Latest revision as of 15:56, 17 July 2018

Resumen

La robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) están cambiando la forma en que se realiza el trabajo, pero hay una escasez de investigación sobre su impacto desde la perspectiva del empleado.Por lo tanto, realizamos una revisión exploratoria de la literatura para conocer la investigación existente con el fin de respaldar las decisiones de responsables políticos y directivos,y deestimular lainvestigaciónadicionalsobre losaspectosquehan recibido menos atención.Las principales conclusiones son las siguientes: a) una buena parte de los empleados están preocupados por elimpactonegativode la RAIAen el trabajo, en general, pero no están al tanto de cómo puede impactar en su trabajo en concreto;b) las industrias de servicios probablemente se verán más afectadas y, por lo tanto, se necesitan más estudios que aborden los diferentes sectores y ocupaciones;c) involucrar a los empleados en el proceso de transición puede dar buenos resultados y reducir el costo social;d) se observa una percepción significativamente diferente entre los empleados de Europa y EE.UU. y los de Asia - Pacífico y América Latina; e) las empresas deberían centrarse en cómo capacitar a sus empleados con las habilidades adecuadas, lo que fomentaría las actitudes ycomportamientospositivosde los empleados.

Cómo citar este documento:

Terminio, Rosanna; Rimbau-Gilabert, Eva (2018): “La digitalización del entorno de trabajo: la llegada de la robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) desde el punto de vista de los trabajadores. Una revisión exploratoria”. 3r Congreso de Economía y Empresa. Colegio de Economistas de Catalunya. Barcelona (España).

1. Introducción

Los avances tecnológicos tratan de emular la variedad de la actividad humana con el objetivo de superar la tolerancia humana a condiciones debilitantes, pero también para reducir el impacto de los costes laborales (Han, 2009).La llamada “cuarta revolución industrial” en curso, con sus sensores e Internet, permite a la fábrica inteligente recopilar datos e incluso tomar decisiones (MagoneyMazali, 2016).En un momento en que la robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) están transformando la forma de trabajar, estos avances cada vez mayores en la tecnología y la velocidad con que se producen los cambios han atraído la atención académica y no académica sobre el impacto que el cambio tecnológico puede tener en el empleo.

Las destacadas investigaciones de Frey y Osborne (2013) iniciaron un animado debate sobre el impacto que la RAIA podría tener en el empleo.Debido a los efectos de la RAIA (Brougham yHaar, 2016), en 10 a 20 años el 47% de los empleos existentes en los EE.UU. podría estar en riesgo de convertirse en redundante (Frey y Osborne, 2013).La principal crítica al estudio de Frey y Osborne es que no es el trabajo lo que está en riesgo sino los empleos (Bowen, 1966 citado enAutor, 2015) o, principalmente, tareas específicas. Siguiendo este enfoque basado en tareas, la OCDE elaboró ​​un estudio actualizado sobre el impacto de la RAIA en el mercado laboral de los países de la OCDE y estimó un impacto promedio del 9%, con diferencias significativas por país (Figura 1) (Arntzy otros, 2016).Los cambios en la tecnología también afectan a la productividad (IFR, 2017) y contribuyen a alterar los tipos de trabajos disponibles y las retribuciones de esos empleos (Autor, 2015; IFR, 2017).

A pesar de este importante debate sobre si existe un riesgo real de pérdida de puestos de trabajo (Frey y Osborne, 2013;Brzeskyy Bart, 2015;AcemogluyRestrepo, 2017;Arntzy otros, 2016) o simplemente una necesidad de recapacitación (Autor, 2016; IFR, 2017; Brougham yHaar, 2016), el impacto de la RAIA en el empleado individual ha recibido poca atención (Brougham yHaar, 2016;Morikawa, 2017).Aparentemente hay escasez de investigaciones sobre cómo los empleados perciben el hecho de trabajar en un entorno cada vez más automatizado (Brougham yHaar, 2016;CascioyMontealegre, 2016; Frey y Osborne, 2013; O'Connor y otros, 1990; Day y otros, 2010, Chao yKozlowzki, 1986), donde la RAIA puede realizar tareas no rutinarias e interactuar con los trabajadores humanos en diferentes niveles, en algunas situaciones incluso superando a los trabajadores humanos (Han, 2009; Frey y Osborne, 2013;Schatskyy Schwartz, 2016; CascioyMontealegre, 2016;Schatskyy Schwartz, 2016; Grace y otros, 2017).Todas estas tendencias tienen un efecto potencial sobre la autoestima y la satisfacción profesional de los empleados y, a su vez, sobre las organizaciones y la sociedad en general (Brougham yHaar, 2016;Cascioy Montealegre, 2016;Schatskyy Schwartz, 2016; Nelson, 1990; Olson y Lucas, 1982;Akintayo, 2010; Chao yKozlowzki, 1986; Day y otros, 2012;Argotey Godman, 1985; Larjovouri, 2016; Lin yPopovic, 2002).Sin embargo, se sabe poco acerca de los impactos al nivel del empleado debidos a la RAIA.

Motivado por estas premisas, este documento proporciona una revisión exploratoria de la literatura existente sobre cómo los empleados perciben la implementación gradual de la RAIA en el lugar de trabajo.Su objetivo final es trazar un mapa del estado del arte de la investigación y otros tipos de estudios de campo sobre la percepción de los empleados del impacto de la RAIA en su trabajo, así como identificar aspectos específicos donde se necesitan investigaciones adicionales y de mayor profundidad.Esta comprensión podría ayudar a los legisladores, organizaciones de trabajadores, investigadores y directivos a abordar mejor la digitalización organizacional para una transición exitosa a la nueva era digital (CascioyMontealegre, 2016;Autor, 2015; Markus y Robey, 1988; O'Connor y otros, 1992; Parson y otros, 1991) y reducir sus posibles resultados negativos (Brougham yHaar, 2017; Frey y Osborne,2013; Han, 2009; Fink y otros, 1992;Flamm, 1986; Parson y otros, 1991).

La siguiente sección presentará evidencias adicionales sobre por qué el impacto de la RAIA en el trabajo podría ser diferente de las anteriores revoluciones tecnológicas, lo que hace necesario y urgente seguir investigando los impactos a nivel individual de esta transición.La tercera sección detallará la metodología de revisión seguida para desarrollar este documento.Las dos últimas secciones enumerarán los hallazgos y destacarán conclusiones relevantes sobre la investigación existente sobre la percepción de los empleados sobre el impacto de la RAIA en el trabajo, y se señalarán áreas que requieren más investigación.

