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Più disoccupati con l’AI? Forse, ma il reddito universale di base non è la soluzione

Studi dalle risultanze contrapposte ci dicono che la capacità di prevedere quanto lavoro e quali lavorazioni siano efficacemente ed economicamente sostituibili da processi automatizzati, è un esercizio difficile. Resta tuttavia l’esigenza di ripensare il welfare, ma non verso un assistenzialismo totalizzante

17 Ago 2022
Mario Dal Co

Economista e manager, già direttore dell’Agenzia per l’innovazione

digital intelligenza ai

La convinzione che l’automazione abbia effetti negativi sull’occupazione è antica, ma sta tornando con forza alla ribalta alimentata dalla previsione che l’intelligenza artificiale possa rendere inutile il lavoro umano.

Le previsioni catastrofiche sulla disoccupazione tecnologica si sono rivelate sbagliate e quelle più recenti che guardavano la digitalizzazione prima e ai servizi in rete poi, hanno dovuto constatare che le nuove tecnologie non sono state accompagnate da un aumento della disoccupazione.

L’unica cosa che al momento sembra certa è che l’enfasi sull’automazione e i suoi effetti perversi fa perdere di vista importanti obiettivi di riforma del welfare, per sollecitare un assistenzialismo totalizzante.

Automazione fa sempre rima con disoccupazione? Lo scenario italiano

Ma andiamo per gradi.

Innovazione e disoccupazione

Naturalmente, ogni innovazione porta, all’interno del processo produttivo in cui viene inserita, ad una parziale sostituzione di lavoro con macchine. Ciò si traduce in tre risultati che non si escludono a vicenda: la diminuzione del prezzo del prodotto, l’aumento della sua qualità, l’aumento della quantità prodotta e venduta. Questi effetti creano nuove opportunità di consumo e di lavoro in altri settori, opportunità che per l’intero sistema economico compensano o più che compensano la perdita di lavoro che si è verificata localmente, nell’intorno dell’innovazione.

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Si tratta di un’evidenza riconosciuta anche dai più recenti studi che intendono dimostrare come l’intelligenza artificiale giungerà a sostituire ogni tipo di lavoro, rendendo necessari interventi correttivi drastici sulla tassazione e sul welfare.

“La proliferazione dell’intelligenza artificiale e di altre forme di cambiamento tecnologico che sostituiscono lavoro…in assenza di redistribuzione del reddito può portare non solo a ridurre la quota della ricchezza che afferisce ai lavoratori, ma può porli addirittura in condizioni peggiori in termini assoluti”[1]. Vi sono diversi autori che considerano l’intelligenza artificiale come una singolarità tecnologica, capace di imporsi sul lavoro umano in modo tale da soppiantarlo.

Lucas Wolters, apre la sua rassegna critica della letteratura con alcuni titoli allarmistici sull’impatto dell’automazione[2]:

  • “I robot distruggeranno i nostri posti di lavoro e non siamo pronti per questo”;
  • “I robot stanno arrivando! E prenderanno tutti i nostri lavori”;
  • “A un certo punto, nei prossimi 40 anni, i robot prenderanno il tuo lavoro”;
  • “I robot possono rubare fino a 800 milioni di posti di lavoro nei prossimi 13 anni”;
  • “L’automazione minaccia il 25% dei posti di lavoro negli Stati Uniti”;
  • “I robot andranno a sostituire fino a 20 milioni di posti di lavoro in fabbrica entro il 2030”.

È questa ondata pessimistica che ha improntato il dibattito recente sull’impatto dell’intelligenza artificiale nei confronti dell’occupazione.

La possibilità di automazione delle lavorazioni (Automatability)

Uno dei punti di appoggio delle previsioni sull’impatto dell’intelligenza artificiale è l’articolo di Frey e Osborne, che ha cercato di misurare l’automatability ovvero la possibilità di automazione delle lavorazioni, classificandone oltre 700. Gli autori propongono una soglia del 70% oltre la quale la probabilità di sostituire lavoratori con operazioni di intelligenza artificiale diverrebbe molto elevata. Sulla base di queste misurazioni il 47% della forza lavoro degli Stati Uniti risulta a rischio di sostituzione entro un paio di decenni[3].

