GCRI · Labs
Laboratório do futuro do trabalho
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, proteção 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, fluxos, atrasos e um limiar de rutura.
Dois stocks, a pressão e a capacidade de adaptação, ligados por um ciclo de crescimento que se reforça, uma resposta de equilíbrio com atraso e danos quando a pressão ultrapassa a capacidade; para lá do limiar, o sistema pode bascular. Modelo didático com valores ilustrativos declarados, não uma previsão.
Controles
- Crescimento da pressão
- 6,0% ao ano
- Eficácia da capacidade na redução da pressão
- 4,0% ao ano
- Resposta do investimento à pressão percebida
- 20%
- Atraso de perceção
- 4.0 anos
- Limiar de rutura da pressão
- 60 índices
- Amplificação para lá do limiar
- 2,0 vezes
- Anos simulados
- 50 anos
Leituras
- Pressão máxima
- 113 índices
- Capacidade no final
- Índice 186
- Anos acima do limiar
- 15,8 anos
Números, métodos e fontes
| Ano | Pressão | Capacidade | Percebido |
|---|---|---|---|
| 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
- Dinâmica de sistemas Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Transições críticas e pontos de rutura Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Diagrama de ciclos causais Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dados
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.
Nos seis pilares, sob a liderança do Nexus Consortium
- Experimentos Labs em Labs
- Integrado Labs em Foundry
- Testado em Labs em Universe
- Codificado em Dados e evidências em Standards
- Publicado em Labs em Reports
- Ensinado em Faculdade de Ciência do Risco e Métodos em Academy
The work lab studies change in each domain’s workforce.
Findings feed the série 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.
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, equações e pressupostos
The model structure used for future of work lab, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ameaça, exposição, vulnerabilidade e capacidade de enfrentamentoEAL = ∑k pk · Lksobre os eventos k com probabilidade anual pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Pressuposto | Porque é feito | Como é testado |
|---|---|---|
| A ameaça e a exposição são independentes dentro de um evento | Mantém tratável o integral de perdas | Comparar com um ajuste de cópula sobre registros conjuntos |
| Os acoplamentos são lineares perto do ponto de funcionamento | Permite que os choques se propaguem através de A | Perturbar para além do intervalo linear e comparar |
| As curvas de vulnerabilidade transferem-se entre lugares | As curvas locais raramente estão disponíveis | Validar face às perdas observadas quando existam |
- Entradas
- conjuntos de dados versionados com proveniência
- Resultados
- distribuições, nunca números isolados
- Código
- publicado com a ficha de modelo e os testes
- Reprodução
- mesmos dados, código, ambiente e semente
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 |
|---|---|---|---|---|
| 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 | Estatísticas publicadas |
| Pre-analysis plans for workplace trials | percent of trials registered before launch | anual | AEA RCT Registry | Estatísticas publicadas |
| Worker representatives consulted | percent of workplace studies | por estudo | Study ethics records | DECLARADO |
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 |
|---|---|---|
| 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 | Livre e aberto, atribuição |
| 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 |
Quem decide, e a que servem as evidências.
Laboratórios 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 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 pesquisa | Which questions on work and technology merit sustained funding | Evidence gaps mapped by strength of design, not by volume of commentary |
Produtos que este tema gera
- 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. mudança do clima 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, proteção 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
Avaliação de impacto
Randomised and quasi-experimental studies of training and matching programmes using inferência 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.
Como é estudado e o que os métodos não podem dizer.
- 01Inferência causal e avaliação de impactoPilotos randomizados e implantações escalonadas · Avaliação quase experimental de programasAplicado aqui
- 02Probabilidade e estatísticaPlanejamento do tamanho amostral e do poder estatístico · Metanálise com avaliação de viesesAplicado aqui
- 03Inteligência artificial e aprendizado de máquinaTriagem assistida para revisões sistemáticas · Modelos substitutos para orientar experimentosAplicado aqui
- 04Quantificação da incerteza e validação de modelosOrçamentos de incerteza de medição · Análise de sensibilidade de modelos de simulaçãoAplicado 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.
Perguntas e respostas.
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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