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Ai, l’impatto sul lavoro: così cambiano le professioni



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L’avvento dell’Intelligenza Artificiale sta trasformando il mondo del lavoro, introducendo nuovi ruoli ma anche sollevando timori di “sostituzione”. Nonostante le preoccupazioni, l’effettivo impatto dell’IA sulle professioni rimane incerto: l’unica cosa certa è che siamo in un momento di cambiamento e adattamento professionale in attesa di capire le vere conseguenze di questa rivoluzione

Pubblicato il 14 mag 2024

Michela Lecce

Cybersecurity Technical Specialist in Microsoft



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Con l’avvento delle tecnologie legate all’intelligenza artificiale (IA), il panorama delle opportunità professionali si è rinnovato per far fronte a nuove esigenze, sia tecniche che funzionali. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui lavoriamo e come ci comportiamo.

L’IA rivoluziona il mondo del lavoro

Nel corso dell’ultimo anno, si è osservato un notevole aumento di professionisti impegnati nello sviluppo di applicazioni basate sull’Intelligenza Artificiale.

Le organizzazioni si sono attivate per creare nuovi ruoli aziendali, volti a sfruttare appieno i vantaggi offerti dall’IA al fine di potenziare il proprio business. In questo contesto, si è reso necessario dotarsi di figure specializzate nella gestione di queste nuove forme di tecnologia, dando vita a ruoli come quello dell’AI Ethicist o dell’AI Manager, fino a poco tempo fa del tutto assenti negli organigrammi aziendali.

Gli innovativi strumenti di intelligenza artificiale generativa presentano poi un notevole potenziale per rivoluzionare il modo di lavorare; tuttavia, sono ancora limitate le conoscenze riguardo all’impatto che avranno.

Mentre i precedenti progressi tecnologici nell’automazione tendevano a influire sulle attività “di routine”, queste nuove tecnologie hanno il potenziale per automatizzare anche le attività “non di routine”. L’IA generativa, caratterizzata dalla creatività, dalla cognizione e dalla potenziale pervasività suggeriscono che la stessa avrà un impatto sui lavoratori impiegati in occupazioni che in precedenza erano considerate immuni all’automazione.

La sfida è quella di promuovere il progresso e l’innovazione nell’IA, proteggendo al contempo i lavoratori e i consumatori dai potenziali tipi di danni che potrebbero derivarne (The White House, 2024) [1].

In questo articolo, si analizzano alcuni casi studio e vengono riportati alcuni dati sul tema, al fine di approfondire le opportunità e le sfide che l’Intelligenza Artificiale sta portando nel mondo del lavoro.

Le nuove figure professionali generate dall’IA

Per valutare l’evoluzione delle figure professionali è stato condotto uno studio di natura approssimativa che consiste nell’utilizzo della libreria Trends di Google Analytics. Essa consente di verificare l’andamento delle parole ricercate dagli utenti in specifiche regioni del mondo in dati periodi temporali. Nel caso specifico, è stato analizzato tutto il panorama dei dati disponibili (dal 2004 ad oggi) in tutto il mondo per le figure descritte nel prosieguo. Esse non sono ovviamente esaustive delle nuove opportunità che l’IA ha creato nella prospettiva professionale, ma è un insieme di punti che, combinati insieme, consentono di dedurre come l’IA abbia aperto il mondo del lavoro a posizioni e ruoli che pochi decenni fa non erano nemmeno immaginabili.

Figure di back end – tutte quelle che creano applicazioni

Le nuove professioni tecniche che l’IA ha creato riguardano coloro che sono in grado di sviluppare applicazioni che ne utilizzano, sfruttano e ottimizzano gli algoritmi. Sono professionisti molto focalizzati sulle nozioni di natura tecnica, formate da percorsi di natura matematica, informatica e statistica.

