L’intelligenza artificiale introduce asimmetrie che incidono radicalmente sul mercato del lavoro, modificando sia professionalità e competenze sia la distribuzione geografica di chi o che cosa (la macchina, il software) svolge il lavoro, con potenziali impatti rivoluzionari sull’organizzazione politico-sociale. Le potenzialità di crescita del Pil sono tuttavia evidenti, così come i vantaggi per una serie di settori quali l’analisi dei dati, la robotica, l’ingegneria, la genetica, l’automotive e l’analisi del cambiamento climatico. Per questo occorre affrontare le limitazioni dell’AI e rendere la tecnologia il più possibile aperta e accessibile. E’ quanto si legge nel paper preparato dall’Italia in collaborazione con la Francia sul tema “The future of work – skills for the modern economy”.
Il documento è stato presentato dalla delegazione italiana guidata dal Ministero dello sviluppo economico ai lavori della Conferenza multistakeholder G7 sull’intelligenza artificiale, promossa dal governo canadese in ambito G7.
Il Mise evidenzia alcuni aspetti tecnologici dell’AI, sottolineando che non sempre la percezione che si ha di questa innovazione è allineata con la reale maturità delle soluzioni tecniche disponibili. Tra le maggiori limitazioni c’è la necessità di disporre di vaste quantità di dati catalogati e di potere computazionale e lo sforzo per applicare l’AI a ogni singolo problema o ambito.
AI e automazione di per sé non sono delle novità, ma i recenti progressi tecnologici permettono di ottenere risultati innovativi, anche nella capacità di dare una risposta a sfide sociali come la sostenibilità, l’assistenza sanitaria e la crescita demografica. Trasporti a guida autonoma e mining dei dati al servizio della scienza possono trasformare in meglio la vita delle persone.
Nel mercato del lavoro, l’AI porta benefici tangibili ad alcune industrie e un miglioramento del livello di servizio per i consumatori. D’altro canto, la fase attuale di sviluppo non consente di fornire una previsione univoca dell’evoluzione tecnologica dell’AI, delle sue applicazioni e del suo impatto sull’occupazione: dipenderà dalla capacità di superare le limitazioni e da alcuni fattori politici ed economici, come la regulation, la disponibilità di investimenti e l’analisi dei costi in rapporto ai benefici.
Quel che è certo è che l’impatto su occupati, professionalità e competenze si produrrà su più industrie e che il cambiamento sarà veloce, rendendo complesso il ricorso al retraining. Inoltre, anche se saranno creati nuovi posti di lavoro, questi saranno distribuiti in modo diverso e difficilmente prevedibile tra le diverse imprese, industrie, nazioni. Il rischio delocalizzazione sarà alto in quasi tutti i lavori, ma assumerà una connotazione nuova: il lavoro non si sposterà dove la manodopera costa meno ma dove ci sono le imprese che possono usare in modo efficace l’AI grazie anche a un’infrastruttura tecnologica specializzata.
Sul rapporto tra rischi e benefici dell’AI nel mondo del lavoro peserà anche la sfida dell’interazione uomo-macchina; per ottenere complementarietà e sinergia occorreranno cambiamenti organizzativi nelle imprese ma anche formazione continua nei lavoratori e nei consumatori in genere.
Il paper si conclude con una serie di raccomandazioni per una gestione efficace dell’AI: assicurarsi che le persone (non solo gli sviluppatori, ma tutti gli utenti) ricevano formazione adeguata ad affrontare le possibili problematiche; sostenere la ricerca e lo sviluppo anche su scala internazionale; democratizzare l’AI, favorendo l’accessibilità e l’apertura per agevolare l’utilizzo ma anche i processi di certificazione e trasparenza degli algoritmi di AI.
Il documento lamenta una improduttiva polarizzazione del dibattito che non riesce a portare alla luce i fattori di trasformazione e le leve d’azione. La visione presentata dal Mise è ottimistica: non dobbiamo temere la scomparsa del lavoro, ma puntare su un dialogo costruttivo sull’AI basato sull’individuazione delle potenzialità e delle limitazioni.
La democratizzazione dell’AI appare come la chiave di volta e un modo per favorire il training della popolazione a tutti i livelli è quello di mettere a disposizione le componenti delle tecnologie AI, si legge. L’accesso ai dati è cruciale per ricercatori e scienziati, mentre l’accesso agli algoritmi serve a tutti coloro che sono interessati a sperimentare con queste tecniche. Potrebbe essere utile a tal fine l’implementazione di un “one-stop shop” dell’AI dove chiunque accede a software, hardware, dati, conoscenze, esempi di applicazioni, anziché semplicemente comprare soluzioni AI. Più lo shop sarà aperto (in termini di open data, open science, open source), meglio sarà per i cittadini.
