Este artigo foi escrito por Sarah Doyle, Diretora de Política e Pesquisa do Instituto Brookfield para Inovação e Empreendedorismo e Hasan Bakhshi, Diretor do Centro de Políticas e Evidências das Indústrias Criativas (PEC); e o Diretor Executivo de Economia Criativa e Análise de Dados da Nesta .

Disseram-nos que automação significa que muitos [empregos](https: //apolítico .co / article_category / jobs /) e as habilidades que são importantes agora não o serão daqui a dez anos.

Na verdade, muitas forças, da IA às mudanças climáticas e ao envelhecimento da população, estão remodelando os empregos que estarão disponíveis no futuro, mas de maneiras que são difíceis de prever. Os governos em todos os lugares reconhecem a necessidade de investir em novas habilidades para trabalhadores em empregos vulneráveis, mas de quais habilidades eles precisam?

Embora seja claro que ninguém tem as folhas de chá ou bolas de cristal necessárias para pintar uma imagem precisa do futuro, a previsão pode ser uma ferramenta útil para considerar a gama de possibilidades, permitindo assim decisões mais robustas sobre [requalificação](https: //apolitical.co/solution_article/we-need-to-reskill-the-world-heres-how-we-do-it/) a ser feito.

Muitas previsões, no entanto, pressupõem que as tendências históricas continuarão.

Isso não leva em consideração os possíveis impactos de interrupções extraordinárias, resultantes de, digamos, tecnologias inovadoras, mudanças no ambiente natural ou mudanças na política.

O Brookfield Institute se associou à Nesta - uma importante fundação de inovação com sede no Reino Unido - para desenvolver previsões de habilidades de longo prazo para o Canadá (a ser divulgado no início de 2020), combinando modelagem preditiva com percepções de especialistas, que levam em consideração como uma ampla gama de as tendências em mudança podem interagir para moldar o futuro do trabalho. Ao fazer isso, pretendemos identificar as habilidades que nos equiparão melhor para navegar na incerteza. Nosso objetivo é ajudar os funcionários, empregadores, educadores e governos do Canadá a tomarem mais decisões sobre habilidades preparadas para o futuro.

Quem sabe o que o amanhã reserva?

Nossa abordagem começa a partir de três percepções.

Em primeiro lugar, há tendências claras na composição da força de trabalho das economias desenvolvidas, como uma parcela crescente de ocupações gerenciais e uma parcela decrescente de empregos de produção nos Estados Unidos, mas essas mudanças são graduais. Isso sugere que olhar para trás, para a história do emprego, é um bom ponto de partida para fazer previsões sobre o futuro.

Em segundo lugar, a força de trabalho em todos os países está exposta a novas fontes de perturbação, como os efeitos das mudanças climáticas e a revolução da IA, o que significa que a simples extrapolação do passado pinta uma imagem distorcida do futuro.

E, por último, as ocupações são complexas. Mesmo os empregos aparentemente simples, refletindo, requerem uma configuração sutil de conhecimentos, habilidades e atitudes, sugerindo que os modelos que usamos para gerar previsões quantitativas devem olhar além de simples categorias ocupacionais.

** fomos além das fontes tradicionais de inteligência do mercado de trabalho **

Em reconhecimento a esses insights, combinamos uma análise detalhada das tendências e mudanças estruturais, o julgamento de diferentes especialistas de todo o país - como economistas, tecnólogos, especialistas do setor, acadêmicos e empresários - e o uso de técnicas de aprendizado de máquina para gerar nossas previsões.

Especificamente, primeiro examinamos o horizonte em busca de evidências passadas e emergentes sobre os fatores de mudança no mercado de trabalho; em seguida, convidamos especialistas para considerar as implicações dessas mudanças para um conjunto de ocupações e, por último, usamos os julgamentos dos especialistas sobre as perspectivas futuras dessas ocupações para treinar um classificador de aprendizado de máquina para gerar previsões probabilísticas para todas as ocupações.

Sinal dos tempos

Fazendo isso, podemos produzir previsões baseadas em julgamentos ricos e informados sobre a história de especialistas e em modelos preditivos que reconhecem a relação complexa entre as características de um trabalho e suas perspectivas futuras. Isso os torna atraentes, em nossa opinião, e lhes dá uma vantagem em relação às abordagens existentes.