2. Impacto de la RAIA en el trabajo y la necesidad de una investigación a nivel individual

Keynes ya adelantó el riesgo del desempleo tecnológico (Keynes, 1963) y la ansiedad tecnológica siempre ha sido una reacción típica a tales cambios.Sin embargo, el trabajo humano ha sido capaz de adaptarse a los cambios mediante la adquisición de nuevas habilidades a través de la educación (Frey y Osborne, 2013).Algunos autores argumentan que el paradigma tecnológico actual debido a la RAIA desafiará esta capacidad de adaptación.Se espera que los impactos de la RAIA durante la próxima década sean significativos y exijan que los empleados reconsideren lo que constituye tanto una carrera y como un trabajo (BrougamyHaar, 2017).

Lo nuevo en esta llamada “cuarta revolución industrial” es que la automatización no se limitará a tareas manuales y físicas, como solía suceder en el pasado.La tecnología informática actual se está desarrollando para contribuir también en tareas cognitivas (Frey y Osborne, 2013;Brynjolfssony McAfee, 2011;CascioyMontealegre, 2016).De hecho, se prevé que la computarización llegue a extenderse extenderse a la gran mayoría de las tareas (Frey y Osborne, 2013).

El modelo de Frey y Osborne identificó qué trabajos corrían más riesgo de ser automatizados, señalando a las ocupaciones de baja cualificación y bajos salarios como las más afectadas (Frey y Osborne, 2013).Investigaciones recientes sugieren una creciente polarización del mercado de trabajo hacia dos extremos de habilidades y salarios bajos frente a altos (Autory otros, 2003; Frey y Osborne, 2013;Arntzy otros, 2016;Autory Price, 2012), con una disminución continua de la mano de obra utilizada en tareas rutinarias y un aumento de las tareas manuales no rutinarias (Autory Price, 2012) (Figura 2).También existe el potencial de crear diferencias regionales dentro y entre los países (Arntzy otros, 2016).

Mokyr y col.(2015) predijo que "la inteligencia artificial superará a los humanos en muchas actividades en los próximos diez años, como la traducción de idiomas (para el 2024), escribir ensayos en la escuela secundaria (para el 2026), conducir un camión (en 2027), trabajar en comercio minorista (para 2031), escribir un libro superventas (para 2049) y trabajar como cirujano (en 2053)".Grace y otros(20171) recientemente predijeron que hay un 50% de posibilidades de que la inteligencia artificial supere a los humanos en todas las tareas en 45 años y de automatizar todos los trabajos humanos en 120 años (Figura 3).

En general, la investigación actual no ha llegado a un consenso sobre el impacto de la automatización en los mercados laborales (Economist, 2018).A largo plazo, con el avance tecnológico creciente, existe la posibilidad de que la RAIA pueda realizar la mayor parte del trabajo (Autor, 2015; Frey y Osborne, 2013).Cada vez más, las tareas no rutinarias serán asumidas por robots inteligentes, y las tareas cognitivas rutinarias probablemente serán realizadas por sofisticados sistemas de inteligencia artificial (Flamm, 1986).Por lo tanto, los empleados seguramente se ocuparán de tareas abstractas (aquellas que requieren resolución de problemas, intuición, persuasión y creatividad,Autory Price, 2013) o tendrán que convertirse en "nuevos artesanos" (Autor, 2015) o en "trabajadores aumentados" (MagoneyMazali, 2016), lo que significa "proactivos, dedicados, creativos y asumiendo responsabilidades crecientes".Por lo tanto, parece claro que muchos empleos desaparecerán o cambiarán sustancialmente y se producirá una reorganización significativa de los mismos, afectando a los trabajadores con altas y bajas calificaciones por igual (Brynjolfssony otros, 2018).Lo que no está tan claro es cómo perciben los trabajadores esta tendencia, cuál es el impacto de la RAIA en los trabajadores de diferentes industrias u ocupaciones, y qué pueden hacer los gobiernos y las organizaciones para allanar el camino para la transición de los empleados hacia un lugar de trabajo cada vez más automatizado.

3. Métodos

Este documento presenta una revisión exploratoria de diversas fuentes sobre el impacto de la RAIA en los trabajadores individuales.La metodología de la revisión exploratoria se eligió porque permite responder a preguntas más amplias, más allá de las relacionadas con la efectividad de los tratamientos o las intervenciones que son propias de las revisiones sistemáticas (JBI, 2015;Askseyy O'Malley, 2005;Petticrewy Roberts, 2006;Levacy otros, 2010).

La investigación se basa en datos tomados de diferentes documentos sobre temas relacionados, portales web, sitios web públicos de organizaciones interesadas, publicaciones profesionales y revistas, así como sitios web de noticias públicos.Se ha recopilado información sustancial de estas fuentes, lo que permite el análisis, la compilación, la interpretación y la estructuración adecuadas de todo el estudio.En este documento se revisa y analiza la literatura seleccionada en un intento de identificar y categorizar la percepción individual de la RAIA y su impacto en los empleados.

Para llevar a cabo esta revisión exploratoria, primero se definió un protocolo que especificaba los objetivos, los criterios de inclusión y los métodos (JBI, 2015;Petticrewy Roberts, 2006) y se adaptó a lo largo del proceso de búsqueda.El objetivo fue identificar literatura existente sobre cómo perciben los empleados el advenimiento de la RAIA en el entorno laboral.Con un alcance mundial, se incluyeron todos los documentos que cubren a los empleados en cualquier nivel organizacional, sin ninguna discriminación de la industria o el grado de tecnología automatizada.

Siguiendo los criterios de búsqueda de estrategia para las revisiones exploratorias (JBI, 2015), la primera búsqueda a través de palabras clave se realizó en dos bases de datos académicas accesibles desde labibliotecade la UniversidadObertadeCataluña: ProQuest ABI/Inform Collect y JSTOR.Las palabras clave usadas incluyeron: percepción de los empleados + tecnología y percepción de los empleados + automatización del trabajo (en inglés: employees’ perception + technology and employees’ perception + work automation).Durante la fase de búsqueda se identificaron palabras clave adicionales. Por ejemplo, se llevaron a cabo más búsquedas utilizando algunas de las palabras clave que figuraban en los títulos de los artículos encontrados en la búsqueda bibliográfica inicial y preguntando a expertos en el campo sobre referencias relevantes.A través de la cosecha de referencias o método de la bola de nieve y la búsqueda manual durante la selección de artículos, se identificaron las publicaciones y los autores más relevantes.

Se incluyeron las publicaciones de asociaciones profesionales y artículos de opinión como posibles fuentes de literatura y hallazgos.La búsqueda de literatura gris se realizó como una etapa final de investigación a través de bases de datos de agencias (OxfordInstitute for the Future; OCDE), motores de búsqueda web (Google, Google Scholar, Bing, Bing Academic, Yahoo), sitios web o portales de investigación (ResearchGate,Academia, Mendeley), y organizaciones y asociaciones profesionales (Pew ResearchCenter - think thank; Torino Nord-Ovest- Social Enterprise).

