L’automazione e androidi umani: il nuovo volto del lavoro

Machine learning and deep learning per lo sviluppo delle competenze

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L’Intelligenza Artificiale e l’automazione del lavoro, a dispetto di chi le teme come un pericolo per le ricadute occupazionali, possono invece essere un ottimo alleato per cambiare l’attuale modello economico ormai obsoleto, incapace di rispondere alle nuove sfide tecnologiche, e creare un benessere collettivo anche grazie alla diffusione di machine learning and deep learning. A dirlo è il Presidente dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AixIA), Piero Poccianti, a patto, aggiunge, che i sistemi di AI, l’automazione, machine Learning and deep Learning e gli androidi umani vengano utilizzati in modo equo ed etico, cominciando ad affrontare fin da subito il nodo della formazione e delle competenze necessarie per far fronte all’impatto sul mercato e sui lavoratori.

Ai timori legati all’impatto dell’Intelligenza Artificiale sul lavoro sta sempre più facendo da contraltare la convinzione che questo insieme di tecnologie aprirà mercati completamente nuovi e offrirà prospettive professionali anche a chi oggi è escluso da molte possibilità. È ormai opinione di molti che robotica e Intelligenza Artificiale al lavoro non sostituiranno le persone, ma piuttosto amplieranno l’ingegnosità umana e apriranno molte prospettive anche per il miglioramento della nostra qualità di vita.

I risultati del Report “The future of Jobs 2018” del World Economic Forum (WEF) riporta come l’Intelligenza Artificiale potrebbe creare globalmente circa 58 milioni di nuovi posti di lavoro nei prossimi anni. Le aziende manifatturiere, che rappresentano la spina dorsale del sistema produttivo italiano, sono tra le più interessate a ottimizzare i propri processi di produzione usando tecnologie di AI (Artificial Intelligence).

Secondo un altro studio del World Economic Forum, il 65 per cento dei ragazzi che oggi frequentano la scuola farà mestieri che non sono stati ancora inventati. Per il 2020 si stima che l’Italia avrà bisogno di più di 100.000 nuove posizioni con profilo tecnico mentre metà della forza lavoro esistente dovrà sviluppare o migliorare le proprie conoscenze digitali.

L’automazione e le previsioni per il futuro

Mentre in passato le macchine hanno migliorato o sostituito lavori manuali gravosi o ripetitivi, oggi abbiamo macchine in grado di affrontare anche attività intellettuali, di prendere decisioni in modo autonomo, di risolvere problemi complessi imparando dall’esperienza. Secondo lo Studio internazionale che affronta l’automazione dei posti di lavoro, realizzato dal network internazionale PwC (PricewaterhouseCoopers) intitolato “Will robots really steal our jobs? An international analysis of the potential long term impact of automation” in cui sono stati analizzati più di 200mila lavori in 29 Paesi per esplorare i benefici economici e le sfide che l’automazione pone, la percentuale dei posti di lavoro che rischiano l’automazione effettiva passerà dal 3 per cento del 2020 al 30 per cento del 2030, un processo che secondo lo Studio prevede tre ondate.

  • La prima “algoritmica” che coinvolgerà settori basati principalmente sui dati come quello dei servizi finanziari e in cui si assisterà all’automazione di calcoli e di analisi di dati strutturati.
  • Una seconda ondata di “potenziamento”, caratterizzata dall’interazione dinamica con la tecnologia che farà da supporto al lavoro d’ufficio e alle decisioni manageriali. Alcune mansioni verranno svolte da robot o androidi umani in ambienti come ad esempio i magazzini.
  • Infine l’ondata dell’“autonomia” in cui prevarrà l’automazione nel lavoro manuale e nel problem solving e le principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale saranno soprattutto nel settore dei trasporti e in quello edilizio.

Sempre secondo lo Studio di PwC per quanto riguarda l’impatto di tale rivoluzione a livello di Paese, la differenza dipenderà dal tessuto socio economico territoriale e dal livello di istruzione della forza lavoro.

AI, machine learning e deep learning

L’Intelligenza Artificiale si sa che coinvolge tutte quelle operazioni caratteristiche dell’intelletto umano ed eseguite da computer:

  • la pianificazione;
  • la comprensione del linguaggio;
  • il riconoscimento di oggetti e suoni;
  • l’apprendimento;
  • la risoluzione di problemi.

Machine learning and deep learning, anche grazie alla diffusione della tecnologia 5G e 6G, sono un esempio dello sviluppo tecnologico sempre più presente negli ambienti di lavoro.

Il machine learning, o apprendimento automatico, è essenzialmente una strada per l’attuazione dell’AI che si concentra sulla capacità delle macchine di ricevere una serie di dati e di apprendere da soli, modificando gli algoritmi man mano che ricevono nuove informazioni su quello che stanno elaborando. Il machine learning è, in pratica, un modo per “educare” un algoritmo in maniera che possa apprendere da varie situazioni. L’apprendimento approfondito, invece, o deep learning, è uno degli approcci al machine learning che ha preso spunto dalla struttura del cervello, cioè dall’interconnessione dei vari neuroni. Grazie alle reti neurali che simulano il cervello umano gli algoritmi del deep learning identificano da soli le correlazioni tra i dati costruendovi sopra il modello esperienziale, l’apprendimento della macchina in questo caso è quindi autonomo.