  • AI developer. Professionista che si occupa di progettare, sviluppare e migliorare gli algoritmi, i modelli e i sistemi che rendono possibile l’IA generativa. Deve essere in grado di utilizzare e combinare diverse tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, come le reti neurali, le reti generative avversarie, i modelli di linguaggio naturale, speech recognition, reinforcement learning per implementare, testare e aggiornare soluzioni di IA.
  • Data scientist. Questa categoria non nasce con l’introduzione dell’IA ma sta certamente subendo un’evoluzione. Tali professionisti si concentrano su metodi e algoritmi necessari per analizzare le grandi moli di dati (big data) utilizzando modelli di machine learning per estrarre informazioni utili. Con l’aumento dell’uso di algoritmi di intelligenza artificiale complessi, è diventato essenziale per i data scientist garantire che i modelli siano trasparenti, spiegabili e affidabili per gli utenti finali e i regolatori.
  • AI engineer. Professionista che si occupa di creare nuove applicazioni e software che usano i modelli di intelligenza artificiale integrandoli all’interno di progetti più grandi. Deve essere in grado di selezionare, organizzare e pulire i dati, di impostare e monitorare i processi di generazione e controllo degli input (grounding), di valutare e migliorare le prestazioni dei modelli. Validare e correggere i contenuti generati dell’IA confrontandoli con requisiti, aspettative e norme. Deve essere anche in grado di individuare e segnalare gli errori, le incongruenze e le anomalie dei contenuti, di effettuare dei test di qualità, di funzionalità e di usabilità, di suggerire e implementare delle correzioni o delle migliorie.

Figure di front end – tutte quelle che sfruttano e ottimizzano le applicazioni

Questo tipo di figure non sono meno tecniche di quelle elencate in precedenza, ma si differenziano perché utilizzano algoritmi che sfruttano l’IA per accelerare un lavoro già esistente. Le opportunità in questa categoria, visto l’enorme campo di applicazione (dal civile al militare, dal cinema al finance…) sono potenzialmente infinite, ma qui ne riportiamo alcune che possano essere quantomeno esemplificative della categoria.

  • Prompt engineer. Professionista che usa l’IA generativa per creare prompt, ovvero istruzioni o input che guidano la generazione di contenuti. Deve essere in grado di formulare prompt efficaci, che rispondano agli obiettivi, ai parametri e al contesto desiderati, di testare e ottimizzare i prompt, di integrare i prompt con altri strumenti o piattaforme.
  • Sviluppatore di chatbot e assistenti virtuali. Questi professionisti sviluppano e implementano chatbot e assistenti virtuali utilizzando tecniche di intelligenza artificiale come il Natural Language Processing (NLP) e il machine learning.

Figure a contorno – tutte quelle che regolano e aiutano lo sviluppo cosciente dell’IA

Uno studio del 2022 condotto da Acemoglu et al. [2] sfruttando l’ Annual Business Survey dell’Ufficio del Censimento degli Stati Uniti ha portato alla luce come le aziende che hanno introdotto l’IA all’interno dei loro processi abbiano avuto impatti anche sul tipo di figure e relative competenze richieste. Tra tali aziende, il 15% riferisce che l’IA abbia aumentato i livelli di occupazione complessivi e il 6% indica che li abbia ridotti. Da ciò si evince che l’IA ha ancora effetti limitati e in qualche modo ambigui sui livelli occupazionali. L’aspetto più interessante di tale studio riguarda l’introduzione di nuove figure a contorno dell’IA: il 41% delle aziende coinvolte ha riferito di aver introdotto, o comunque richiesto, nuove figure lavorative con altrettante nuove competenze.