En una primera fase de la investigación, no hubo un límite con respecto a la fecha de publicación para aceptar artículos y documentos.Esto se decidió para proporcionar una imagen más amplia de la literatura relevante existente y porque nuestra revisión se basó en la suposición de que la literatura reciente sobre este tema es limitada.Debido a la cantidad reducida esperada de literatura reciente sobre este tema, se incluyeron encuestas pasadas similares e investigaciones sobre el impacto tecnológico visto desde la perspectiva de los empleados para establecer comparaciones y sugerencias sobre posibles metodologías para futuras investigaciones.La mayoría de los estudios antiguos con temáticas afines se centraron en el cambio tecnológico ocurrido en los años 60, 80 y 90.En una segunda fase, el alcance del año se limitó a los últimos 10-15 años para centrarse en los cambios tecnológicos más recientes y, principalmente, en las percepciones de los individuos debido al uso creciente de la RAIA en el entorno laboral, lo que resulta en muy pocos documentos académicos dedicados a este tema antes de 2011.

El idioma principal de la investigación fue el inglés, ya que la mayoría de las investigaciones disponibles han sido realizadas por autores de habla inglesa o publicados en inglés.Las mismas palabras clave se tradujeron al italiano, español y francés, y se incluyeron para ampliar el espectro del análisis.Como era de esperar, la literatura resultante obtenida a través de las bases de datos a las que se accedió se escribió principalmente en inglés.Se buscaron otras publicaciones o literatura gris en otros idiomas.También se incluyeron artículos de opinión y de revistas no académicas o periódicos web en italiano, español y francés.

Después de obtener la lista inicial de los artículos, se inspeccionaron su título, resúmenes y tablas de contenido (si estaban disponibles) para garantizar que cumplieran con los siguientes criterios de inclusión:

• Tema: impacto del uso de la robots y la inteligencia artificial en el entorno laboral desde la perspectiva de los empleados

• Participantes: empleados en cualquier nivel organizacional.

• Contexto: general (cualquier industria) y global.

Dos personas participaron en la búsqueda y selección de los documentos durante tres meses.Los estudios incluidos se clasificaron adicionalmente entre los estudios de apoyo para nuestra introducción de antecedentes y artículos objeto de revisión.Dado que no se discute el hecho de que la automatización tendrá un impacto en el empleo, los documentos que se centraron en justificar este aspecto no se incluirán en la selección de hallazgos.El enfoque principal se centra en las percepciones de los empleados y el impacto de la transición tecnológica en el desempeño y el comportamiento de los empleados, así como en cómo abordar esto desde diferentes perspectivas.

Toda la literatura se incluyó en una tabla que incluía los siguientes elementos:

La literatura seleccionada se identificó principalmente en función del sujeto, la población y el resultado principal.Las autoras pueden proporcionar la tabla mencionada a petición.Los temas recurrentes y las ideas principales se identificaron y agruparon para obtener los hallazgos presentados en este documento.

4. Resultados

Através de la colección de documentos identificados hasta el momento de la presentación de este documento, se han encontrado algunos resultados preliminares sobre la percepción del impacto de la RAIA desde la perspectiva de los empleados.Los hallazgos se han agrupado en las categorías de conciencia, impacto en el bienestar de los trabajadores;foco en ocupaciones e industrias específicas;atención de organismos y organizaciones gubernamentales;e inclusión de los empleados y liderazgo.

Una limitación clave de los siguientes hallazgos es que lainvestigación para este trabajoselimitó principalmente al idioma inglés y tuvo un amplio alcance, ya que no se centró en ningún área geográfica y no seleccionó la investigación sobre ningún tipo específico de trabajadores.

4.1. Conciencia

Los hallazgos relacionados con la conciencia incluyen las ideas de los trabajadores sobre el impacto potencial de la RAIA en el mercado laboral, así como su percepción del impacto específico de la RAIA en sus trabajos.

4.1.1. Los trabajadores de todo el mundo están preocupados por el impacto negativo de la RAIA en el trabajo

Las encuestas realizadas en diferentes áreas geográficas respaldan este hallazgo.En una reciente encuesta del Eurobarómetro dedicada a la percepción de la población europea sobre el impacto de la robótica y la IA, los encuestados expresaron su preocupación generalizada de que el uso de robots e inteligencia artificial llevaría a la pérdida de puestos de trabajo (Figura 4).Los europeos parecen pesimistas sobre el impacto que los robots y la inteligencia artificial tienen en el empleo y en 2017 tenían muchas menos probabilidades de decir que se sentirían cómodos con un robot que los ayudara en el trabajo de lo que lo estaban en 2014 (Eurobarómetro, 2017).

Los empleados de las economías en desarrollo parecen ser más conscientes y optimistas en comparación con los empleados de las economías más desarrolladas.En Asia-Pacífico y América Latina, existe una mayor conciencia de la automatización, con menos trabajadores (aproximadamente 1 de cada 20) que afirman que no saben cómo la automatización afectará sus trabajos (Randstad, 2017).Las personas que son más positivas con respecto al impacto de la RAIA, están más dispuestas a volver a entrenar sus habilidades.Sin embargo, son menos conscientes de los lados negativos de la RAIA (Randstad, 2017).

4.1.2. La mayoría de los empleados en todo el mundo no es consciente del impacto de la RAIA en su trabajo

La investigación existente sugiere que la mayoría de los trabajadores potencialmente afectados no es consciente ni está preocupada por este proceso de transformación en curso y no está planeando adecuadamente su carrera (Brougham yHaar, 2017; Randstad, 2017).A pesar de la cobertura de los medios, los empleados de todo el mundo no están preocupados por la amenaza de la automatización, creyendo que no tendrá ningún efecto sobre ellos mismos (39%) o que mejorará su trabajo (40%) - (Randstad, 2017).A pesar de sus expectativas de que la tecnología tendrá un impacto negativo en el empleo humano en general, la mayoría de los trabajadores piensan que sus trabajos o profesiones seguirán existiendo en 50 años (Smith, 2015).

Más de la mitad de los empleados en Asia Pacífico y América Latina creen que la automatización mejorará su trabajo (Randstad, 2017).En contraste, las economías en desarrollo podrían ser las más afectadas por RAIA, teniendo la mayoría de la población trabajando en trabajos de baja calificación / bajo salario.En 1986, Kennet ya advirtió a los países en desarrollo que evitaran las estrategias de industrialización a largo plazocentradasen elensamblaje manual de productos electrónicos, que es intensivo de mano de obra, dondese esperaba que larobotizaciónavanzara más rápidamente (Kennet, 1986).

