I sistemi di IA hanno senza dubbio il potenziale di rivoluzionare il mondo del lavoro, ma bisogna fare i conti con alcune considerazioni pratiche per capire la vera portata del cambiamento.
Prevedere l'impatto dei sistemi di intelligenza artificiale sul lavoro non è così semplice: finora la maggior parte delle ricerche non ha considerato l'effettiva fattibilità dell'automatizzazione dei task, sia dal punto di vista tecnico che economico.
Altri studi sono rimasti troppo vaghi riguardo le tempistiche degli impatti, il che rende difficile capire come rispondere al cambiamento: se la trasformazione avviene lentamente nel corso di più anni, è più semplice per il mercato adeguarsi e assorbire la novità; al contrario, un cambiamento improvviso può avere conseguenze anche pesanti.
Tobias Mark Jensen, autore in ambito tecnologico, ha esplorato il paper Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision? redatto da un gruppo di ricercatori dell'MIT e di IBM portandolo come esempio di previsione ragionata degli impatti dell'IA sul lavoro.
Il paper tiene in considerazione diversi aspetti per capire quali cambiamenti porterà l'intelligenza artificiale, in che misura e con quali tempistiche, fornendo un quadro più realistico dell'evoluzione della tecnologia.
I ricercatori hanno prima di tutto coinvolto diverse figure esperte nei diversi domini per comprendere quali qualità dovrebbe possedere un sistema di IA per eseguire un task specifico; in seguito, il gruppo ha definito un modello di costo che descrive il peso economico di un sistema in grado di eguagliare le performance degli esperti umani; infine, sulla base dei dati raccolti, i ricercatori hanno sviluppato un modello decisionale per capire se usare l'IA per automatizzare un task sia davvero conveniente dal punto di vista economico.
Per capire se l'automazione di un task fosse economicamente interessante, i ricercatori hanno esaminato i benefici e i costi dell'utilizzo di sistemi di computer vision rispetto alla retribuzione dei lavoratori umani che attualmente svolgono tali compiti. Nello specifico, il gruppo ha esaminato i costi della messa a punto e dell'implementazione di un sistema di IA per eseguire un task, compresi i costi fissi e i costi delle prestazioni, paragonandoli al costo marginale della retribuzione per lavoratore.
I risultati della ricerca
La ricerca congiunta dell'MIT e di IBM ha evidenziato che per le imprese sarebbe vantaggioso automatizzare solo il 23% dei task presi in considerazione, ovvero quelli di computer vision, e questo principalmente a causa dei costi elevati per l'adozione dei sistemi di IA; di conseguenza, la perdita di posti di lavoro sarà in realtà molto minore rispetto al previsto.
I ricercatori fanno anche diverse considerazioni a supporto della loro tesi: in primo luogo, affidarsi ai servizi di IA dei vendor significa condividere i propri dati col sistema per perfezionarlo sui propri processi, esponendosi a rischi di privacy. I ricercatori sostengono che le compagnie non saranno propense a scegliere questa strada, né, al contrario, sviluppare una soluzione internamente a causa della spesa eccessiva.
Secondo i ricercatori, inoltre, anche se i costi per sviluppare o acquistare un sistema dovessero diminuire nei prossimi anni, almeno fino al 2026 non ci sarebbero reali vantaggi economici nell'automatizzare ogni task. Il cambiamento non sarà troppo veloce e di conseguenza gli impatti non saranno devastanti come previsto da molti.
Più in generale, in base ai dati dell'U.S. Census Bureau (2021), i ricercatori evidenziano che se in media l'11% dei posti di lavoro nel settore privato è stato eliminato ogni anno tra il 2017 e il 2019, al contempo sono stati creati molti nuovi posti di lavoro. Sebbene il 23% delle attività di computer vision risulti economicamente interessante da automatizzare, il vero impatto sarà solo iniziale e si appiattirà nel tempo.
Il mercato ha tutto il tempo per adattarsi all'intelligenza artificiale: per quanto innovativa ed entusiasmante, l'IA ha comunque bisogno di tempo per "sedimentarsi" e avere un impatto che sia davvero significativo. Sta quindi alle imprese prepararsi a dovere al cambiamento e guidarlo in modo che sia un beneficio per tutti.
