errores". Gracias a LazyApply, probablemente he destruido cualquier posibilidad que tenía de trabajar para The Boston Globe.

Algunos de los servicios de bots son conscientes de las limitaciones de su tecnología. Su solución es la misma a la que plataformas tecnológicas como Facebook y YouTube se han visto obligadas a recurrir ante su caos algorítmico: reintroducir una capa de supervisión humana en el proceso. Massive cuenta con "expertos en empleo" humanos que comprueban cada solicitud completada por su bot. Otros servicios, como Teal y Simplify, utilizan extensiones de Chrome que te hacen a ti responsable de revisar el trabajo del bot, obligándote a pulsar "enviar" antes de que se envíe cada solicitud rellenada automáticamente.

Ladders, un portal de empleo especializado en puestos bien remunerados, lleva la supervisión humana un paso más allá. Al principio de la pandemia, cuando la contratación se paralizó, la empresa pensó en nuevas formas de ayudar a los solicitantes de empleo. "Una y otra vez, una de las principales quejas era: 'Tardo demasiado en solicitar todos estos puestos'", recuerda Marc Cenedella, fundador y presidente ejecutivo de Ladders. "Es un trabajo abrumador". Así que en 2020, la empresa lanzó una nueva función: un equipo de humanos que completarían tus solicitudes de empleo por ti. A 49,97 dólares al mes, resultó ser muy popular: hoy en día, la mayoría de las solicitudes de empleo en Ladders las rellenan apoderados humanos en lugar de solicitantes de empleo.

La decisión de Ladders de no automatizar completamente su servicio es intencionada. Cenedella afirma que su equipo ha estudiado diversos bots de solicitud de empleo. "Lo que nos interesa es la calidad, la precisión y la velocidad", explica Cenedella. "Hasta ahora, no hemos encontrado ninguno que cumpla esos requisitos".

Aun así, ya sabemos cómo va esta historia. Es tan vieja como John Henry. Los seres humanos pueden, a corto plazo, conseguir vencer a una máquina de acero. Pero tarde o temprano, les estallará el corazón de tanto intentar seguirles el ritmo. Los humanos de Ladders solo pueden enviar 50 solicitudes por ti al mes. Pero los robots de LazyApply y otros servicios nunca se cansan. Su objetivo no es la calidad. Como la mayor parte de la tecnología actual, apuestan por la escala.

Es una apuesta inteligente. Para mi sorpresa, de los 126 puestos de trabajo que solicité con los bots, acabé recibiendo respuesta de siete empresas. Eso supone una tasa de éxito del 6%, bastante alta si tenemos en cuenta que la mitad de los trabajos eran en áreas como relaciones públicas o marketing, en las que no tengo ninguna experiencia. Respondí a cada correo electrónico que recibí con una disculpa, explicando que estaba probando los bots para un reportaje que estaba escribiendo. ¿Tenían los empleadores alguna idea de que mi solicitud procedía de un bot?

No me lo habría imaginado", me dijo un reclutador. "No hay forma de saberlo en LinkedIn Jobs". Otro responsable de contratación escribió: "Lo más inusual de tu solicitud es que incluía una carta de presentación para un trabajo antiguo y un CV desactualizado". Sin embargo, ni siquiera ese nivel de metedura de pata le había disuadido. "Aparte de eso", dijo, "nada me pareció propio de un bot o raro".

Un tercer empleador —un periodista cuyo trabajo admiro desde hace años— también se dejó engañar. "Vaya", escribió cuando le dije que mi solicitud había sido producida por un bot. "No me he topado con eso y no me había dado cuenta". Y añadió, algo avergonzado: "Estaba en un avión, atravesando el país y cansado".

Puede que ser engañado por un bot no sea bueno para un empleador, pero para mí fue una victoria.

Ser engañado por un bot puede no ser un buen resultado para un empleador, pero a mí me pareció una victoria. Al fin y al cabo, recibí siete respuestas, frente a las cero que obtuve con la estrategia artesanal y de bajo volumen que seguí hace tres años, y el proceso impulsado por el bot requirió mucho menos tiempo y energía. Además, lo sentí como una forma de equidad. Reconozcámoslo: Los departamentos de RRHH abordan el proceso de búsqueda de empleo de una manera puramente transaccional, enviando rechazos automáticos a solicitantes de empleo desesperados que pasaron días puliendo y perfeccionando sus solicitudes. Ahora yo estaba haciendo lo mismo, utilizando máquinas adaptativas para poner mi pie humano en la puerta. Hacía que todo el proceso de mierda pareciera un poco más manejable. Y si el uso de bots aumenta tus probabilidades de éxito, merece la pena intentarlo. Cuantos más dardos lances a la pared, más posibilidades tendrás de dar en la diana.