En América del Norte y Europa, en cambio, menos de un tercio de los empleados creen que los robots mejorarán su trabajo (Randstad, 2017).La mayoría de las personas en los Estados Unidos, Nueva Zelanda y Europa no conocen el impacto que la RAIA probablemente tendrá en su trabajo (CascioyMontealegre, 2016) y, a pesar de ser principalmente pesimistas, no están planeando sus carreras en consecuencia (Brougham yHaar, 2017; Randstad, 2017).A pesar de estar preocupados por el impacto negativo de la RAIA en el empleo, el 53% de los encuestados en Eurobarómetro (2017), no cree que su trabajo pueda ser realizado, al menos en parte, por un robot o inteligencia artificial.Por el contrario, una investigación realizada en Japón (Morikawa, 2017) muestra cómo los empleados son más conscientes de qué formación educativa reducirá el riesgo de perder puestos de trabajo.

Dos encuestas recientes, una realizada por Pew Research Center (2015) y la otra por Gallup (2017), apuntaban a la idea de que los efectos de la automatización, que están impregnando cada vez más aspectos de la vida estadounidense, no son evidentes para muchos trabajadores.Solo el 13% de los trabajadores de EE.UU. indicaron que les preocupaba que la tecnología eliminara su trabajo (Gallup, 2017);los trabajadores tenían más del doble de probabilidades de preocuparse por la pérdida de beneficios (Figura 5).

En conclusión, a pesar de lo que respetados directivos, científicos y académicos predicen, una parte considerable de los trabajadores no considera que la RAIA sea una amenaza para ellos.

4.2. Impacto de la RAIA en el bienestar de los trabajadores

Diferentes teorías provenientes de estudios previos identifican cuestiones críticas al evaluar el impacto de las transiciones tecnológicas en los empleados (Brougham yHaar, 2017;CascioyMontealegre, 2016;Autor, 2015; O 'Connor y otros, 1992; Nelson, 1990; Cumming yMarning, 1977; Parson y otros, 1991; Frey y Osborne, 2013).La autoimagen y la autoestima, asociadas al control, la autonomía y el poder, son particularmente relevantes (Brougham yHaar, 2017;CascioyMontealegre, 2016;Autor, 2015; O'Connor y otros, 1992; Parson y otros, 1991; Nelson, 1990; Cumming yMarning, 1977; Day y otros, 2012).Cuando las personas pierden el control de su trabajo o sienten incertidumbre o falta de habilidad relacionada con la RAIA en su lugar de trabajo, se vuelven cada vez más pesimistas, cínicas y deprimidas, y esto afecta su autoimagen.Esto, a su vez, tiene un impacto significativo en su bienestar (Brougham yHaar, 2017;Akintayo, 2010; Cumming yMarning, 1977;CascioyMontealegre, 2016;Schatskyy Schwartz, 2015; Frey y Osborne, 2013; Parson y otros, 1991) y genera intenciones de marcharse, comprometiendo también la estabilidad de la organización y la sociedad (Brougham yHaar, 2017; Frey y Osborne, 2013; O'Connor y otros, 1992; Parson y otros, 1991).

Muchos de estos impactos adversos pueden ser causados ​​por el aumento de las demandas laborales o la reducción de los recursos laborales, que se considera que tienen un efecto negativo en la salud y el bienestar de los empleados.Por ejemplo, los empleados pueden experimentar como estresantes los cambios en las competencias necesarias y la adición de nuevas tareas a sus descripciones de trabajo habituales.En este sentido,Wixtedy Sullivan (2017) descubrieron que la creciente automatización en la fabricación aumentaba la necesidad de supervisión ​​y, en consecuencia, las demandas cognitivas, que a su vez se relacionaban con el estrés de los empleados.Una encuesta a los trabajadores de una planta de fabricación que adoptó la automatización mostró que percibían que se habían reducido la interacción humana, la comunicación y la claridad de las responsabilidades (Campagna y otros, 2015).Por otro lado, la automatización también puede mejorar las condiciones de trabajo cuando elimina o reduce tareas repetitivas y tediosas. Campagna y otros(2015), por ejemplo, mostraron que en el caso mencionado las condiciones laborales se percibieron como mejoradas.

La automatización también puede generar beneficios y desventajas para la salud y seguridad de los empleados.Por un lado, la automatización tiene un claro potencial de reducir los accidentes en industrias como la minería y el transporte (IISD y Columbia Center on Sustainable Investment, 2016; Lafrance, 2015). Por el contrario, el posible impacto negativo de la automatización en el empleo podría aumentar la incidencia mundial de problemas de salud física y mental relacionados con el desempleo y la ansiedad laboral (BSR, 2014).De hecho, los estudios globales de trabajadores que perdieron sus empleos a través de despidos masivos han demostrado que en promedio tienen el doble de riesgo de desarrollar depresión clínica y de 4 a 6 más riesgo de desarrollar problemas de abuso de sustancias y participar en violencia doméstica (Brenner y otros 2014).

Además, el impacto de la RAIA en los individuos puede depender de variables tales como la edad, el nivel de estudios y habilidades, el tipo de departamento y la categoría ocupacional de la tecnología utilizada (Chao yKozloswki, 1986;VietezyCarcia, 2001).Por ejemplo, Chao yKozloswki(1986) demostraron que los trabajadores poco calificados podrían reaccionar negativamente hacia la implementación de robots, percibiéndolos principalmente como amenazas a la seguridad de su trabajo.Los trabajadores altamente calificados respondieron de manera más positiva hacia los robots y vieron la implementación como una oportunidad para expandir sus habilidades.La orientación profesional de los trabajadores también puede afectar a su opinión sobre la RAIA.Por ejemplo,McMurtrey, Grover,Teng,yLightner(2002) encontraron que los especialistas con una orientación técnica encontraron satisfactorias las herramientas CASE, mientras que los trabajadores orientados hacia la gestión mostraron menor satisfacción en el trabajo con la implementación de CASE.

4.3. Ocupaciones y un enfoque en los servicios

Es difícil llegar a conclusiones sobre las percepciones de los trabajadores sobre la RAIA en diferentes industrias y ocupaciones.Se necesita más investigación,en particular en los servicios ya que la mayoría de la literatura del impacto en los trabajadores se ha llevado a cabo en entornos manufactureros.A continuación se proporcionan algunos ejemplos de resultados recientes en entornos de servicios.

Farmacia y hospitales.Las investigaciones que evalúan el impacto de la robótica en el empleo y la motivación de los empleados en el sector de la salud, donde los empleos de nivel medio que no requieren una licenciatura están desapareciendo rápidamente (Qureshi y Syed, 2014), parecen particularmente necesarias.James y otros(2013) informaron que la instalación de sistema de dispensadores automáticos en el área de farmacia de un hospital nacional tuvo un impacto positivo en la experiencia de la mayor parte del personal sobre factores estresantes, mejorando las condiciones de trabajo y la carga de trabajo.Los técnicos, en cambio, informaron que se sentían como 'trabajadores de línea de producción”. El mal funcionamiento de los robots era, también, una fuente de estrés.

