Ogni ondata di progresso tecnologico, comprese le attuali innovazioni nell’Intelligenza Artificiale generativa, intensifica i dibattiti su automazione e lavoro. Storicamente, i dibattiti oscillavano tra ottimisti che vedevano la tecnologia come un modo per diminuire o alleggerire i compiti dei lavoratori e pessimisti che temevano la perdita di posti di lavoro e la disoccupazione.
Ciò che è cambiato è il focus: i progressi precedenti riguardavano i lavoratori manuali, mentre i progressi nel Machine Learning (ML) hanno iniziato a influenzare i compiti cognitivi non di routine, potenzialmente interessando i lavoratori del settore terziario o della conoscenza, i cosiddetti white collar o knowledge worker.
Come la Generative AI cambierà il futuro del lavoro
L’Intelligenza Artificiale Generativa è destinata a influenzare significativamente il futuro del lavoro, in particolare per quanto riguarda l’occupazione. Si prevede un impatto sui posti di lavoro trasformativo, tra la paura della scomparsa di alcune professioni e il potenziale di creare nuove opportunità lavorative, sostituendo, integrando e cambiando la composizione delle attività lavorative per i lavoratori del settore della conoscenza. Anzi, lo sta già facendo e i primi a sfruttare le potenzialità sembrano essere proprio i lavoratori: secondo il “The 2024 Annual Work Trend Index” pubblicato da Microsoft e LinkedIn, l’AI sta già cambiando il mondo del lavoro. Il 75% dei lavoratori del settore della conoscenza utilizza ora l’IA sul lavoro, citando vantaggi come il risparmio di tempo, una maggiore creatività e un maggiore piacere nel proprio lavoro.
Ma quali saranno gli impatti? In quest’ultimo anno sono state pubblicate molte ricerche, analisi e anche le prime evidenze derivanti da alcune sperimentazioni. Gli elementi che, secondo noi, vanno tenuti in considerazione dai leader aziendali – e anche dai policy maker – per valutare l’impatto sulle proprie organizzazioni e sui propri collaboratori sono i seguenti, un vero e proprio mix di opportunità (sia per le imprese sia per i professionisti), ma anche di sfide e preoccupazioni:
- Gli LLM influenzeranno ogni categoria, variando dal 9% di una giornata lavorativa nella fascia bassa al 63% nella fascia alta. Per alcune categorie, più della metà delle ore lavorative possono essere trasformate dai LLM.
- I ruoli che possono essere svolti da remoto o che coinvolgono lo sviluppo di software hanno maggiori probabilità di essere trasformati o resi obsoleti dall’IA generativa, rispetto a lavori come infermieri, operatori sanitari e cuochi, che sono tra i meno colpiti.
- La democratizzazione delle competenze apre le porte a individui provenienti da contesti diversi per accedere a opportunità di avanzamento di carriera. Con la proliferazione di strumenti e piattaforme di AI Generativa, i professionisti possono migliorare le loro competenze senza richiedere una vasta esperienza tecnica.
- Il “valore” di mercato di alcune professioni e attività viene messo in discussione: il compenso per lo svolgimento di alcuni compiti calerà come evidenziato in questa analisi.
- Nuovi ruoli – e nuovi “job title” – si diffonderanno e, anzi, compaiono già negli annunci di lavoro: Prompt Engineer, AI Ethicist, AI Trainer, AI Business Translator, solo per citarne alcuni.
Ridisegnare (e reinventare) lavori: una nuova morfologia
In questo scenario, quindi, da dove si può partire per valutare l’impatto della Generative AI sul lavoro e sui singoli ruoli presenti all’interno di un’organizzazione?
I compiti/le attività (task) e non i lavori (job), sono i “mattoncini” da analizzare e valutare nella trasformazione del posto di lavoro e comprendere la potenziale esposizione delle professioni alla Generative AI. Quindi, per capire dove e come l’Intelligenza Artificiale Generativa possa funzionare più efficacemente, diventa necessario scomporre un lavoro nelle singole attività o task che comporta per un determinato ruolo e chiedersi se tale compito richiede l’uso intensivo del linguaggio (naturale, computazionale o matematico) per essere completato e che tipo e livello di conoscenza richiede per la sua esecuzione. Una volta scomposto un lavoro nei suoi compiti costitutivi, è quindi possibile analizzare come la Generative AI potrebbe influenzare ciascuno di questi compiti, come schematizzato nella figura 1.
