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Les progrès récents dans l'intelligence artificielle de sont principalement motivés par l'apprentissage de la machine, une technologie de prédiction. La prédiction est utile, car elle est une entrée dans la prise de décision. Afin d'apprécier l'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi, il est important de comprendre les rôles respectifs de la prévision et des tâches de décision. Nous décrivons et de fournir des exemples de la façon dont l'intelligence artificielle de aura une incidence sur le travail, mettant l'accent sur les différences entre le moment où l'automatisation conduit de prédiction à l'automatisation des décisions par rapport à l'amélioration de la prise de décisions par les humains. [googletranslate_fr]

données sur le chômage et un environnement en évolution rapide ont suscité des réflexions sur les compétences et les caractéristiques personnelles nécessaires pour faire face à la complexité croissante apportée par le «glocal, liquide et en réseau au monde dans lequel évoluent les travailleurs. Plusieurs définitions et catégorisations des « soft skills » sont présents dans la littérature, mais il y a un manque de recherche scientifique sur le sujet et très peu d'études ont été en mesure de contribuer de manière significative à la discussion du côté des pratiquants. Une revue de la documentation traitant et la structuration de cette question est présentée dans cet article et les auteurs proposent une liste préliminaire des compétences non pertinentes pour entrer dans le marché du travail afin de jeter les bases d'une étude conceptuelle complète. Dans un premier temps, une étude pilote a été réalisée pour valider la liste des 22 compétences générales. Il a été classé et validé par un panel de responsables RH italiens. Les résultats ont confirmé que le développement des compétences générales est une priorité de l'agenda des responsables RH italiens et, en particulier, le travail d'équipe, la communication, l'orientation des résultats, et les compétences d'apprentissage (9%) sont ressentis comme des compétences primaires lors de l'évaluation des jeunes diplômés. [googletranslate_fr]

L'intelligence artificielle (IA) est un vaste champ transdisciplinaires avec des racines dans la logique, les statistiques, la psychologie cognitive, théorie de la décision, les neurosciences, la linguistique, la cybernétique et l'ingénierie informatique. Le champ moderne de la grippe aviaire a commencé à un petit atelier d'été à Dartmouth College en 1956. Depuis lors, les applications AI rendues possibles par l'apprentissage de la machine (ML), une IA subdiscipline, comprennent des recherches sur Internet, les sites de commerce électronique, biens et services systèmes recommender, l'image et la reconnaissance vocale, les technologies de capteurs, des dispositifs robotiques et des systèmes d'aide à la décision cognitives (DSSS). De plus en plus d'applications sont intégrées dans la vie quotidienne, l'IA est supposé avoir une influence à l'échelle mondiale de transformation sur les structures économiques et sociales similaires à l'effet que d'autres technologies à usage général, comme les machines à vapeur, les chemins de fer, l'électricité, l'électronique et l'Internet, ont eu. Application des nouvelles AI dans le lieu de travail de l'avenir soulèvent des questions importantes pour la sécurité et la santé. Ce commentaire examine les origines de l'intelligence artificielle, l'utilisation de méthodes ML et des applications émergentes AI enfouis dans des objets physiques comme les technologies de capteurs, appareils robotiques ou opérationnalisée dans SGCR intelligent. implications sélectionnées sur l'avenir du travail découlant de l'utilisation des applications IA, y compris le déplacement de travail de l'automatisation et la gestion des interactions homme-machine, sont également examinés. L'engagement en matière de prospective stratégique sur les applications en milieu de travail d'Amnesty International décalera la recherche professionnelle et la pratique d'une posture réactive à une stratégie proactive. Comprendre les possibilités et les défis de l'IA pour l'avenir du travail contribuera à atténuer les effets défavorables de l'IA sur la sécurité des travailleurs, la santé et le bien-être. [googletranslate_fr]

