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LA VISION

Daugherty (Accenture): “L’AI? Non prenderà il sopravvento, avrà bisogno dell’uomo per imparare”

Il Cto dell’azienda, a Milano per la presentazione del libro “Human + Machine”, ha tracciato lo scenario futuro per lo sviluppo delle tecnologie basate sull’Intelligenza artificiale. “Non serviranno solo tecnici. Per istruire le macchine occorrono sociologi, psicologi e anche poeti”.

28 Giu 2018

Domenico Aliperto

La rapida diffusione delle applicazioni basate sull’Intelligenza artificiale (AI) pone non pochi quesiti al mondo imprenditoriale e alla società in generale. Fino a dove si spingerà l’intervento delle macchine nei processi di automazione del lavoro e nella formulazione di decisioni strategiche? Quale sarà il ruolo dell’uomo in uno scenario sempre più caratterizzato dalla presenza di oggetti connessi e intelligenti, veicoli autonomi, assistenti digitali e quale sarà la sua responsabilità alla luce di questo cambiamento in atto, di cui nulla si sa se non che è inarrestabile? A queste domande hanno provato a rispondere Paul Daugherty, Chief Technology and Innovation Officer di Accenture, e Jim Wilson, Managing Director of Information Technology and Business Research di Accenture Research con il libro ‘Human + Machine’, pubblicato da Harvard Business Review Press.

Un saggio basato su una ricerca quantitativa e qualitativa condotta su circa 1.500 imprese a livello globale, ma anche un manuale per gli imprenditori e i manager che stanno affrontando questa nuova sfida. Daugherty ha presentato il volume ieri a Milano, al Museo della Scienza e della Tecnica, in occasione di un incontro inserito nel ciclo di eventi Meet the Media Guru – piattaforma di idee ed eventi diretta da Maria Grazia Mattei-  sostenuto da Fondazione Cariplo.

La prospettiva di Daugherty si fonda essenzialmente su un principio di complementarietà tra uomo e macchina: se è innegabile che una parte consistente delle mansioni ripetitive verrà automatizzata attraverso l’Intelligenza artificiale, le nuove tecnologie riusciranno sempre più ad amplificare le capacità umane, migliorando performance sul lavoro e qualità della vita. I due autori definiscono ”missing middle” la terza ondata della trasformazione industriale, in cui l’uomo collabora con la macchina per creare un circolo virtuoso e trarre il meglio dall’incontro delle due parti: l’uomo continuerà a occuparsi dello sviluppo, della formazione e della gestione delle diverse applicazioni di AI, mentre le macchine restituiranno all’uomo la possibilità, per esempio, di processare e analizzare in tempo reale un gran numero di dati provenienti da una moltitudine di fonti. Sfruttare appieno la forza dell’AI in ambito business, le aziende devono per l’appunto colmare il divario del “missing middle” valutando la creazione di nuove professioni, stabilendo nuovi tipi di rapporti tra uomo e macchina, cambiando i concetti tradizionali di gestione e rivedendo il concetto stesso di lavoro.

“Saranno questi i temi dominanti del prossimo ventennio”, ha detto Daugherty, precisando che in Accenture non si era mai vista una tecnologia esplodere nel modo in cui sta facendo l’Intelligenza Artificiale, sia in termini di implementazione sia in termini di persone coinvolte nel suo sviluppo. “E siamo solo all’inizio: Machine learning e Deep learning sono destinati a stravolgere ulteriormente lo scenario, dandoci la capacità di risolvere problemi che non sarebbero nemmeno affrontabili con i soli sensi umani”.

Per aprire la strada alle prospettive future, nel loro libro Daugherty e Wilson hanno identificato miti, imperativi e sfide per chi vuole davvero comprendere cosa è possibile realizzare con l’AI. Se i miti riguardano principalmente la falsa credenza che le macchine sopravanzeranno l’uomo rispetto alle tematiche del lavoro e non solo, gli imperativi riguardano la necessità di reingegnerizzare i processi in cui sono coinvolte le macchine, affidando per l’appunto alle risorse umane il compito di istruire e indirizzare le piattaforme digitali per migliorare la comunicazione tra le due parti. “Non servono necessariamente tecnici: c’è bisogno anche di sociologi, di psicologi, addirittura di poeti che sostengano le macchine durante i processi di apprendimento”. Le sfide hanno invece a che fare con l’identificazione di fonti di dati sempre più affidabili, visto che è sui dati che si fonderà l’economia del futuro, e con il cambiamento culturale: “Dobbiamo convincerci che nel momento in cui imbocchiamo questo percorso, non esiste un traguardo. E se anche c’è, si sposta sempre più in là. Dobbiamo smettere di pensare che lavoriamo per colmare un divario e adattarci all’idea che il la trasformazione sarà continua e sempre più rapida”.

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