GCRI · Labs
Laboratorio del futuro del trabajo
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 sistemas 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 sistemas, protección social 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.
Stocks, flujos, retardos y un umbral de inflexión.
Dos stocks, la presión y la capacidad de adaptación, unidas por un bucle de crecimiento que se refuerza, una respuesta de equilibrio retardada y daños cuando la presión supera la capacidad; pasado el umbral, el sistema puede bascular. Modelo didáctico con valores ilustrativos declarados, no una predicción.
Controles
- Crecimiento de la presión
- 6,0 % al año
- Eficacia de la capacidad para reducir la presión
- 4,0 % al año
- Respuesta de la inversión a la presión percibida
- 20%
- Retraso de percepción
- 4.0 años
- Umbral de inflexión de la presión
- 60 índices
- Amplificación más allá del umbral
- 2,0 veces
- Años simulados
- 50 años
Lecturas
- Presión máxima
- 113 índices
- Capacidad al final
- Índice 186
- Años por encima del umbral
- 15,8 años
Cifras, métodos y fuentes
| Año | Presión | Capacidad | Percibido |
|---|---|---|---|
| 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 |
Métodos
- Dinámica de sistemas Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Transiciones críticas y puntos de inflexión Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Diagrama de bucles causales Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Datos
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.
En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium
- Experimentos Labs en Labs
- Integrado en Labs en Foundry
- Probado en Labs en Universe
- Codificado en Datos y evidencia en Standards
- Publicado en Labs en Reports
- Se imparte en Facultad de Ciencia del Riesgo y Métodos en Academy
The work lab studies change in each domain’s workforce.
Findings feed the serie 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.
El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.
Modelo, ecuaciones y supuestos
The model structure used for future of work lab, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)amenaza, exposición, vulnerabilidad y capacidad de afrontamientoEAL = ∑k pk · Lksobre los eventos k con probabilidad anual pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Supuesto | Por qué se hace | Cómo se prueba |
|---|---|---|
| La amenaza y la exposición son independientes dentro de un evento | Mantiene manejable la integral de pérdidas | Comparar con un ajuste de cópula sobre registros conjuntos |
| Los acoplamientos son lineales cerca del punto de operación | Permite que las perturbaciones se propaguen a través de A | Perturbar más allá del rango lineal y comparar |
| Las curvas de vulnerabilidad se transfieren entre lugares | Las curvas locales rara vez están disponibles | Validar frente a las pérdidas observadas cuando existan |
- Entradas
- conjuntos de datos versionados con procedencia
- Resultados
- distribuciones, nunca cifras únicas
- Código
- publicado con la ficha de modelo y las pruebas
- Reproducción
- mismos datos, código, entorno y semilla
Qué se mide y con qué calidad.
Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.
| Indicador | Unidad | Cadencia | Tipo de fuente | Etiqueta |
|---|---|---|---|---|
| Task exposure index | dimensionless index by occupation | anual | Task databases mapped to technology capability | MODELADO |
| Firm adoption of the studied technology | percent of firms | anual | Enterprise surveys | ESTIMADO |
| Adult skills proficiency | score on the survey scale | per survey cycle | OECD Survey of Adult Skills | OBSERVADO |
| Job quality index | composite index | per survey cycle | Working conditions surveys | ESTIMADO |
| Participation in job-related training | percent of adults | anual | Labour force and adult education surveys | Estadísticas publicadas |
| Pre-analysis plans for workplace trials | percent of trials registered before launch | anual | AEA RCT Registry | Estadísticas publicadas |
| Worker representatives consulted | percent of workplace studies | por estudio | Study ethics records | DECLARADO |
De dónde procede la evidencia.
Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.
| Fuente | Lo que aporta | Tipo de licencia |
|---|---|---|
| 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 | Libre y abierta, con atribución |
| 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 |
Quién decide y a qué sirve la evidencia.
Laboratorios prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Quién decide | La pregunta | Evidencia a la que sirve esta página |
|---|---|---|
| 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 |
| Financiadores de la investigación | Which questions on work and technology merit sustained funding | Evidence gaps mapped by strength of design, not by volume of commentary |
Productos que genera este tema
- 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. El cambio climático 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 sistemas, labour law, protección social 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
Evaluación de impacto
Randomised and quasi-experimental studies of training and matching programmes using inferencia causal. 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.
Cómo se estudia y lo que los métodos no pueden decir.
- 01Inferencia causal y evaluación de impactoPilotos aleatorizados y despliegues escalonados · Evaluación cuasiexperimental de programasAplicado aquí
- 02Probabilidad y estadísticaPlanificación del tamaño muestral y la potencia · Metaanálisis con evaluación de sesgosAplicado aquí
- 03Inteligencia artificial y aprendizaje automáticoCribado asistido para revisiones sistemáticas · Modelos sustitutos para guiar experimentosAplicado aquí
- 04Cuantificación de la incertidumbre y validación de modelosPresupuestos de incertidumbre de medición · Análisis de sensibilidad de modelos de simulaciónAplicado aquí
Where this page’s references lead.
Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.
Preguntas y respuestas.
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?
Aporte evidencia desde esta página.
serie Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- Correo electrónicoPasarela GW-GCRIEnvíelo desde esta páginaEvidencia, una corrección, un caso, un método, una revisión, una traducción o un aporte a un perfil. Llega etiquetado con esta página, de modo que lo recibe el editor responsable.
- ZenodoDepósito abiertoDeposítelo y envíelo a la comunidadPublique su propio registro en Zenodo con su ORCID iD y luego envíelo a la comunidad de Reports allí. Los curadores lo revisan; el DOI sigue siendo suyo.
- serie ReportsGCRIVer todas las formas de contribuirLos tipos de contribución, cómo se revisa cada uno, qué crédito recibe, la licencia y qué nunca se acepta.
No envíe nunca datos personales, detalles sensibles de infraestructura ni nada que no tenga derecho a compartir. Un aporte se revisa antes de su uso; enviarlo no confiere autoría ni derechos editoriales, y el patrocinio nunca compra un hallazgo.
Aporte un método, un conjunto de datos o una pregunta.
La información y las consultas están abiertas hoy. Una consulta recibe una referencia e indica el siguiente paso; las solicitudes, pagos, asignaciones de cómputo y registros solo se abren cuando existen su equipo, sus condiciones y la capacidad de revisión.
Documentos jurídicos.
Los mapas, datos y cifras de este sitio se muestran como contexto e información general. No son consejos, pronósticos ni avisos; los límites de la información se exponen en los Descargos de responsabilidad y los Avisos sobre datos.