Ai: l'ultimo creatore di lavoro?

Negli ultimi decenni (almeno), abbiamo sentito parlare della minaccia incombente della disoccupazione tecnologica: l'acquisizione di posti di lavoro umani da parte dell'automazione. Ma in questi giorni sembra particolarmente imminente. Caso in questione: quando all'inizio dell'anno, il segretario al Tesoro Steve Mnuchin ha respinto l'idea che i robot mettessero gli uomini fuori dal lavoro, la comunità scientifica e tecnologica ha risposto con statistiche e grafici che hanno lanciato tale valutazione.

L'intelligenza artificiale si sta facendo strada in un numero sempre crescente di domini, preannunciando un'interruzione senza precedenti del panorama occupazionale. E le reti neurali e gli algoritmi di apprendimento automatico, i componenti più importanti dell'IA moderna, promettono o offrono prestazioni migliori rispetto ai professionisti umani. La rivoluzione dell'IA sta arrivando a un ritmo rapido, ed è un buon momento per iniziare a preparare la nostra infrastruttura educativa ed economica per un futuro in cui gli umani saranno sempre meno coinvolti nell'esecuzione di determinati tipi di compiti.

"Chiaramente ora, con i computer che iniziano a vedere, ascoltare e leggere, l'automazione sperimenterà incrementi sconosciuti", afferma Alex Linden, vicepresidente della Machine Learning Research presso Gartner. "Questo deve ancora dare i suoi frutti. Molti dei recenti sviluppi ci vorranno alcuni anni prima che inizi l'automazione dei materiali. Ma molti settori non produttivi… correttori di bozze, esperti di traduzione automatica, e sicuramente devono temere per i lavori ".

Questa non è l'intera immagine, però. Ogni rivoluzione industriale riguarda tanto lo spostamento e l'adeguamento della forza lavoro quanto la sua sostituzione, e questo nuovo ciclo non fa eccezione. Ma la propagazione dell'intelligenza artificiale fornirà anche nuove opportunità per sfruttare efficacemente la creatività e l'innovazione umana.

Aumento della domanda di talenti tecnologici

"Quello che sappiamo è che l'intelligenza artificiale sarà la più efficace a breve termine per lavori che possono essere suddivisi in una serie di routine, che si tratti di lavoro manuale o compiti cognitivi", afferma Joe Lobo, botmaster della società di intelligenza artificiale Inbenta. "Ciò significa che gli umani saranno in grado di concentrarsi sui compiti più creativi e, di conseguenza, più divertenti."

"La tecnologia non è mai stata un distruttore netto di posti di lavoro", afferma Stuart Frankel, CEO di Narrative Science. "Guarda quasi tutti i lavori tecnologici che esistono oggi in qualsiasi impresa. Nessuno di quei lavori esisteva venti anni fa e molti di loro probabilmente non esistevano nemmeno dieci anni fa."

In effetti, per il momento, piuttosto che essere un totale assorbimento di posti di lavoro umani da parte dei robot, il problema è che ci sono molti posti di lavoro vacanti e non abbastanza persone qualificate per riempirli. Con l'avvento del business basato sui dati, la domanda di talenti tecnologici è in aumento su tutta la linea.

Ad esempio, nel 2016, il ricercatore di cyber-economia Cybersecurity Ventures ha riferito che il tasso di disoccupazione della cibersicurezza era pari a zero e che in realtà c'è una carenza di oltre un milione di esperti in tutto il mondo. Aree di occupazione tecnologica simili, come lo sviluppo di software e la scienza dei dati, non stanno andando meglio e stanno affrontando il proprio divario di talenti. La necessità di un numero maggiore di esperti in lavori tecnologici continuerà a crescere man mano che l'intelligenza artificiale si fa strada in un numero ancora maggiore di domini.

"Credo che i governi dovrebbero garantire che la codifica sia apprezzata tanto quanto l'inglese, la matematica e la scienza, se vogliamo garantire che possiamo massimizzare questo boom di opportunità che l'intelligenza artificiale ci fornirà", afferma Lobo.

Gli ultimi anni hanno visto una serie di progetti guidati dal governo e iniziative del settore privato per aiutare a soddisfare la necessità di talento tecnologico. Il progetto TechHire dell'ex presidente Barack Obama è un esempio: include una sovvenzione da 100 milioni di dollari destinata a spianare la strada a più persone in lavori tecnologici, compresi quelli che non dispongono di certificazioni di istruzione superiore.

