L’effetto dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro è un tema molto discusso oggi: c’è chi ipotizza scenari apocalittici dove i computer “ruberanno” il lavoro alla maggior parte della popolazione (o addirittura che gli umani diventeranno simili a cyborg) e c’è chi invece ritiene che siano solo complementari all’essere umano.

Chi ha ragione?

Beh, penso che nessuno sia in grado di dirlo con certezza. Quello che possiamo fare però, è analizzare un po’ più approfonditamente l’evoluzione dell’automazione e quali sono stati i cambiamenti che questa ha portato sul mercato del lavoro, cercando di trarre spunto anche da alcuni studi che sono stati effettuati negli ultimi anni.

Uno tra i più interessanti è quello di David H. Autor del 2015 pubblicato sul Journal of Economic Perspectives, che analizza il rapporto tra automazione e forza lavoro: è vero che questa plasmerà il mercato del lavoro, fino ad eliminarlo nel modo in cui lo conosciamo? Se sì, perché ci sono ancora lavori dopo 50 anni dalla sua introduzione?

The basic fact is that technology eliminates jobs, not work” (Bowen, 1966)

Cosa si evince da questa frase? Citata nell’articolo di Autor, vuole intendere che lo sviluppo non sta “eliminando il lavoro”, bensì solo mutando la sua forma.

L’automazione può essere quindi anche complementare al lavoro, concetto espresso molto bene dal modello O-ring di Kremer (1993):

Se abbiamo una catena con n link, il fatto che n-1 link non siano affidabili riduce il risultato o le aspettative di n. Se gli altri n-1 link sono affidabili, la probabilità che n venga realizzata nel modo migliore (e quindi anche il valore di n) crescono. Automazione in un processo lavorativo può quindi aumentare il valore del capitale umano nella catena di produzione.

Ne è un esempio il sistema Atm e i suoi sportelli di ritiro automatico, introdotti negli anni 70; dal 1995 al 2010, il numero di questi passa da 100 mila a 400 mila.

Insieme però cresce però anche il numero di banchieri, da 500 mila a 550 mila. Perché? Due le ragioni principali:

1. Atm riduce il costo di apertura di una filiale bancaria: diminuiscono i banchieri per filiale, ma in modo meno che proporzionale all’aumento del numero di banche.
2. L’avanzamento tecnologico permette ad una fascia più ampia di persone di entrare nel circuito lavorativo e valorizza le persone preparate, affidando con incarichi che non si limitano alle “semplici operazioni di checkout”: l’operatore diventa un vero e proprio sellers di servizi aggiuntivi quali carte di credito, prestiti…

Ovviamente questo esempio non è una costante, le cose possono variare.

Tre variabili vengono prese in considerazione per valutare l’impatto dell’automazione sul mercato del lavoro:

• Il cambiamento tecnologico non necessariamente aumenta l’occupazione o l’ottimo paretiano: ciò avviene quando il “pezzo di catena” in cui si applica la tecnologia non è complementare bensì sostituto a quello della forza lavoro;
• L’elasticità del lavoro può mitigare l’aumento dei salari apportato dall’introduzione della tecnologia: se i tasks complementari che l’automazione stimola (vedi servizi aggiuntivi nel caso delle banche) sono servizi facili e operabili da tutti, ci sarà un surplus nell’offerta di lavoro ed i prezzi dei salari cadranno.
• La maggior produttività portata dalla tecnologia in un settore può amplificare o ridurre l’output e la redditività di un settore parallelo; ad esempio un’innnovazione nel settore agricolo può aumentare i salari di coloro che lavorano nel settore, i quali compreranno vestiti più costosi. Ecco che l’incremento di ricchezza nel settore agricolo si è trasferito al settore dell’abbigliamento (tutto ciò è possibile grazie alla combinazione tra elasticità della domanda e del reddito);

In ogni caso nel lungo periodo (1915-2015) il guadagno nella produttività portato dall’automazione non ha causato riduzioni di domanda nel consumo in beni e servizi, che è invece aumentato, riducendo i ritmi lavorativi e aumentando standard e qualità della vita. 

Il mercato del lavoro sembra quindi destinato a mutare nella sua forma, ma non a scomparire.

Gli impieghi più “standard” sono sempre più facilmente sostituibili, mentre aumenta la richiesta di lavori più qualificati. Tutto ciò sta portando ad una forte polarizzazione, del lavoro e della ricchezza.

Vi sono tuttavia lavori che non sembrano sostituibili: il paradosso di Polanyi ci spiega infatti che i computer possono riprodurre e svolgere meglio di un umano operazioni di calcolo, matematiche, deduzione logica; non riescono però a riprodurre tutte quelle abilità legate alla percezione del mondo, alla creatività e alla valutazione del senso comune, che richiedono flessibilità e capacità di giudizio elevate.

Sono queste ultime capacità quelle che rappresentano una sfida più importante per i settori dell’ Intelligenza Artificiale e della Realtà aumentata. In ogni caso anche lo sviluppo di queste non porterà necessariamente ad una eliminazione delle professioni tradizionali.

Il paradosso di Polanyi non sembra quindi essere superato, ma è proprio questo l’obiettivo di:

• Environmental Control: AI e Robot hanno bisogno di uno “spazio semplificato” nel quale operare, hanno difficoltà nell’analizzare troppe variabili nello stesso momento. Per fare ciò serve infatti flessibilità, coordinazione, valutazione; basti pensare a luoghi come grandi magazzini, dove nonostante i passi da gigante è necessaria ancora un’interazione umana. L’enviromental control cerca di permettere alle macchine di operare anche in situazioni molto complesse.
• Machine Learning: statistica e logica induttiva per fornire le migliori riposte o supposizioni in conversazione. Opera con grandi basi di dati e modelli statistici e come vi spieghiamo in questo articolo consente alla macchina di analizzare i pattern decisioni e decidere in (quasi) autonomia. Date un’occhiata qua per saperne di più.

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A presto,

Emanuele.