L’automazione intelligente ci toglierà il lavoro o lo renderà più efficiente? (Parte 1 di 2)

Morgan Frank, Ricercatore al MIT Media Lab e coautore"
Morgan Frank, Ricercatore del MIT Media Lab e coautore di "Small Cities Face Greater Impact from Automation"

(Questa intervista con il ricercatore del MIT Media Lab Morgan Frank è stata pubblicata per la prima volta nel dicembre 2018. Si tratta di una delle nostre pubblicazioni più popolari, quindi abbiamo deciso di aggiornarla e suddividerla in una serie di post. Buona lettura!)

Le città di piccole dimensioni (sotto i 100 000 abitanti) saranno quelle più duramente colpite dall’esplosione dell’automazione intelligente e da altre tendenze rivoluzionarie nelle nuove tecnologie, spiega il ricercatore del MIT Morgan Frank (@mrfrank5790), coautore dell’innovativo studio "Small Cities Face Greater Impact From Automation". La ricerca ha infatti rilevato che le città di piccole dimensioni tendono ad avere una quantità sproporzionata di impieghi, in settori quali la ristorazione o il lavoro in cassa, che si vedono minacciati dall’automazione.

La buona notizia è che l’integrazione dell’automazione intelligente comporterà vantaggi sotto ogni punto di vista, tuttavia è fondamentale che venga attuata in modo da non sostituirsi al lavoro umano. Frank ricorda quanto sia difficile prevedere l’impatto della tecnologia sulla manodopera: secondo lui, piuttosto, dovremmo concentrarci su ciò che consente ai lavoratori di reagire al meglio alla rivoluzione tecnologica. Ecco quindi che entra in gioco un altro fattore di primaria importanza: la riqualificazione dei lavoratori a rischio.

Parlando invece in termini di cifre, entro il 2030, ben 375 milioni di lavoratori, ovvero circa il 14 % della forza lavoro globale, potrebbero dover cambiare categoria professionale poiché la digitalizzazione, l’automazione e i progressi dell’intelligenza artificiale avranno un impatto dirompente sul mondo del lavoro, secondo il report del McKinsey Global Institute "Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation".  Lo studio evidenzia che i tipi di competenze richieste dalle aziende cambieranno, con importanti conseguenze sulle carriere future dei lavoratori.

In una recente intervista con Federal Reserve Boston, Frank ha affermato che "nell’osservare i programmi di riqualificazione elaborati dai politici nelle città, spesso si ha l’impressione che siano troppo poco realisti". Ad esempio, la richiesta di sviluppatori software è in aumento, mentre quella di taxisti è in diminuzione. Qualcuno potrebbe pensare: allora perché non insegnare ai taxisti a programmare? In questo modo si risolverebbe il problema.

È chiaro, però, che una strategia del genere non può funzionare sul lungo termine perché, anche insegnando ai taxisti a programmare, non gli si potrebbero fornire tutte le competenze complementari necessarie per diventare sviluppatori di software e utilizzare tali capacità di programmazione. Se si riuscisse a fornire una migliore mappatura delle competenze richieste per le opportunità di lavoro in aumento, allora sì che sarebbe possibile aiutare i lavoratori a sopravvivere e prosperare nell’era della trasformazione digitale. In questa rivisitazione di una precedente intervista a Digital Masters, Frank ha condiviso alcuni preziosi consigli sui seguenti argomenti:

  • Perché i lavoratori nelle città di grandi dimensioni subiranno meno l’impatto delle tecnologie emergenti
  • Quali lavori hanno meno probabilità di essere sostituiti dalla tecnologia
  • Tecnologia competitiva e tecnologia aumentata, con il relativo impatto sulla forza lavoro
  • Polarizzazione dell’occupazione: che cos’è e perché è importante
  • Perché l’automazione intelligente costringe a ripensare il modo in cui viene svolto il lavoro

Speriamo che questa conversazione ti fornisca spunti interessanti.

Appian: Per iniziare, ci parleresti del tuo background e delle ricerche che stai effettuando al MIT Media Lab?

Frank: Con piacere! Ho studiato informatica, statistica e matematica applicata. La mia attenzione, però, è rivolta alle scienze sociali computazionali, che utilizzano dati e calcoli per comprendere il comportamento umano e la società. In particolare, ho studiato l’impatto dell’automazione sul mondo del lavoro negli Stati Uniti, specialmente per quanto concerne il modo in cui l’automazione influisce sulle città.

"Al MIT Media Lab ci concentriamo sull’analisi approfondita del rapporto tra professioni, competenze e tecnologia. Dopodiché, cerchiamo di identificare quali professioni possono trarre beneficio dalla natura complementare delle nuove tecnologie e quali invece ne sono minacciate".

