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

Big Data for Labour Market Intelligence es un sistema gestionado por la European Training Foundation (ETF), una agencia de la Unión Europea con sede en Turín, e implementado para y con el Ministère de la Formation Professionnelle et de l'Emploi de Túnez. Extrae vacantes de empleo publicadas en línea y utiliza procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para clasificar cada anuncio en ocupaciones ISCO-08 a cuatro dígitos, competencias ESCO 1.1.1, sectores NACE y niveles educativos ISCED-2011. Los datos clasificados alimentan paneles públicos destinados a la anticipación de competencias y al diseño de la oferta de educación y formación profesional. Los socios técnicos son Lightcast y CRISP, de la Università degli Studi di Milano-Bicocca. La metodología reproduce deliberadamente la de Skills-OVATE del Cedefop para que los resultados sean comparables entre países. Túnez fue uno de los dos primeros pilotos a escala completa, su panel está activo desde 2020 y la recopilación continuaba con periodicidad mensual en 2025.

El documento de trabajo analítico de la ETF sobre Túnez, de 16 de noviembre de 2020, informa de 37,535 vacantes de empleo en línea recopiladas para Túnez entre el 1 de abril y el 30 de septiembre de 2020. La oferta está muy concentrada: TANITJOBS aportó más de 19,000 anuncios, alrededor del 52 por ciento del total, JORA unos 5,500 o el 15 por ciento, KEEJOB unos 4,800 o el 13 por ciento, y EMPLOINAT unos 2,200 o el 6 por ciento. El veintiséis por ciento de los anuncios no indica el tipo de contrato. Los contratos indefinidos representaron el 42.4 por ciento de los anuncios en el nivel de cualificación «Professionals», frente al 31.5 por ciento en los niveles de cualificación inferiores. En el conjunto del programa, una presentación de la ETF de junio de 2025 informa de 23 millones de vacantes recopiladas y 10 millones conservadas tras la deduplicación, paneles para seis países —Egipto, Marruecos, Túnez, Kenia, Ucrania y Georgia— en tres idiomas, cinco programas de desarrollo de capacidades entre 2019 y 2024 y 45 vídeos formativos.

La documentación metodológica es la característica más sólida. Existe un informe analítico publicado con un método declarado, un panel público en funcionamiento y una base bibliográfica revisada por pares sobre la clasificación automática de anuncios de empleo. La ETF publica sus propias limitaciones con una franqueza inusual: el sesgo de muestreo de las vacantes en línea, con algunos sectores sobrerrepresentados y otros totalmente ausentes; una fuerte necesidad de conocimientos especializados; y datos no estructurados que requieren normalización. El documento sobre Túnez añade que los anuncios web no son representativos del trabajo por cuenta propia, una salvedad seria en un mercado laboral con amplios segmentos informales y de autoempleo.

Lo que falta es cualquier evidencia de uso o de efecto. Nada de lo publicado muestra cuántos programas, cualificaciones o servicios de orientación de la formación profesional tunecina cambiaron realmente a causa de los paneles, y el número de programas revisados no se publica. La titularidad operativa dentro de Túnez no pudo confirmarse a partir de los documentos de la ETF, lo que deja abiertas las cuestiones de la institucionalización y la sostenibilidad a largo plazo y genera un riesgo real de que el sistema siga estando gestionado por donantes en lugar de integrado. El propio documento sobre Túnez de 2020 está etiquetado como borrador de taller cuyo contenido no refleja necesariamente las opiniones de la ETF. Esto se lee mejor como una infraestructura de datos bien documentada y honestamente matizada cuyo efecto educativo posterior sigue sin medirse.