Stiamo anche assistendo allo sviluppo di enormi corsi online aperti (MOOC) da parte di istituzioni come Coursera e Big Data University, formazione online gratuita per le competenze tecniche che sono molto richieste. Anche i campi di addestramento al codice, le istituzioni che insegnano ai candidati alla programmazione informatica in breve tempo, sono aumentati in popolarità. Allo stesso tempo, aziende come AT&T stanno aiutando i propri dipendenti ad adattarsi al futuro del lavoro.

Man mano che il ritmo dello sviluppo dell'intelligenza artificiale aumenta, i requisiti di abilità e competenza cambieranno altrettanto rapidamente. Nemmeno lo sviluppo del software rimarrà lo stesso in futuro e passerà dalla programmazione alla formazione degli algoritmi AI.

Una rivoluzione nell'interazione uomo-computer

Molte persone che stanno perdendo il lavoro a causa dell'intelligenza artificiale non hanno le capacità e le conoscenze per accedere a lavori tecnologici e la loro formazione richiede molto tempo. Fortunatamente, a questo proposito, l'intelligenza artificiale può aiutare a risolvere un problema che potrebbe essere in gran parte di sua competenza. L'intelligenza artificiale promette già di rivoluzionare l'educazione in molti modi, compresa la personalizzazione e l'ottimizzazione dell'esperienza di apprendimento. Ciò significa che ci vorrà meno tempo per apprendere nuove competenze.

"Gli esseri umani saranno in grado di riqualificarsi in altri settori più velocemente che mai, offrendo loro la massima flessibilità per reagire ai cambiamenti nel mercato del lavoro", afferma Lobo. "Perché un camionista non è in grado di intraprendere la carriera di programmatore in pochi mesi?"

Laddove l'IA non può ammorbidire la curva di apprendimento, sarà in grado di abbattere la complessità dei compiti e renderli più semplici, consentendo a più persone di accedere a lavori che una volta richiedevano anni di istruzione e formazione.

Uno sviluppo degno di nota è Natural Language Processing and Generation (NLP / NLG), il ramo dell'intelligenza artificiale che ha a che fare con la comprensione e la produzione di script in linguaggio umano. La PNL e la NLG stanno ridefinendo il modo in cui interagiamo con i computer, rimuovendo ostacoli e barriere per svolgere attività e rendendoci molto più efficienti nel nostro lavoro.

"NLG è una tecnologia abilitante e di potenziamento", afferma Frankel di Narrative Science. "Se combinato con le capacità umane, NLG può produrre risultati che superano di gran lunga quello che entrambi i gruppi potrebbero raggiungere da soli. Penso che Excel sia una grande analogia con NLG. Quando Lotus 123 ed Excel sono usciti per la prima volta, c'erano molte previsioni terribili sul futuro di commercialisti e analisti finanziari, ma abbiamo rapidamente appreso che questi strumenti non avrebbero sostituito gli analisti. In realtà, gli analisti si sono trasformati in super analisti e le aziende hanno iniziato ad assumerli a frotte. La stessa cosa sta accadendo con NLG."

Narrative Science integra NLG nelle piattaforme di business intelligence (BI) per fornire agli utenti narrative intelligenti, informazioni approfondite, comunicazioni conversazionali piene di informazioni rilevanti per il pubblico che forniscono trasparenza completa su come vengono prese le decisioni analitiche. La tecnologia, spiega Frankel, sta aiutando un gruppo più ampio di persone a svolgere il proprio lavoro senza richiedere un insieme specializzato di competenze come la scienza dei dati.

"Ciò significa che meno persone o persone tecniche in qualsiasi skillset analitico possono utilizzare questi strumenti di BI, ottenere immediatamente le intuizioni di cui hanno bisogno e, infine, svolgere meglio il proprio lavoro", afferma.

La PNL, d'altra parte, rende molto più facile per le persone interfacciarsi con strumenti di analisi e fonti di dati. Lo si può già vedere su piattaforme come IBM Watson Analytics, in cui i comandi in linguaggio naturale stanno semplificando l'interrogazione delle origini dati. Questo può spianare la strada a persone con competenze matematiche per accedere a lavori di scienza dei dati senza dover seguire lunghi corsi di programmazione.

La PNL sta inoltre contribuendo a dare un senso a grandi corpus di conoscenze non strutturate, inclusi articoli, libri e white paper, organizzandoli in dati che possono essere interrogati e utilizzabili dalle macchine. Ciò può rendere software e servizi molto più efficienti nell'aiutare gli esperti umani.

