Impatto e diffusione dell’intelligenza artificiale (AI) nel mondo del lavoro

Impatto e diffusione dell’intelligenza artificiale (AI) nel mondo del lavoro

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

Per poter descrivere l’impatto che l’IA ha sul lavoro è necessario innanzitutto spiegare cosa si intende per intelligenza artificiale e quali sono le scienze sulle quali si basa.

L’intelligenza artificiale è una disciplina che permette la programmazione e progettazione di sistemi hardware e software, che consentono ad un elaboratore elettronico di svolgere prestazioni tipiche dell’intelligenza umana. Alla base delle problematiche legate a tali sistemi vi sono tre parametri che rappresentano i cardini del comportamento umano:

  • una conoscenza non sterile, ovvero di esperienza e di possibilità di comprendere nuove informazioni tramite quelle già presenti nel sistema di partenza;
  • una coscienza che permette di prendere decisioni;
  • un’ abilità di risolvere problemi in maniera differente a seconda dei contesti nei quali si trova.

In particolare, l’obiettivo è quello di dotare le macchine di queste caratteristiche in modo tale che siano in grado di risolvere dei problemi autonomamente. Questo è possibile fornendo alla macchina un algoritmo (detto “algoritmo inferenziale”) che sia a sua volta in grado di costruirne un altro, detto meta-algoritmo.

L’IA nasce come un ramo dell’informatica per affiancare alla nozione di problema quella di algoritmo e di dato, con lo scopo di studiare ed evidenziare le varie modalità per la sua rappresentazione. Non bisogna però dimenticare come sia collegata anche con la robotica. L’introduzione dell’IA infatti avviene specialmente nel settore della robotica industriale per affinare e migliorare l’autonomia nei processi di automazione.

Come sostenuto da Beramini (anno 2019) “la possibilità di avere a disposizione, all’interno della realtà lavorativa, una serie di robot maggiormente autonomi è una risorsa importante, nel momento in cui queste macchine sono in grado di adeguare il loro comportamento all’ambiente circostante e alla mansione che sono destinate a svolgere riuscendo così a far fronte anche a situazioni inattese (o non inizialmente previste) per le quali non erano state programmate.”

Uno dei risultati più importanti dell’IA è infatti quello del machine learning (o apprendimento automatico) che consente alla macchina di svolgere una determinata azione anche se questa non è stata programmata tra le azioni possibili. Questo è possibile mediante tre tipi di apprendimento.

  • apprendimento supervisionato, ovvero alla macchina vengono forniti degli esempi di obiettivi da raggiungere, mostrando le relazioni tra input, output e Questa dall’insieme dei dati riesce ad estrapolare una regola generale, che possa permettere, ogni volta che viene stimolata con un determinato input, di scegliere l’output corretto per il raggiungimento dell’obiettivo.
  • apprendimento non supervisionato, ovvero la macchina deve essere in grado di effettuare delle scelte senza essere stata prima “istruita”, ma imparando esclusivamente dai propri errori.
  • apprendimento per rinforzo, ovvero la macchina si trova ad avere un’interazione con un ambiente dinamico nel quale le caratteristiche sono variabili e non saprà il risultato delle proprie scelte se non alla fine della prova, quando comprende se l’obiettivo è stato raggiunto o meno.

Impatto e diffusione dell'intelligenza artificiale (AI) nel mondo del lavoro

I fattori che hanno portato allo sviluppo dell’IA

Prendere decisioni in condizioni di incertezza è il cuore delle moderne economie, proprio per questo l’introduzione di algoritmi molto potenti come quelli offerti dall’IA risulta necessaria per poter affrontare al meglio delle scelte spesso molto rischiose.

Non basta però pensare solo ai benefici che potrebbe introdurre l’IA nel mondo del lavoro per spiegarne la diffusione così rapida, infatti sono tre i principali fattori che hanno determinato la corsa alla deposizione di numerosi brevetti sull’IA nei diversi patent office in tutto il mondo.

In primo luogo, il calo dei costi di elaborazione ha portato ad un’esplosione della potenza di calcolo installata e della capacità di archiviazione. Inoltre, lo sviluppo e l’adozione diffusa di internet e di altre forme di comunicazione digitale ha portato ad un aumento significativo dell’offerta e dell’archiviazione di informazioni digitali che consentono il confronto e l’analisi statistica di enormi quantità di dati, necessari per sviluppare strumenti basati sui principi dell’IA. Infine, il calo dei costi di capitale per le tecnologie digitali ha notevolmente abbassato le barriere all’ingresso per le start-up, rendendo meno necessario rispetto al passato mobilitare enormi quantità di capitale per avviare una nuova impresa e rendendo quindi lo sviluppo di nuove tecnologie molto meno costoso.

L’unione di questi fattori ha accelerato quindi lo sviluppo degli strumenti di IA che possono essere poi adottati dalle aziende, ma ciò comporterà ovviamente la scelta di sostituzione dell’uomo con la macchina. Perché i manager sarebbero incentivati verso tale direzione?

Oltre al fatto che il costo dei computer nel corso del tempo è molto diminuito, le macchine hanno un vantaggio competitivo rispetto al lavoro umano per varie ragioni.

  • quando c’è un problema può essere facilmente specificato;
  • i criteri per il successo sono quantificabili e misurabili e possono essere sviluppati dal computer stesso;
  • le macchine hanno la capacità di lavorare 24h su 24 e 7 giorni su 7, non richiedono giorni di malattie, nè indennità sul lavoro;
  • c’è un’alta scalabilità dell’IA rispetto al lavoro umano;
  • i software sono caratterizzati dall’assenza di pregiudizi umani;
  • un lavoro altamente specializzato a ciascun livello della supply chain che opera attraverso processi automatizzati consente una produzione di beni e servizi a livelli di qualità e quantità costanti.
  • le nuove tecnologie basate sull’IA riducono i costi e quindi le imprese possono aumentare gli output, questo genera un aumento della domanda di lavoro derivante da attività non automatizzate.

Ciò che invece potrebbe frenare i manager nell’introduzione di queste nuove tecnologie potrebbero essere gli alti costi necessari per formare il personale, a causa della mancanza di esperienza nel lavorare con questi nuovi strumenti. Ma questo sarebbe solo uno stallo iniziale, in quanto tutte le aziende saranno costrette a fare questo passo per non perdere il proprio vantaggio competitivo sul mercato.

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

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