L’intelligenza artificiale non ci ruberà il posto di lavoro per un semplice motivo: costa troppo. Lo afferma il working paper “Beyond Ai exposure: Which tasks are cost-effective to automate with computer vision?” del Mit (Massachusetts institute of technology) finanziato da Mit-Ibm Watson Ai Lab (SCARICA QUI IL REPORT COMPLETO).
Lo studio ha utilizzato sondaggi online per raccogliere informazioni su circa 1.000 compiti assistiti dalla computer vision in 800 occupazioni negli Stati Uniti. In molti casi, è emerso, è molto più costoso installare e mantenere i sistemi di intelligenza artificiale che impiegare una persona per eseguire gli stessi compiti.
La computer vision è oggi in grado di automatizzare compiti che rappresentano l’1,6% dei salari dei lavoratori nell’economia degli Stati Uniti (esclusa l’agricoltura) e solo il 23% di tali salari (0,4% dell’economia nel suo complesso) sarebbe, ai costi odierni, più economico per le aziende da automatizzare invece di pagare i lavoratori umani.
“Nel complesso, i nostri risultati suggeriscono che lo spostamento del lavoro dell’Ai sarà sostanziale, ma anche graduale, e quindi c’è spazio per un intervento normativo e per la riqualificazione dei lavoratori per mitigare gli impatti sulla disoccupazione”, scrivono gli autori.
Lo studio: l’Ai costa più del lavoro umano
La ricerca ha esaminato gli aspetti pratici della sostituzione del lavoro umano con l’intelligenza artificiale nelle professioni negli Stati Uniti in cui è stata impiegata la computer vision, tra cui insegnanti, periti immobiliari e produttori di pane.
La computer vision consente alle macchine di trarre informazioni dagli input visivi e digitali. In un’ipotetica fabbrica per la produzione di pane e dolci, usata come esempio nello studio, la visione artificiale è stata utilizzata per ispezionare gli ingredienti per il controllo di qualità. Ma quel compito è solo il 6% dell’intero lavoro e costerebbe di più installare e far funzionare la tecnologia che affidare il controllo a un essere umano.
Altri compiti, come l’analisi delle immagini delle apparecchiature diagnostiche in un ospedale o l’esame dei vassoi per assicurarsi che contengano gli elementi giusti, sono forniti nel documento come esempi di mansioni che l’Ai potrebbe svolgere. Ma compiti come questi sono spesso così frammentati, sostengono gli autori, che è antieconomico automatizzarli.
Ci vorranno ancora decenni, secondo lo studio, affinché le attività di computer vision diventino finanziariamente convenienti per le aziende, con un calo del 20% dei costi annuali.
Dibattito aperto sulla Gen Ai
Lo studio non prende in considerazione l’impatto sul lavoro dei grandi modelli linguistici come Gpt di OpenAi.
È certamente plausibile che la personalizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni possa essere più facile che la personalizzazione di sistemi di visione artificiale e che ciò porti a una maggiore adozione nell’economia, secondo gli studiosi. Ma i costi sono ancora restrittivi.
Inoltre, anche solo per la computer vision, può essere molto costoso per le aziende personalizzare e addestrare i sistemi di visione artificiale per renderli adatti a un compito specifico e specializzato. Per esempio, per il fine-tuning di un modello di visione artificiale che sappia distinguere tipi specifici di bottiglie di medicinali l’uno dall’altro con un grado di precisione del 99,9%, è necessario raccogliere grandi quantità di immagini di diversi farmaci, il che può essere un processo costoso, anche quando si impieghino lavoratori a basso costo nei Paesi emergenti.
Lo studio evidenzia come l’impiego dei sistemi Ai nel lavoro potrà accelerare se i costi scenderanno rapidamente o se questi sistemi sono installati grazie a piattaforme Ai-as-a-service. Ciò non elimina le ripercussioni non solo occupazionali ma soprattutto etiche dell’intelligenza artificiale.
Aziende a caccia di talenti Ai
Tuttavia, ci sono anche ricadute positive per il mondo del lavoro. Secondo il “Future of Jobs Report” del World economic forum e le elaborazioni di AltIndex.com, gli specialisti di intelligenza artificiale e machine learning diventeranno i lavori in più rapida crescita a livello globale entro il 2027 (+40%), con oltre un milione di nuovi specialisti di Ai/Ml che entreranno sul mercato di qui a tre anni.
La spinta arriva dalla digitalizzazione delle imprese: il 75% intende adottare big data, cloud computing e intelligenza artificiale nei prossimi quattro anni e ciò ha un impatto diretto sulle figure professionali che saranno assunte. Secondo Statista, nel 2027 in tutto il mondo mezzo miliardo di persone userà strumenti Ai, in azienda e nel privato.
