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Intelligenza artificiale e occupazione, intervenire ora per evitare nuovi squilibri

Nei prossimi anni, una volta completato il processo di ammodernamento dei settori più tradizionali, c’è il rischio di una crescita strutturale della disoccupazione. È dunque urgente l’elaborazione e l’attuazione di strategie di contrasto efficaci, prima che inneschino tensioni sociali difficili da controllare

Pubblicato il 29 Ott 2020

Enrico D'Elia

Ministero dell'Economia e delle Finanze

robotic process automation

La letteratura economica, sia teorica che empirica, sul tema dei rapporti tra intelligenza artificiale e lavoro è ormai vastissima e generalmente giunge a conclusioni pessimistiche sulla dinamica dell’occupazione.

Una rassegna degli studi

Il citatissimo studio di Frey e Osborne conclude che nei prossimi 10-20 anni, circa la metà degli occupati potrebbe essere sostituita dalla AI e da macchine a controllo numerico. Acemoglu e Restrepo, mostrano che negli USA tra il 1990 e il 2007, l’aggiunta di ogni robot nel settore manifatturiero ha comportato la perdita media di oltre 6 posti di lavoro, anche “controllando” i risultati per una serie di fattori esplicativi che spiegano il declino “naturale” dell’occupazione. Inoltre, l’effetto positivo sui settori diversi dalla manifattura sembra abbastanza debole. Dutz et al. hanno raccolto numerosi studi sull’argomento per conto della Banca Mondiale e giungono a conclusioni appena più ottimistiche. Un rapporto del McKinsey Global Institute presenta prospettive più rosee, stimando che solo il 10% delle posizioni lavorative è realmente a rischio. Nei paesi più sviluppati Feldmann riscontra un significativo effetto negativo dell’innovazione sull’occupazione nell’arco di 2-3 anni, ma non a lungo termine. Una rassegna c’è anche in un recente saggio dove gli autori Alessandro Longo e Guido Sforza, hanno approfondito le conseguenze delle tecnologie basate sulla intelligenza artificiale, dalla crescita esponenziale della produttività e il miglioramento di tutti i servizi, fino alle implicazioni per la privacy e, appunto, gli impatti sul lavoro e la società in genere.

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Di fronte a simili prospettive è difficile non essere preoccupati. È presumibile che sul lungo periodo il mercato del lavoro troverà un suo equilibrio, come è successo in occasione delle prime tre rivoluzioni industriali e, ancora prima, col passaggio da un’economia basata sulla raccolta e caccia ad una fondata sull’agricoltura e l’allevamento degli animali. Il meccanismo di aggiustamento verificatosi in passato è abbastanza semplice: le nuove tecnologie permettono uno straordinario incremento della produzione che genera altrettanta capacità di spesa e consente dunque di riassorbire la manodopera persa a causa delle macchine. Tuttavia, ci sono alcune circostanze che stavolta potrebbero inceppare questo processo virtuoso. Il primo è che il progresso tecnologico si sta diffondendo quasi contemporaneamente in tutti i paesi e in tutti i settori, senza quella progressività che in passato ha consentito di diminuirne l’impatto sull’occupazione.

Dal Neolitico alla catena di montaggio: l’evoluzione delle macchine

A puro titolo di esempio, il passaggio dalla caccia all’agricoltura iniziò nel Neolitico, circa 23.000 anni fa, in pochi nuclei separati tra loro (soprattutto attorno ai grandi fiumi della Mesopotamia, India, Cina, Egitto, Sud America) e in molte zone fu completato al massimo un migliaio di anni fa. La prima rivoluzione industriale, partita nella seconda metà del 1700, si concluse almeno a metà del secolo successivo e interessò soprattutto il tessile, la metallurgia e i trasporti, lasciando sostanzialmente immutate le tecniche produttive in quasi tutti gli altri settori. Inoltre le prime industrie si diffusero solo in una parte dell’Europa e del Nord America, senza interessare il resto del mondo. La seconda rivoluzione industriale, legata all’elettricità e alla chimica, partì alla fine del 1800 e durò sostanzialmente fino alla Seconda guerra mondiale, senza tuttavia coinvolgere vaste zone dell’Africa, dell’Asia e del Sud America. La terza rivoluzione, legata allo sviluppo dell’energia nucleare e alle prime applicazioni dell’informatica si sta appena concludendo. Si noti come, in tutti i casi la transizione ha coinvolto una o più generazioni di lavoratori. In queste condizioni, gli addetti espulsi dai settori più arretrati avevano tutto il tempo di riciclarsi, spostarsi altrove … o semplicemente estinguersi.

