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IL CASO/ La "difesa" del lavoro dalle macchine intelligenti

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Qui si possono fare solo alcuni esempi, estremamente indicativi, quali lo scrivere parti di codice di programmazione, oppure il leggere una lastra ai raggi X, oppure l'estrarre informazioni utili da una serie non strutturata di documenti. In tutti questi casi essi sono attualmente svolti da personale con elevata qualificazione (programmatore, medico, ricercatore) in quanto fanno riferimento a competenze/skills assai specializzate, di non facile acquisizione e con lunghi anni di esperienza lavorativa alle spalle. Gli ultimi sviluppi paiono però intaccare tali certezze grazie all'elaborazione di softwares sempre più potenti nel primo caso, di algoritmi e tecniche di machine learningutilizzabili per il riconoscimento dei patterns visivi nel secondo e di tecniche di estrazione di dati (data mining) nel terzo. In tutte queste situazioni, qui esemplificate, né la pregressa esperienza lavorativa e neppure il titolo educativo sembrerebbero mettere al riparo questi lavoratori dall'avvento dei dispositivi intelligenti. 

Volendo trarre da tutto ciò delle indicazioni operative va innanzitutto premesso che la direzione dello sviluppo non è facilmente prefigurabile in quanto moltissimi fattori potrebbero influenzare la domanda futura di specifici profili professionali. La posizione che qui si esplicita, inoltre, non è quella di chi sostiene che l'acquisizione di un titolo educativo e/o formativo non sia più proficuamente spendibile nel mercato del lavoro del prossimo futuro. Più volte, difatti, si è messo l'accento sul credenzialismo educativo e su come esso si sia ancor più esasperato nella situazione attuale: i lavoratori con credenziali educative elevate sono e ancora saranno i più adattabili e/o i più creativi e avranno delle retribuzioni superiori alla media. In ultima istanza, converrà ancora mandare i propri figli all'università. 

La prossima generazione potrebbe, però, trovarsi di fronte a questo paradosso, vale a dire che il conseguimento di un titolo di studio, ancorché di fascia alta, potrebbe non rivelarsi così determinante per l'accesso al mercato del lavoro. Potrebbe contare, difatti, più il tipo e il genere di educazione ricevuta che la quantità della stessa. Il messaggio da consegnare ai nipoti potrebbe essere, allora, del tipo: "Preparati per una professione che sia la meno possibile soggetta a essere automatizzata". Come questa indicazione, di semplice buon senso, possa però essere messa concretamente in pratica costituisce il vero snodo della questione sin qui sollevata e su cui i decisori pubblici, supportati dagli analisti (i data scientist, la professione atta a ben caratterizzare il momento presente, alla quale sarà dedicato un prossimo articolo) dovranno indicare dei piani di azione convincenti. Con tempi scolastici lunghi, che vanno dai 13 anni delle superiori ai 18 dell'Università, è già ora che ci si inizi a riflettere. 

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13/02/2016 - Il vero problema é l'intelligenza artificiale (Vittorio Cionini)

Pochi hanno capito in tempo il fenomeno Intelligenza Artificiale che non è la capacità di simulare processi ripetitivi come avvitare bulloni, fare calcoli fiscali o leggere elettrocardiogrammi, L'intelligenza artificiale consiste nella capacità di apprendere cumulando nuove esperienze a quelle già immagazzinate e modificare di conseguenza i propri comportamenti. Sembrava un obiettivo irraggiungibile alcuni decenni fa. Oggi un qualsiasi smartphone riconosce le parole pronunciate o la calligrafia di persone diverse in lingue diverse, individua le più significative, capisce quello che cerchiamo e lo trova nei big data sparsi per il mondo. Nessun essere umano è in grado di fare altrettanto anche perché un bel giorno muore e tutto quello che ha imparato svanisce nel nulla mentre i big data crescono con legge esponenziale. Tanti anni fa discutendo con mio padre del sopravvento dei robot sull'uomo lui concluse con la frase "ma io potrò sempre staccare la spina". Questo penso che succederà.