GCRI · Labs
Labor zur Zukunft der Arbeit
Work changes when technologies, contracts, skills and institutions change, and research on that change is often loud and weakly identified. This lab studies how automation, platform work, remote work, skills Systeme and workplace institutions reshape jobs and organisations, with designs that can tell a real effect from a trend. This page sets out the mechanisms, the measures, the data, the methods and the people who decide on the evidence.
Future of work lab on the record.
Future of work lab: how the risk develops.
Workforce and institutional change research. 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 change before jobs
Technologies automate or augment specific tasks, not whole occupations. Jobs are rebundled, skill demands shift within roles, and the effect on employment depends on how firms reorganise work around the tool.
Exposure is not impact
Indices of which occupations are exposed to a technology describe potential, not outcome. Adoption, cost, regulation and bargaining decide what happens, so exposure indices need causal evidence before they inform policy.
Institutions mediate change
Collective agreements, training Systeme, sozialen Schutz and labour law shape whether change raises productivity and wages or shifts risk onto workers. The same technology can produce different outcomes under different institutions.
Workplace trials carry power
Experiments inside firms involve employees who may not feel free to refuse. Consent, worker representation, data protection and a real right to opt out decide whether a workplace study is ethical and its results credible.
Bestände, Flüsse, Verzögerungen und eine Kippschwelle.
Zwei Bestände, Druck und Anpassungsfähigkeit, verbunden durch eine sich verstärkende Wachstumsschleife, eine verzögerte ausgleichende Reaktion und Schäden, wenn der Druck die Fähigkeit übersteigt; jenseits der Schwelle kann das System kippen. Lehrmodell mit angegebenen illustrativen Werten, keine Vorhersage.
Steuerung
- Wachstum des Drucks
- 6,0 % pro Jahr
- Wirksamkeit der Kapazität bei der Druckminderung
- 4,0 % pro Jahr
- Investitionsreaktion auf wahrgenommenen Druck
- 20%
- Wahrnehmungsverzögerung
- 4.0 Jahre
- Kippschwelle des Drucks
- 60 Indizes
- Verstärkung jenseits der Schwelle
- 2,0-mal
- Simulierte Jahre
- 50 Jahre
Messwerte
- Spitzendruck
- 113 Index
- Kapazität am Ende
- Index 186
- Jahre über der Schwelle
- 15,8 Jahre
Zahlen, Methoden und Quellen
| Jahr | Druck | Kapazität | Wahrgenommen |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
Methoden
- Systemdynamik Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Kritische Übergänge und Kipppunkte Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Kausalschleifendiagramm Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Daten
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
- Experimente Labs in Labs
- Erstellt in Labs in Foundry
- Getestet am Labs in Universe
- Kodifiziert in Daten und Evidenz in Standards
- Veröffentlicht in Labore in den Berichten
- Gelehrt in Fakultät für Risikowissenschaft und Methoden in der Akademie
The work lab studies change in each domain’s workforce.
Findings feed the Reihe Labs Evidence. The ILO’s 2023 working paper sets out exposure measures.
- Workplace study sites.
- Worker accounts with consent.
How future of work lab is modelled, measured and tested.
Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.
Modell, Gleichungen und Annahmen
The model structure used for future of work lab, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und BewältigungskapazitätEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Annahme | Warum es entsteht | Wie es geprüft wird |
|---|---|---|
| Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängig | Hält das Schadensintegral berechenbar | Mit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen |
| Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linear | Lässt Schocks sich über A ausbreiten | Über den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen |
| Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragen | Lokale Kurven sind selten verfügbar | Anhand beobachteter Schäden validieren, wo es sie gibt |
- Eingaben
- versionierte Datensätze mit Herkunftsnachweis
- Ergebnisse
- Verteilungen, nie einzelne Zahlen
- Code
- mit Modellkarte und Tests veröffentlicht
- Reproduktion
- gleiche Daten, Code, Umgebung und Seed
Was gemessen wird und wie gut.
Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.
| Indikator | Einheit | Takt | Quellentyp | Kennzeichnung |
|---|---|---|---|---|
| Task exposure index | dimensionless index by occupation | jährlich | Task databases mapped to technology capability | MODELLIERT |
| Firm adoption of the studied technology | percent of firms | jährlich | Enterprise surveys | GESCHÄTZT |
| Adult skills proficiency | score on the survey scale | per survey cycle | OECD Survey of Adult Skills | BEOBACHTET |
| Job quality index | composite index | per survey cycle | Working conditions surveys | GESCHÄTZT |
| Participation in job-related training | percent of adults | jährlich | Labour force and adult education surveys | Veröffentlichte Statistiken |
| Pre-analysis plans for workplace trials | percent of trials registered before launch | jährlich | AEA RCT Registry | Veröffentlichte Statistiken |
| Worker representatives consulted | percent of workplace studies | je Studie | Study ethics records | DEKLARIERT |
Woher die Evidenz stammt.
Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.
| Quelle | Was es liefert | Lizenzklasse |
|---|---|---|
| ILOSTAT (International Labour Organization) | Employment, hours, wages and informality by country | Free and open, CC BY |
| OECD Survey of Adult Skills (PIAAC) | Literacy, numeracy and problem solving of adults, with job tasks | OECD terms; microdata by release |
| O*NET (US Department of Labor) | Task, skill and work activity descriptors by occupation | Open, CC BY |
| ESCO (European Commission) | Multilingual classification of skills, competences and occupations | Kostenlos und offen, Namensnennung |
| European Working Conditions Survey (Eurofound) | Job quality, autonomy, work intensity and representation | Free for research, end-user licence |
| AEA RCT Registry (American Economic Association) | Registered field experiments and pre-analysis plans in economics | Free access, terms of use |
| National labour force surveys | Employment, occupation and training microdata | Terms per statistical office |
Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.
Labore prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Wer entscheidet | Die Frage | Evidenz, der diese Seite dient |
|---|---|---|
| Labour ministries and public employment services | Which training and transition programmes to fund or scale | Impact evaluations with credible comparison groups, cost data, effects by group |
| Employers and worker representatives | Whether and how to introduce a technology, with what consultation and safeguards | Pilot evaluation, task and job-quality effects, data protection assessment |
| Research ethics committees | Whether a workplace experiment protects voluntariness and personal data | Consent design, opt-out route, representation agreement, data minimisation |
| Forschungsförderer | Which questions on work and technology merit sustained funding | Evidence gaps mapped by strength of design, not by volume of commentary |
Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt
- Pre-analysis plans for workplace and labour market trials
- Occupational task maps linked to technology capability, with the method stated
- Evaluations of training and transition programmes with the identification strategy stated
- Ethics and consultation records for studies inside workplaces
What experts ask about changing work.
- Which tasks within an occupation are changing, rather than which jobs disappear?
- Who bears the costs of transition, by region, age, sex, sector and skill level?
- Which training, matching and income-support measures actually change outcomes?
- How do institutions such as schools, unions, employers and public employment services adapt?
- How do heat, disasters and supply disruptions affect work and safety?
The forces reshaping work.
Economists analyse technological change at the level of tasks. A technology may substitute for some tasks, complement others and create new ones; the net effect on an occupation depends on the mix and on how employers reorganise work. Automation and AI tend to affect routine cognitive and manual tasks first, but recent tools also reach into tasks once thought to require judgement.
Other forces act alongside technology. Ageing populations change labour supply and care needs. Klimawandel raises heat exposure for outdoor and industrial workers and shifts employment between sectors during energy transitions. Trade and supply-chain disruptions can concentrate job losses in particular places, where the effects persist for years.
Institutions shape outcomes. The same technology can produce very different results depending on training Systeme, labour law, sozialen Schutz and bargaining arrangements.
Evidence and its limits.
- 01
Task and occupation data
Classifications of work activities linked to employment data. They lag behind real change and vary between countries.
- 02
Labour force and administrative records
Surveys and registers tracking employment, earnings and transitions. Access is often restricted and linking sources raises privacy questions.
- 03
Wirkungsevaluierung
Randomised and quasi-experimental studies of training and matching programmes using kausale Inferenz. Results may not transfer across labour markets.
- 04
Workplace experiments
Controlled trials of new tools or practices inside organisations, under consent and ethics review.
Forecasts of jobs lost or created are highly sensitive to assumptions and are not presented as predictions. The lab reports scenarios with their assumptions.
Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.
- 01Kausale Inferenz und WirkungsevaluationRandomisierte Pilotprojekte und gestufte Einführungen · Quasi-experimentelle ProgrammevaluierungHier angewandt
- 02Wahrscheinlichkeit und StatistikPlanung von Stichprobengröße und Teststärke · Metaanalyse mit Bewertung von VerzerrungenHier angewandt
- 03Künstliche Intelligenz und maschinelles LernenUnterstütztes Screening für systematische Reviews · Surrogatmodelle zur Steuerung von ExperimentenHier angewandt
- 04Unsicherheitsquantifizierung und ModellvalidierungBudgets der Messunsicherheit · Sensitivitätsanalyse von SimulationsmodellenHier angewandt
Where this page’s references lead.
Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.
Fragen und Antworten.
Does exposure to automation mean jobs will be lost?
Why register a pre-analysis plan for a field experiment?
Can employees refuse to take part in a workplace study?
Does the lab predict how many jobs will be lost to AI?
Can an employer run a workplace trial with the lab?
How does this lab differ from the Future of Work and Skills platform?
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