Em um estudo publicado no Interface do Jornal da Royal Society em janeiro de 2021, SFI Professor Externo Doyne Farmer, primeira autora Maria del Rio-Chanona, e seus colegas da Universidade de Oxford exploram o impacto da automação em trabalhadores de baixa renda. A pandemia COVID-19 está acelerando o ritmo da automação, e eles determinaram que os trabalhadores de baixa renda enfrentam o duplo golpe de serem mais propensos a perder seus empregos para a automação e menos propensos a ter as habilidades necessárias para mudar para empregos recém-criados.

Este trabalho é baseado em um modelo baseado em dados criado para analisar como os trabalhadores se movem através de uma rede de mobilidade ocupacional derivada empiricamente em resposta a cenários de automação. Ao identificar os trabalhadores com maior risco de desemprego de longa duração, o modelo dos pesquisadores pode direcionar melhor o apoio ao trabalhador e os programas de reciclagem para ajudar os trabalhadores de baixa renda a se adaptarem às mudanças na economia.

O estudo também revelou que os riscos de desemprego não se limitam àqueles diretamente deslocados pela automação. Trabalhadores de cuidados infantis, que têm baixo risco de automação, provavelmente enfrentarão um mercado de trabalho muito mais desafiador devido ao fato de outros trabalhadores deslocados tentarem entrar em seu setor.

"Sem ação adequada, a automação pode causar ainda mais angústia profunda, "diz Farmer." Mas com as estruturas de políticas certas em vigor, incluindo suporte bem direcionado para trabalhadores de baixa renda, poderia impulsionar uma economia melhor para todos. "

"Mobilidade ocupacional e automação:um modelo baseado em dados" é publicado no Interface do Jornal da Royal Society .