Contabilidad.Rai y otros(2010) realizaron una encuesta sobre los niveles de conocimiento de las tecnologías de la información (TI) entre los contables australianos.Llegaron a la conclusión de que su conocimiento de TI era inferior a su percepción de la importancia de estas tecnologías.Los contables tenían un alto conocimiento de TI de correo electrónico, software de comunicación y hojas de cálculo electrónicas, mientras que el conocimiento del desarrollo de sistemas y herramientas de programación era bajo.La alineación más importante entre la importancia y el conocimiento fue en el software de contabilidad.Por otro lado, la brecha más prominente se encontró en las habilidades de gestión de seguridad.Los contables percibieron que la seguridad de la TI era esencial para sus roles;sin embargo, se veían a sí mismos como carentes de conocimiento en esta área.

Producción de programas de radio y televisión.RintalaySuolanen(2017) explicaron cómo, debido a la digitalización, los procesos de trabajo en la industria de los medios habían cambiado.De acuerdo con sus resultados, hubo cambios en las descripciones de los puestos y los requisitos de competencia.Las descripciones de trabajo de los periodistas se volvieron más burocráticas, mientras que las de los editores se mantuvieron burocráticas.Los entrevistados experimentaron los cambios en las competencias requeridas como positivos y negativos con respecto a la calidad de la vida laboral.Por un lado, la digitalización de la tecnología de producción ofreció nuevas experiencias de aprendizaje y una mayor motivación en el trabajo.Sin embargo, aprender a usar nueva tecnología también se relacionó con experiencias de estrés.

4.4. Aumentando la atención sobre el impacto de la RAIA en los empleados

Esta revisión encontró una creciente atención en el impacto de la RAIA en los empleados por parte de organismos gubernamentales,empresas e investigadoresinternacionales, conun alto número de encuestas y resultados publicados en 2017 (Brougham yHaar, 2017;Morikawa, 2017; Randstad, 2017; Swift, 2017;AcemogluyRestrepo, 2017;Wisskircheny otros, 2017).Algunos países y empresas de la UE están poniendo en marcha programas experimentales para cerrar las brechas de habilidades (Nelson, 1990; CascioyMontealegre, 2016; Han, 2009;Flamm, 1986;Wisskircheny otros, 2017) y vincular el conocimiento técnico de los trabajadores y técnicos experimentados a la fábrica digital, yfavorecer latransición del conocimiento a los nativos digitales (CascioyMontealegre, 2016;MagoneyMazali, 2016;Autor, 2015;Eurofund, 2016) así como crear Líderes Digitales que serán estudiados como mejores prácticas (Larjovouriy otros, 2016;Wisskircheny otros, 2017).

4.4.1. Enfoque gubernamental

Las posiciones gubernamentales están bien representadas por la “Foundation Seminar Series 2016: The impact of digitalization on work” de la UE (RodríguezContrera, 2016), donde los participantes expresaron su creencia de que la digitalización generará nuevas oportunidades y aumentará el crecimiento potencial.La mayoría de las contribuciones nacionales informaron sobre planes y estrategias diseñados para apoyar la transformación digital y explotar los beneficios de la nueva era digital.Los equipos nacionales coincidieron en la importancia del diálogo social para crear conciencia sobre los desafíos digitales y las implicaciones posteriores para las condiciones de trabajo.

La Comisión Europea reconoció recientemente la necesidad de invertir en las personas para facilitar las transiciones entre empleos.La educación profesional, la formación y el acceso al aprendizaje permanente que se centran en nuevas habilidades que se adaptan al desarrollo tecnológico y facilitan los cambios de un trabajo a otro se destacaron junto con la propuesta de establecer unaAutoridadEuropea delTrabajo(Cumbre Social para un Empleo Justo y el Crecimiento, Nov. 2017).Los gobiernos también deben proporcionar los incentivos y los sistemas educativos para apoyar la adquisición de las habilidades necesarias para obtener los puestos de trabajo creados o modificados por el despliegue de los robots y la automatización.

Estos objetivos requerirán una colaboración intensa y coordinada entre los sectores público y privado (IFR, 2017).Los gobiernos y las empresas deben trabajar para crear un entorno que permita a los trabajadores, las empresas y las naciones cosechar los frutos de estas mejoras.Este esfuerzo significa apoyar las inversiones en investigación y desarrollo en robótica y, lo que es más importante, proporcionar educación y capacitación a los trabajadores existentes y futuros (IFR, 2017).

4.4.2. Enfoque organizacional

Según un informe de Deloitte (Schatskyy Schwartz, 2015), los directivos se enfrentan a dos opciones principales sobre cómo aplicar tecnologías cognitivas, a saber, una estrategia de costes y una estrategia de valor (Figura 7)."Estas elecciones determinarán si sus trabajadores están marginados o empoderados y si sus organizaciones están creando valor o simplemente reduciendo costes". Cuando los líderes planean incorporar tecnologías cognitivas en sus organizaciones, deben considerar qué conjunto de opciones de automatización estarán más en línea con su talento y sus estrategias competitivas.

En cualquier caso, si las organizaciones quieren que sus estrategias de automatización tengan éxito, necesitarán crear y mantener un ambiente de trabajo que fomente actitudes y comportamientosinnovadores (Larjovouriy otros, 2016; Nelson, 1990), y otorguen una capacitación adecuada (CascioyMontealegre, 2016; Parson y otros, 1991) para manejar funciones más complejas (CascioyMontealegre, 2016; Han, 2009).

Cuando se busca implementar estrategias de automatización, las empresas deben enfocarse en cómo volverán a capacitar a sus empleados para equiparlos con las habilidades adecuadas, ya que la automatización hace que conjuntos enteros de habilidades específicas queden obsoletos (Randstad, 2017; IFR, 2017).Deberían organizarse programas de reingeniería de habilidades para los trabajadores a intervalos regulares a fin de sensibilizarlos y fomentar la adquisición y utilización de habilidades (Akintayo, 2010).

Además, los sistemas de gestión del rendimiento deberán rediseñarse también, ya que el rendimiento individual está vinculado con el grado de automatización de tareas. Los resultados de una de las investigaciones de Bravo y Ostos (2017) sugieren que según el nivel de automatización, la contribución del conocimiento y su utilidad percibida sobre el rendimiento cambian en intensidad". En los métodos tradicionales de evaluación del desempeño, se asume que la ejecución de las tareas es responsabilidad del individuo. Por el contrario, con altos niveles de automatización, los resultados pueden depender principalmente de la tecnología. Por lo tanto, también son necesarios nuevos métodos para evaluar el rendimiento (Bravo y Ostos, 2017).