Con maggiore prudenza, anche l’OECD ha provato a valutare l’impatto dell’automazione, ma criticando le stime dei due autori precedenti, hanno considerato che le lavorazioni presentassero al proprio interno solo alcune fasi completamente automatizzabili mentre la maggior parte rimaneva ancorata al lavoro tradizionale, cosicché la sostituzione del lavoratore risulterebbe molto più onerosa di quanto stimato da Frey e Osborne. Così la stima dei posti di lavoro a rischio veniva valutata, in quello studio inferiore al 10 % a livello complessivo[4].

Nello stesso anno in cui escono le stime di Frey e Osborne, uno studio di Mc Kinsey alimenta con nuove previsioni il dibattito sull’impatto dell’automazione[5]. Ma, a dimostrazione di quanto le previsioni siano drammaticamente afflitte dalle assunzioni che i ricercatori fanno per poterle portare avanti, le stime di quello studio oscillano tra 10 e 800, che sarebbero i milioni di posti di lavoro messi a rischio dall’automazione a livello mondiale a seconda che lo scenario sia quello di una adozione lenta o di una adozione accelerata.

L’unica conclusione di questa serie di studi è che la capacità di prevedere quanto lavoro e quali lavorazioni siano efficacemente ed economicamente sostituibili da processi automatizzati, rimane un esercizio difficile, in cui ogni generalizzazione rischia di rappresentare una realtà virtuale troppo semplificata.

IA e occupazione: tra ottimismo e catastrofe

Ma il dibattito scientifico si intensifica negli anni recenti: una scuola di pensiero sostiene che l’automazione riduce i salari e l’occupazione, un’altra che essa assicura sviluppo alle aziende che la adottano e quindi garantisce nuove opportunità di lavoro e di crescita. Al primo filone appartengono le stime di Acemoglu, Le Large e Restrepo[6]. Esse indicano come un aumento dell’adozione di robot del 20% in un settore sia associata con l’1,6% di perdita di occupazione. All’altro filone appartiene ad esempio la stima di Koch, Manuylov e Smolka che indicano come l’adozione di automazione porti aumenti di produzione e di occupazione nelle aziende protagoniste, mentre l’occupazione si riduce in quelle che non adottano processi automatizzati[7].

Il contrasto dei risultati dipende dalle metodologie di analisi dei dati, ma soprattutto è da ricondurre alla diversa visione del processo economico.

Coloro che sottolineano le perdite di occupazione hanno una visione del processo statica, che non contempla gli effetti di sviluppi indotti dal progresso tecnico, e si concentra sugli effetti redistributivi che esso ha nell’immediato, tra le diverse imprese e tra salari e profitti. Coloro che stimano gli impatti complessivi dell’automazione come positivi sulla crescita e sull’occupazione, enfatizzano una visione dinamica del processo economico, in cui gli effetti “locali” dell’introduzione di automazione sono più che compensati da meccanismo di crescita che essa innesca, sia nell’azienda che introduce per prima i nuovi processi, sia nell’economia complessiva, dove si manifestano gli effetti positivi della riduzione dei prezzi e deoi

ll’aumento di competitività indotti.

La fine dell’homo-faber e l’introduzione del Reddito Universale di Base

Nella narrazione divulgativa ogni salto tecnologico è stato considerato una singolarità che avrebbe cambiato definitivamente il rapporto lavoro-macchine. È questo, infatti, il modo giornalistico per rendere più interessante l’argomento e oggi è il turno dell’intelligenza artificiale.