  • AI ethicist. Professionista che si occupa di valutare e garantire l’etica, la legalità e la responsabilità dei contenuti generati dall’IA o dei processi gestiti con l’IA. Deve essere in grado di identificare e prevenire i rischi, le sfide e le implicazioni etiche, sociali e legali dell’AI generativa, di stabilire e applicare dei principi, delle regole e delle linee guida aziendali e normative, di monitorare e revisionare i contenuti generati. Le aziende che utilizzano l’IA non sono esenti dalla responsabilità di rispettare le leggi antifrode, antitrust e antidiscriminazione, nonché le normative in materia di sicurezza, salute sul posto di lavoro, ecc. Riuscire ad assicurarne il rispetto non è un compito semplice. Un recente rapporto della Brookings Institution [3] ha evidenziato diversi punti in tal senso: la creazione di standard solidi, l’accesso alle informazioni necessarie durante eventuali audit, la creazione di competenze tecniche, la revisione dei processi interni e molto altro.
  • AI manager. Gli AI manager lavorano spesso in gruppi interdisciplinari e con partner esterni. Poiché un’analisi della fattibilità di idee innovative è di grande importanza, gli AI manager osservano lo sviluppo a livello globale e il potenziale dell’IA, soprattutto in relazione ai progetti in corso. Gli AI manager mantengono la supervisione e la responsabilità del progetto, pianificano, sviluppano e controllano l’implementazione dei sistemi di IA e definiscono le specifiche, tenendo sempre conto dei requisiti di qualità.
  • AI architect. Curano la strategia per l’architettura dell’IA. Sono il collante tra data scientist, data engineer, sviluppatori, responsabili operativi (DevOps, DataOps, MLOps) e i leader delle business unit per governare e rendere scalabili i progetti di intelligenza artificiale. In particolare, tra le altre cose, verificano gli strumenti e le implementazioni di intelligenza artificiale su dati, modelli e ingegneria del software con particolare attenzione al miglioramento continuo. Garantiscono un meccanismo di feedback per valutare i servizi di intelligenza artificiale, supportare la ricalibrazione dei modelli e riaddestrare i modelli. Lavorano a stretto contatto con i responsabili della sicurezza e della valutazione del rischio per prevedere e ribaltare i rischi, come l’avvelenamento dei dati di addestramento, il furto di modelli di intelligenza artificiale e i campioni contraddittori, garantendo un’implementazione etica dell’intelligenza artificiale.

L’influenza dell’intelligenza artificiale generativa sul mondo del lavoro

I recenti e sorprendenti progressi dell’Intelligenza Artificiale Generativa hanno suscitato preoccupazioni riguardo all’impatto che questi avranno sull’occupazione, sull’istruzione, sulla produttività e sul futuro del lavoro, come evidenziato da Baily, Brynjolfsson, Korinek [4].

Le proiezioni esistenti suggeriscono che l’IA generativa avrà un impatto sui lavoratori impiegati in occupazioni che in precedenza erano considerate immuni all’automazione. Sebbene stiamo ancora aspettando di vedere tutte le capacità e le applicazioni dell’IA generativa, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT di OpenAI e Bard di Google, e i generatori di immagini, come Midjourney e DALL-E di OpenAI, sono già in grado di redigere saggi, scrivere codice informatico ed eseguire progetti grafici. Queste capacità rappresentano chiari esempi di quello che tradizionalmente verrebbe chiamato lavoro cognitivo non di routine, suggerendo che una classe precedentemente immune di impiegati potrebbe essere a rischio. Ad esempio, uno studio recente [5] condotto da OpenAI e dall’Università della Pennsylvania ha rilevato che circa l’80% dei lavoratori statunitensi potrebbe subire un impatto in almeno il 10% delle loro attività a causa dell’introduzione degli LLM, mentre circa il 19% dei lavoratori potrebbe subire un impatto nel 50% delle loro attività.

Gli effetti previsti si estendono a tutti i livelli salariali, con i lavori a reddito più elevato che potrebbero subire un maggiore impatto e a tutti i settori. Lo studio suggerisce inoltre che, con l’accesso ad un software LLM, circa il 15% delle attività lavorative potrebbe essere completata molto più velocemente e con lo stesso livello di qualità. Quando invece si integrano gli LLM nei processi e nelle tecnologie già in uso dai lavoratori, questa quota aumenta tra il 47 e il 56%.

