Capital Group: Perché l’IA trasformerà, e non sostituirà, i posti di lavoro

Capital Group : Non abbiamo alcun dubbio che l’IA trasformerà radicalmente le nostre vite e finirà per interessare gran parte dell’economia.

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A cura di Jared Franz, Economista di Capital Group

Alcuni sostengono che si arriverà a una perdita di posti di lavoro su larga scala in ambito impiegatizio e tali preoccupazioni riflettono un’ansia concreta per molti lavoratori. Riteniamo tuttavia che si tratti di un punto di vista fin troppo pessimistico, e non è questa la nostra opinione. Inoltre, non è compatibile con la storia delle tecnologie che hanno migliorato la produttività. l’IA dovrebbe favorire una crescita economica più rapida e un’impennata di nuove imprese.

La maggior parte dei settori integra le nuove tecnologie nei vecchi sistemi

Di solito i progressi tecnologici non trasformano i settori da un giorno all’altro. Ci è voluta una pandemia perché la videoconferenza, una tecnologia lanciata da AT&T nel 1927 e perfezionata negli anni ’90, venisse adottata su larga scala. Sono molte le tecnologie a disposizione che i vari settori e le imprese non stanno utilizzando, perché l’integrazione con il mondo reale risulta complicata.

È probabile che settori quali l’edilizia, la sanità, l’aerospaziale e la difesa, nonché quello finanziario, adotteranno l’intelligenza artificiale in modo più graduale. Questo perché molte aziende che operano in questi ambiti si affidano a sistemi legacy complessi e difficili da integrare, con dati spesso frammentati.

Storicamente, le aziende tendono ad adottare le nuove tecnologie integrandole nei sistemi esistenti. Non è auspicabile che un sistema di IA formuli una diagnosi medica senza l’intervento umano, soprattutto in radiologia e in altre situazioni che potrebbero avere conseguenze decisive sulla vita delle persone.

Questo potrebbe spiegare perché oggi ci sono più radiologi rispetto a 10 anni fa, quando il pioniere dell’IA Geoffrey Hinton avvertiva che la professione sarebbe diventata obsoleta. “Dovremmo smettere subito di formare radiologi. È assolutamente evidente che, entro cinque anni, il deep learning otterrà risultati migliori dei radiologi”, affermava. Sebbene Hinton avesse previsto con precisione i progressi nel campo dell’automazione, il numero dei radiologi e la loro retribuzione sono aumentati di pari passo con l’impennata della domanda di esami diagnostici per immagini.

OpenAI, Google e altri stanno lavorando per ridurre il tasso di “allucinazioni” dei propri sistemi di IA, ovvero la frequenza con cui questi forniscono informazioni errate o inventate. L’asticella è alta. Non si tratta semplicemente di rendere l’IA migliore degli esseri umani. In determinati casi, deve essere 10 volte migliore o avere un tasso di errore prossimo allo zero. Di conseguenza, si discute ancora se i sistemi di IA dominanti di oggi, basati su modelli linguistici di grandi dimensioni, siano adatti a compiti ad alto rischio.

Le aziende devono affrontare alcuni ostacoli che impediscono l’adozione su larga scala dell’IA

Per l’IA potrebbe essere difficile sostituire completamente determinati lavori semplicemente perché esistono troppi ostacoli all’interno delle aziende americane. I lavoratori possono redigere bozze, programmare, sintetizzare e vagliare le informazioni più rapidamente, ma potrebbero comunque essere limitati da ostacoli quali le normative di settore o le disposizioni regolamentari, la capacità fisica e la disponibilità di risorse manageriali. affinché le aziende possano trarre vantaggio dagli incrementi di produttività derivanti all’intelligenza artificiale, devono essere soddisfatti cinque criteri.

1. L’attività oggetto di miglioramento deve essere rilevante per la produzione complessiva dell’azienda.
2. L’incremento della produttività deve andare a beneficio dell’azienda, anziché costituire un vantaggio personale del dipendente.
3. Il flusso di lavoro correlato deve essere in grado di adattarsi di conseguenza.
4. I dirigenti devono essere disposti a riorganizzare le modalità di svolgimento del lavoro.
5. I concorrenti non possono imporre il trasferimento immediato ai clienti di tali incrementi di produttività.

Se uno qualsiasi di questi punti viene meno, il miglioramento a livello dei lavoratori non si riflette in modo diretto negli utili aziendali, nella produzione complessiva o nei dati macroeconomici. Pensiamo che gli incrementi di produttività derivanti dall’IA saranno probabilmente disomogenei, creando quello che definiamo un “bordo frastagliato” in tutta l’economia. Alcune imprese registreranno miglioramenti a livello aziendale, soprattutto in settori quali l’assistenza clienti, l’elaborazione dei sinistri assicurativi e determinati flussi di lavoro in ambito software.