Cet article examine la façon dont le niveau d'éducation, les compétences liées à l'emploi et les employeurs de soutien pour le développement des compétences déterminent conjointement les employés norvégiens attentes de maintien de l'emploi et l'avancement professionnel. Les données ont été recueillies en 2010 et 2013, et ils comprennent un échantillon représentatif d'employés norvégiens. Contrairement aux recherches antérieures sur l'employabilité auto-perçu, cette étude se divise les attentes d'avancement et de l'emploi continu. Les résultats montrent que ceux-ci sont différentes mesures de succès sur le marché du travail. Bien que l'éducation est significativement corrélée avec les deux mesures, le soutien de l'employeur pour le développement des compétences est important pour les attentes d'avancement de carrière, en particulier chez les plus instruits, alors que le match compétences d'emploi est le plus pertinent pour l'attente du maintien de l'emploi. [googletranslate_fr]

Les médias et la presse populaire d'affaires souvent Invoke récits qui reflètent l'anxiété généralisée que les robots peuvent être obsolètes rendent des humains dans le lieu de travail. Cependant, après un examen plus approfondi, beaucoup soutiennent que l'automatisation, y compris la robotique et l'intelligence artificielle, se répand de façon inégale à travers le marché du travail, tels que les professions intermédiaires compétences qui ne nécessitent pas un diplôme d'études collégiales sont plus susceptibles d'être affectés négativement parce qu'ils sont plus faciles à automatiser que les professions hautement qualifiées. Dans cet article, l'auteur examine l'effet des robots industriels sur les professions aux États-Unis en 2010 et 2015. Les résultats des modèles de régression indiquent qu'une augmentation des robots industriels est associée à une augmentation hautement qualifiés et des professions intermédiaires compétences, mais pas pour d'autres types de professions. Ces résultats peuvent indiquer la inaugurant une nouvelle ère dans laquelle les robots sont plus technologiquement avancés et capables de mieux collaborer avec les employés humains. [googletranslate_fr]

Cet article examine l'efficacité des politiques du marché du travail actifs (PAMT) dans l'amélioration des résultats du marché du travail, en particulier des individus peu qualifiés, au moyen d'un cross-country mis en commun et base de données de séries chronologiques pour 31 pays avancés au cours de la période 1985-2010. L'analyse comprend les aspects du système de distribution pour voir comment la performance des PAMT est affectée par des caractéristiques différentes de mise en œuvre. Parmi les résultats notables, les trouvailles de papier qui PAMT la matière au niveau global, mais surtout par une gestion et la mise en œuvre appropriée. À cet égard, l'allocation de ressources suffisantes à l'administration et la continuité de la politique du programme semblent être particulièrement important. De plus, les incitations et les mesures de démarrage destinés aux populations vulnérables sont plus efficaces que d'autres PAMT en termes de réduction du chômage et l'augmentation de l'emploi. Fait intéressant, les effets positifs de ces politiques semblent être particulièrement bénéfique pour les personnes peu qualifiées., Le département de recherche du BIT a publié un document de travail de cet auteur, « Les politiques du marché du travail actives efficaces dans l'activation et l'intégration des individus peu qualifiés ?: une organisation internationale comparaison », en 2015. [googletranslate_fr]

Un discours de l'employabilité sature le secteur de l'enseignement supérieur au Royaume-Uni. Le gouvernement et les employeurs appellent les universités à former des diplômés aptes au travail qui sont attrayants pour le marché du travail et peuvent soutenir leurs perspectives de commercialisation future en prenant la responsabilité de l'auto-développement protéiformes. Bien que les hypothèses néolibérales derrière cet appel ont attiré la critique robuste, la mesure dans laquelle les employeurs façonnent ses études subjectivités des élèves et sens de la valeur (comme potentiellement aptes au travail) des travailleurs a échappé à tout examen. Inspiré par foucaldienne analyses de gestion des ressources humaines (GRH) pratiques, cet article examine les employeurs Careers diplômés des sites et explore la construction discursive du « diplômé employables ». L'article soutient que ces sites fonctionnent comme un mécanisme de socialisation anticipatrice par lequel les pratiques de gestion des ressources humaines étendre le contrôle de gestion dans l'espace de transition de pré-recrutement, dans le but d'obtenir le consentement des élèves à des normes particulières d'engagement de l'employabilité. [googletranslate_fr]

