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Intelligenza artificiale, è il momento decisivo. Ma per Gartner creerà nuovi posti di lavoro

di Luca De Biase


Afp

3' di lettura

Macchine che riconoscono l’ordine nel caos di immense quantità di dati, di solito, non strutturati. Immerse in quegli oceani di informazioni, formulano modelli che poi, automaticamente, riconoscono immagini e parole, classificano documenti, scelgono traiettorie per veicoli senza conducente, conversano in linguaggio naturale, prevedono le necessità di manutenzione delle attrezzature nelle fabbrica, giocano a Go, leggono le radiografie per produrre diagnosi, e così via. Quelle macchine, educate a imparare, sono la forma attualmente assunta dall’intelligenza artificiale. Non c’è tecnologia della quale si parli di più. Per Gartner, il gigante delle analisi dedicate a informare gli innovatori digitali in azienda, l’intelligenza artificiale è arrivata al picco dell’“hype”: quell’attenzione maniacale che conduce tantissime persone a parlare di un fenomeno, anche senza comprenderlo appieno, in nome di una speranza eccessiva o di una paura mal riposta.

L’intelligenza artificiale, in effetti, è vagamente inquietante, osserva Antoinette Rouvroy ricercatrice al Centre de Recherche Information, Droit et Société, perché il suo nome evoca il fantasma di un’inesistente fungibilità tra umani e macchine. Ma ora, seguendo il tipico ciclo dell’adozione tecnologica, l’intelligenza artificiale nella sua forma attuale si trova di fronte al momento cruciale: quello che deve condurla a mantenere le promesse, oppure a ridimensionare le aspettative. Di certo, però, non tornerà nei laboratori dai quali è uscita: il genio del “deep learning” che si sta sviluppando sul mercato ha ormai dimostrato di funzionare. Rispondendo alle necessità di un’epoca invasa dai dati che vanno gestiti e valorizzati.

Machine learning” e “big data” sono, in effetti, due facce della stessa medaglia. Conseguenza della digitalizzazione avvenuta nella vita quotidiana, i dati sono un bisogno e un’opportunità. Dati e algoritmi hanno conquistato le intenzioni strategiche delle aziende: secondo Idc, il 75% degli applicativi sviluppati per le imprese includeranno l’intelligenza artificiale entro il 2021 e, come si legge nel recente rapporto di Klecha & Co, la spesa in intelligenza artificiale salirà a 52 miliardi di dollari, contro i 19,1 miliardi stimati per il 2018. Ma quanto andranno in profondità i progetti applicativi di queste tecnologie? Quanto cambieranno il lavoro e le opportunità di sviluppo? Saranno fatti per aumentare l’efficienza delle aziende o la produttività delle persone?

Le analisi di Gartner aiutano a leggere il fenomeno nelle giuste proporzioni. Si basano su dati rilevati nell’enorme insieme di aziende che il centro di ricerca analizza da decenni. E il risultato è illuminante. Nelle società - basate negli Stati Uniti e nel Regno Unito - che non fanno uso di intelligenza artificiale il 77% delle persone ritiene che questa tecnologia avrà un enorme impatto e che ridurrà i posti di lavoro. Ma le società che fanno già uso di intelligenza artificiale registrano una diminuzione dei posti di lavoro solo nel 16% dei casi, mentre vedono invece un aumento dei posti di lavoro nel 26% dei casi, con nessun cambiamento nel 57% dei casi. A livello aggregato globale, Gartner registra fenomeni di eliminazione e di creazione di lavoro in relazione all’introduzione di intelligenza artificiale, con una prevalenza per l’eliminazione nel 2018 che si trasforma in una prevalenza per la creazione a partire dal 2020, quando, secondo le previsioni di Gartner, in relazione all’introduzione di quella tecnologia si elimineranno 1,8 milioni di posti di lavoro e se ne creeranno 2,3 milioni. Grandi numeri, ma relativamente contenuti se si considera che stiamo parlando di tutto il pianeta. In realtà, l’intelligenza artificiale non sostituisce, ma trasforma il lavoro: «I Cio delle aziende devono preparare le persone a tecnologie che cambiano il contesto lavorativo riducendo il tempo dedicato a mansioni ripetitive e liberando tempo per le attività più creative», dicono a Gartner. «Le macchine leggono i dati e offrono opzioni interpretative, ma sono le persone a decidere, con la testa e con il cuore», spiega Svetlana Sicular, vice presidente per la ricerca di Gartner. «Le macchine servono per fare quello che non si farebb€e senza di esse», commenta Felice Petrignano di Ibm.

È una rilevazione che smentisce molte opinioni allarmistiche sulla questione. E andando a vedere nel concreto che cosa succede dove l’intelligenza artificiale è già applicata, questa rilevazione viene confermata in pieno. Marco Trombetti, fondatore di Translated e Pi Campus, ha introdotto l’intelligenza artificiale nel suo business di traduzioni fin dal 2004. All’inizio i traduttori erano preoccupati di essere sostituiti dalle macchine. «Oggi sono felici - racconta Trombetti -: non devono tradurre tutto il testo. Ricevono un’ipotesi di traduzione realizzata dalla macchina e la correggono. Oggi il prezzo per parola tradotta è sceso, ma il reddito del traduttore è raddoppiato perché la produttività è aumentata». A Pi Campus si insegna intelligenza artificiale, lavorando su ricerche di punta e progetti applicativi. L’esperienza è chiara: «L’automazione conviene solo per attività che gli umani non svolgerebbero, perché troppo costose o troppo povere».

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