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Lavoro: chance e sfide dell’ intelligenza artificiale

Estratto del saggio “Come l’intelligenza artificiale sta ridisegnando il lavoro” a cura di Marco Bentivogli, coordinatore Base Italia Nazionale, esperto di politiche del lavoro e innovazione industriale, già segretario Fim-Cisl, pubblicato su “Harvard Business Review Italia”

Lavoro: chance e sfide dell’ intelligenza artificiale

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L’interazione e l’ibridazione uomo-macchina pensante sono in forte crescita ed evoluzione. È probabile che, nello specifico, l’intelligenza artificiale ridisegni l’ambiente di lavoro di molte persone, la natura, il contenuto professionale. Nuovi ambienti necessitano di “architetti del nuovo lavoro”. Le criticità, certo, sono evidenti in più ambiti.

1) Partecipazione e progettazione: se l’innesto delle tecnologie non viene accompagnato da un robusto investimento nella partecipazione dei lavoratori e nella progettazione delle nuove architetture queste ultime risulteranno deludenti rispetto ai risultati attesti; Un esempio? La minore porosità del tempo di lavoro che accresce lo stress e non fornisce benefici sulla produttività.

2) Gerarchie, relazioni e percorsi di acquisizione delle competenze di ruolo vanno tutte ripensate su nuovi paradigmi, altrimenti, l’impresa non funziona e il benessere delle persone si deteriora.

3) I lavoratori “esposti” all’impiego di IA hanno una maggiore occupabilità e salari più alti. Aspetto positivo che non deve determinare una polarizzazione tra lavoratori, con crescita di diseguaglianze; il correttivo è senza dubbio promuovere processi di inclusione colmando ritardi di competenze e di esperienze.

4) Le aziende con un potere di mercato eccessivo posso accentrare i guadagni relativi all’impiego di IA producendo la stessa polarizzazione tra “innovatori e lavoratori tradizionali” a livello di impresa. Per tali rischi, accanto a una moderna attività regolatoria, occorrerebbe comprendere e agevolare lo sviluppo territoriale all’interno di ecosistemi innovativi, gli unici che possono consentire di abbassare la soglia di accesso a competenze e tecnologie anche per le PMI. Senza un efficace lavoro di progettazione si creano ulteriori rischi di eccesso di carico di lavoro e di stress aggiuntivo. I costi organizzativi di implementazione dell’IA, l’assenza di politiche pubbliche efficaci di trasferimento tecnologico attraverso ecosistemi innovativi, rischiano di precludere la più grande potenzialità dell’IA: consentire di aumentare la scala di riferimento delle PMI e favorirne la crescita dimensionale.

IL NODO DEI PREGIUDIZI

Gli algoritmi possono migliorare il grado di oggettività dei processi di valutazione e selezione delle persone. Il nodo dell’obiettività e neutralità è ancora più problematico visto lo spostamento del lavoro verso un maggiore ingaggio cognitivo e una minore capacità di rendere valutabile e calcolabile in modo oggettivo l’apporto professionale umano. Tema aperto da decenni, ben prima dell’avvio della grande trasformazione digitale. Di nuovo c’è che gli algoritmi possono includere pregiudizi inconsci dei committenti e degli sviluppatori che tengono conto della serie storiche delle decisioni assunte e, in tal modo, rischiano di perpetrare i bias. Nel problema si trova la soluzione e qualche passo avanti perché è sempre più frequente la capacità di sviluppare algoritmi in grado di rilevare proprio stereotipi e pregiudizi (bias detection) per contribuire al loro superamento, e accrescerne la consapevolezza nella popolazione generale.

CONDIVISIONE PROTEZIONE

C’è poi un secondo tema su perimetro, proprietà e utilizzo dei dati del lavoro. La quantità e il set di dati che vengono scambiati è enorme ma spesso non trasparente e alcuni di essi possono riguardare informazioni sensibili. Nei contratti di lavoro andrebbe specificato il perimetro dei dati condivisi e il sistema di protezione dei dati stessi. Inoltre, riguardo alla definizione e alla condivisione degli obiettivi, l’IA consente un monitoraggio molto puntuale e in alcuni casi può spingere verso un impiego (saturazione) individuale incrementando il carico di lavoro in modo eccessivo o definire obiettivi difficilmente conseguibili. Senza un analogo monitoraggio sul benessere delle persone, l’aumento di carico diviene devastante per lavoratori, ma anche per risultati aziendali. Il tempo di lavoro diviene meno “poroso” e gli spazi di contributo cognitivo sono compensati in modo negativo da una crescita di stress.