Le document évalue l'état de préparation des systèmes d'apprentissage pour faire face à cinq grands facteurs qui influent l'avenir du travail. L'institution d'apprentissage a évolué au fil du temps dans tous les pays, adapter progressivement aux changements dans les processus industriels, l'économie, le marché du travail et des systèmes éducatifs. Ce document suggère cependant que les récents changements dans l'économie et le marché du travail, ainsi que leurs effets concomitants sur l'avenir probable du travail, sont susceptibles de perturber l'apprentissage des systèmes tout à fait radicalement dans le monde entier, et / ou pour les rendre moins pertinentes dans le 21 siècle. Le document se fonde sur des données récentes de projets de recherche australiens et internationaux entrepris par l'auteur, ainsi que l'engagement dans les exercices du gouvernement australien de l'auteur pour discuter de l'avenir de l'apprentissage. La recherche a révélé que les adaptations des systèmes et des processus ont été entrepris au niveau de l'entreprise et par les parties prenantes telles que syndicats ou organismes de pointe de l'employeur. Cependant, ils étaient moins souvent apparente, dans la politique gouvernementale. Le document analyse les données pour produire un cadre de préparation pour le travail â € ~future », mais interroge également si l'adaptation des systèmes d'apprentissage est nécessairement souhaitable dans tous les cas. Bien que la présence de multiples parties prenantes dans le système a déjà été considéré comme une force du système, il peut aussi faire même des changements mineurs difficiles à appliquer. Cela pourrait se révéler être un obstacle majeur à l'avenir de l'apprentissage ou pourrait être un moyen de préserver ses caractéristiques essentielles. [googletranslate_fr]

Contexte: En appliquant la théorie de l'inventaire à l'embauche de travailleurs qualifiés dans l'incertitude, les auteurs expliquent comment les entreprises décident de leur investissement optimal dans un « inventaire des compétences ». Cet article étudie les conditions dans lesquelles les entreprises sont prêtes à investir dans une main-d'œuvre qualifiée eux-mêmes plutôt que de compter sur les compétences produites dans le système éducatif ou par d'autres sociétés. En appliquant la théorie des stocks aux investissements dans la formation en apprentissage, les auteurs expliquent comment les entreprises décident de produire 'inventaire des compétences aujourd'hui un optimum à la demande future rencontre. Les auteurs tirent des hypothèses sur la façon dont les entreprises beaucoup sont prêts à investir dans un plus grand inventaire d'avoir des travailleurs qualifiés en fonction des différents types de coûts d'inventaire (coûts excédentaires, les coûts, la structure d'âge mineur de la demande). Méthodes: Les auteurs utilisent des données du rapport coût-avantages Enquête BIBB 2012/2013, qui comprend des informations détaillées sur les coûts et des avantages différents des investissements de formation du point de vue de l'entreprise. L'étude applique un modèle d'estimation binomiale négative, les résultats. Les résultats sont de trois ordres: les entreprises sont prêtes à investir dans un plus grand inventaire de travailleurs qualifiés, par exemple, de former davantage d'apprentis, d'abord, si les coûts de production et de retenir un nombre excessif de travailleurs qualifiés travailleurs (coûts excédentaires) sont plus faibles, d'autre part, si les coûts d'être à court de travailleurs qualifiés (coûts mineurs) sont plus élevés, et la troisième, étant donné une structure de coût identique, s'il est plus probable que la demande de travailleurs qualifiés peut être élevée l'avenir. Plus important encore est la relation entre les trois: la combinaison est associée à un inventaire plus élevé de compétences d'une entreprise (rapport critique les coûts d'âge mineur par rapport aux coûts excédentaires) avec sa structure de la demande (de la volatilité de l'industrie). Conclusion: Les résultats (en particulier la relation des coûts et des mineurs trop âgés, en combinaison avec la structure de la demande) ont des implications politiques importantes pour les incitations des entreprises à investir dans la formation en apprentissage. [googletranslate_fr]