GCRI · Labs
Laboratorio sul futuro del lavoro
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 sistemi 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 sistemi, protezione sociale 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.
Stock, flussi, ritardi e una soglia critica.
Due stock, la pressione e la capacità di adattamento, legati da un ciclo di crescita che si rafforza, una risposta di bilanciamento ritardata e danni quando la pressione supera la capacità; oltre la soglia il sistema può ribaltarsi. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione.
Comandi
- Crescita della pressione
- 6,0% all'anno
- Efficacia della capacità nel ridurre la pressione
- 4,0% all'anno
- Risposta degli investimenti alla pressione percepita
- 20%
- Ritardo di percezione
- 4.0 anni
- Soglia critica della pressione
- 60 indici
- Amplificazione oltre la soglia
- 2,0 volte
- Anni simulati
- 50 anni
Letture
- Pressione massima
- 113 indici
- Capacità alla fine
- Indice 186
- Anni sopra la soglia
- 15,8 anni
Numeri, metodi e fonti
| Anno | Pressione | Capacità | Percepito |
|---|---|---|---|
| 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 |
Metodi
- Dinamica dei sistemi Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Transizioni critiche e punti di non ritorno Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Diagramma a ciclo causale Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dati
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.
Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium
- Esperimenti Labs in Labs
- Costruito in Labs in Foundry
- Testato a Labs in Universe
- Codificato in Dati ed evidenze in Standards
- Pubblicato in I laboratori nei Rapporti
- Insegnato in Facoltà di Scienza del rischio e metodi in 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.
Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.
Modello, equazioni e ipotesi
The model structure used for future of work lab, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di rispostaEAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Ipotesi | Perché è realizzato | Come viene testato |
|---|---|---|
| Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un evento | Mantiene trattabile l'integrale delle perdite | Confrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte |
| Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamento | Consente agli shock di propagarsi attraverso A | Perturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare |
| Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altro | Le curve locali sono raramente disponibili | Validare rispetto alle perdite osservate, dove esistono |
- Input
- set di dati versionati con provenienza
- Risultati
- distribuzioni, mai valori singoli
- Codice
- pubblicato con la scheda del modello e i test
- Riproduzione
- stessi dati, codice, ambiente e seed
Cosa viene misurato e con quale accuratezza.
Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.
| Indicatore | Unità | Cadenza | Tipo di fonte | Etichetta |
|---|---|---|---|---|
| Task exposure index | dimensionless index by occupation | annuale | Task databases mapped to technology capability | MODELLATO |
| Firm adoption of the studied technology | percent of firms | annuale | Enterprise surveys | STIMATO |
| Adult skills proficiency | score on the survey scale | per survey cycle | OECD Survey of Adult Skills | OSSERVATO |
| Job quality index | composite index | per survey cycle | Working conditions surveys | STIMATO |
| Participation in job-related training | percent of adults | annuale | Labour force and adult education surveys | Statistiche pubblicate |
| Pre-analysis plans for workplace trials | percent of trials registered before launch | annuale | AEA RCT Registry | Statistiche pubblicate |
| Worker representatives consulted | percent of workplace studies | per studio | Study ethics records | DICHIARATO |
Da dove provengono le evidenze.
Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.
| Fonte | Cosa fornisce | Classe di licenza |
|---|---|---|
| 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 | Gratuito e aperto, attribuzione |
| 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 |
Chi decide, e a cosa servono le evidenze.
Laboratori prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Chi decide | La domanda | Evidenze fornite da questa pagina |
|---|---|---|
| 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 |
| Finanziatori della ricerca | Which questions on work and technology merit sustained funding | Evidence gaps mapped by strength of design, not by volume of commentary |
Output prodotti da questo argomento
- 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. cambiamenti climatici 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 sistemi, labour law, protezione sociale 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
Valutazione d'impatto
Randomised and quasi-experimental studies of training and matching programmes using inferenza causale. 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.
Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.
- 01Inferenza causale e valutazione d'impattoProgetti pilota randomizzati e introduzioni graduali · Valutazione quasi sperimentale dei programmiApplicato qui
- 02Probabilità e statisticaPianificazione della dimensione campionaria e della potenza · Meta-analisi con valutazione delle distorsioniApplicato qui
- 03Intelligenza artificiale e apprendimento automaticoScreening assistito per le revisioni sistematiche · Modelli surrogati per orientare gli esperimentiApplicato qui
- 04Quantificazione dell'incertezza e validazione dei modelliBudget di incertezza di misura · Analisi di sensibilità dei modelli di simulazioneApplicato qui
Where this page’s references lead.
Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.
Domande e risposte.
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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