Το Παραδοτέο D3.1 παρουσιάζει το EU-ALMPO Documents Annotation Tool, ένα εργαλείο υποβοηθούμενο από Τεχνητή Νοημοσύνη, το οποίο αναπτύχθηκε στο πλαίσιο του WP3 για να υποστηρίξει τους ειδικούς στην τεκμηρίωση εγγράφων σχετικά με τις Ενεργητικές Πολιτικές Απασχόλησης με δομημένα μεταδεδομένα. Βασισμένο στην αναλυτική εργασία και τη συλλογή δεδομένων του έργου, το εργαλείο συμβάλλει στη μετατροπή μιας ευρείας συλλογής μελετών, εκθέσεων πολιτικής και υλικού αξιολόγησης σε μια επικυρωμένη, μηχανικά αναγνώσιμη βάση γνώσης. Συνδυάζοντας την τεκμηρίωση μέσω Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων με την ανθρώπινη επικύρωση από ειδικούς, καθιστά τα τεκμήρια πολιτικής ευκολότερα στην αναζήτηση, την ανάλυση και την επαναχρησιμοποίηση, διατηρώντας παράλληλα τον τελικό έλεγχο των αποτελεσμάτων στα χέρια των ειδικών. Η τεκμηριωμένη βάση γνώσης θα υποστηρίξει το EU-ALMPO Observatory και μελλοντικές υπηρεσίες βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένου του Διαδραστικού ALMP Design Wizard.

Το Παραδοτέο D2.2 παρουσιάζει συστάσεις για την ανάπτυξη εργαλείων που υποστηρίζονται από Τεχνητή Νοημοσύνη, με στόχο την ενίσχυση των Ενεργητικών Πολιτικών Απασχόλησης και των συστημάτων αντιστοίχισης δεξιοτήτων. Βασισμένο στην ανάλυση του WP2, στις εθνικές Κοινότητες Πρακτικής και στην Έρευνα της Κοινότητας Πρακτικής, μετατρέπει τις ανάγκες των ενδιαφερόμενων φορέων και τις προκλήσεις πολιτικής σε πρακτική καθοδήγηση για τα μελλοντικά εργαλεία του EU-ALMPO. Το παραδοτέο δείχνει πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει τον σχεδιασμό πολιτικών, την αντιστοίχιση, την παρακολούθηση και την αξιολόγηση, διατηρώντας τον ανθρώπινο παράγοντα στο επίκεντρο.

Το Παραδοτέο D9.1 παρουσιάζει το Σχέδιο Διαχείρισης Δεδομένων του έργου EU-ALMPO, το οποίο αναπτύχθηκε στο πλαίσιο του WP9. Καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα του έργου θα συλλέγονται, θα υποβάλλονται σε επεξεργασία, θα αποθηκεύονται, θα προστατεύονται, θα κοινοποιούνται και θα διατηρούνται καθ’ όλη τη διάρκεια ζωής του έργου, σύμφωνα με τις απαιτήσεις του Horizon Europe, τις αρχές FAIR, τον GDPR και τα πρότυπα δεοντολογικής χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης. 

Το Παραδοτέο D9.2 παρουσιάζει το Σχέδιο Διαχείρισης του έργου EU-ALMPO, το οποίο αναπτύχθηκε στο πλαίσιο του WP9. Καθορίζει τη δομή διακυβέρνησης του έργου, τις διαδικασίες συντονισμού, τους μηχανισμούς διασφάλισης ποιότητας, τους κανόνες αναφοράς, την προσέγγιση οικονομικής διαχείρισης και τις διαδικασίες εσωτερικής επικοινωνίας. Λειτουργεί ως πρακτικός οδηγός για τους εταίρους καθ’ όλη τη διάρκεια υλοποίησης του έργου. 

Η Πρώτη Έκθεση Δεοντολογίας παρουσιάζει το πλαίσιο δεοντολογίας του έργου EU-ALMPO και εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο αντιμετωπίζονται, σε όλο το έργο, οι αρχές δεοντολογίας, η προστασία δεδομένων, η λογοδοσία, η συμμετοχή των ενδιαφερόμενων φορέων και οι κίνδυνοι που σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη.

Το Παραδοτέο D2.1 παρουσιάζει μια συγκριτική ανάλυση δέκα εις βάθος μελετών περίπτωσης σε πέντε χώρες, εξετάζοντας στρατηγικές δεξιοτήτων και Ενεργητικές Πολιτικές Αγοράς Εργασίας (ALMPs) σε διαφορετικά εθνικά πλαίσια. Αναπτύχθηκε στο πλαίσιο του WP2 και εφαρμόζει μια κοινή μεθοδολογία που συνδυάζει βιβλιογραφική / δευτερογενή έρευνα και συμβολή ενδιαφερόμενων φορέων. Υποστηρίζει τα Tasks 2.1–2.3 και τροφοδοτεί το Task 2.4, παρέχοντας μια ισχυρή αναλυτική βάση για τις Κοινότητες Πρακτικής και τη μελλοντική ανάπτυξη πολιτικών. 

Το παρόν παραδοτέο παρουσιάζει το αναλυτικό πλαίσιο του EU-ALMPO, ένα βασικό μοντέλο αναφοράς που αναπτύχθηκε για να υποστηρίξει την κατανόηση και την αντιμετώπιση της αναντιστοιχίας δεξιοτήτων μέσω των Ενεργητικών Πολιτικών Αγοράς Εργασίας (ALMPs). Παρέχει μια δομημένη προσέγγιση για την ανάλυση του τρόπου με τον οποίο προκύπτουν οι ανισορροπίες στην αγορά εργασίας και του τρόπου με τον οποίο οι πολιτικές μπορούν να ανταποκριθούν πιο αποτελεσματικά. Το πλαίσιο οργανώνει βασικά στοιχεία, όπως οι στόχοι πολιτικής, οι ομάδες-στόχος και οι παράγοντες που επηρεάζουν την αποτελεσματικότητα, λαμβάνοντας επίσης υπόψη ευρύτερες τάσεις της αγοράς εργασίας και θεσμικούς παράγοντες. Ως η εννοιολογική βάση του έργου, υποστηρίζει τον σχεδιασμό, την ανάλυση και την αξιολόγηση των ALMPs και διασφαλίζει τη συνοχή μεταξύ των επόμενων Πακέτων Εργασίας, συμπεριλαμβανομένης της ανάπτυξης εργαλείων που υποστηρίζονται από Τεχνητή Νοημοσύνη.