Alex Linden, il ricercatore di Gartner, ritiene che ciò possa aiutare a creare grafici della conoscenza più efficienti: archivi di dati vagamente strutturati che alimentano i motori di intelligenza artificiale. "AI / NLP possono aiutare a creare un vero settore della conoscenza", afferma. Ma aggiunge: "Siamo ancora nella sua infanzia assoluta".

Completare gli sforzi umani

Un esempio è la piattaforma Watson for Cybersecurity basata su AI recentemente lanciata da IBM. Watson utilizza algoritmi di apprendimento automatico per setacciare tonnellate di dati strutturati e non strutturati. Quindi "impara" sulle minacce ricorrenti ed emergenti e aiuta gli analisti della sicurezza a svolgere il proprio lavoro. Caleb Barlow, vicepresidente di IBM Security, pensa al ruolo di Watson come quello di un paramedico che aiuta un medico. Ciò può rendere molto più facile per gli analisti con meno abilità ed esperienza diventare più abili nel gestire gli incidenti di sicurezza.

La tecnologia non è l'unico settore in cui l'IA può integrare gli sforzi umani e mettere più persone al lavoro. Anche gli algoritmi di intelligenza artificiale mostrano risultati promettenti nei settori della sanità e della medicina, che sono cronicamente a corto di medici e lavoratori qualificati. Le reti neurali e gli assistenti di intelligenza artificiale stanno rendendo molto più facile rilevare, diagnosticare e curare le malattie, riducendo il tempo necessario per formare i medici e rendendo i servizi sanitari accessibili a molte più persone.

"C'è una carenza di medici, infermieri e assistenti medici negli Stati Uniti e c'è un bisogno ancora più acuto al di fuori del mondo sviluppato", afferma Frankel. "Pensi a tutte le cose che l'IA può fare - prendere enormi quantità di dati, analizzarli, comunicare i punti più importanti - e amplia la disponibilità di molti servizi che possono essere eseguiti solo da persone con una formazione estesa (e solitamente costosa) "Hai ancora bisogno di persone che lavorino direttamente con i pazienti. L'intelligenza artificiale sta permettendo a più persone di farlo perché sta rendendo le conoscenze più accessibili. In questo modo, penso che l'IA creerà effettivamente più posti di lavoro".

Alla fine, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale creerà opportunità di lavoro per esperti oltre i tradizionali settori legati alla tecnologia. L'autore della scienza dei dati e l'istruttore di LinkedIn Learning Doug Rose crede che anche il settore debba integrare altre competenze.

"L'ultimo mezzo secolo è stato un vantaggio per i campi quantitativi. Programmatori di computer, ingegneri e data scientist hanno dominato il mercato del lavoro e creato grandi aziende", afferma Rose. "Tuttavia, alcune delle principali sfide con l'IA sono molto diverse dal software. Qui la sfida più grande sarà la creazione di una migliore esperienza umana."

Man mano che assume compiti sempre più complicati, l'intelligenza artificiale deve affrontare sfide sociali, etiche e politiche. Gli ingegneri stanno affrontando problemi totalmente nuovi, come la creazione di algoritmi di intelligenza artificiale imparziale.

"In questo momento è il dominio di accademici, ingegneri e sviluppatori di software", afferma Rose. "Alla fine il campo richiederà un diverso insieme di competenze. Richiederà persone con un forte background nelle discipline umanistiche. La chiave per una migliore esperienza umana verrà dalla filosofia, dagli studi culturali, dalla retorica, dalle lingue e dalle arti. Questi specialisti essere le guide che aiutano a colmare il divario tra il software e le nostre esigenze umane essenziali ".

Rose ha approfondito l'argomento in un saggio, "Chi insegnerà le nostre macchine fin dall'inizio?" in cui spiega perché ci deve essere un posto per i nostri antropologi, specialisti della comunicazione, filosofi ed esperti culturali.

Inbenta è una società che impiega linguisti per sviluppare il lessico per le sue soluzioni di ricerca, garantendo che siano robuste e in grado di fornire tariffe di servizio elevate ai propri clienti.

"In genere si prevede che gli studenti linguistici entrino in carriera nell'ambito dell'insegnamento o della traduzione, ma abbiamo visto il loro mercato iniziare a cambiare, grazie all'intelligenza artificiale", afferma Lobo di Inbenta. "I prossimi anni vedranno ruoli simili che attualmente non possiamo comprendere emergere per le persone che potrebbero essere preoccupate che le abilità acquisite possano diventare antiquate".

Fino al giorno in cui i robot prenderanno tutti i lavori, c'è ancora molto da fare per gli umani. Ma dobbiamo abbracciare il cambiamento e prepararci.