Chi la vede come “fine del lavoro”, la tecnologia che può sostituire potenzialmente ogni tipo di attività, caldeggia l’introduzione del Reddito Universale di Base, una sorta di reddito di cittadinanza su scala globale. L’aumento della produttività creato dall’automazione completa della produzione e la conseguente “inutilità del lavoro” riproporrebbero le antichissime teorie del socialismo utopistico e perfino marxiano, dove l’umanità sarebbe stata liberata dal lavoro per potersi dedicare alle altre attività, avendo tutto il tempo libero. È questo il caso del recentissimo saggio di Korinek e Jouelfs, che prende le mosse da tre punti di partenza[8]:

  • “ primo: (…) il progresso tecnologico può essere risparmiatore di lavoro ( …);
  • secondo: (…) le macchine possono diventare perfetti sostituti del lavoro (…)
  • terzo: (…) il lavoro può diventare economicamente ridondante, ossia tale che la sua sostituzione con macchine costi meno della sussistenza umana”.

Da queste assunzioni molto forti, Korinek e Jouelfs derivano una serie di prescrizioni per quello che chiamano il “pianificatore utilitarista”, ossia un sostituto del mercato che, nelle ipotesi date, non funzionerebbe più. “Se il progresso risparmia lavoro, il pianificatore utilitarista deve impegnarsi in una redistribuzione più ampia. Oggi le assicurazioni sociali vincolano i sussidi al lavoro, in modo da fornire incentivi a coloro che li ricevono. Il pianificatore utilitarista deve separarli ed evitare di fornire eccessivi incentivi al lavoro (…)”.

Le conclusioni del saggio sono molto radicali: si disegna una società in cui il lavoro non è più sufficiente a fornire la sussistenza, perché, evidentemente, la maggior parte del valore è stata appropriata dall’impresa che introduce l’innovazione. La stabilità della nuova società in cui il lavoro è ridondante, si regge su un Reddito di Base Universale. Abbiamo visto, nel nostro paese, a quali distorsioni del mercato del lavoro, a quali incentivi al lavoro nero, a quali e quante malversazioni abbia portato il Reddito di Cittadinanza e in generale la bonus-economy. Dobbiamo rassegnarci alla scomparsa dell’homo-faber e al trionfo dell’homo-bonus?

L’irresistibile illusione di una società di assistiti

Nella critica allo sviluppo dell’economia digitale e al predominio delle Big Tech, un filone enfatizza la perdita di potere del lavoro, in termini di quota dei salari rispetto ai profitti all’interno delle “aziende superstar”[9].

Aggravato dalle stime sulla minaccia ai livelli occupazionali rappresentata dall’intelligenza artificiale, la visione degli economisti radicali americani restituisce un quadro di drammatica destabilizzazione della società e prefigura la necessità di rivoluzionare il welfare dalle fondamenta.

La necessità di ridisegnare il welfare è sicuramente un’esigenza rispetto alla quale siamo già in grave ritardo. Si tratta, da un lato, della necessità di riequilibrare il sistema verso la tutela e la promozione della formazione e del lavoro dei giovani, con particolare attenzione alla formazione digitale e di rete, verso una semplificazione dei contratti che porti ad una maggiore stabilità del lavoro, delle garanzie di stabilità del lavoro e di consistenza del welfare per sostenere la costituzione della famiglia e renderla capace di fare e mantenere i figli. Dall’altro lato, si tratta di ridurre i trasferimenti in favore degli anziani razionalizzando la spesa sanitaria attraverso una maggiore responsabilità da parete degli utenti.

Gli stessi studi che propongono la tesi dell’impatto catastrofico dell’intelligenza artificiale dimostrano che le fasce meno scolarizzate sono quelle più esposte al rischio di essere sostituite da robot governati dall’intelligenza artificiale. Questo argomento, tuttavia, non stimola una adeguata riflessione sulla attuale carenza di formazione e di conoscenze rispetto alle esigenze che maturano nel mondo del lavoro e nel mondo della comunicazione. Anche dal recente studio dell’area OECD, si trova evidenza dell’impatto non omogeneo dell’automazione sui segmenti dell’offerta di lavoro, con fasce di età e qualifiche intermedie particolarmente esposte ai rischi di disoccupazione tecnologica[10]. Si insiste, invece nelle tesi degli economisti liberal americani, sul progetto del Reddito Universale illudendosi di poter superare gli enormi sprechi e gli effetti perversi che esso comporta, ignorando le conclusioni di esperimenti come quello della Finlandia[11], e trascurando due aspetti fondamentali.