Pero sea cual sea el valor que aporten a los cansados buscadores de empleo, conviene señalar que los bots no abordan el problema general que impide a muchos solicitantes conseguir un empleo. En última instancia, lo que triunfa no es el número de solicitudes que se envían, sino los contactos que se tienen. Un buen currículum es una cosa, pero si Bob de marketing dice que serías una gran incorporación al equipo, eso significa mucho más.

"El mayor desafío para los que buscan trabajo es que ves un gran trabajo, pero lo ves al mismo tiempo que otros 5 millones de personas en la plataforma de búsqueda de empleo", resume Emily Lamia, una experimentada coach que guía sobre carreras profesionales. "Cómo te enteras de esos trabajos antes de que aparezcan en la lista, y cómo haces los contactos adecuados para incluso diseñar un trabajo para ti, es la manera en la que la gente termina en puestos que realmente les satisfacen". Lamia suele hacer encuestas entre sus clientes, y ha descubierto que el 80% de las veces consiguieron su trabajo actual —y la mayoría de los anteriores— a través de algún tipo de contacto. Por eso dice que nunca recomendaría bots de búsqueda de empleo a sus clientes. En lugar de solicitar en frío cientos de empleos, deben centrarse en establecer contactos para los que realmente quieren.

A través de mi red de contactos conseguí mi trabajo en Business Insider. Mi solicitud original a la empresa —la que incluía mi carta de presentación "Estimado Sr. Carlson"— no llegó a ninguna parte. Así que me tragué mi orgullo y envié un mensaje a un conocido que pudiera presentarme. Un antiguo compañero me sugirió que hablara con un amigo suyo de BI. El amigo, a su vez, me puso en contacto con un redactor de allí, que me presentó a su jefe, que me pasó a otro jefe, que finalmente me contrató. Gracias a esas presentaciones, una empresa que no mostró ningún interés en mi solicitud inicial me ofreció crear un puesto completamente nuevo para que pudiera informar sobre los rápidos cambios que se están produciendo en el mundo laboral. Ningún bot podría hacer eso.

Aun así, salí de mi estancia entre los bots de búsqueda de empleo con la misma impresión que tengo sobre gran parte de la IA. Puede ser increíblemente útil para realizar tareas tediosas. Y mejorará con el tiempo. Pero por ahora, hay que vigilarla. Por el momento, confiar en un bot es como entregar una tarea a un becario. Son trabajadores y útiles. Pero también carecen de experiencia y están mal pagados, así que sería inteligente revisar su trabajo.


Fuente.

martes, 12 de marzo de 2024

La paradoja del empleo sénior: más personas atrasan su jubilación, pero los parados mayores de 50 ya superan a los jóvenes

El envejecimiento y las diferencias educativas explican que haya más parados mayores a la vez que se demora el inicio del retiro. El Gobierno reconoce que el edadismo supone un obstáculo para aumentar la edad efectiva de jubilación
Los desempleados de 50 años o más suponen un tercio de los parados totales y superan a los de menos de 30 años.
La población envejece en España y el tipo de parado más frecuente también. Los jóvenes por debajo de los 30 años siguen teniendo las tasas de paro más elevadas, pero los parados con más de 50 ya los superan en número por primera vez. Esto supone un reto para los sistemas públicos de empleo, pero también para las pensiones y a nivel de inclusión social debido a las características de gran parte de los parados séniors.
Los datos de la EPA del segundo trimestre de 2023 reflejan que los parados que tienen 50 o más años ya suponen el 30,3% del total, frente al 28% que representan los menores de 30. En el mismo trimestre de hace dos décadas los parados séniors apenas suponían el 11,2%, frente al 43,9% de los jóvenes. Según explica a Infobae España Florentino Felgueroso, investigador asociado a Fedea, detrás de este cambio subyace fundamentalmente el envejecimiento de la población que produce un “efecto composición” en el paro.
“La tasa de paro de los mayores de 60 años es más alta que antes de la Gran Recesión. Siguen siendo pocos, pero vemos que en los últimos años de edad activa hay un progresivo aumento”, explica. Según la EPA, la tasa de paro de las personas entre 60 y 64 años fue del 11,4% en el segundo trimestre de 2023, pero solo alcanzaba el 5,9% en el mismo periodo de 2008. Lo mismo sucede entre los 65 y los 69 años. Esto contrasta con que, a la vez, crecen las tasas de actividad de ocupación entre los trabajadores de edad avanzada y hay más jubilaciones demoradas.
Según los datos del Ministerio de Seguridad Social, las personas que retrasan su jubilación se han duplicado en dos años y en 2023 son el 8,3% del total de quienes se jubilan. Sumando esto al aumento de la edad legal de jubilación hasta 2027 (cuando alcanzará los 67 años), da como resultado un ligero incremento de la edad media de las altas en la jubilación: la media de 2023 se encuentra por el momento en los 61,7 años, un año y medio más que en 2016.
La paradoja de tener más parados mayores pese a que el acceso a la jubilación se produce más tarde reside, primero, en el aumento de la población de edad avanzada y, segundo, en las diferencias por nivel educativo y tipo de ocupación de los trabajadores de estos años. Las personas con estudios más avanzados y difíciles de reemplazar por jóvenes con la misma cualificación estarían alargando su vida laboral, mientras que los trabajadores manuales y con menos estudios tienden a salir antes del mercado laboral y les es muy difícil que vuelvan a entrar. Esta brecha provoca diferencias sustanciales en los últimos años de cotización, claves para la pensión de jubilación.

