Durante años hemos intentado modernizar el mercado laboral digitalizando procesos que, en esencia, seguían siendo analógicos. Hemos informatizado el currículum, automatizado la publicación de ofertas, introducido algoritmos de matching y, más recientemente, incorporado inteligencia artificial para filtrar, recomendar o predecir. Sin embargo, pese a toda esta sofisticación tecnológica, la sensación generalizada es que el sistema sigue sin funcionar bien.

Las empresas continúan teniendo dificultades para encontrar el talento adecuado. Los profesionales no entienden por qué encajan —o no— en determinados procesos. Las trayectorias profesionales se vuelven erráticas, reactivas y poco explicables. Y la promesa de un mercado laboral más eficiente, transparente y justo sigue sin cumplirse.

La causa de fondo no es la falta de datos ni de tecnología. Es algo más profundo: carecemos de una infraestructura conceptual compartida que permita dar significado al talento. Una forma estructurada de describir, relacionar y comprender las capacidades reales de las personas y las necesidades reales de las organizaciones.

Esa infraestructura existe y tiene nombre: ontología de skills.

No se trata de una herramienta de moda ni de un nuevo artefacto de RRHH. Es la base invisible sobre la que puede construirse un mercado laboral verdaderamente comprensible, interoperable y orientado al desarrollo.

1.El problema que nadie está resolviendo (bien)

El mercado laboral actual sufre una paradoja evidente: nunca ha habido tanta información disponible y, sin embargo, nunca ha sido tan difícil tomar buenas decisiones.

Los currículums acumulan páginas de experiencia, títulos, cursos y descripciones vagas. Las ofertas de empleo repiten plantillas infladas, llenas de requisitos genéricos y expectativas poco realistas. Los sistemas de selección comparan palabras, no capacidades. Y las personas son evaluadas más por su narrativa que por su evidencia. En este contexto, la inteligencia artificial no hace más que amplificar el problema. Cuando los datos de partida son ambiguos, inconsistentes o conceptualmente débiles, los modelos no pueden generar decisiones sólidas. Solo producen correlaciones estadísticas difíciles de explicar y aún más difíciles de justificar.

El resultado es un mercado laboral opaco, frustrante y poco eficiente, en el que nadie entiende del todo por qué ocurren las cosas.

La raíz del problema no es tecnológica. Es semántica.

Tenemos datos, pero no significado.

2. Por qué el puesto de trabajo ya no es una unidad válida

Durante décadas, el puesto de trabajo ha sido la unidad central del mercado laboral. Todo gira en torno a él: descripciones, salarios, procesos de selección, carreras profesionales y organigramas.

Sin embargo, el puesto es un artefacto profundamente problemático.

Un puesto mezcla en una misma etiqueta: – capacidades técnicas, – expectativas organizativas, – nivel de experiencia, – contexto empresarial, – e incluso aspiraciones no explícitas.

Dos personas con el mismo título pueden no compartir capacidades reales. Dos puestos con el mismo nombre pueden requerir habilidades completamente distintas. Y un mismo profesional puede aportar valor en múltiples roles que nunca aparecen reflejados en su historial formal.

El puesto no describe lo que una persona sabe hacer. Describe, como mucho, dónde ha estado.

En un mercado dinámico, cambiante y transversal, esta lógica deja de ser válida.

El puesto es una etiqueta. El skill es una capacidad real.

3. Qué es realmente un skill

Aunque el término skill se utiliza de forma masiva, rara vez se define con precisión. Y esa ambigüedad es peligrosa.

Un skill no es: – un título académico, – un conocimiento teórico aislado, – una tarea puntual, – ni una palabra clave en un currículum.

Un skill es una capacidad demostrable, que se manifiesta cuando una persona: – aplica conocimiento, – en un contexto concreto, – con un determinado nivel de dominio, – y genera un impacto observable.

