Intelligenza artificiale: ecco come cambia il mondo del lavoro

Dal welfare alla contabilità fino alla gestione traffico: l'intelligenza artificiale sta già cambiando molti aspetti della vita quotidiana. A parlarcene è Federico Cabitza, ricercatore di Informatica di Milano-Bicocca.

Come cambierà il mondo del lavoro con l'intelligenza artificiale?

Fare previsioni, come diceva Niels Bohr, è molto difficile. Tuttavia, è abbastanza ragionevole prevedere che l'intelligenza artificiale (AI, dall'Inglese Artificial Intelligence), o meglio, l'applicazione di macchine e programmi per l'esecuzione di compiti che, se svolti da un essere umano, penseremmo gli richiedano un certo grado di competenza e esperienza, sarà sempre maggiore e integrata in numerosi processi produttivi e pratiche lavorative. L’obiettivo? Aumentarne l'efficacia, la sicurezza e, ovviamente, l'efficienza.

E quali sono gli ambiti che verranno maggiormente toccati dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale?

Poiché queste pratiche e questi processi sono enormemente diversi l'uno dall'altro a seconda del settore produttivo e dell'ambito lavorativo, è difficile dire quali siano gli ambiti che osserveranno i cambiamenti più cospicui o quelli in cui l'impatto di tali tecnologie sarà più profondo e duraturo.
Secondo le stime pubblicate da Bloomberg, i lavori a più alto rischio di "sostituzione" da parte di macchine che integrino un qualche grado di intelligenza artificiale nei prossimi anni sono, forse prevedibilmente, quelli degli operatori alle casse e dei camerieri, con una probabilità di sostituzione superiore al 90 per cento, ma anche il lavoro degli analisti di credito, dei contabili e, per quanto sembri strano, dei responsabili del welfare aziendale e delle politiche di compensazione e benefit. 

Le professioni che cambieranno maggiormente nei prossimi 10 anni (fonte Bloomberg)
Le professioni che cambieranno maggiormente nei prossimi 10 anni (fonte Bloomberg)

 

Parliamo di lavori che per l’uomo richiedono anni di studio

Sì, e aggiungo che sono professioni associate a retribuzioni medio-alte. A differenza delle altre ondate di automazione che abbiamo osservato nel passato, ondate che riguardavano soprattutto l'automazione di operazioni manuali e lavori pesanti o molto ripetitivi, l'automazione del lavoro che è alimentata dalla AI di ultima generazione riguarda compiti intellettuali che invece siamo abituati a considerare tipici dell’esperto o comunque relativi a come le persone mettono a frutto la propria conoscenza ed esperienza, quali appunto il compito di profilazione dei consumatori e di valutazione delle risorse umane. Queste macchine mostrano infatti una accuratezza particolarmente elevata nel trovare e riconoscere determinati schemi (pattern) che si nascondono in grandi quantità di dati e immagini e proprio per questo motivo trovano una naturale applicazione nella classificazione di immagini a partire da categorie note (ad esempio il riconoscimento di immagini fotografiche pubblicate sui social media, oppure l'analisi delle immagini radiologiche che sono associabili ad una malattia da quelle invece relative a soggetti sani) e nell'identificazione di gruppi omogenei, cioè in una sorta di classificazione sulla base delle caratteristiche degli oggetti o entità osservate piuttosto che su categorie note a priori (processo noto con il termine di clustering).

Quando saranno visibili i primi cambiamenti?

Sono già sotto gli occhi di tutti, anzi nelle nostre tasche. Molte App dei nostri telefonini hanno al loro interno algoritmi di intelligenza artificiale, sviluppati per trascrivere quello che dettiamo ai nostri telefonini in messaggi pronti per essere recapitati ad un nostro conoscente, per riconoscere le musiche che ascoltiamo alla radio, per correggere gli errori più grossolani di esposizione delle nostre foto e, nei modelli più recenti, anche per riconoscere la nostra identità quando guardiamo l'obiettivo della fotocamera dello smartphone e permetterci di sbloccare così tale dispositivo. In ambito lavorativo, l'impiego di algoritmi sofisticati di riconoscimento sono meno diffusi nell'automazione d'ufficio ma sono comunque presenti in applicazioni molto specializzate, come quelle per l'identificazione del candidato ideale per un profilo professionale o, di converso, la identificazione del livello retributivo più adatto ad una certa persona, o per l'identificazione di anomalie in elettrocardiogrammi, mammografie e altri esami medici strumentali.

Ci saranno, però, degli aspetti negativi

L’adozione di strumenti di supporto alle decisioni pone dei quesiti rilevanti, soprattutto quando il loro output possa condizionare scelte delicate (come nel caso di diagnosi mediche o di autorizzazioni di accesso al credito, etc.) o anche ridurre nel lungo periodo la capacità degli esseri umani di fare a meno del supporto che queste tecnologie forniscono e quindi di rimanere fondamentalmente autonomi (si considerino a riguardo i fenomeni del cosiddetto deskiling o automation bias). Si tratta quindi di capire quale sia il giusto peso ed equilibrio che l'intelligenza artificiale deve raggiungere nei settori produttivi della nostra società della conoscenza, per essere soprattutto uno strumento di amplificazione delle nostre capacità di analisi e non piuttosto un elemento di ingerenza - esterno e difficilmente controllabile - nelle nostre decisioni di carattere più etico e morale e in tutto ciò che ci rende unicamente umani e quindi intrinsecamente refrattari a rigide categorizzazioni e previsioni di carattere logico-deduttivo.

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