Come regola generale, i compiti che comportano processi ricorrenti sono candidati per l’automazione completa con l’IA Generativa, mentre i compiti che richiedono ragionamento creativo, collaborazione e giudizio sono candidati per l’augmented intelligence (intelligenza aumentata) con l’Intelligenza Artificiale. Questo implica stimare il livello di esposizione dei task all’automazione e all’augmented intelligence, il che può aiutare a identificare quali compiti specifici all’interno di un’occupazione sono più suscettibili agli effetti dell’Intelligenza Artificiale Generativa.
Figura 1 – Ridisegnare il lavoro con la GenAI: l’evoluzione delle attività
I compiti con basso potenziale di trasformazione tramite la Generative AI possono continuare a essere svolti esclusivamente dagli esseri umani, mentre nuovi compiti umani ad alto valore potrebbero emergere come risultato della ricomposizione di un lavoro. Da queste prime analisi si può poi procedere a, eventualmente, ridisegnare la posizione, secondo una delle seguenti casistiche:
- AI Job: in questo caso tipo, il job sarà composto dall’insieme di quelle attività, individuate come automatizzabili, che in precedenza erano svolte dall’essere umano e oggi vengono demandate completamente all’AI;
- Enhanced Job: il job sarà composto prevalentemente da attività non automatizzabili già presidiate precedentemente, con l’introduzione di sistemi di AI volti a migliorare in misura significativa il lavoro eseguito (output qualitativo, produttività, …). Si prevede inoltre l’eventuale allocazione di nuove attività, in linea con le attività già presidiate dal job (job enlargement);
- Augmented Job: il job sarà composto da attività precedentemente presidiate dalla persona, con una parte di nuove attività potenziate dall’AI, che mettono la persona nelle condizioni di presidiare compiti più complessi e/o assumersi nuove responsabilità, abilitando l’implementazione di attività più complesse e/o l’assegnazione di nuove responsabilità (job enrichment);
- New Job: questo caso tipo rappresenta la definizione di un nuovo job che non esisteva prima dell’introduzione dell’AI (e.g. prompt engineer).
Queste riflessioni risultano importanti per prevedere gli effetti sulla quantità e qualità dei posti di lavoro all’interno dell’organizzazione.
Conclusioni
Le prime evidenze oggi disponibili dimostrano che la Generative AI può essere vista come uno strumento per aumentare il potenziale umano e rendere il lavoro più efficiente. Infatti, si prevede che l’impatto sarà più orientato ad automatizzare compiti specifici piuttosto che sostituire interi ruoli lavorativi, suggerendo cambiamenti nella composizione dei compiti e delle competenze richieste.
Crediamo quindi che le aziende debbano adottare un approccio proattivo e incentrato sull’essere umano, prioritizzando le persone e garantendo miglioramenti per i lavoratori. Per sfruttare appieno il potenziale della Generative AI, le organizzazioni dovrebbero reinventare i lavori e ricostituire i processi. Questo implica scomporre i lavori in compiti, valutare il potenziale di automazione con la tecnologia e ridisegnare i cosiddetti job.
Sebbene l’AI possa sostituire alcuni compiti e ruoli, crea anche nuove opportunità per l’innovazione, la collaborazione e la creazione di valore. Il compito dei leader aziendali sarà quello di guidare le organizzazioni – e accompagnare le persone – in questa trasformazione dirompente. Gli ingredienti sono quelli già sperimentati con la Trasformazione Digitale, probabilmente da implementare ad una velocità ancora maggiore, a partire da:
- Promuovere programmi di riqualificazione e aggiornamento delle competenze (upskilling & reskilling);
- Coinvolgere i dipendenti in questa transizione, per costruire fiducia e garantire che la transizione tenga conto delle preoccupazioni e delle esigenze dei dipendenti;
- Sviluppare una vera e propria strategia di trasformazione, sfruttando questa occasione per reimmaginare i processi di lavoro e l’esperienza complessiva dei dipendenti in tutta l’organizzazione.
