Per usare meglio le macchine e superare il timore che i robot possano finire per rubarci il lavoro, ci sarà bisogno di una formazione in grado di garantire, da una parte una componente nozionistica e dall’altra una componente di capacità critica, di relazione unita alla capacità di utilizzare tecnologie complesse quali partner di lavoro. Una conoscenza che dovrà essere in continuo aggiornamento ma libererà le persone dalle attività e dai task quotidiani, dalla ripetitività del lavoro.

La cosiddetta “Augmented Process Automation” permetterà di aumentare la produttività e delegare alle macchine le attività, e consentirà ai lavoratori di concentrarsi su quello che fanno meglio. Di contro sarà sempre meno possibile fare un task senza pensarci, in modo automatico come si guida l’auto.

Sarà necessario continuamente controllare i risultati delle macchine, esprimere valutazioni, innovare i processi e chiedersi se la direzione presa e i risultati ottenuti sono in linea con ciò che la sua organizzazione si aspetta. Un lavoro più stressante perché prendere decisioni e fare valutazioni, controllare le macchine è una condizione che aumenta lo stress.

I timori, quindi, non dovrebbero concentrarsi – come invece sta succedendo – sulla perdita di posti di lavoro ma sulla capacità di apprendere continuamente e di valutare il lavoro delle macchine.

La più grande paura che ci mette l’intelligenza artificiale è quella di rubarci il lavoro. Paura che compete con quella di trovarci ad essere dominati dalle macchine. Sono due paure che esistono da prima che nascesse l’IA e si accompagnano con il progresso dell’uomo.

La cosa che più spaventa i lavoratori delle macchine non è tanto il fatto di essere degli strumenti ma di avere internalizzato il modo, i passaggi, le operazioni che sono necessarie a produrre un qualcosa. Questo processo nel software è andato talmente avanti che ormai sempre più spesso chi lo progetta e realizza può operare anche senza ascoltare chi ci dovrà lavorare, anzi il software viene utilizzato come strumento per cambiare in modo disruptive le organizzazioni e i loro processi. Questo non è detto che sia un male se fatto in modo coscienzioso.

Non è la macchina che spaventa, ma l’uso che se ne fa

L’avvento del computer ha spinto sempre più avanti questa caratteristica, esso interiorizza fondamentalmente dei processi e attraverso la sua centralità (pensiamo al mainframe o ad un ERP) per molte persone è lo strumento di coordinamento della catena di attività necessarie a produrre un prodotto o un servizio.

È vero che ognuno ha un personal computer sul tavolo ma sono tutti collegati tra loro. I computer, fino a quando sono rimasti scollegati tra loro e alla mercé del singolo lavoratore che li utilizzava come complemento per la propria parte del lavoro non facevano paura ma quando sono stati connessi e “orchestrati” a livello centrale e hanno immagazzinato un processo hanno cominciato a spaventare.

Non è dunque la macchina in sé che preoccupa ma il suo uso, anche se spesso gli viene associata una sua neutralità come se il processo che incarna l’avesse determinato la macchina stessa e non i suoi progettisti.

Una storia non recente, la nascita del movimento luddista, ad esempio, non nasce dal rifiuto delle macchine in sé ma dal rifiuto delle condizioni di lavoro che determinavano le macchine rispetto al lavoro artigianale dove il lavoratore era l’unico depositario della conoscenza e dell’abilità di realizzare.

La Robot Process Automation

Con lo sviluppo dell’intelligenza artificiale le macchine hanno fatto un notevole passo avanti nell’interiorizzare l’esperienza dell’uomo. Le macchine possono essere addestrate a fare attività sofisticate attraverso l’apprendimento dai dati di come l’uomo fa le attività e questo pone ancora più ansia a chi lavora con esse. Analizzando più attentamente quello che accade tuttavia rimane sempre l’uomo in vantaggio.

Anche la Robot Process Automation che consente di delegare alla macchina task complessi non riesce a sostituire l’uomo completamente, sarà sempre molto più costoso fare un investimento nell’addestrare una macchina.

La RPA funziona attraverso dei sistemi di programmazione che consentono di emulare molti task oggi in mano agli umani. È possibile raccogliere dati grezzi ed elaborarli per produrre report grafici sofisticati, analisi e confronti, valutare indicatori, fare il data entry su sistemi in modo automatizzato e così via. Con un uso intenso dell’intelligenza artificiale è possibile addestrare le macchine affinché possano catalogare testi e immagini velocemente, fare delle valutazioni preliminari in base a criteri prefissati costruiti sulla base di un addestramento e così via molte altre cose. Rimane il fatto che gli umani hanno la capacità di chiedersi il perché, di valutare se un certo dato di output merita approfondimenti anche se è congruente con i dati forniti in input e, soprattutto, cambiare la logica sul momento, innovare, farsi delle domande di fronte ad un problema nuovo. Gli umani fanno fatica a gestire grandi mole di dati, a mantenere la concentrazione per tempi molto lunghi e si distraggono cosa che le macchine non fanno. Amazon o Tesla hanno fatto enormi investimenti nell’intelligenza Artificiale applicata alla loro organizzazione ma comunque continuano ad essere tra le aziende che assumono di più.

