Next-Step — El perfilado con aprendizaje automático de VDAB sobre el riesgo de reempleo de los desempleados (Flandes, Bélgica)

Desde aproximadamente 2018, el VDAB (Vlaamse Dienst voor Arbeidsbemiddeling en Beroepsopleiding), el servicio público de empleo de la región flamenca de Bélgica, utiliza una herramienta de perfilado mediante aprendizaje automático, denominada internamente 'Next-Step', para estimar la probabilidad de que cada nuevo desempleado encuentre trabajo en un horizonte determinado.

La herramienta busca clasificar a todos los nuevos desempleados en un plazo de seis semanas tras su registro, utilizando la probabilidad prevista de reinserción laboral para priorizar el tiempo de los gestores de casos hacia quienes se considera menos propensos a encontrar empleo sin ayuda, en lugar de repartir el apoyo de manera uniforme entre todos los inscritos.

El modelo subyacente es un Random Forest, entrenado con datos de registro e historial del mercado laboral de los desempleados. El VDAB ha presentado el diseño del modelo en foros de la UE como Cedefop, y una investigación revisada por pares ha aplicado técnicas de IA explicable, como TreeSHAP, a datos de perfilado vinculados al VDAB para evaluar la interpretabilidad y equidad del modelo.

A diferencia de sistemas comparables en Polonia (declarado inconstitucional y descontinuado en 2019) y Austria (bloqueado por la autoridad de protección de datos antes de un despliegue nacional), el Next-Step del VDAB se ha mantenido en uso operativo continuo, pero no se han publicado cifras de precisión o de tasa de clasificación errónea auditadas de forma independiente específicas de Next-Step.