Se deben continuar los estudios en esta área para facilitar que los empleados, los empleadores y el gobierno/legisladores se preparen para estos posibles cambios (Brougham y Haar, 2017; Vietez y Carcia, 2001).

4.5. Inclusión de los empleados y liderazgo inspirador

La aceptación del cambio y la recualificación de los empleados se pueden promover mediante estrategias de inclusión y un liderazgo inspirador que genere confianza, tanto a nivel político como a nivel organizacional (Akintayo, 2010; Merrit, 2011; Larjovouri y otros, 2016; Cumming y Marning, 1977; Lin y Popovic, 2002; Argote y Goodman, 1985; Schatsky y Schwartz, 2015).

4.5.1. Inclusión del empleado

Para vivir esta transición tecnológica con menos ansiedad, los empleados necesitan involucrarse como partes interesadas en el proceso. Esta transición también debe incluir enfocarse en los resultados positivos, descripciones de trabajo claras, capacitación oportuna, comprensión clara de los temores de cada individuo, una estrategia bien planificada y comunicación transparente (Cascio y Montealegre, 2016; Autor, 2015; Parson et al, 1991 ; Nelsonl, 1990; Markus y Robey, 1988; Cumming y Marning, 1977; Akintayo, 2010; Merrit, 2011; Day et al, 2012; Larjovouri y otros, 2016; Lin y Popovic, 2002; ArgoteY Goodman, 1985; Chao y Kozlowski, 1986; Fink y otros, 1992).

Larjovouri y otros (2016) recomiendan un estilo de dirección participativo, que podría fomentar la participación de los trabajadores en las etapas de planificación e implementación de la innovación tecnológica, así como en la toma de decisiones y el apoyo de los trabajadores hacia la implementación de innovaciones tecnológicas. Sin embargo, un estudio realizado en una planta de fabricación japonesa en los años 80, demostró cómo la participación de los trabajadores en el proceso de digitalización tuvo un impacto positivo solo en aquellos involucrados en la transición. Las generaciones posteriores de empleados, que no habían tomado parte en el cambio tecnológico, se sentían alienadas por automatismos y rutinas (Shodt, 1988). Por lo tanto, también son necesarias nuevas metodologías para garantizar un compromiso a largo plazo para los recién llegados (Olson y Lucas, 1982).

4.5.2. Liderazgo inspirador

En el contexto del cambio tecnológico, surgen muchas inquietudes de los malentendidos y la mala comunicación de políticas gerenciales que se basan en creencias y expectativas más que en hechos e información precisa (Argote y Goodman, 1985).

Durante la primera etapa de un proceso de digitalización, la gerencia no solo debe notificar a los empleados sobre el efecto inmediato que la introducción de la RAIA tendrá en los trabajos existentes y la estructura organizacional, sino que también debe informar de los problemas que provocará la llegada de la RAIA (Fink y otros, 1992). Al hacer conscientes a los empleados de la necesidad de cambio, se espera que los trabajadores afectados por el cambio tecnológico lo acepten como necesario y beneficioso (Moniz, 2015).

Un liderazgo estratégico de la digitalización junto con un liderazgo de servicio (“servant leadership”) contribuye al bienestar de los empleados en las transformaciones digitales, y en conjunto respalda la digitalización (Larjovouri y otros, 2016). Además del concepto de tecnoestrés, algunos autores sugieren que bajo un estilo de liderazgo inspirador también puede manifestarse un tipo particular de implicación laboral, llamado "technoengagement" (Larjovouri y otros, 2016). Así que, como mínimo, los directivos tienen la obligación de aclarar las políticas relacionadas con el cambio tecnológico para que los rumores y las falsas expectativas no dominen (Cunningam y otros, 1991).

5. Conclusiones

El advenimiento de la RAIA expone a los empleados a avances tecnológicos constantes e incrementales, y la educación en sí probablemente no será suficiente para mantener el ritmo de una gran parte de la fuerza de trabajo (Autor, 2015; Frey y Osborne, 2013; Brynjolfsson y McAfee, 2012). Aquellos individuos capaces de prever y anticipar los cambios en su futura carrera estarán mejor posicionados en el nuevo mercado laboral (Brougham y Haar, 2017; Flamm, 1986; Cumming y Marning, 1977; Akintayo, 2010).

Pero la mayoría de la gente parece desconocer estos significativos cambios. Por lo tanto, pueden estar en riesgo de ser expulsados ​​del mercado laboral en 5 a 15 años (Frey y Osborne, 2013). En consecuencia, una campaña de sensibilización y una reconversión planificada a tiempo son necesidades urgentes (Autor, 2015; Frey y Osborne, 2013). Cada campo y profesión diferente experimentará un grado específico de impacto (Frey y Osborne, 2013; Parson y otros, 1991), siendo potencialmente el sector de servicios el principal afectado (Frey y Osborne, 2013; Qureshi, 2014). Los gobiernos y las empresas deben centrarse en proporcionar las habilidades adecuadas a los trabajadores actuales y futuros para garantizar un impacto positivo de la RAIA en el empleo, la calidad del trabajo y los salarios (IFR, 2017). Se necesita más investigación en esta área para asegurar que los empleados estén bien posicionados para los cambios y los empleadores puedan gestionar estos cambios de una manera positiva (Brougham y Haar, 2017).

Involucrar a los individuos en tales transiciones ha demostrado tener resultados positivos (Parson y otros, 1991) y reducir los costes sociales (Brougham y Haar, 2017; Cascio y Montealegre, 2016; Frey y Osborne, 2013; Parson y otros, 1991). Para lograr dicha participación individual, será necesario identificar la estrategia correcta para motivar el cambio y evitar las protestas y la resistencia (Brougham y Haar, 2017; Cascio y Montealegre, 2016; Frey y Osborne, 2013; O'Connor y otros, 1992). Han, 2009, Parson y otros, 1991, Nelson, 1990, Fink y otros, 1992). Todos los interesados, incluida la fuerza de trabajo, tienen que ser parte de este diálogo (Cascio yMontealegre, 2016; Bosstrom y otros, 2016).

Para respaldar acciones específicas basadas en la peculiaridad de cada país, sector y estructura de la compañía, necesitamos urgentemente investigación más específica sobre cómo la interacción con la RAIA afectará el trabajo humano, la organización y la sociedad en general (Cascio y Montealegre, 2016; Markus y Robey, 1988; Chao y Kozlowski, 1986; IEEE Global Initiative, 2017). Los modelos de Frey y Osborne y de la OCDE ya muestran evidencia de alguna diferencia en el impacto de la digitalización en el empleo entre países, y la encuesta de Randstad señala una diferencia significativa de percepción al comparar empleados de EE.UU. y Europa con los de Asia Pacífico y América Latina. La investigación específica por países también sería útil (Brougham y Haar, 2017; Frey y Osborne, 2013; Han, 2009;Flamm, 1986), con una alta prioridad en los países en desarrollo y China, que se parecen ser los que están en mayor riesgo (Flamm, 1986).