Anche la digital transformation è fatta di persone

Malgrado le evoluzioni della tecnologia la digital transformation è principalmente fatta di persone.

Queste caratteristiche diverse tra uomo e macchina li rendono complementari, la soluzione migliore rimane sempre quella di affiancare ad un umano una macchina. In questo senso bisognerebbe parlare di Augmented Process Automation, liberandosi dall’idea che la macchina possa operare da sola per andare verso un modo di lavorare che consenta agli umani di concentrarsi su quello che sanno fare meglio e alle macchine altrettanto.

Certo alcuni lavori che oggi fanno gli umani tenderanno a sparire, soprattutto quelli ripetitivi o a basso contenuto come usare excel per inserire o togliere dati senza un ragionamento dietro, il data entry e così via.

Ripensare la formazione e la vita nelle organizzazioni

È necessario ripensare velocemente alla forza lavoro presente sul mercato per spingerla a processi di formazione che più che aumentarne le nozioni (che si possono trovare facilmente) dovrebbe concentrarsi nell’integrare le nozioni, nel mettere insieme nozioni di campi diversi e saperle riconfigurare per risolvere problemi nuovi, o per esprimere valutazioni. Questo non significa che le nozioni non servono più ma che è meno importante impararle a memoria che impararle ad usare in modo intelligente.

Questo significa cambiare l’impostazione del sistema formativo, il modo nel quale si lavora, considerare che un lavoro a così alto livello di concentrazione necessità di tempi di riposo, di tempi di formazione, di confronto continuo in team. Abbiamo anche la necessità di aumentare le competenze di base sulla tecnologia affinché le persone sappiano utilizzarla ma anche rimettere in discussione i suoi risultati, comprendere il funzionamento per valutarne l’efficacia. Abbiamo la necessità che un computer non sia considerato una black box del quale non si conosce nulla e che ogni risultato che produce appaia come una magia. Come degli indigeni di fronte alle prime radio che vedevano in mano agli esploratori occidentali.

E qui emerge la necessità di ripensare anche la vita nelle organizzazioni. Questo già sta avvenendo, molte aziende hanno orari flessibili e molti paesi stanno sperimentando orari ridotti di lavoro. Il lavoro del futuro sarà meno alienante ma più a rischio burnout, che è la condizione di stress di eccessivo lavoro che porta le persone a non essere in grado di concentrarsi e di valutare con attenzione le cose, a sentirsi depresse.

Se ci pensiamo negli ultimi anni è emerso sempre di più il disagio nei luoghi di lavoro, negli USA ormai si parla tranquillamente di malattia mentale nei luoghi di lavoro e sempre più aziende hanno assunto psicologi che aiutino il personale.

Compito delle nostre organizzazioni deve essere quello di preparare per tempo questo scenario, aiutare le persone a vivere meglio nelle aziende e motivarle.

Riscoprire il “modello Olivetti”

Uno scenario nuovo ma la moderna scienza del management in realtà ne parla da moltissimi anni e ci sono numerose esperienze di eccellenza a livello internazionale. In Italia l’azienda che è andata più avanti su questa strada è la Olivetti di Adriano Olivetti, che mentre investiva enormemente sul benessere sociale dei lavoratori in azienda era in grado di avere livelli di produttività notevolmente maggiori rispetto ai suoi concorrenti.

Si racconta che durante una visita di una delegazione dell’unione sovietica un loro rappresentante si stupì di come fosse possibile che malgrado le condizioni di vita così buone dei lavoratori la Olivetti avesse un livello di produttività molto più alto del modello stalinista basato sullo stacanovismo.

In Italia abbiamo un problema di managerialità: è diffusa l’idea che il manager debba controllare e stressare i lavoratori per ottenere più produttività mentre studi consolidati hanno dimostrato che l’utilizzo delle leve del benessere dei dipendenti e sul loro coinvolgimento sono notevolmente più efficaci.

Conclusioni

La digital trasformation si basa molto sulle persone, su una nuova impostazione culturale e manageriale, sulla capacità di metterle al centro. Paradossalmente stiamo scoprendo che per usare meglio le macchine dobbiamo “usare” molto meglio le persone, la sfida sembra piccola ma in realtà è enorme perché è necessario rimettere in discussione molte delle pratiche normalmente presenti nei luoghi di lavoro.

Fonte: Agendadigitale.eu

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