 

Appian: In alcuni ambienti, la robotica, l’automazione e il possibile impatto dirompente che possono avere sul futuro del lavoro generano molta inquietudine. I critici parlano di un’imminente rivoluzione causata da apprendimento automatico, algoritmi, chatbot, riconoscimento vocale e automazione intelligente. Qual è la tua opinione riguardo a questa prospettiva così pessimista?

Frank: In base alle nostre ricerche al MIT, ritengo che la tendenza all’automazione non sia un fattore così allarmante, per lo meno non in termini di tecnologie in uso e tecnologie attualmente nella pipeline. Tuttavia, ci sono settori e professioni che dovrebbero temere l’automazione.

Appian: Puoi fare qualche esempio?

Frank: Certo. I camionisti rischiano di vedere scomparire la loro professione a causa dei veicoli autonomi, poiché si tratta di tecnologie che prescindono dal conducente.

"Ma ciò che modifica radicalmente la questione dell’automazione rispetto al passato è la presenza dell’intelligenza artificiale, ossia tendenze quali l’apprendimento automatico e gli assistenti digitali. La differenza è che queste tecnologie vanno a servizio di individui altamente qualificati".

Appian: In che modo?

Frank: L’apprendimento automatico, ad esempio, sta migliorando l’efficienza dei programmatori di computer nella comprensione dei dati. Non si tratta di una competizione diretta, poiché i programmatori non stanno perdendo lavoro a causa dell’apprendimento automatico. (Al contrario), i camionisti sono effettivamente in competizione con i veicoli autonomi. Quindi, esiste una correlazione tra programmatori di computer e camionisti.

Appian: Facciamo un passo indietro per capire meglio il quadro generale. Raccontaci della tua ricerca sull’impatto dell’automazione sulle aree urbane in confronto alle aree rurali. Hai detto che alcune piccole città trarranno beneficio dall’IA e dall’automazione perché si trovano nei pressi di grandi istituzioni che impiegano lavoratori qualificati, come basi militari, importanti università e laboratori di ricerca aziendali. Dove pensi che l’automazione possa portare il maggior vantaggio in termini geografici?

Frank:

"Con le tecnologie cognitive e legate all’IA stiamo riscontrando molti più vantaggi nelle principali città della costa orientale, in termini di aumento delle competenze nel lavoro altamente specializzato in settori come la tecnologia e i servizi finanziari, che dispongono di molti lavoratori della conoscenza altamente qualificati".

Stiamo registrando lo stesso fenomeno anche nella Silicon Valley, a Los Angeles, a Portland e a Seattle.

Appian: Quindi prevedi che l’automazione creerà più posti di lavoro rispetto a quelli che andrà a rimpiazzare?

Frank: Non è affatto facile dare una risposta a questa domanda. Chiunque stia seriamente studiando queste tendenze avrebbe difficoltà a fare una previsione precisa. Un possibile approccio è considerare che le nuove tecnologie generano indubbiamente nuovi posti di lavoro. Ma è molto difficile effettuare una previsione. C’è una citazione dell’ex presidente di IBM Thomas Watson [1943] che sosteneva esistesse un mercato mondiale per forse cinque computer. Oggi, invece, ognuno ha un computer in tasca o nello zaino. Se potessi prevedere le nuove opportunità di lavoro che scaturiranno dalle tecnologie emergenti, non farei il ricercatore [ride]: avrei aperto un’azienda.

Appian: Hai detto anche che uno dei maggiori impatti dell’automazione è che sta ridefinendo il lavoro. Che cosa intendevi?

Frank: L’altra faccia della medaglia, è che la tecnologia spesso modifica le competenze necessarie per lavori specializzati, e si può trattare di un cambiamento che avviene in modo fluido nel tempo, per rispecchiare la domanda di attività e competenze individuali. Pensa al braccio robot su una catena di montaggio: è progettato per fare qualcosa di molto specifico. Nel caso dell’apprendimento automatico, esistono algoritmi di machine learning progettati per risolvere una specifica tipologia di problemi. Quindi, ogni algoritmo ha una portata piuttosto limitata.

"Il fatto è che l’automazione si sta verificando a livello di attività e competenze specifiche. E la domanda in continuo mutamento di lavoratori in grado di svolgere queste attività e che possiedano tali competenze tende a crescere con la rivoluzione dell’occupazione e dei salari nel mercato del lavoro".

(Non perderti il finale di questa intervista in due parti sull’ascesa dell’automazione intelligente con Morgan Frank, ricercatore del MIT Media Lab.)

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