L’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico, il deep learning e l’automazione non sono più tecnologie future, ma hanno già trovato una loro trazione in ambito aziendale. Sia che si tratti di organizzare i dati, di scoprire tendenze o di rendere più semplice la vita umana, l’intelligenza artificiale può avere un impatto positivo sull’impresa… se la lasciamo fare. Almeno questo è stato il messaggio emerso dal The Future of Work in a World of AI, ML and Automation tenutosi a maggio al CIO Symposium 2018, un evento in cui si è discusso dell’impatto delle tendenze IT in evoluzione.

“L’unica cosa certa è che ci sarà molta disruption nei prossimi cinque o dieci anni, dal momento che queste tecnologie si fanno strada attraverso ciascuna delle vostre aziende, attraverso ciascuna delle vostre industrie e attraverso ciascuna delle vostre aree geografiche” ha affermato Erik Brynjolfsson, professore al MIT Sloan School of Management. “Ma se comprendiamo meglio questi effetti e se lavoriamo per reinventare i nostri processi aziendali, saremo in grado di sfruttare queste tecnologie per creare un sacco di ricchezza e un sacco di vantaggi per molte persone diverse”.

Il Dipartimento del lavoro americano ha creato un set di dati denominato ONET, che include le descrizioni per 964 occupazioni negli Stati Uniti. Ogni lavoro ha un elenco che comprende da 20 a 32 attività, con un totale di oltre 18.000 attività esistenti nell’economia USA. Il team di Brynjolfsson ha preso questo set di dati e valutato ogni skillset per determinare quali attività potrebbero essere svolte meglio dall’intelligenza artificiale, e quali sono invece eseguite meglio dagli esseri umani. Il team ha scoperto che per molti tipi di lavoro ci sono alcuni compiti che l’intelligenza artificiale può fare meglio degli umani, ma che allo stesso tempo ci sono ancora molti compiti in cui l’uomo supera l’intelligenza artificiale e il machine learning.

“Questo è stato il modello che abbiamo scoperto, ovvero che molto raramente l’apprendimento automatico basta per svolgere certi compiti. Nella maggior parte dei casi, il machine learning è stato in grado di svolgere alcune attività ma non altre nell’ambito di una data occupazione”, continua Brynjolfsson. “Ciò significa che la maggior parte dei lavori nella vostra organizzazione sarà in parte influenzata dall’apprendimento automatico, ma ci saranno anche cose che gli umani dovranno continuare a fare. Ciò richiederà un coordinamento per aiutare l’intelligenza artificiale e gli esseri umani a lavorare insieme, ma molto raramente cancelleremo completamente intere categorie di lavoro”.

Ma per quanto riguarda i robot assistiti dall’IA? La conclusione è la stessa. In molti casi i robot possono aiutare ad alleviare compiti lunghi, noiosi o fisicamente faticosi senza che i dipendenti perdano il lavoro. In effetti, lo scenario più probabile vedrebbe umani e robot lavorare insieme, con molti robot costruiti appositamente per la collaborazione, noti anche come co-bot.

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“Siamo ancora lontani da un’intelligenza artificiale generale, che è il tipo di automazione che potreste vedere in un film, in cui i robot possono superare in astuzia le persone su ogni dimensione”, afferma sempre Brynjolfsson. “Ma l’intelligenza artificiale può fare una grande differenza nell’azienda, specialmente con qualsiasi attività che abbia un insieme di input che si associano a un insieme di output”.

Jason Jackson, un assistente professore di economia politica e pianificazione urbana al MIT, ha fornito l’esempio degli operatori sanitari. L’automazione di compiti come i trasferimenti dei pazienti può aiutare ad alleviare parte del carico fisico sui lavoratori, proteggendo al tempo stesso i pazienti e prevenendo le lesioni. È un compito che richiede forza e impegno da parte dei professionisti del settore sanitario. In questo caso l’automatizzazione di una competenza non sostituirà gli operatori sanitari, ma li aiuterà solo a essere più efficaci e allo stesso tempo a fornire un ambiente più sicuro per i lavoratori e i pazienti.

C’è una tendenza simile nei settori automobilistico e manifatturiero, secondo la relatrice Elisabeth Reynolds, direttore esecutivo della Task of the Future Task Force del MIT. La Reynolds sostiene infatti che i co-bot stanno creando più crescita al rialzo e opportunità per i lavoratori ora che questi sono liberi di rivolgersi a compiti più complessi. E, mentre in alcune industrie si potrebbe in effetti assistere alla perdita di posti di lavoro, la Reynolds afferma che “è una piccola percentuale della crescita che vediamo”.

Il futuro dei robot e dell’intelligenza artificiale nelle aziende non è comunque privo di rischi. Come nel caso delle tecnologie del passato, le aziende devono guardare avanti a potenziali rischi, problemi e ostacoli. Un’area chiave di preoccupazione anticipata ruota intorno ai dati.

“Molte persone pensavano che i social media avrebbero inaugurato questo meraviglioso futuro di connessione e comunità, ma sotto molti punti di vista non lo ha fatto. Hanno portato a risultati molto disfunzionali. Quindi, come gestiamo il rischio in modo che l’intelligenza artificiale e l’automazione non abbiano simili conseguenze indesiderate?”.

Toronto, ad esempio, ha consentito a Google di installare sensori e altre apparecchiature per raccogliere dati su una strada o in una comunità per fornire informazioni preziose sulla città e scoprire nuove informazioni sull’infrastruttura. Ma chi possiede quei dati Appartengono a Google o a Toronto?

“Sono ovviamente di proprietà della città, ma la città ha le risorse o le capacità per fare davvero del bene con questi dati?. Queste sono tutte domande importanti che le aziende dovranno porsi mentre si impegnano a fare affidamento sui dati, specialmente se l’IA si integra ulteriormente nella forza lavoro e nelle nostre vite”.

Poiché le aziende adottano l’intelligenza artificiale, i robot, l’apprendimento automatico e il deep learning, avranno bisogno di una strategia chiara per sfruttare la tecnologia senza creare paura per la perdita di posti di lavoro o il superamento di certi limiti etici. “Il punto qui è affermare che ci sarà lavoro in futuro e la nostra sfida è assicurarsi che quel lavoro sia un lavoro di qualità, che sia un lavoro significativo, cioè un lavoro accessibile”, conclude la Reynolds.