Violencia contra mujeres: en promedio hay 35 denuncias diarias por violación, alerta la CNDH
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Violencia contra mujeres: en promedio hay 35 denuncias diarias por violación, alerta la CNDH

La Comisión indicó que en el periodo enero-junio fueron presentadas 6,444 denuncias ante el Ministerio Público, por casos de violación sexual en el país.
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Por Redacción Animal Político
13 de agosto, 2017
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La Comisión Nacional de Derechos Humanos (CNDH) alertó sobre las 6,444 denuncias presentadas en el periodo enero-junio ante el Ministerio Público, por casos de violación sexual en el país. En promedio, en el primer semestre, fueron presentadas 35 denuncias diarias, por ese tipo de delito, a nivel nacional

”La CNDH exhorta a toda la sociedad, de manera especial a las autoridades y servidores públicos, a cumplir con su deber de respeto y garantía de los derechos de las niñas y mujeres del país, con base en lo dispuesto por la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos, la  Ley General de Acceso de las Mujeres a una Vida Libre de Violencia y el artículo 3 de la Convención Interamericana para Prevenir, Sancionar y Erradicar la Violencia contra la Mujer o ‘Convención de Belém do Pará'”, apuntó la CNDH.

La Comisión indicó que, en el periodo de 2007 a 2014, fueron reportadas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) 17,274 muertes de mujeres en el país, con presunción de homicidio.

Esos datos “motivan la preocupación de la Comisión Nacional de los Derechos Humanos (CNDH) por el creciente aumento de violencia hacia ese sector poblacional”.

En específico, la CNDH señaló los casos de Colima y Durango, donde se implementó la alerta de violencia de género.

“En Colima la correspondiente declaratoria de alerta (de género) fue decretada por la Secretaría de Gobernación para dicha entidad, ante el creciente aumento de defunciones femeninas con presunción de homicidio (DFPH), al pasar de una tasa de 1.9 por cada 100,000 mujeres en 2007 a 4.7 en 2014 (17 fallecimientos), colocándose por arriba de la media nacional que para este último año fue de 3″, detalló la Comisión.

“Durango pasó en el mismo periodo de una tasa de 1.1 a 3.2, con 28 fallecimientos. Y lo que también llama la atención en este caso es la cifra de 111 denuncias presentadas por violación sexual ante el Ministerio Público en esa entidad federativa en el primer semestre del presente año, de acuerdo con datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública respecto de la Incidencia Delictiva del Fuero Común 2017″, agregó.

En ambas entidades, la Comisión aseguró que participará en el seguimiento a las acciones que implementen los gobiernos estatales, para cumplir con la declaratoria de alerta de violencia de género, “las cuales abarcan los temas de seguridad, prevención, justicia y reparación, así como los vinculados con visibilizar la violencia de género y la difusión de mensajes de ‘cero tolerancia’ a la comisión de conductas violentas contra mujeres”.

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3 consejos para 'burlar' los algoritmos que te seleccionan cuando buscas trabajo

Aunque los algoritmos pueden jugar en tu contra cuando postulas a un empleo, existen maneras de aumentar tus posibilidades de quedar seleccionado.
25 de octubre, 2021
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A veces no son tus habilidades o tu experiencia las que pueden llevarte a conseguir un empleo cuando te postulas a un puesto de trabajo por el que están compitiendo cientos de candidatos.

Al menos no en la primera etapa de selección.

Las firmas que tienen que lidiar con complejos procesos de selección han delegado esa labor a sistemas de inteligencia artificial que escanean tu currículum y deciden si quedas eliminado o sigues en el proceso.

Son software de contratación predictiva que aplican ciertos criterios predeterminados de manera automática, según las características del puesto de trabajo.

Estas herramientas conocidas como ATS (Applicant Tracking System) funcionan sobre la base de palabras clave que define cada compañía de acuerdo al perfil del candidato que buscan y otros mecanismos de descarte.

Aunque hay diferentes tipos de ATS, en general operan de manera bastante similar.

“Buscan una mayor eficiencia en el procesamiento de datos”, le dice a BBC Mundo Hong Qu, director de investigación y académico de la Universidad de Stanford.

Estos sistemas les permiten a las firmas ahorrar tiempo y dinero.

Pero también les pueden jugar en contra cuando el algoritmo, por sus limitaciones, decide eliminar a buenos candidatos o cuando desarrolla sesgos basados en la repetición de patrones, agrega Qu.

Estos son algunos consejos para ganar a los algoritmos.

1-Usar palabras clave

Los algoritmos buscan palabras clave relacionadas con categorías como habilidades, experiencia, resultados o educación, y las ponderan de acuerdo con los requisitos del empleo.

Pero, según los parámetros que le haya entregado la empresa, puede incluir otros filtros más específicos.

Mujer ocn computador
Getty Images

Para utilizar las palabras clave, el primer paso es comparar tu currículum con la descripción de la oferta laboral.

De hecho, puedes repetir términos y expresiones contenidas en dicha oferta, adaptándolas a tu perfil.

A fin de cuentas, el algoritmo va a escanear en busca de aquellos atributos.

“Cuando incluyas palabras clave en tu currículum, trata de usar siempre el mismo lenguaje que se menciona en la descripción del trabajo”, escribió Liz Guarneros, asesora laboral en LinkedIn.

También aconseja utilizar estas palabras en el contexto adecuado y no rellenar espacios con ellas solo para que las identifique la máquina.