Los estudios existentes pueden proporcionar metodologías útiles para las investigaciones futuras (Olson y Lucas, 1982; Day y otros, 2012; Larjovouri y otros, 2016; Argote y Goodman, 1985; Parson y otros, 1991). El trabajo de Jarvenpaa y otros (1997) proporciona una metodología interesante para estudiar la percepción de los empleados sobre la implementación de la tecnología de automatización. Su diseño longitudinal de estudio de caso y la recopilación de datos de 4 años podrían implementarse como una metodología para estudios adicionales sobre el impacto de la RAIA en trabajadores individuales. Parson y otros (1992) ofrecen otro modelo como marco para las respuestas humanas y organizacionales al cambio impulsado por la tecnología al enfocar la atención en el impacto de las actitudes y conductas de las personas ante dichos cambios.

Referencias

ACEMOGLU D., AND P. RESTREPO (2017) Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets, MIT.

AKINTAYO, D.I. (2010) “Job Security, Labour-Management Relations and Perceived Workers’ Productivity in Industrial Organizations: Impact of Technological Innovation”, International Business y Economics Research Journal 9(9).

ARGOTE, L.; and P.S. GOODMAN, The Organizational Implications of Robotics, Carnegie Mellon University, 1985.

ARKSEY, H.; and L. O'MALLEY (2005) “Scoping studies: towards a methodological framework”, International Journal of Social Research Methodology, 8, 1, 19-32.

ARNTZ, M., T. GREGORY and U. ZIERAHN (2016), The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis, OECD Social, Employment and Migration Working Paper 198.OECD Publishing, Paris

AUTOR, D.H. and B. PRICE (2013) “The Changing Task Composition of the US Labor Market: An Update of Autor, Levy, and Murnane (2003)”, The Quarterly Journal of Economics.

AUTOR, D.H. (2015) “Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation”, Journal of Economic Perspectives 29(3), 3–30.

BOSTROM, N., A. DAFOE and C. FLYNN (2016), Policy Desiderata in the Development of Machine Superintelligence.

BRAVO, E.R. and J. OSTOS (2017) “Performance in computer-mediated work: the moderating role of level of automation”, Cogn Tech Work 19, 529–541.

BROUGHAM, D.; and J. HAAR (2017a) “Employee assessment of their technological redundancy”, Labour y Industry: a journal of the social and economic relations of work.

BROUGHAM, D. AND J. HAAR (2017b) “Smart Technology, Artificial Intelligence, Robotics, and Algorithms (STARA): Employees’ perceptions of our future workplace”, Journal of Management y Organization, 1–19.

BROWN, R.B. (2006) Doing Your Dissertation in Business and Management, The Reality of Researching and Writing, SAGE Publications, London.

BRYNJOLFSSON and A. MCAFEE, E. (2012) Race Against The Machine, Digital Frontier Press.

BRYNJOLFSSON, E.; MITCHELL, T.; ROCK, D. (2018) “What can machines learn, and what does it mean for the occupations and industries?”. American Economic Association Annual Meeting. Jan. 6^th. Philadelphia, PA, USA.

BRZESKI, C.; I. BURK (2015) The Robots are Coming, Economic Research. ING DiBa.

CAMERON, N. (2017) Will robots take your job?, New human frontiers series polity.

CAMPAGNA, L., A. CIPRIANI, L. ERLICHER, P.NEIROTTI, L. PERO, Le persone e la fabbrica. Una ricerca sugli operai Fiat Chrysler in Italia, Saggi GueriniNEXT, 2015.

CASCIO, W.F. and R. MONTEALEGRE (2016), How Technology Is Changing Work and Organizations, Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior 3, 349–375.

CHAO, G.T. and S.W.J. KOZLOWSKI (1986) “Employee Perceptions on the Implementation of Robotic Manufacturing Technology”, Journal of Applied Psychology 71(1), 70–76.

CHUTTUR, M.Y. (2009), Overview of the Technology Acceptance Model: Origins, Developments and Future Directions, Working Papers on Information Systems9(37).

CUMMINGS, T.G. and S.L. MANRING (1977), The Relationship between Worker Alienation and Work-Related Behavior, Journal of Vocational Behavior 10, 167–179.

CUNNINGAM, J.B.; J.FARQUHARSON and D.HULL (1991), “A profile of Human Ferars of Technological change”, Technological Forecasting And Social Change 40, Elsevier Science Publishing Co., Inc., 355-370

DAY, A.; N. SCOTT, S. PAQUET and L. HAMBLEY (2012), Perceived Information and Communication Technology (ICT) Demands on Employee Outcomes: The Moderating Effect of Organizational
ICT Support, Journal of Occupational Health Psychology 17(4), 473–491.

E. Di NUCCI and F.S. de SIO (2014), Who’s Afraid of Robots? Fear of Automation and the Ideal of Direct Control, Pisa University Press, Pisa.

ECONOMIST (2018) “Economists grapple with the future of the labour market”. Jan 11^th. Retrieved on Jan 20^th from https://www.economist.com/news/finance-and-economics/21734457-battle-between-techno-optimists-and-productivity-pessimists?utm_content=bufferd022fyutm_medium=socialyutm_source=linkedin.comyutm_campaign=buffer

EDWARDS, C.; A. EDWARDS, P.R. SPENCE and D. WESTERMAN (2016) “Initial Interaction Expectations with Robots: Testing the Human-To-Human Interaction Script”, Communication Studies67(2), 227–238.

ELLIOT, S.W. (2016), The challenge computer pose to work and education, Computers and the Future of Skill Demand, OECD Publishing, Paris, Chapter1 and Chapter 5.

EUROFOUND (2016), Foundation Seminar Series 2016: The impact of digitalisation on work, Eurofound, Dublin.

EUROPEAN COMMISSION (2016), Social Summit for Fair Jobs and Growth.Concluding report. European Commission, Stockolm, November.

EUROPEAN COMMISSION (2017), Attitudes towards the impact of digitisation and automation on daily life, Special Eurobarometer 460, Wave EB87.1 – TNS opinion y social, May

FINK, R.L., R.K. Robinson and W.B. Rose Jr. (1992), “Reducing Employee Resistance to Robotics: Survey Results on Employee Attitudes”, International Journal of Manpower 13(1), 59–63.