Los skills no existen en abstracto. Existen en relación con otros skills, con situaciones reales y con resultados. Por eso no basta con enumerarlos. Hay que entenderlos.

4. De listas a ontologías: el salto conceptual

Durante años hemos intentado resolver el problema del talento creando listas interminables de habilidades. Después llegaron las clasificaciones, los marcos y las jerarquías. Todo ello ha aportado cierto orden, pero no ha resuelto el problema de fondo.

Una lista acumula. Una clasificación ordena. Pero ninguna explica.

Una ontología, en cambio, es algo radicalmente distinto. No se limita a decir qué existe, sino que define cómo se relacionan las cosas entre sí.

En una ontología de skills, las capacidades no son elementos aislados, sino nodos de una red viva que permite: – entender dependencias, – identificar transferencias, – contextualizar aprendizajes, – y proyectar trayectorias de desarrollo.

Una ontología no define lo que sabes. Define lo que puedes llegar a saber.

5. La metáfora de las hormigas

Para entender la importancia de esta estructura invisible, resulta útil una metáfora sencilla.

Imaginemos una colonia de hormigas. Ninguna hormiga individual tiene una visión completa del sistema. No existe un plano centralizado ni un director de operaciones. Sin embargo, el conjunto funciona con una precisión asombrosa.

¿Por qué?

Porque todas las hormigas comparten un lenguaje común de señales, reglas y relaciones. Cada acción tiene sentido en relación con las demás. El valor no está en la hormiga individual, sino en la estructura que conecta a todas.

El mercado laboral actual se parece más a un conjunto de hormigas desorientadas, cada una moviéndose con su propio mapa mental, sin un lenguaje compartido que permita coordinar esfuerzos.

Una ontología de skills actúa como ese sistema de señales invisible: no controla a los individuos, pero permite que el conjunto funcione.

6. La ontología como lenguaje común del talento

Cuando existe una ontología de skills sólida, se produce un efecto sistémico:

• Las personas pueden describirse con precisión, más allá de su historial formal.
• Las empresas pueden expresar necesidades reales, no deseos genéricos.
• La formación puede conectarse con impacto profesional tangible.
• Los sistemas de IA pueden razonar, no solo clasificar.

No se trata de estandarizar a las personas, sino de hacer comprensible la diversidad.

7. Skills dinámicos para un mercado dinámico

Las capacidades profesionales no son estáticas. Evolucionan con la tecnología, el contexto, el sector y la propia madurez de la persona.

Una ontología válida no congela el conocimiento. Lo hace navegable.

Permite entender: – qué skills se refuerzan entre sí, – cuáles quedan obsoletos, – cuáles abren nuevas oportunidades, – y cómo se transforma un perfil a lo largo del tiempo.

8. Decisiones explicables en la era de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial no entiende personas. Entiende estructuras.

Sin una base semántica sólida, los sistemas automáticos generan decisiones opacas, difíciles de explicar y aún más difíciles de aceptar.

Una ontología de skills permite que las decisiones sean: – trazables, – justificables, – y comprensibles para humanos.

La transparencia no nace de la IA, nace de la estructura que la sostiene.

9. Impacto real: empleabilidad, desarrollo y orientación

Cuando el talento se entiende como un sistema de capacidades interrelacionadas, cambian muchas cosas:

• El matching mejora de forma sustancial.
• La movilidad profesional deja de ser un salto al vacío.
• El desarrollo se convierte en un proceso continuo y consciente.
• La orientación profesional se basa en potencial real, no en etiquetas heredadas.

La ontología de skills no es una moda ni una herramienta más en el ecosistema de RRHH. Es la infraestructura invisible que permitirá construir un mercado laboral más justo, eficiente y comprensible.

Como en la colonia de hormigas, el verdadero valor no está en cada elemento aislado, sino en la estructura que los conecta.

Sin ontología no hay comprensión. Y sin comprensión, no hay futuro del trabajo.