L’impatto sul mondo della sicurezza informatica

A Gennaio 2024, Microsoft ha pubblicato i risultati di uno studio [6] in cui, utilizzando Test Controllati Randomizzati (RCT), misura l’impatto sull’efficienza in termini di velocità e qualità derivante dall’utilizzo di Copilot for Security per svolgere quattro diverse attività: il riepilogo di un incidente di sicurezza, l’analisi di script, la creazione di report su incidenti di sicurezza e la risposta agli stessi. I risultati hanno mostrato un incremento del 14% nella velocità di analisi di script, del 19% nell’analisi di incidenti di sicurezza, e del 39% nella generazione di un report di sintesi sull’incidente. Non solo, lo studio mostra anche un aumento nella qualità del lavoro svolto; in particolare, le varie attività svolte con Copilot for Security avevano circa il 49% in più di accuratezza e l’analisi di script si è dimostrata del 12% più accurata.

Conclusioni

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale sta portato a un rinnovamento del panorama professionale e alla creazione di nuovi ruoli aziendali. I recenti progressi dell’IA generativa hanno suscitato preoccupazioni riguardo al suo impatto sull’occupazione, in quanto potrebbe automatizzare anche attività non di routine e quindi occupazioni precedentemente considerate immuni all’automazione. Tuttavia, sappiamo ancora poco su come realmente si evolverà il mondo del lavoro a valle di questa rivoluzione tecnologica.

Bibliografia

[1] The White House. (2024, 01 15). AI Report. Retrieved from The White House: https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2022/12/TTC-EC-CEA-AI-Report-12052022-1.pdf

[2] Acemoglu D., G. Anderson, D. Beede et al. 2022. “Automation and the Workforce: A Firm-Level View From the 2019 Annual Business Survey.” Paper presented at the NBER/CRIW conference on Technology, Productivity and Economic Growth, Washington DC, March 2022. http://pascual.scripts.mit.edu/research/abs/

[3] Goger, A., A. Parco, E. Vegas. 2022. “Learning and Working in the Digital Age.” The Brookings Institution, Washington DC. https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2022/05/Learning-and-working-in-the-digital-age_FINAL.pdf

[4] Martin Neil Baily, Erik Brynjolfsson, and Anton Korinek. Machines of mind: The case for an AI-powered productivity boom. 2023.

[5] Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock. GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models. arXiv preprint arXiv:2303.10130, 2023.

[6] Ben Edelman, James Bono, Sida Peng, Roberto Rodriguez, Sandra Ho – Randomized Controlled Trial for Copilot for Security – Whitepaper – January 2024 https://www.bing.com/ck/a?!&&p=4aa5a21daa492ef0JmltdHM9MTcxMzA1MjgwMCZpZ3VpZD0zMmNlZWUyOS04ZTFiLTZkNTEtMDI1Zi1mZjQxOGZlMDZjZTQmaW5zaWQ9NTIwMQ&ptn=3&ver=2&hsh=3&fclid=32ceee29-8e1b-6d51-025f-ff418fe06ce4&psq=Microsoft+Copilot+for+Security+randomized+controlled+trial+(RCT)+with+experienced+security+analysts+conducted+by+Microsoft+Office+of+the+Chief+Economist%2c+January+2024&u=a1aHR0cHM6Ly93d3cubWljcm9zb2Z0LmNvbS9jb250ZW50L2RhbS9taWNyb3NvZnQvZmluYWwvZW4tdXMvbWljcm9zb2Z0LXByb2R1Y3QtYW5kLXNlcnZpY2VzL21pY3Jvc29mdC1keW5hbWljcy0zNjUvcGRmL01pY3Jvc29mdC1Db3BpbG90LWZvci1TZWN1cml0eS1wcm9kdWN0aXZpdHktZmluZGluZ3MtV2hpdGVwYXBlci1KYW4yMDI0LnBkZg&ntb=1

[7] https://www.crowdstrike.com/products/charlotte-ai/

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