Il primo è che la complessità delle relazioni sociali, la dilatazione della comunicazione interpersonale e l’interazione istituzionale in un mondo sempre più piccolo, in termini di risorse disponibili rispetto alla popolazione mondiale, pongono problemi nuovi che non trovano oggi alcuna risposta e che necessitano di una cultura delle istituzioni, del cittadino, del consumatore e del lavoratore adeguata.

Il secondo aspetto riguarda i bisogni emergenti: la sicurezza nazionale, la gestione e l’inserimento dei processi migratori, la prevenzione e mitigazione degli eventi catastrofici, la tutela della salute, la riqualificazione delle abitazioni e dei luoghi di lavoro, il recupero delle aree urbane e industriali dismesse, la bonifica ambientale dei siti pericolosi, la qualità delle acque, la sicurezza degli approvvigionamenti essenziali e, ancora, la difesa cyber, la resilienza e la tutela delle infrastrutture, sono esigenze fondamentali che richiedono una enorme quantità di nuovo lavoro e di nuove competenze, che ben poco hanno da temere dall’applicazione dell’intelligenza artificiale e molto hanno a che fare con l’intelligenza sociale, con l’ampliamento dei mercati, con il buon funzionamento delle istituzioni.

Questi bisogni non trovano e non possono trovare risposte nella dilatazione della spesa pubblica. Non è la pubblica amministrazione che potrà mai fare gli investimenti e sviluppare le competenze necessarie per soddisfare questi bisogni, né per sviluppare la necessaria efficienza. Essa deve definire le nuove regole di nuovi mercati, nella tutela dei diritti di proprietà, della riservatezza dei dati, nei nuovi settori che devono essere aperti secondo logiche di mercato e concorrenziali. Un lavoro necessario per creare un orizzonte esteso di nuove opportunità.

Note e bibliografia

  1. ) Anton Korinek, Joseph E. Stigliz, Artificial Intelligence and its Imliocations for Income Distribution and Unemployment, NBER, Working Paper 24174 December 2017.
  2. ) Lucas Wolters, Robots, Automation and Employment: Where We Are, MIT Work of the Future Working Paper 05-2020.
  3. ) Carl B. Frey, Michael A. Osborne, The future of employment: How suceptible are jobs to computerization, Technological fortecasting and social change, 114, 2017.
  4. ) Nedelkoska, Ljubica, Glenda Quintini, Automation, skills use and trainin, OECD Social, Employment and Migration Working Papers 202.
  5. ) James Manyika, Michael Chui, Mehdi Miremadi, Jaques Bughin, Katy George, Paul Willmott, Martin Dewurst, A Future that Works: Automation, Employment, and Productivity, Mc Kinsey Global Institute, 2017.
  6. ) Acemoglu, Daron, Claire LeLarge, Pascual Restrepo, Competing with Robots: Firm-LevelEvidence from France, AEA Papers and Proceedings, vol. 110, May 2020.(pp. 383-88)
  7. ) Koch, Michael, Ilya Manuylov and Marcel Smolka, Robots and firms, CESifo Working Paper No. 7608, 2019.
  8. ) Anton Korinek, Megan Juelfs, Preparing for the (Non Existent?) Future of WorkNBER, Working Paper 30172, June 2022.
  9. ) David Autor, David Dorn, Lawrence F. Katz, Christina Patterson, John Van Reenen, The fall of the labor share and the rise of superstar firms, The Quarterly Journal of Economics 135(2) 2020.
  10. ) Florent Bordot, Artificial Intelligence, Robots and unemployment: Evidence from OECD Countries, Journal of InnovationEconomics & Management, n. 37 2022/1.
  11. ) Olli Kangas, Signe Jauhiainen, Miska Simanainen, Minna Ylikanno: Experimenting with Unconditional Basic Income. Lessons from the Finnish BI Experiment 2017-2018. EE Elgar On Line. August 2021.
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