Deep learning e AI collaborano strettamente in un vasto insieme di applicazioni intelligenti che devono apprendere ed evolvere il comportamento. Il risultato è un sistema adatto ad affrontare le problematiche più complesse e a scoprire le relazioni che sfuggirebbero agli esseri umani.

Grazie al deep learning un’azienda può per esempio, fare migliorare l’uso dei dati non strutturati:

  • immagini;
  • testi;
  • video;
  • email, (gli algoritmi del deep learning sono in grado di estrarre informazioni rilevanti e trovare relazioni tra questi dati);
  • eliminare gli oneri del feature engineering (processo che richiede al data scietist conoscenze specifiche mentre il deep learning è in grado di eseguire questo compito da solo);
  • aumentare la qualità dei risultati (il deep learning esegue i compiti in un periodo di tempo molto più breve di quello dell’uomo senza commettere mai errori);

ridurre i costi di produzione ed eliminare la necessità di etichettare i dati (impegno solitamente gravoso che occupa molto tempo al data scientist).

Ripensare il lavoro: comunicazione uomo macchina

Secondo l’ultimo Rapporto di Accenture Strategy, intitolato Reworking the Revolution, che analizza le opportunità offerte dall’AI e il loro impatto sull’economia, l’Intelligenza Artificiale potrà aumentare del 38 per cento i ricavi delle aziende entro il 2020, ma solo se si investirà nella interazione uomo-macchina.

Secondo la multinazionale, che ha utilizzato tecniche di ricerca quantitative e qualitative per analizzare le opinioni di più di 14mila lavoratori e 1.200 manager aziendali, per riuscire a crescere nell’era dell’AI le aziende devono investire di più in formazione e la capacità di integrare rapidamente tecnologia intelligente e capacità umana sarà sempre più un elemento imprescindibile per il successo delle imprese. Il 63 per cento dei manager intervistati ritiene che la propria azienda può creare nuovi posti di lavoro grazie all’AI e il 72 per cento (il 67 per cento in Italia) pensa che sia strategica per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Eppure, nonostante questo generale ottimismo, solo il 3 per cento (5 per cento in Italia) dei dirigenti intervistati ha previsto un aumento significativo degli investimenti nei prossimi tre anni per potere formare i propri collaboratori.

Rimane quindi centrale la questione formazione e adeguamento a nuovi ruoli. Quasi la metà dei dirigenti d’azienda intervistati crede che sia superato pensare a mansioni prestabilite per ciascuna professionalità e il 29 per cento dichiara di avere già ampiamente ridisegnato i ruoli in un’ottica di maggiore flessibilità. Punto di partenza di questo processo rimane quindi la valutazione del livello di competenza delle persone e della loro disponibilità a imparare a lavorare in una nuova ottica di comunicazione uomo-macchina.

Robot e Intelligenza Artificiale in Italia

Alcuni dati emersi dal Secondo Rapporto AIDP-LABLAW 2019 a cura di Doxa su “Robot, Intelligenza Artificiale e lavoro in Italia”, fotografano un atteggiamento prevalentemente positivo nei confronti dell’utilizzo di robot e Intelligenza Artificiale nel mondo del lavoro e del rapporto uomo macchina. Per il 94 per cento del campione l’utilizzo dei robot e dell’AI ha portato a scoperte e risultati un tempo impensabili, per l’89 per cento è necessario per svolgere attività troppo faticose o pericolose ma non potrà mai sostituire completamente l’intervento dell’uomo. Per l’87 per cento poi degli intervistati contribuisce a migliorare il benessere e la qualità della vita, tuttavia per il 92 per cento per sfruttarne tutte le opportunità è necessario lo sviluppo di nuove leggi e normative capaci di regolamentare la materia.

In generale il 92 per cento esprime un sentimento positivo associato all’Intelligenza Artificiale e alla robotica come curiosità, interesse e opportunità, mentre solo il 36 per cento si dimostra preoccupato e perplesso di fronte alla presenza di androidi umani sul lavoro. È comunque il titolo di studio ad incidere sull’atteggiamento verso le nuove tecnologie, è infatti il 95 per cento dei soggetti con scolarità elevata ad esprimere un sentimento positivo.

Per quanto riguarda le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale lo studio ci dice che per il 53 per cento l’ambito di maggiore utilità è nella logistica e nei trasporti, per il 51 per cento nel settore manifatturiero e nell’industria, per il 50 per cento nella medicina e nei servizi sanitari, per il 48 per cento nel settore militare, nella sicurezza e nel comparto automobilistico.