El Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social (Mtess), en cumplimiento de su compromiso con la erradicación del trabajo infantil da el punta pie inicial a través del proyecto de cooperación SUR SUR OIT, Brasil, con el “Método indicador de riesgo de trabajo infantil”, que busca saber dónde están los riesgos de trabajo infantil y focalizar las políticas públicas.

En este marco se prevé una video conferencia con entre la ministra de Trabajo, Carla Bacigalupo, expertos de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) , OIT Brasil, OIT CHILE, la agencia de cooperación brasileña ABC, la Iniciativa Regional de América Latina y el Caribe, Técnicos de la Dirección General de Estadística, Encuestas y Censos (DGEEC), Observatorio Laboral, y la Dirección General de Protección a la Niñez

Para el efecto la Comisión Nacional de Erradicación de Trabajo Infantil (Conaeti), conformó una sub comisión de estudio del Modelo de Identificación del Riesgo de Trabajo Infantil (Mirti) y el Mtess lo refrendó a través de la Resolución ministerial Nº 4455/2019.

El Modelo de Identificación del Riesgo de Trabajo Infantil, con la metodología CEPAL-OIT, recoge a partir de la informaciones de estadísticas existentes en el país (encuestas, censos y/o registros administrativos) y permite, por una parte, identificar los territorios más vulnerables al trabajo infantil y, por otra, estimar el peso de diversos factores asociados con el fin de definir qué acciones multisectoriales más efectivas para interrumpir la trayectoria del trabajo infantil y, en el mediano plazo, reducir el indicador de manera sostenida.

De acuerdo con el diseño propuesto por la Iniciativa Regional América Latina y el Caribe libre de trabajo infantil, sobre la base de la información ofrecida por los mapas en base a los datos, el MIRTI ayudará a diseñar y/o ajustar intervenciones multisectoriales en el territorio para fortalecer los servicios preventivos de protección frente al trabajo infantil y reducir los riesgos de exposición de niños, niñas, adolescentes en las comunidades, basado en los datos propios del territorio.