Terwijl technologie de arbeidsmarkt verandert, migrerende werknemers verkeren in een precairere positie dan anderen, volgens een nieuwe studie van het Gemeenschappelijk Centrum voor Onderzoek, de wetenschappelijke en kennisdienst van de Europese Commissie.

De digitale transformatie, van robotica tot kunstmatige intelligentie, verandert onze banen.

Het opent nieuwe arbeidsmogelijkheden naarmate onze samenlevingen technologisch geavanceerder worden. Tegelijkertijd, computers zouden binnenkort mensen kunnen vervangen en hun taken in een aantal sectoren kunnen uitvoeren.

Nu we de effecten van deze transformatie in de EU beginnen te zien, migrerende werknemers verkeren in een precairere positie dan anderen.

Ongeveer de helft die van buiten de EU is gekomen om in hun levensonderhoud te voorzien, voert taken uit die door automatisering overbodig zouden kunnen worden. volgens een nieuwe studie uitgevoerd door het JRC en de Universiteit van Salamanca.

Maar automatisering brengt natuurlijk uitdagingen en kansen met zich mee - op voorwaarde dat het juiste beleid aanwezig is om ervoor te zorgen dat we voorbereid zijn op de digitale transformatie - voor alle werknemers in de EU, niet alleen migranten.

In deze context, de Europese pijler van sociale rechten is gericht op inclusief onderwijs- en opleidingsbeleid, waarvan het belang is bevestigd door de EU-vaardighedenagenda voor Europa en de Europese onderwijsruimte.

De resultaten van het onderzoek laten zien dat migranten bijzonder worden blootgesteld aan de effecten van de digitale transformatie en daarom meer behoefte hebben aan specifieke interventies - van onderwijs en training tot sociale bescherming.

Dit soort interventies kan hen helpen om te profiteren van de nieuwe carrièremogelijkheden die de transformatie kan bieden.

De vaardighedenagenda voor Europa heeft 10 acties gelanceerd om de juiste opleiding, vaardigheden en ondersteuning die beschikbaar zijn voor mensen in de EU. Het omvat ook specifieke acties ter ondersteuning van vroegtijdige identificatie en profilering van vaardigheden en kwalificaties van onderdanen van derde landen.

In aanvulling, het initiatief Bijscholingstrajecten, als onderdeel van de agenda, helpt laagopgeleide volwassenen, inclusief migranten, om hun basisvaardigheden te versterken en af ​​te stemmen op de behoeften van de arbeidsmarkt.

De Commissie erkende ook de noodzaak om onderdanen van derde landen te steunen in het kader van de voorstellen voor de langetermijnbegroting van de EU 2021-2027.

In lijn met de aanpak om te investeren in mensen, het nieuwe Europees Sociaal Fonds Plus (ESF+) zal specifiek de sociaaleconomische integratie van niet-EU-onderdanen op lange termijn ondersteunen, met maatregelen om armoede te verminderen, bevordering van sociale inclusie en gezondheid, en bestrijding van discriminatie en ongelijkheden.

Onderwijs versus automatisering

Wetenschappers hebben 9 functiecategorieën overwogen en de mate waarin ze routinetaken bevatten die gemakkelijk kunnen worden geautomatiseerd met technologische vooruitgang.

Van kantoorschoonmaaksters tot voedselbereiders, 49,54% van de werknemers die van buiten de EU zijn gekomen, doet banen die zijn geclassificeerd als 'elementair' of 'verkoop en service'.

Elementaire beroepen zijn die met het grootste risico op automatisering, aangezien banen die de oplossing van complexe problemen vereisen of met mensen onderhandelen, moeilijker te automatiseren zijn. Dit zou het geval zijn voor leidinggevende of professionele beroepen, waar slechts 15,99% van de niet-EU-werknemers werkzaam is.

De baan van een persoon hangt sterk af van zijn opleidingsniveau en, Vandaar, de analyse houdt daar rekening mee.

Dat gezegd hebbende, migrerende werknemers hebben veel meer kans op banen met een hoog automatiseringspotentieel dan mensen die in hun eigen land wonen en werken.

Hun kans op zo'n baan is tussen de 2,3 en 3 keer groter. Dit geldt zelfs voor hoogopgeleide arbeidsmigranten:

• 34,3% van de EU-burgers die in hun thuisland wonen en werken, heeft een universitair diploma. Deze groep heeft de minste kans op een baan met een hoog automatiseringspotentieel;
• Afgestudeerden vormen 34,9% van de EU-burgers die zijn verhuisd om in een ander Europees land te gaan werken, en 27,6% van de onderdanen van derde landen. Maar voor beide groepen de kans op een baan met een hoog automatiseringspotentieel is drie keer zo groot als die van EU-burgers met een universitair diploma die in hun eigen land wonen en werken.

Het Europees Sociaal Fonds biedt waardevolle steun aan migranten, helpen hun vaardigheden en loopbaanvooruitzichten te verbeteren. Het Fonds bereikte tussen 2014 en 2017 1,7 miljoen migranten en personen met een buitenlandse achtergrond of een minderheidsachtergrond.

In aanvulling, In het kader van het Europees semester het belangrijkste instrument van de EU om de sociale hervormingen in de lidstaten te sturen, verschillende landen hebben aanbevelingen ontvangen om de toegang tot kwaliteitsonderwijs en -opleiding en tot sociale bescherming te verbeteren.

De studie maakt deel uit van het werk van het Kenniscentrum voor Migratie en Demografie van de Europese Commissie, dat EU-beleidsmakers de kennis en analyse biedt die nodig zijn om het antwoord op de uitdagingen van migratie te versterken en de kansen ervan ten volle te benutten.

De evaluatie van de werkgelegenheid en sociale ontwikkelingen in Europa (ESDE) van de Europese Commissie 2018 geeft een uitgebreide analyse van de digitale transformatie, hoe het de relatie tussen arbeid en machines verandert, en hoe het de aard van het werk verandert.

De studie 'Migrant workers and the digital transformation in the EU' geeft inzicht in de mogelijke implicaties van deze veranderingen voor de arbeidsmarktintegratie van migranten.

Het is gebaseerd op de meest recente gegevens van de EU Labour Force Survey en de Survey of Adult Skills (PIAAC) van de Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling.

De steekproefgegevens hebben alleen betrekking op de ingezeten bevolking en bevatten dus geen informatie over de werkzaamheden van migranten zonder papieren.