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AI e Policy Making

AI e occupazione: il saldo sarà negativo a breve termine, quali rimedi?

Se continuiamo a raccontarci e a raccontare la favoletta di una Narrow AI capace di mantenere il saldo occupazionale (già in difficoltà) non saremo in grado di anticipare e governare il cambiamento sociale imminente. Se non si comincia a guardare al futuro il rischio è l’obsolescenza economica, sociale ma soprattutto umana

03 Dic 2019
Giuseppe Storelli

Camera di commercio di Bari


Minimizzare l’impatto che l’intelligenza artificiale, i robot e in generale l’innovazione avranno sull’occupazione è pericoloso, perché impedisce di concentrasi sulle contromisure necessarie per gestire il cambiamento. Altrettanto deleterio è pensare che gli effetti negativi dell’automatizzazione li subiranno soltanto i lavoratori meno specializzati, quelli col salario più basso.

Sfatiamo questi miti, se vogliamo limitare i “danni”.

Dalla catena di montaggio all’AI: innovazione e occupazione

Partiamo da un dato certo: l’Intelligenza Artificiale trova ormai spazio nei più diversi ambiti aziendali – dalla sanità alla manifattura, dal trading sui mercati finanziari alla logistica. Inevitabile il confronto e la discussione sull’impatto di questi strumenti sulla popolazione e più in particolare sul mondo del lavoro.

Le sfaccettature sul tema sono molteplici: da un lato etica e welfare dall’altro produttività e competitività. E in un paese come l’Italia, con disoccupazione giovanile al 28.7% e totale al 9.9%[1], e produttività tra le più basse in Europa, tali temi assumono un peso ancora più grande che non può più essere ignorato.

Di fronte alle “rivoluzioni industriali” la società civile si è spesso interrogata e talvolta espressa con posizioni contrastanti ed esiti entrati a far parte ormai della storia.

Le fabbriche e le catene di montaggio hanno migliorato o peggiorato la qualità della vita dei lavoratori e della popolazione? Analizzando, a posteriori, l’impatto delle passate rivoluzioni è impossibile non riconoscerne il valore e i benefici sulla società. Benefici complessivi che, tuttavia, nel mutamento storico e sociale hanno impattato tragicamente sulle vite dei singoli, fisiologicamente incapaci di sorreggere la costruzione del brave new world moderno.

Naturale quindi che in un’ottica meramente individuale, lontana dalla visione d’insieme di indicatori macro-economici, nascano altrettanti timori e dubbi circa l’impatto di questo tipo di innovazione sulla vita quotidiana e sulle prospettive dei singoli.

Intelligenza artificiale, robot e futuro del lavoro

Nel lontano 2013 Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne hanno pubblicato sull’Oxford Martin School Journal un rapporto intitolato “Il Futuro dell’occupazione: Quanto sono suscettibili i posti di lavoro all’informatizzazione” in cui stimano che circa il 47% delle 702 occupazioni più diffuse è a rischio che sostituzione. Sebbene la relazione sia specifica per il mercato del lavoro statunitense, è facile capire come ciò possa valere per tutto il mondo occidentale.

Partendo da quell’articolo sono nati numerosi dibattiti, articoli e paper (e anche un interessante simulatore realizzato dalla BBC con cui conoscere il grado di “sostituibilità” della nostra professione).

Tra le analisi più lucide ed esaustive impossibile non annoverare il report della Commissione Europea pubblicato ad aprile di quest’anno e a firma del suo Direttore Generale per l’Occupazione, gli Affari sociali e l’Inclusione Michel Servoz.

Tale report, di 155 pagine, si intitola “AI: Il futuro del lavoro? Il lavoro del futuro!” e nella sua prima pagina presenta come unica, grande, scritta centrale “Don’t Panic” (citazione del celebre libro di Fantascienza “Guida Galattica per Autostoppisti” di Douglas Adams), a dimostrazione del sentiment che tali tecnologie hanno innescato tra popolazione e addetti ai lavori.

Don’t panic

Il trend generale è di minimizzare l’impatto dell’automazione, nelle sue varie sfaccettature, sui livelli di occupazione, lavoro e welfare ignorando di fatto quasi un decennio di ricerche scientifiche e pubblicazioni.

