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Buena práctica Importada

Big Data para la inteligencia del mercado laboral en Túnez — Vacantes de empleo clasificadas automáticamente para la planificación de la FP

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Evidencia: Descriptivo / autodeclarado Top 56% 47/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

La European Training Foundation (UE) extrae anuncios de empleo en línea tunecinos y los clasifica con aprendizaje automático en códigos ISCO, ESCO, NACE e ISCED, para un panel público que debe orientar los currículos de FP. Metodología y sesgos se publican; los efectos, no.

37,535
Vacantes tunecinas analizadas en el documento de trabajo inicial (1 Apr-30 Sep 2020)
52% >19,000 ads
Cuota de vacantes de TANITJOBS
15% ~5,500 ads
Cuota de vacantes de JORA
13% ~4,800 ads
Cuota de vacantes de KEEJOB
6% ~2,200 ads
Cuota de vacantes de EMPLOINAT
26%
Anuncios sin indicar el tipo de contrato
42.4%
Contratos permanentes en el nivel de competencia 'Profesionales'
31.5%
Contratos permanentes en niveles de competencia inferiores
23,000,000
Total de vacantes recopiladas en todo el programa (since 2019, as of June 2025)
10,000,000
Vacantes retenidas tras la deduplicación (as of June 2025)
6 Egypt, Morocco, Tunisia, Kenya, Ukraine, Georgia
Países cubiertos
5
Programas de fortalecimiento de capacidades realizados (2019-2024)
45
Vídeos formativos producidos
Big Data para la inteligencia del mercado laboral en Túnez — Vacantes de empleo clasificadas automáticamente para la planificación de la FP

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
European Training Foundation (ETF)
Período
2019–ongoing
Palabras clave
labour-market intelligence, machine learning, natural language processing, VET planning, skills anticipation, online job vacancies

Contexto

Big Data for Labour Market Intelligence es gestionado por la Fundación Europea de Formación (ETF, una agencia de la UE con sede en Turín) para el Ministerio de Formación Profesional y Empleo de Túnez, recopilando ofertas de empleo en línea y clasificándolas mediante PLN y aprendizaje automático en códigos ISCO-08, ESCO 1.1.1, NACE e ISCED-2011 para alimentar paneles públicos de anticipación de competencias y planificación de la FP. Túnez fue uno de los dos primeros pilotos a plena escala, activo desde 2020.

Objetivos

Proporcionar datos de anticipación de competencias para orientar la oferta de formación profesional, siguiendo la metodología Skills-OVATE del Cedefop para que los resultados sean comparables entre países.

Actividades

Los socios técnicos Lightcast y CRISP (Università degli Studi di Milano-Bicocca) construyeron la cadena de clasificación. El documento de trabajo de la ETF sobre Túnez (16 de noviembre de 2020) analiza 37.535 vacantes recopiladas entre el 1 de abril y el 30 de septiembre de 2020 (alrededor del 52% de TANITJOBS, el 15% de JORA, el 13% de KEEJOB y el 6% de EMPLOINAT). Para junio de 2025, el programa más amplio había crecido a 23 millones de vacantes recopiladas (10 millones tras la deduplicación) en seis países —Egipto, Marruecos, Túnez, Kenia, Ucrania y Georgia—, con cinco programas de fortalecimiento de capacidades realizados entre 2019 y 2024 y 45 vídeos formativos producidos.

Resultados

El 26% de los anuncios no indicaba el tipo de contrato; los contratos permanentes representaban el 42,4% de los anuncios en el nivel de competencia 'Profesionales', frente al 31,5% en niveles de competencia inferiores. Nada de lo publicado muestra cuántos programas, cualificaciones o servicios de orientación de FP tunecinos cambiaron realmente gracias a los paneles.

Conclusiones

Se trata de una infraestructura de datos bien documentada y honestamente matizada —la ETF divulga su propio sesgo de muestreo, la exclusión del trabajo por cuenta propia y su dependencia de conocimientos especializados—, pero su efecto educativo posterior permanece sin medir, y no se pudo confirmar la apropiación operativa dentro de Túnez, lo que supone el riesgo de que el sistema siga dependiendo de donantes en lugar de estar institucionalizado.

Implementación
Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€) — Run by an EU agency (ETF) with specialist technical partners (Lightcast, CRISP/Milano-Bicocca) across six countries; likely a high-cost specialist data-science infrastructure, though no line-item budget is published.
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años) — Live in Tunisia since 2020 with monthly data collection continuing as of 2025; the wider six-country programme has run since 2019 with capacity-building through 2024.
Personal y competencias
European Training Foundation (ETF) — programme ownership, Lightcast (technical partner), CRISP, Università degli Studi di Milano-Bicocca (technical partner), Tunisia's Ministère de la Formation Professionnelle et de l'Emploi (national counterpart)

Condiciones para el éxito

  • Specialist NLP/machine-learning expertise and technical partners to build and maintain the classification pipeline
  • Alignment with an established methodology (Cedefop Skills-OVATE) for cross-country comparability
  • Use of published, standard classification schemes (ISCO-08, ESCO 1.1.1, NACE, ISCED-2011) for interoperability
  • Capacity-building programmes and training videos for national analysts and ministry staff

Modos de fallo comunes

  • Online-vacancy sampling bias — some sectors are over-represented, others entirely absent
  • Web advertisements are not representative of self-employment, a serious gap in a labour market with large informal/self-employed segments
  • Operational ownership inside Tunisia could not be confirmed, risking the system remaining donor-run rather than institutionalised
  • No published evidence of how many VET programmes or qualifications were actually revised as a result of the dashboards

Kit de replicación

Artefactos reutilizables de esta práctica — tal como los publican sus fuentes.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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