Questo articolo è stato scritto da Alessandro Giaume, Innovation Director in Ars et Inventio e autore di “Data Scientist. Tra Competitività e Innovazione”.
Qualche tempo fa un amico ha pubblicato su LinkedIn un post che richiamava un articolo di Business Wire di inizio anno, da cui si può evincere che Amazon, in un periodo di circa 18 mesi, sta rendendo disponibili oltre 100.000 nuovi posizioni lavorative full-time/full-benefit.
La figura sottostante mostra invece come il rapporto anno su anno del tasso di assunzione (in azzurro) di Amazon non sia fondamentalmente cambiato, nonostante nello stesso periodo il numero dei robot installati nei magazzini della società sia passato da 1.500 a 45.000 unità.
fig.1 – Fonte Quartz Media
Per quanto Amazon sia, per il tipo di attività core che la caratterizzano, certamente un buon punto di riferimento per l’osservazione di quei fenomeni legati alla crescita di soluzioni applicate di Intelligenza Artificiale e la contestuale riduzione delle opportunità di impiego, parrebbero non emergere correlazioni tra i due fenomeni. Anzi, sembrerebbe essere vero esattamente il contrario.
Alcuni lavori verranno distrutti e nuovi ne nasceranno, e appare altamente probabile che il contenuto delle attività che ci si aspetta siano di responsabilità umana si innalzerà, rendendo necessarie nuove abilità e competenze, ovvero nuovi schemi di gioco legati al modo in cui tali abilità e competenze debbano essere create, allenate e sviluppate.
Così stanno nascendo i nuovi lavori
Per fare un esempio, lo scorso maggio Facebook ha annunciato la ricerca di tremila moderatori che assicurino un controllo puntuale dei contenuti pubblicati. Un ruolo che la stessa Facebook non ritiene opportuno affidare ad un algoritmo software.
Sono nuovi lavori. Per svolgere i quali non servono necessariamente solo competenze informatiche pure, quanto piuttosto un adeguato mix di abilità legate sì all’interpretazione del dato, che non prescindano quindi da una base di conoscenza quantitativa e computazionale, derivanti ad esempio da studi ingegneristici e statistici, integrandola però con competenze legate anche alle discipline umanistiche, come ad esempio sono la filologia e la semiotica.
Anche la psicologia potrà trovare punti di riferimento importanti. Ad esempio nel definire il “comportamento” di un sistema di Intelligenza Artificiale, chiamato a ricoprire un determinato ruolo, per svolgere al meglio i compiti del quale sia opportuno saper interpretare le sfumature e il significato di parole e frasi pronunciate dall’essere umano con il quale il sistema si trovi a dover interloquire e interagire. Significa saper modellare i comportamenti relazionali che questi sistemi devono mostrare di saper adottare in modo corretto e tempestivo.
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Servono già quasi 90 mila nuovi lavoratori
E nasceranno nuovi bisogni di capacità legate al trasferimento tecnologico, tese a colmare i gap di conoscenza introdotti da nuove funzionalità nei confronti delle reali applicazioni di business. La creazione di valore reale per le imprese, verso una sperimentazione di innovazione fine a sé stessa.
Ne parlo al futuro, ma già oggi abbiamo evidenza del vuoto professionale che corre il rischio di formarsi.
In Italia per il triennio 2016-2018, secondo l’Osservatorio delle Competenze Digitali, sono circa 86 mila le figure professionali necessarie in ambiti legati alla tecnologia emergente e all’Industria 4.0, tra le quali spiccano quelle legate all’IoT, ai Big Data e alla CyberSecurity.
Il futuro è la collaborazione tra uomini e macchine
Parrebbe quindi lecito aspettarsi che le applicazioni di Intelligenza Artificiale, e più in generale di automazione, siano in grado di portare benefici importanti per gli utenti come per le imprese, rendendo di fatto possibile una crescita economica diffusa. È però anche vero che la maggiore o minore da un lato pervasività e dall’altro velocità di adozione di queste nuove applicazioni e tecnologie, saranno alla base di fenomeni importanti in relazione alle dinamiche a cui la forza lavoro sarà esposta.
Tutti avremo bisogno di adattarci all’impatto evolutivo che le applicazioni di Intelligenza Artificiale sempre più riverseranno sui processi e sulle metodologie che oggi conosciamo, richiedendo livelli di istruzione superiori e una maggiore capacità di lettura di fenomeni legati all’interazione tra uomo e macchina, attingendo anche a quelle abilità maggiormente legate alle capacità emotive e cognitive, alla creatività.
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I nuovi leader che guideranno il cambiamento
Per ottenere buoni risultati, anche in relazione alla velocità con la quale questi tipi di applicazioni si rendono effettivamente disponibili, dovrà emergere una leadership capace di abbracciare l'automazione a tutti i livelli, e quindi di favorire una crescita dell’economia, senza però trascurare la necessità di accompagnare la forza lavoro attraverso questo nuovo cambiamento di paradigma.
È necessario che i nuovi schemi di gioco di cui dicevo all’inizio di questo articolo, siano concretamente abilitati da un accresciuto dinamismo e una reale capacità di ridistribuzione di competenze e responsabilità, e che le opportunità di formazione possano essere più costantemente presenti nel corso dell’intero percorso professionale.