In altri ambiti dell’economia, l’impatto dell’IA potrebbe essere minore. I servizi legali e di consulenza di alto livello, la sanità e la medicina, nonché le organizzazioni in cui la difficoltà non sta nel produrre di più, ma nel convertire le analisi in decisioni di alta qualità, potrebbero registrare incrementi derivanti dall’IA molto inferiori.

I sistemi di IA sono ben lontani dall’intelligenza umana

In alcuni test, i sistemi di IA possono sovraperformare gli esseri umani con un dottorato di ricerca, ma non si tratta del tipo di intelligenza in grado di sostituire il lavoro umano. I sistemi di IA riconoscono e generano schemi. Non hanno idea di cosa sia una bicicletta o un sellino da bicicletta. Formulano ipotesi statisticamente valide, che rimangono pur sempre delle ipotesi. L’innovazione nell’IA ha ancora molta strada da fare prima di poter sostituire in modo affidabile gli esseri umani in molte attività del mondo reale. Semplici modifiche al contesto di giochi di base come il tris o mansioni che richiedono di capire come funziona il mondo possono mettere in luce i loro limiti. Resta dunque un ampio margine che gli esseri umani possono colmare grazie alla loro esperienza, alla comprensione del contesto e alla creatività.

Le persone che lavorano con parole e numeri potrebbero sentirsi particolarmente esposte, dato che queste macchine sono ottimizzate per produrre entrambi. Eppure, il successo non si misura in base alla capacità di scrivere o di programmare. La parte più difficile è invece capire cosa vogliono i clienti e come soddisfare tali esigenze.

La maggior parte dei licenziamenti non è legata all’IA

Probabilmente gli allarmi su un’apocalisse occupazionale causata dall’intelligenza artificiale sono esagerati. Ci troviamo ancora nelle prime fasi dell’implementazione dell’IA e molte aziende non sanno quale sarà l’impatto sulla produttività dei dipendenti. Siamo scettici sulle notizie relative alla perdita di posti di lavoro legata all’IA. In genere, le ragioni alla base delle riduzioni di organico hanno meno a che fare con l’IA e più con i fondamentali dell’azienda, tra cui l’aumento della concorrenza e le crescenti pressioni sui costi.

Per far fronte all’impennata della domanda, durante la pandemia numerose aziende che operano in ambito tecnologico, e-commerce e finanziario hanno assunto personale in modo massiccio. Probabilmente, con il rallentamento della domanda e l’aumento dei tassi di interesse, quelle stesse aziende si sono ritrovate con un organico in eccesso. L’intelligenza artificiale offre una comoda spiegazione per i tagli che erano già giustificati da una crescita degli utili più modesta e da un andamento più normalizzato della spesa al consumo. I dirigenti sono molto attenti all’andamento delle quotazioni azionarie e preferiscono affermare: “Stiamo raccogliendo i frutti dell’implementazione dell’IA, motivo per cui diventeremo un’azienda più snella”, anziché ammettere che i loro margini e i loro segmenti di business potrebbero essere in difficoltà.

Il vibe coding ha i suoi limiti

L’impatto dell’IA sul mercato del lavoro è un tema che riguarda ogni azienda, settore e area geografica. Per le società di consulenza e di software, esiste il dilemma esistenziale se la loro clientela continuerà a ricorrere all’outsourcing. La risposta può dipendere da chi viene interpellato. Spesso i CEO ritengono che l’outsourcing e le assunzioni possano diminuire, mentre i direttori tecnici sembrano più prudenti. Si stanno rendendo conto che forse stiamo semplicemente assumendo diversi tipi di consulenti e collaboratori per darci una mano. In realtà, è possibile che la complessità del lavoro si sia spostata altrove, per cui le aziende potrebbero dover assumere più personale per svolgere altre mansioni. In definitiva, il risparmio di tempo e l’aumento dell’efficienza saranno notevoli, ma la riduzione dell’organico potrebbe essere molto inferiore a quella che tutti prevedono essere causata dall’IA.

C’è poi il fatto che la maggior parte delle persone non vuole fare tutto da sola. Proprio come i proprietari di casa possono guardare video su YouTube per imparare a sturare uno scarico, ma poi chiamano comunque un idraulico per installare uno scaldabagno, così le aziende possono utilizzare strumenti di IA, ma continuano ad affidarsi a esperti affinché i lavori più importanti vengano eseguiti a regola d’arte. Sebbene oggi le informazioni siano più facilmente accessibili, il desiderio di competenza, efficienza e responsabilità fa sì che gli esseri umani mantengano saldamente il controllo della situazione.

Fonte: InvestmentWorld.it