Pur volendo limitare a 2 singoli, semplici, ambiti applicativi dell’AI quali Computer Vision, ovvero capacità di riconoscere immagini, colori, forme, scenari, volti, strade etc. e riconoscimento e comprensione vocale-testuale è facile immaginare le centinaia di impieghi facilmente sostituibili da software comodamente scalabili e capaci di “imparare” e migliorarsi autonomamente.

L’eterogeneità delle professioni impattate è altissima e, al contrario di quello che si pensi, coinvolge sia profili ad altissima specializzazione, prerogativa di pochi, che profili a bassa complessità, prerogativa di fasce di popolazione molto ampia.

Alta SpecializzazioneBassa Specializzazione
Alta ComplessitàRischio medioRischio basso
Bassa ComplessitàRischio altoRischio medio-alto

L’idea generale che i lavoratori a bassa specializzazione, poco qualificati, siano più minacciati ha un indubbio fondamento ma necessita di un ulteriore livello di analisi.

Di solito, quando si valutano le professioni per la probabilità di essere sostituite dall’automazione, si tende ad associare, in un rapporto di inversa proporzionalità, i salari più bassi con le più alte possibilità di rimpiazzo, dando per scontato che basso salario sia sinonimo di lavoro poco qualificato. Nulla di più sbagliato, i robot non guardano la RAL ma esclusivamente la complessità dei processi.

Tra un giovane cameriere stagionale e un medico radiologo altamente qualificato che interpreta esami radiologici vi è un abisso fatto di anni di studi, reddito e responsabilità che tuttavia, a causa della complessità dell’attività lavorativa svolta tenderà sempre a favorire l’automazione del secondo piuttosto che del primo.

L’attività del cameriere, dai costi (ore/uomo) minimi richiede centinaia di abilità, dalla gestione empatica delle relazioni con i clienti, alla logistica, al problem solving, alla verifica olfattiva e visiva dei piatti. Per un robot, il lavoro del radiologo, al confronto, è una passeggiata. Si tratta di prendere dei dati, un’immagine, come input e ottenerne una probabilità, nulla di più semplice.

Partendo da questo banale esempio possiamo quindi affermare con tranquillità che i posti di lavoro che l’automazione influenza saranno distribuiti in tutto lo spettro salariale, l’unica differenza tuttavia è che le fasce di popolazione a salario e specializzazione più bassa saranno meno in grado di riposizionarsi.

Il re-skilling non basta

Qual è la capacità di giovani e adulti in età da lavoro che attualmente occupano la fascia medio-bassa di reinventarsi professionalmente e sottrarsi alle maglie dell’automazione?

Dagli operatori dei fast food a quelli dei call center, dagli impiegati di concetto del mondo fintech (assicurazioni, banche e affini) agli autisti di taxi o NCC sono innumerevoli le categorie di lavoratori che saranno coinvolti con conseguenze importanti su fasce molto ampie di popolazione, spesso incapaci di riposizionarsi. Un esempio?

In Italia operano circa 150.000 autotrasportatori[2] con un popolazione lavorativa dell’intero indotto della logistica composta da circa 500.000 individui. Alla luce delle passate sperimentazioni[3] e dell’attuale maturità delle tecnologie si prevede che entro 5 anni il trasporto di merci su strada, rotaia e per via area, a guida totalmente autonoma, potrebbe diventare realtà.

Di questi 500.000 individui quali avranno la forza economica, culturale, anagrafica e “strutturale” di formarsi e acquisire un nuovo posto nel mondo del lavoro?

Se continuiamo a raccontarci e a raccontare la favoletta di una Narrow AI capace di mantenere il saldo occupazionale (già in difficoltà) non saremo in grado di anticipare e governare il cambiamento imminente.

In una società in cui la tecnologia si muove più velocemente della nostra necessità di innovare, più velocemente di quanto possiamo imparare e adattarci è necessario rompere gli idilli e guardare al futuro pena l’obsolescenza economica, sociale ma soprattutto umana.

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  1. Dati Istat Ottobre 2019 
  2. Dati Trasporto Europa 
  3. Sperimentazione trasporto a guida autonoma: Otto e Budweiser  
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