IA E MERCATO DEL LAVORO

Nell’ultimo secolo, la tecnologia ha creato più posti di lavoro di quanti ne abbia rimpiazzati. La tecnologia e l’innovazione stanno cambiando la natura del lavoro, portando alla domanda di abilità cognitive avanzate e una maggiore adattabilità tra i lavoratori. I dati di numerose ricerche sull’Europa ci indicano che mentre la tecnologia sostituisce alcune mansioni, in generale aumenta anche la domanda di lavoro. Complessivamente, si stima che proprio la tecnologia che sostituisce il lavoro di routine abbia creato oltre 23 milioni di posti di lavoro in tutta Europa dal 1999 al 2016 (Gregory 2016).

Il digitale “scongela” lo spazio (i suoi luoghi) e il tempo (gli orari) del lavoro. Mette in discussione l’autostrada bicolore lavoro dipendente/autonomo. Cresce la terza corsia, non solo per i lavori collegati alle piattaforme, ma per tutto il lavoro. Le resistenze culturali e ideologiche al riconoscimento del nuovo lavoro lo consegnano al vuoto di nuove normative e di nuovi contenitori giuridici e contrattuali. Le modalità e le condizioni con cui le persone lavorano richiederebbero un urgente ripensamento dei sistemi di protezione sociale che, specie in Italia, non tutelano i contratti non-standard, come le partite iva.

Non solo, per valutarne la sostituibilità, ricordiamo sempre che l’IA non sa fare tutto e che anche le persone hanno abilità molto diversificate: secondo l’indagine Ocse del 2017 “Computers and the Future of Skill Demand”, solo l’11% degli adulti è attualmente al di sopra del livello di abilità che l’IA è vicina a riprodurre. La gran parte è molto al di sotto. Tema che chiama in causa un ambito poco efficace nel nostro Paese, la formazione e la riqualificazione professionale (reskilling) degli adulti.

In uno degli studi più interessanti realizzato in Italia3 si compie un’analisi attraverso lo Standard Internazionale Isco 2008, incrociandolo con la classificazione Cp 2011 e si comparano i risultati della potenziale esposizione all’IA delle 800 professioni rilevate in Italia da Istat. Il digitale e l’IA secondo la ricerca, consentono il distanziamento sociale, tutelando il lavoro. In realtà consentono anche di immaginare sistemi di organizzazione del lavoro che limitino la prossimità non solo con le persone, ma anche con le macchine e i luoghi di lavoro.

I nostri sistemi di protezione sociale e le tutele contrattuali si basano su sistema su un’occupazione a salario stabile, definizioni chiare del datore di lavoro, delle sue responsabilità e del rapporto di lavoro e una previsione di data di pensionamento. Questo approccio, tuttavia, riguarda un numero sempre più ridotto di persone e ne lascia fuori un numero crescente, poiché la natura mutevole del lavoro sconvolge proprio la capacità regolatoria delle normative tradizionali. La tecnologia sposta la domanda di benefici per i lavoratori da parte dei datori di lavoro verso prestazioni che tutelino le discontinuità occupazionali e di reddito e, soprattutto, il diritto soggettivo alla formazione, di qualità e lungo tutta la vita lavorativa. L’orizzonte full time, a tempo indeterminato, non solo è una promessa tradita ma lascia fuori da ogni diritto tutti gli altri.

IA E APPRENDIMENTO

L’IA determina profondi mutamenti sul lavoro, ma apre, al contempo, molti spazi per rafforzare la persona dentro questi mutamenti. Tra essi, ci aiuta nel superare il sempre meno efficace “fordismo” dei nostri sistemi di istruzione e formazione. Programmi e metodi di apprendimento uguali per tutti e sempre più inutili. Eppure, il nostro Paese aveva iniziato da precursore col piede giusto. Un esempio agli albori della rivoluzione digitale, mai sufficientemente narrato, fu l’introduzione dell’italianissima “Perrottina”, la “programma 101” realizzata da Piergiorgio Perotto4. Oltre ad essere il primo personal computer, fu la prima sperimentazione di formazione computer based (CBT), il cui cuore non era cedere le capacità di calcolo alle macchine ma apprendere il pensiero logico alla base del loro funzionamento.

Oggi l’Ia aiuta a rendere più adattivo l’apprendimento (adaptive learning) dei lavoratori con formazione meno fordista e più sartoriale. Come sostiene Franco Amicucci, l’IA ha una grande potenzialità nell’aumentare la personalizzazione della formazione. Alcune applicazioni di recommendation system riguardano la possibilità di generare tutor intelligenti che assistano i processi di apprendimento, aiutare l’analisi semantica per la classificazione e il tagging di contenuti formativi e consigliare percorsi di formazione personalizzati. Per consentire alle persone di stare dentro il gorgo dell’innovazione saranno necessari, a livello aziendale e territoriale, ambienti digitali di apprendimento di upskilling e re-skilling capaci, in prospettiva, di costruire il predictive learning, ossia anticipare, in un contesto di rapida obsolescenza di professioni e competenze, l’apprendimento delle competenze necessarie nel futuro prossimo. Il centro di queste piattaforme non può che essere la persona.

Fonte: Startmagazine.it

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