FLAMM, K. (1986) International Differences in Industrial Robot Use:
Trends, Puzzles, and Possible Implications for Developing Countries, The Brookings Institution, Washington D.C.,

GRACE, K.; J. SALVATIER, A. DAFOE, B. ZHANG and O. EVANS (2017), When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts. Future of Humanity Institute. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/1705.08807.pdf

HAN, C. (2009) “Human-Robot Cooperation Technology”, An Ideal Midway Solution Heading Toward The Future Of Robotics And Automation In Construction, Keynote III,13–18.

IEEE (2017) Ethically Aligned Design (EAD) - Version 2. A Vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent System, retrieved on Jan. 10^th 2018 from http://standards.ieee.org/develop/indconn/ec/auto_sys_form.html

IFR (2017) The Impact of Robots on Productivity, Employment and Jobs, A positioning paper by the International Federation of Robotics, May. Retrieved from https://ifr.org/ifr-press-releases/news/position-paper

JAMESA, K.L., D. BARLOWB, A. BITHELLD, S. HIOME, S. LORDD, P. OAKLEYC, M. POLLARDD, D. ROBERTSF, C. WAYG and C. WHITTLESEAB (2013) The impact of automation on pharmacy staff experience of workplace stressors, International Journal of Pharmacy Practice 21, 105–116.

JÄRVENPÄÄ, E. (1997) “Implementation of Office Automation and Its Effects on Job Characteristics and Strain in a District Court”, International Journal of Human-Computer Interaction 9(4), 425–442.

JBI (2015), Joanna Briggs Institute Reviewers’ Manual: 2015 edition, Methodology for JBI Scoping Reviews, JBI.

KEYNES, J.M. (1963) Essays in Persuasion, W.W.Norton y Co., New York, 1963.

LARJOVUORI, R., L. BORDI, J. MÄKINIEMI and K. HEIKKILÄ-TAMMI (2016), The Role Of Leadership And Employee Well-Being In Organizational Digitalization, 26th Annual RESER Conference, 1159–1172.

LEVAC, D.; H. COLQUHOUN, K. K O’BRIEN (2010) “Scoping studies: advancing the methodology”, Implementation Science, 5-69

LIN, Z. and A. POPOVIC (2002), The Effects of Computers on Workplace Stress, Job Security and Work Interest in Canada, Human Resources Development Canada Publications Centre,Quebec.

LITTELL, J.H.; J. CORCORAN, V. PILLAI (2008), Systematic Reviews and Meta-Analysis, Oxford University Press, New York.

MAGONE A. and T. MAZALI (2016) Industria 4.0 Uomini e macchine nella fabbrica digitale, Edizioni Guerini e Associati, Milan.

MERRITT, S.M. (2011) “Affective Processes in Human–Automation Interactions”, Human Factors 53(4), 356–370.

MOKYR, J.; C. VICKERS, and N.L. ZIEBARTH (2015), “The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?”, Journal of Economic Perspectives 29(3), 31–50.

MONIZ, A.B. (2013) “Robots and humans as co-workers? The human-centred perspective of work with autonomous systems”, IET Working Papers Series3.

MORIKAWA, M. (2017) “Who Are Afraid of Losing Their Jobs to Artificial Intelligence and Robots? Evidence from a survey”, GLO Discussion Paper 71.

NELSON D.L. (1990), “Individual adjustment to information-driven technologies: A critical review”, MIS Quarterly 14, 79–98.

O’CONNOR, E.J.; C.K. PARSON and R.C. LIDEN (1992) “Responses to New Technology: A Model For Future Research”, The Journal of High Technology Management Research3(1), 111–124.

OCDE (2016), Automatisation et travail indépendant dans une économie numérique, Synthèses sur l’avenir du travail, Éditions OCDE, Paris.

OLSON, M.H. and H.C. LUCAS Jr. (1982), The Impact of Office Automation on the Organization: Some Implications for Research and Practice, Communications of the ACM 25(11).

OSBORNE, M.A. and C.B. FREY (2013), The Future Of Employment: How Susceptible Are Jobs To Computerisation?, University of Oxford.

PARSONS, C. K.; R. C. LIDEN, E. J. O’CONNOR and D. NAGAO. (1991) “Employee Responses to Technologically-Driven Change: The Implementation of Office Automation in a Service Organization”. Human Relations, Vol. 44, N. 12

PETTICREW, M. and H. ROBERTS (2006), Systematic Reviews in the Social Sciences, Blackwell Publishing, UK.

QURESHI, M.O., R.S. SYED (2014), The Impact of Robotics on Employment and Motivation of Employees in the Service Sector, with Special Reference to Health Care, Safety and Health at Work 5, 198–202.

RAi, P., S. VATANASAKDAKUL and C. AOUN (2010), "Exploring perception of IT skills among Australian accountants: An alignment between importance and knowledge", AMCIS 2010 Proceedings153.

RANDSTAD (2017), Randstad Employer Brand Research 2017, Global report, Randstad.

RINTALA, N. and S. SUOLANEN (2017), The Implications of Digitalization for Job Descriptions, Competencies and the Quality of Working Life, De Gruyter Open, 53–67.

SCHAEFER, K.E.; J.Y.C. CHEN, J.L. SZALMAAND P.A. HaNcOck (2016) A Meta-Analysis of Factors Influencing the Development of Trust in automation: Implications for Understanding Autonomy in Future Systems, Human Factors 58(3), 377–400.

SCHATSKY, D. and J. Schwartz (2015). “Redesigning Work In An Era Of Cognitive Technologies”, Deloitte Review 17.

SHODT, F.L. (1988) Inside the Robot Kingdom. Japan, Mechatronics and the coming robotopia, Japan, Mechatronics and the coming robotopia

SMITH, A. (2016) Public Predictions for the Future of Workforce Automation, Pew Research Center.

SWIFT, A. (2017) “Few U.S. Workers Worry About Tech Making Their Job Obsolete”, Gallup News. Aug. 2-6^th. Retrieved on Sep. 15^th 2018 from http://news.gallup.com/poll/216116/few-workers-worry-tech-making-job-obsolete.aspx

VIEITEZ, J.C.; A.D.L.T. GARCIA and M.T.V. RODRIGUEZ (2011). “Perception of job security in a process of technological change: its influence on psychological well-being”, Behaviour y Information Technology 20(3), 213–223.

WILLYERD, K. and B.MISTICK (2016), “Prepare your talent for tomorrow”, Strategic HR Review 15(3), 112–117.

WISSKIRCHEN, G.; B. THIBAULT B., U. BROMANN, A. MUNTZ, G. NIEHAUS, G. JIMÉNEZ SOLER and B. VON BRAUCHITSCH (2017), Artificial Intelligence and Robotics and Their Impact on the Workplace, IBA Global Employment Institute.