Intelligenza artificiale e lavoro: gli effetti reali oltre la retorica

Radiologi e AI: un esempio di cambiamento organizzativo

Un caso analogo, ormai molto consolidato, riguarda i radiologi. Da molti anni l’AI è in grado di leggere le radiografie con maggior precisione dii quanto facciano la maggior parte dei radiologi umani e questo ha spinto a prevedere un calo di questi specialisti in breve tempo, che però non si è verificato. Un’analisi organizzativa ha identificato 22 task caratteristiche dei radiologi di cui la lettura degli esami radiologici è uno. L’AI, dove è stata adottata, ha aumentato molto la produttività di questo compito, solo in parte degli altri e ha liberato risorse per fare attività che prima venivano spesso sacrificate, come il rapporto col paziente.

Produttività e AI: un impatto difficile da misurare

Nonostante l’enfasi che da alcuni anni è posta sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale in vari settori, nelle statistiche generali della produttività gli effetti appaiono relativamente modesti, così come era avvenuto per la prima diffusione dei computer cinquant’anni fa. In parte questo avviene perché non è semplice misurare gli impatti sulla produttività mentre cambiano anche i prodotti e servizi considerati, per cui una parte dell’aumento della produttività potrebbe essere incorporato in miglioramenti dei prodotti che sono difficilmente rilevabili.

Previsioni economiche sull’intelligenza artificiale e lavoro

Le stesse valutazioni generali sull’aumento di produttività sono molto variabili, tra il 2% annuo di Goldman Sachs e l’1% in 10 anni di Daron Acemoglu.

L’intelligenza artificiale generativa si presenta come una tecnologia general purpose, in grado cioè di essere utilizzata in numerosi settori e diversi compiti. Mentre la precedente ondata di digitalizzazione era applicata soprattutto all’automazione di attività esecutive, l’intelligenza artificiale interviene su attività più complesse che coinvolgono la formulazione di previsioni e la presa di decisioni. 

La previsione come motore del cambiamento lavorativo

Se lo guardiamo in termini di attività economiche il maggiore output dei modelli e delle applicazioni di intelligenza artificiale è di effettuare previsioni, che si tratti della probabilità di abbandono di un cliente, della possibile frode di una carta di credito, del tempo di attraversamenti di un aeroporto, della prossima parola che viene dopo una frase (Agrawal,Gans, Goldfarb 2019).  

Effettuare una previsione ragionevole è una componente essenziale di qualsiasi attività decisionale. E avere così tante previsioni a costi così bassi può cambiare la composizione di molte attività e anche i profili e le competenze di molte  professioni. Una migliore previsione riduce l’incertezza e quindi la necessità di impiegare risorse per gestire quest’incertezza. 

AI, automazione e giudizio umano nel lavoro

L’intelligenza artificiale può essere considerata come uno strumento in grado di automatizzare alcune attività intellettuali umane e da questo punto di vista si pone in una linea di continuità con tutto il processo di automazione iniziato con la rivoluzione industriale che man mano si è esteso a nuove attività

La previsione e la capacità di giudizio sono beni complementari, quindi una migliore previsione aumenterà la domanda di giudizio. Gli operatori umani utilizzeranno le previsioni per produrre giudizi migliori e mantenere salari elevati, ma allo stesso tempo è possibile che altre professioni  (che effettuavano più previsioni e meno giudizi) si svuotino siano svolte con compensi medi più ridotti. 

Complementarità tra AI e lavoro: una questione di equilibrio

La valutazione di impatto economico e di sostituzione del lavoro dovrebbe tener conto di molti fattori che interagiscono tra loro.

Innanzitutto l’AI può essere sostitutiva o complementare rispetto al lavoro. In ambedue i casi può esservi un aumento di produttività,  ma nel secondo il valore aggiunto si sposta verso professioni complementari all’IA, aumentando la domanda di lavoro per queste professioni e riducendola per altre. Inoltre occorre considerare la produttività complessiva: la crescita dell’economia può più che compensare le perdite di reddito da lavoro. Infine l’AI  può aumentare la redditività del capitale. Questo porta a sua volta a crescita economica che può far crescere in generale la domanda di lavoro.

Occupazione e nuove tecnologie in Europa: il caso AI

Un paper recente (Albanesi et al., New technologies and job in Europe) esamina il collegamento tra diffusione di AI e sviluppo del mercato del lavoro in 16 paesi europei tra il 2011 e il 2019 considerando settori 3 digit e trova che in media l’occupazione è cresciuta maggiormente nei settori più esposti alle nuove tecnologie e all’AI, con una maggiore proporzione di lavoratori giovani e qualificati. La stessa ricerca trova invece pochi collegamenti tra variazioni salariali ed esposizione potenziale all’intelligenza artificiale.

Occorre considerare che l’AI, come del resto è avvenuto con l’informatica cinquant’anni fa aumentando la produttività di compiti specifici rende possibile cambiare i processi organizzativi e il modo in cui è organizzato il lavoro. Quando invece si cerca di usarla riproducendo il modo tradizionale di fare le cose, come in tante applicazioni per la Pubblica Amministrazione, i vantaggi sono pochi.

Le lezioni storiche dell’innovazione tecnologica

Può essere utile guardare a come si sono svolte altre transizioni, come ad esempio quella della diffusione dell’elettricità. 

All’inizio i motori elettrici hanno sostituito quelli a vapore lasciando invariato il layout delle fabbriche, tra cui ad esempio un grande motore centrale con energia distribuita in modo meccanico ai vari reparti; ma dopo qualche decina d’anni le fabbriche sono state riprogettate anche sulla base delle possibilità della nuova tecnologia, dotando ogni centro di lavorazione di un motore elettrico e costruendo le fabbriche in verticale invece che in orizzontale. A quel punto, una volta superata la soglia della metà delle imprese con adozioni significative la produttività complessiva ha cominciato a crescere significativamente.

Adozione dell’AI e impatto locale sul lavoro

Se quindi esiste una complementarità nel senso che le applicazioni AI possono essere sfruttate per innovare i processi entra in campo una competenza organizzativa che è per forza locale, legata cioè alle condizioni del lavoro delle diverse realtà. Questo lascia spazio a una capacità di adozione che può modificare, in modo anche significativo l’impatto sulla produttività e sul lavoro.