Discriminación en la contratación y en el mantenimiento
Alargar los años de trabajo es uno de los objetivos de la reforma de las pensiones y su consecución cuadra las cuentas. Según el informe de proyecciones de gasto en pensiones del ministerio, la tasa de ocupación entre los 55 y los 74 años pasará del 37,6% en 2023 a una del 50,7% en 2050. Según Felgueroso, el mercado laboral está evolucionando por el momento en esta dirección, pero el propio Gobierno admite que hay riesgos. Fundamentalmente, que a las empresas les interese tener trabajadores de edad avanzada.
Felgueroso indica que existe una discriminación por edad en el mercado de trabajo consistente en que las empresas tienden a pensar que un empleado de edad avanzada “no está igual de dispuesto a trabajar más horas, horas extra o de manera más intensiva” que uno joven. Otro prejuicio es que resultará más difícil que los trabajadores mayores aumenten su productividad con el paso del tiempo en la empresa. Esto lleva a una discriminación en la contratación y en el mantenimiento de los empleados más veteranos, que además requieren sueldos más altos.
Hace unos meses, el centro de estudios Iseak midió este fenómeno de edadismo enviando 1.600 CVs de perfiles ficticios a más de 800 vacantes reales y constató que las tasas de contacto por parte de las empresas fueron “significativamente menores” para candidatos de mayor edad. “Una persona de 49 años debe mandar el doble de CVs que un trabajador análogo de 35 años para recibir una invitación para una entrevista laboral”, concluía el estudio.
Esto mismo reconoce el informe de Escrivá relativo a la sostenibilidad de las pensiones: “Para que estos mecanismos funcionen a la hora de incentivar el acceso demorado a la jubilación, también hay que hacer más atractiva para las empresas la contratación y el mantenimiento en el empleo de los trabajadores de más edad”. Algo que en el documento se achaca únicamente a la mayor incidencia en las bajas laborales por incapacidad temporal de los trabajadores mayores. Para evitarlo, la reforma de las pensiones ha incluido una bonificación del 75% de las cuotas empresariales cuando un empleado de 62 o más años acceda a una incapacidad temporal.
Además, una encuesta realizada por el ministerio para este estudio revela que más de dos tercios de los encuestados tendrían problemas para retrasar su jubilación en su empresa. La mayoría respondieron que podrían seguir con unos límites, pero un tercio aseguró que la decisión de seguir trabajando más allá de la edad legal de jubilación no es suya: “viene impuesta por su empleador”, señala el informe. “Hay que permitir que los trabajadores puedan jubilarse superadas las edades ordinarias”, advierte el documento en alusión a las empresas.

El 43% de los parados de larga duración tienen más de 50 años
A la discriminación se suma que hay “un grupo muy importante” de personas con bajo nivel de estudios entre los parados de edad avanzada, los cuales “han vivido de su experiencia laboral y esta se ha ido depreciando”, explica Felgueroso, por las nuevas tecnologías y por una menor capacidad física con la edad para los trabajos manuales. Además, al estar cercanos al final de la vida laboral, los costes que tienen que afrontar estos parados para formarse o moverse a otro sector u ocupación son mayores. “El problema es que el coste puede ser mayor al retorno de la inversión”, afirma el investigador de Fedea.
El conjunto de todos estos factores lleva a que los parados de más de 50 años supusieran en el segundo trimestre del año un 42,7% de los parados de larga duración, es decir, que llevan un año o más en búsqueda de empleo sin encontrarlo. El aumento de los parados sénior está repercutiendo en un enquistamiento del paro de larga duración, que pese a estar en niveles de 2009, duplica a las cifras del mismo trimestre de 2008, justo antes de la Gran Recesión.
El secretario general de UGT, Pepe Álvarez, avisó de este fenómeno hace unas semanas y criticó que los servicios de empleo “no funcionan o funcionan con deficiencias” porque la Ley de Empleo, que no fue acordada con los agentes sociales, no ha solucionado los problemas históricos que acarrean.

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