GCRI · Futuro do trabalho e das competências
Automação e empregos
Automation, robotics and AI take over some tasks, assist others and create new ones. Whether this displaces workers, raises productivity and wages or does both depends on the tasks involved, how firms deploy technology and how institutions support transitions. This page sets out how automation affects jobs, how exposure and impact are measured, and what evidence serves the policymakers, employers and unions responsible.
Automation and jobs on the record.
Automation and jobs: how the risk develops.
AI/robotics impact and job redesign. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Tasks, not whole jobs
Most occupations combine tasks that can be automated with tasks that cannot. Automation reshapes jobs more often than it eliminates them outright.
Displacement and reinstatement
Technology displaces labour from some tasks and creates new tasks that need people. Net effects depend on the balance between the two.
Productivity gains may not reach wages
If gains accrue mainly to capital owners, automation can raise output while wages stagnate for exposed workers.
Transitions are costly for individuals
Displaced workers often face long unemployment or lower pay in new jobs, especially older workers and those in declining regions.
How automation and jobs is modelled, measured and tested.
O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.
Modelo de sistema
The couplings between the systems in automation and jobs: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Automation exposure differs by domain.
Findings are designed for the série Exponential Technology. The ILO’s 2023 working paper estimates exposure, which is not job loss.
- Firm adoption data.
- Worker surveys.
O que é medido e com que qualidade.
Cada indicador leva sua unidade, sua periodicidade, o tipo de fonte por trás dele e a etiqueta de evidência que um valor levaria. Nenhum valor é mostrado: um programa os fornece sob sua própria autoridade.
| Indicador | Unidade | Cadência | Tipo de fonte | Rótulo |
|---|---|---|---|---|
| Employment in occupations with high automation exposure | percent of employment | por avaliação | Task-based exposure studies | ESTIMADO |
| Firms using AI or robots | percent of firms | per survey | Business surveys | REPORTADO |
| Displaced worker re-employment rate | percent re-employed within a year | per survey | Displaced worker surveys | REPORTADO |
| Wage change after displacement | percent | per survey | Linked employer-employee data | ESTIMADO |
| Labour share of income | porcentagem do PIB | anual | Contas nacionais | ESTIMADO |
| New job titles emerging | contagem | anual | Occupational classification updates and job postings | OBSERVADO |
De onde vêm as evidências.
Conjuntos de dados públicos nomeados e registros institucionais, cada um com sua classe de licença. As fontes obtidas por acordo só são usadas nos seus termos e nunca são republicadas.
| Fonte | O que oferece | Classe de licença |
|---|---|---|
| ILO global studies on generative AI exposure | Occupational exposure estimates by country and gender | Public, ILO terms |
| OECD studies on automation and AI in the labour market | Evidence on exposure and adoption | Public, OECD terms |
| US Bureau of Labor Statistics Displaced Worker Survey | Outcomes of displaced workers | Public domain, US government |
| O*NET occupational task database | Task content of occupations used in exposure studies | Aberto, CC BY 4.0 |
| Eurostat enterprise AI and robot use statistics | Adoption by firms | Open, Eurostat reuse policy |
Quem decide, e a que servem as evidências.
Future of Work and Skills prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Quem decide | A pergunta | Evidências a que esta página serve |
|---|---|---|
| Labour ministries | Which workers and regions need transition support | Exposure profiles; displacement evidence |
| Employers and unions | How to introduce technology and share gains | Adoption and wage evidence |
| Training providers | Which skills to build for new tasks | Emerging task evidence |
Produtos que este tema gera
- Task-based exposure profiles by occupation and group
- Displacement and re-employment analyses
- Evaluation designs for transition programmes
- Evidence notes for social dialogue on technology
What researchers ask about automation.
- Which tasks can current AI and robots perform reliably and at acceptable cost?
- When does technology substitute for workers and when does it complement them?
- How are productivity gains shared between firms, workers and consumers?
- How can jobs be redesigned so people keep meaningful, skilled work?
Displacement, productivity and new work.
Automation has a displacement effect, as machines take over tasks, and a productivity effect, as lower costs raise demand and employment elsewhere. Historically, new tasks and occupations have also emerged, reinstating demand for labour. The balance between these forces determines the net effect on employment and wages.
Industrial robots mainly automate physical, repetitive tasks in manufacturing and logistics. Generative AI reaches cognitive tasks such as drafting, summarising and coding. Evidence from early workplace studies suggests AI assistance can raise productivity, sometimes most for less experienced workers, but effects vary widely by task and implementation. What employers choose to automate, and how, matters as much as technical capability.
Evidence on automation and its limits.
- 01
Task exposure measures
Matching technology capabilities to occupational task descriptions, informed by inteligência artificial e aprendizagem automática and robotics and automation. Measures depend on judgements about capability that age quickly.
- 02
Robot adoption studies
Linking robot installations to local employment and wages with econometria. Results differ between countries and periods.
- 03
Workplace experiments
Randomised or natural experiments in firms adopting AI, using ciências sociais e comportamentais. Short-run effects may not reflect long-run change.
- 04
Job redesign case studies
How organisations reorganise work around new tools. Case studies illustrate possibilities rather than averages.
Como é estudado e o que os métodos não podem dizer.
- 01Economia e economia do desenvolvimentoAnálise da tecnologia baseada em tarefas · Instituições do mercado de trabalho · Economia da transição justaAplicado aqui
- 02Inteligência artificial e aprendizado de máquinaExtração de competências de anúncios de vagas · Correspondência de vagas nos serviços de empregoAplicado aqui
- 03Robótica e automaçãoAdoção de robôs e emprego · Segurança no trabalho humano-robô · Redesenho de funções em torno dos robôsAplicado aqui
- 04EconometriaEfeitos de deslocamento com dados vinculados · Avaliação de programas de formação · Projeções da força de trabalhoAplicado aqui
Where this page’s references lead.
Os organismos e documentos à luz dos quais esta página é lida. O estado e as edições mudam; cada ligação leva ao organismo emissor.
Para onde esta página leva em todo o Consórcio.
Perguntas e respostas.
Will automation cause mass unemployment?
What is task-based analysis?
Who is most exposed to automation?
Is automation exposure the same as job loss?
Does AI help or hurt less experienced workers?
Can job redesign prevent displacement?
Does the platform advise firms on automation?
Contribua com evidências a partir desta página.
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