Già negli anni sessanta del secolo scorso le macchine non si limitavano più a sostituire la forza fisica dei lavoratori, ma iniziarono a svolgere mansioni più complesse, a cominciare dal calcolo. Il primo calcolatore in grado di eseguire algoritmi complessi e flessibili, ossia la macchina di Turing, era ancora interamente meccanico e fu costruito durante la Seconda guerra mondiale solo per scopi bellici. Ancora le prime missioni spaziali negli anni sessanta si basavano sul lavoro di stuoli di addetti che eseguivano i calcoli col solo ausilio di calcolatrici elettromeccaniche, come narra anche lo splendido film “Il diritto di contare” (“Hidden Figures” nella versione originale del 2016), centrato sulle mitiche figure delle matematiche Dorothy Vaughan e Mary Jackson.

Fino agli anni Settanta del secolo scorso, le macchine servivano essenzialmente a potenziare lo sforzo umano. In fondo la catena di montaggio rendeva solo più rapido ed efficiente un processo produttivo che un operaio avrebbe potuto svolgere con l’aiuto di qualche attrezzo (come avviene ancora oggi in alcune fabbriche di prodotti di altissima gamma) e la produzione richiedeva necessariamente frequenti interventi umani. Oggi le applicazioni informatiche riescono a sostituire completamente molte figure professionali intermedie, come archivisti, controllori di processo, segretarie, centraliniste, disegnatori, tipografi, ecc. che rappresentavano una quota rilevante dell’occupazione fino a una trentina di anni fa. Alcuni “risponditori intelligenti”, disponibili anche su qualsiasi smartphone, riescono ormai a superare il test di Turing, ossia sono in grado di rispondere appropriatamente a domande complesse senza che l’interlocutore si accorga di avere a che fare con delle macchine. I programmi gratuiti di traduzione forniscono ormai risultati accettabili, soprattutto per testi tecnici. La guida automatica dei mezzi di trasporto trova ancora ostacoli soprattutto per l’incertezza della giurisprudenza sulla responsabilità civile dei costruttori e dei passeggeri. La vigilanza ed il controllo del territorio è ormai affidato sempre più a sistemi di sensori, telecamere e droni, che riducono drasticamente il fabbisogno di addetti alla sicurezza.

Questo significa che le macchine sono ormai in grado di sostituire gran parte delle professioni e dei mestieri che conosciamo e lo stanno facendo in tutti i settori e in tutto il mondo più o meno contemporaneamente. A parte i compiti di alta direzione e di ricerca, non ci sono dunque più campi in cui i lavoratori espulsi dal processo produttivo possono essere utilmente riutilizzati, anche ricorrendo a una completa riqualificazione, ad un drastico dimensionamento o al trasferimento in altri paesi. Si noti che oggi la vita media supera gli 80 anni in quasi tutti i paesi sviluppati, quindi potrebbe rimanere permanentemente senza lavoro un numero enorme di persone prima che eventuali processi di aggiustamento consentano di avvicinarsi nuovamente ad una situazione di piena occupazione.