Abordagens, por exemplo, que dependem principalmente da extrapolação do que aconteceu no passado, são bem conhecidas [por subestimar o crescimento das ocupações de rápido crescimento e o declínio das ocupações em rápido declínio](https: //www.bls .gov / opub / mlr / 2003/10 / art2full.pdf). E as abordagens mais recentes que usam métodos de aprendizado de máquina apenas para fazer previsões podem sofrer por ter uma qualidade de “caixa preta” (em outras palavras, embora as entradas e saídas sejam conhecidas, o método permanece misterioso). Isso pode limitar seu valor para os formuladores de políticas, que devem basear as políticas em avaliações não apenas sobre o que pode acontecer, mas porquê.

Uma vantagem adicional de nossa abordagem de método misto é que ela nos permite ampliar nossa compreensão do que o futuro nos reserva. Para fazer isso, fomos além das fontes tradicionais de inteligência do mercado de trabalho.

** Curiosamente, as tendências que os especialistas destacaram variaram - até certo ponto - em todo o país **

Verificamos os sinais de mudança, identificando uma ampla gama de tendências em nosso relatório _ [Turn and Face the Strange](https://brookfieldinstitute.ca/report/turn-and-face-the-strange-changes-impacting- o-futuro-do-emprego-no-canadá /) _ - alguns amadurecem e outros apenas emergentes ou especulativos - que podem impactar a demanda futura de qualificação.

Também fizemos parceria com organizações em todo o Canadá ao convocar nossos especialistas para uma série de seis workshops. Em cada um desses workshops, pedimos aos participantes que refletissem sobre como essa ampla gama de tendências pode interagir para impactar a demanda por empregos e habilidades na próxima década.

Além de coletar os julgamentos individuais dos especialistas sobre a probabilidade de que ocupações específicas sofrerão crescimento ou retração no futuro, registramos seus insights qualitativos sobre quais tendências são mais significativas e as potenciais interações entre elas. Também registramos as opiniões dos especialistas sobre [novos empregos em perspectiva](https://www.cbc.ca/news/business/dark-web-detectives-cannabis-sommeliers-and-other-wacky-jobs-in-the- future-of-work-1.5247321) em nosso relatório, _ Signs of the Times ._

Moldando o futuro

Curiosamente, as tendências que os especialistas destacaram variaram - até certo ponto - em todo o país.

Os avanços tecnológicos, particularmente relacionados à IA, e o potencial para crescente escassez de recursos, foram vistos em todo o país como forças que provavelmente moldarão o futuro do trabalho; no entanto, os especialistas que convidamos a participar enfatizaram que a velocidade de adoção da tecnologia provavelmente seria muito mais lenta do que algumas estimativas sugeriam e desigual em todo o país e entre setores.

Em nossas oficinas de Calgary e Whitehorse, o surgimento de fontes alternativas de energia foi visto como um importante motor de mudança. O potencial da tecnologia blockchain para impactar o emprego emergiu como um impulsionador-chave exclusivamente em Toronto, enquanto o potencial de uma classe média em declínio afetar o emprego em alguns setores, por exemplo, por meio de mudanças na demanda do consumidor, foi destacado em Toronto e Whitehorse. Em St. John’s, Newfoundland, as tendências demográficas pareciam ter mais peso.

Vários participantes também enfatizaram que o emprego futuro para muitas ocupações seria pelo menos parcialmente dependente de decisões políticas tomadas pelos governos, por exemplo, relacionadas a investimentos nos setores de petróleo e gás ou saúde, ou a regulamentações que poderiam inibir ou permitir a adoção de tecnologia - um lembrete útil de que os governos não são exógenos ao mercado de trabalho. Eles (e por meio deles, nós) têm o poder de moldar o futuro, não apenas reagir a ele.

Estamos empolgados para descobrir quais mudanças na demanda de habilidades nosso modelo irá prever e como elas irão diferir ou espelhar aquelas previstas usando abordagens existentes, como o [Sistema Canadense de Projeção Ocupacional](http: //occupations.esdc.gc .ca / sppc-cops / w.2lc.4m.2 @ -eng.jsp; jsessionid = I-q7Nb9O3_lI117klwhlDbyQmYLGbXeqOjoG8IQyLh0xzzbkVGNI! -1477895339) (COPS). Com base nos primeiros insights deste projeto, esperamos que os resultados reflitam o potencial para uma série de tendências diferentes interagirem, ampliando as incertezas e moldando o futuro do trabalho de maneiras que se estendem muito além das forças (provavelmente superestimadas) da automação .

Nenhuma previsão é certa, mas esperamos que esta seja útil. Assista esse espaço. - Sarah Doyle e Hasan Bakhshi

(Crédito da imagem: Unsplash)