“Si bien esto puede ayudarte a superar el filtro inicial y sus algoritmos, no funcionará a tu favor cuando llegues a un reclutador”, apunta.

2-Incluir logros con resultados cuantificables

“Es muy importante ser específico”, dice el profesor Ku.

Por ejemplo, nombrar los programas computacionales que manejas, en vez de escribir que tienes “experiencia en análisis de datos”, sin dar detalles.

Los expertos aconsejan enfocarse en logros a través de ejemplos concretos, evitando una simple enumeración de responsabilidades.

En vez de decir: “Responsable de la supervisión de la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron significativamente”, es mejor decir: “Dirigí un equipo de 10 personas encargado de supervisar la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron un 20% en seis meses”.

Mujer con escaner en la cara

Getty Images

Para que tu currículum tenga un mayor impacto frente a los algoritmos, es preciso indagar qué está buscando la compañía y cómo habitualmente mide los resultados.

“Investiga cómo esa empresa mide el éxito. Averigua cuáles son las métricas de éxito“, señala Ku.

No todas las firmas evalúan de la misma manera el desempeño laboral.

En ese sentido, la investigación previa es clave. Tienes que decirle al algoritmo lo que “quiere escuchar”.

Otro elemento importante, agrega, es que incluyas en el currículum algo que te distinga del resto.

Imagina qué cosas tendrán en común quienes están postulando al empleo y luego piensa qué elemento diferenciador puedes ofrecer.

3-Utiliza un formato simple

Muchas personas fallan en el reclutamiento por algo muy simple: la legibilidad de su currículum.

Para que el algoritmo no te elimine, es esencial que el formato de tu currículum sea simple y “descifrable” por el sistema.

Fotos de varias personas

Getty Images
¿Es justo que una computadora rechace o apruebe tu solicitud de empleo?

En algunos sistemas ATS los currículums en formato PDF no funcionan.

Evita usar cualquier formato complicado. Cuanto más simple, mejor. Es decir, suele ser recomendable utilizar el formato Word.

Evita escribir tu currículum en dos columnas. Usa el formato estándar para que la máquina lea todo de corrido.

No incluyas fotos, gráficos o tablas. Deja de lado cualquier estilo creativo o muy sofisticado. Aunque te parezca aburrido, opta por un formato minimalista, sin distracciones, fácil de leer.

Utiliza títulos convencionales para dividir la información. Elige la manera tradicional, como por ejemplo, “Experiencia Laboral” o “Educación”.

Y siempre escribe la experiencia laboral en orden cronológico inverso.

Talento perdido

El estudio de la Escuela de Negocios de la Universidad de Harvard “Trabajadores ocultos: talento sin utilizar”, publicado en septiembre, señala que los algoritmos dejan fuera del proceso de reclutamiento a millones de trabajadores, algunos de los cuales podrían ser adecuados.

Por ejemplo, hay casos de hospitales en EE.UU. donde un algoritmo buscó que el postulante tuviese la habilidad de hacer “programación computacional”, cuando en realidad, la descripción del trabajo requería que el profesional ingresara los datos de un paciente en el computador.

Hombre con algoritmos

Getty Images

O también está el caso de un software que buscaba experiencia en “atención al cliente”, cuando la empresa requería reparadores de líneas de transmisión eléctrica.

Otros inconvenientes detectados por la investigación apuntan a que los algoritmos rechazan o dan una baja puntuación a las personas que tienen espacios en blanco o lagunas en su experiencia laboral.

El problema es que a veces se debe a un embarazo o al cambio de casa de una ciudad a otra. Son circunstancias extraordinarias que la máquina solo interpretará como un “vacío”.

Debido a problemas como éstos, hay desarrolladores de software que han estado buscando maneras de mejorar los algoritmos.

Incluso algunas empresas del sector tecnológico han eliminado el requisito de tener un título profesional para algunos puestos si el candidato cumple con el perfil que se busca.

El sesgo de los algoritmos

Desde otra perspectiva, los softwares pueden estar menos sesgados que los evaluadores humanos porque pueden programarse para ignorar características como la edad, el sexo y la raza.

Pero también puede ocurrir al revés.

Robot

Getty Images

“La inteligencia artificial también funciona con sesgos porque los algoritmos están entrenados para trabajar según patrones de éxito que se repiten en el tiempo”, explica Hong Qu.

“Los algoritmos amplifican los patrones del pasado y en ese proceso pueden discriminar por raza, género o edad“, explica el creador de AI Blindspot, un sistema que ayuda a los desarrolladores de software a reconocer sesgos que pueden afectar la toma de decisiones.

Por ejemplo, si en el pasado el 90% de los seleccionados para un empleo fueron de raza blanca, agrega, el algoritmo repetirá ese patrón por la manera en que funciona el aprendizaje de las máquinas.

O el algoritmo puede aprender por sí mismo a dar prioridad a candidatos que asistieron a las mismas universidades.

Pese a esas dificultades, los sistemas de inteligencia artificial siguen desarrollándose velozmente para ajustarse cada vez más a lo que buscan las empresas.

Lo que aconsejan los expertos es que, aunque los procesos sean largos y extenuantes, no hay que rendirse.

Y hay que tener en cuenta que si no has logrado pasar el primer filtro de selección, eso no implica que no seas un buen candidato.

Quizás con unos buenos ajustes a tu currículum, se abran nuevas posibilidades.


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