La domanda di nuovi mestieri e professioni

Un quadro così fosco è temperato dalla possibilità che, anche nel breve termine, cresca la domanda per nuovi mestieri e professioni che oggi conosciamo appena. Ad esempio, la recente pandemia ha dimostrato la vitalità del settore del delivery (che richiede proprio quei lavoratori a bassa qualificazione che sono le prime vittime della digitalizzazione) e dei servizi socio-sanitari, che (ancora) richiedono l’interazione tra esseri umani, a media e alta professionalità (medici, infermieri, insegnanti, assistenti sociali, psicologi, ecc.). Non è detto, tuttavia, che questo tipo di transizione sia sostenibile socialmente ed economicamente. Il problema principale è che la crescita esponenziale della produzione potenziale, resa possibile dalle nuove tecnologie, va a beneficio essenzialmente dei redditi dei proprietari dei nuovi mezzi di produzione “intelligenti”, che assicurano materialmente il funzionamento delle fabbriche e la fornitura dei servizi, piuttosto che alla generalità dei lavoratori. Ciò rischia di creare un divario crescente tra produzione e domanda che può bloccare o addirittura far regredire i livelli di attività e di occupazione attuali, a meno di non immaginare una drastica redistribuzione dei redditi tra tutti i cittadini, che assicuri la domanda per tutti i beni e servizi prodotti. Soluzioni di questo tipo sono prefigurate da tempo da chi propone “redditi di cittadinanza” e “dividendi sociali”, come Fouksman e Klein e Sacchi et. al., oppure la riduzione del tempo dedicato al lavoro a parità di retribuzione, come più volte suggerito dall’ILO e sintetizzato da Cherry. Tuttavia, non si vede come soluzioni simili siano realmente praticabili in una situazione in cui la forza contrattuale dei lavoratori (in attività o espulsi dai processi produttivi), che dovrebbero essere i beneficiari dei trasferimenti di reddito, è minata proprio dalla loro sostituibilità con macchine intelligenti.

Una visione più ottimistica, sostenuta anche recentemente anche da Dosi et al., prevede che, almeno nel lungo periodo, l’occupazione sia sostenuta direttamente dallo sviluppo dei settori che beneficiano maggiormente dell’innovazione e indirettamente dalla maggiore domanda di beni intermedi e finali che questi rivolgono ai settori meno avanzati. Gli stessi studiosi ammettono, tuttavia, che il processo di diffusione delle innovazioni a tutti i settori potrebbe comportare comunque una riduzione della domanda complessiva di lavoro.

Una visione più articolata è suggerita da alcune evidenze empiriche sull’adozione di nuove tecnologie a livello settoriale e la corrispondente dinamica dell’occupazione in Italia dal 2000 in poi. Sebbene il livello effettivo di digitalizzazione non sia ancora oggetto di rilevazioni statistiche ufficiali, una proxy è rappresentata dal peso degli input intermedi di computer, servizi di programmazione, telecomunicazioni e R&D in ciascuna delle 63 branche NACE Rev. 2, rilevata all’interno delle matrici delle interdipendenze settoriali simmetriche. Il grafico successivo confronta tale indicatore con il tasso di crescita medio annuo dell’occupazione negli ultimi 20 anni.

Occupazione e digitalizzazione

Fonte: Istat, Tavola intersettoriale simmetrica 2016 e ULA da conti nazionali

Dal grafico si vede, in primo luogo, che finora la relazione tra grado di innovazione e occupazione non è stata troppo stretta, come testimonia la forte dispersione dei punti che rappresentano la situazione di ciascun settore. Tuttavia sembra di poter intravvedere una relazione positiva per livelli di innovazione modesti o intermedi ed una nulla, se non negativa, per i settori in cui gli input hi-tech rappresentano più del 5% del totale dei consumi intermedi. Ciò confermerebbe il ruolo propulsivo dell’innovazione sui livelli produttivi e occupazionali dei settori che partono da un grado di digitalizzazione modesto, ma anche la prevalenza dell’effetto di sostituzione tra macchine e lavoratori nei comparti dove gli input hi-tech sono relativamente più importanti. Tra i primi si segnalano i tipici settori del Made in Italy (agroalimentare, tessile, abbigliamento, calzature, mobili), la chimica e farmaceutica, l’automotive e la meccanica, i trasporti, il commercio all’ingrosso e le costruzioni. Tra i comparti in cui la digitalizzazione sembra aver determinato una dinamica modesta o cedente dell’occupazione si individuano i servizi finanziari, il commercio al dettaglio, la ICT, i media, la R&D, i servizi B2B, i comparti hi-tech, i mezzi di trasporto speciali (aerei, navi, movimento terra, ecc.) e, a sorpresa, varie attività svolte dalla PA (istruzione, difesa, amministrazione generale, ma non la sanità). Il consolidamento dei conti pubblici ha infatti comportato riduzioni di personale e una compressione dei costi intermedi che hanno sostanzialmente imposto l’impiego di tecnologie più moderne per assicurare la prestazione di molti servizi pubblici. Si pensi solo alla dematerializzazione dei certificati, ai servizi on line, fino a alle applicazioni dello SPID e della PEC.

Se queste tendenze dovessero confermarsi anche nei prossimi anni, una volta completato il processo di ammodernamento dei settori più tradizionali, la dinamica occupazionale non dovrebbe risultare troppo favorevole, con il rischio di una crescita strutturale della disoccupazione. È dunque urgente l’elaborazione e l’attuazione di strategie efficaci per il contrasto di questi fenomeni, prima che inneschino tensioni sociali difficili da controllare. L’alternativa è una società che somiglia molto ai peggiori incubi di Phil Dick, con una ristretta élite di alti burocrati, manager e ricercatori che vivono nel lusso più sfrenato ed una massa di derelitti che tira avanti tra sussidi ed espedienti.

*Le opinioni riportate in questo articolo sono esclusivamente quelle dell’autore e non implicano alcuna condivisione o supporto da parte delle istituzioni di appartenenza.

Bibliografia

ACEMOGLU, Daron; RESTREPO, Pascual. “The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares, and employment”, American Economic Review, 2018, Vol. 108, N. 6, p. 1488-1542

Alessandro Longo, Guido Scorza, Intelligenza artificiale. L’impatto sulle nostre vite, diritti e libertà, Mondadori Università, 2020

CHERRY, Miriam A. “Back to the future: A continuity of dialogue on work and technology at the ILO”, International Labour Review, 2020, Vol. 159, N. 1, p.1-23.

Dosi, Giovanni and Piva, Mariacristina and Virgillito, Maria and Vivarelli, Marco, “Embodied and Disembodied Technological Change: The Sectoral Patterns of Job-Creation and Job-Destruction” IZA Discussion Paper No. 12408, 2019.

Dutz, M. A., Almeida, R. K., Packard, T. G., Acharya, V., Baghai, R., Subramanian, K., Aboal, D. Technological Change and Labor Market Disruptions: Evidence from the Developing World, World Bank, 2018.

FELDMANN, Horst. “Technological unemployment in industrial countries”. Journal of Evolutionary Economics, 2013, Vol. 23, N. 5, p. 1099-1126.

FOUKSMAN, E.; KLEIN, E. “Radical transformation or technological intervention? Two paths for universal basic income”, World Development, 2019, N. 122, p. 492-500.

FREY, Carl Benedikt; OSBORNE, Michael A. “The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?”, Technological forecasting and social change, 2017, N. 114, p. 254-280.

Marco Vivarelli. “Innovation, Employment and Skills in Advanced and Developing Countries: A Survey of Economic Literature”, Journal of Economic Issues, 2014, Vol. 48, N. 1, p. 123-154.

McKinsey Global Institute, Harnessing automation for a future that works, January 12, 2017, Report.

SACCHI, Stefano; GUARASCIO, Dario; VANNUTELLI, Silvia. Risk of technological unemployment and support for redistributive policies. In: The European Social Model under Pressure. Springer VS, Wiesbaden, 2020. p. 277-295

Bio dell’autore

Enrico D’Elia è senior economist al Dipartimento delle Finanze del MEF. Ha lavorato all’Isae, all’Eurostat, all’Istat, all’IPI e al Comune di Roma ed ha diretto vari progetti di cooperazione internazionale. Ha pubblicato un centinaio di lavori su previsioni economiche, prezzi, distribuzione del reddito e comportamenti di famiglie e imprese. E’ tra i fondatori del Gruppo Federico Caffè.

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