Vorrei con Voi affrontare 4 problematiche ma anche 4 opportunità che l’intelligenza artificiale applicata al mondo del lavoro offre.
di Franco Calcagno
La prima delle problematiche su cui vorrei intrattenermi con voi è quella dei consumi energetici.
Non so se lo sapete ma CHAT GPT ha bisogno di grandi quantità di energie per poter trarre le conclusioni che poi sfagiola a interlocutori a fronte di una loro domanda.
Ebbene, è necessario evitare che applicando questo tipo di metodologia in un’impresa, intanto salgono di molto i costi di tipo energetico ma soprattutto nascano delle fonti di impatto ambientale che finché il nostro cocktail energetico è molto basato sui fossili, oggi in Italia siamo all’83% abbondante di energia prodotta da fonti fossili, non si abbia un impatto di tipo serra significativo un qualcosa su cui L’autoreci siamo impegnati nella Conferenza sul clima di Dubai a fare tutto il possibile per uscire dall’era dei combustibili basati sul carbone al 2050.
Allora bisogna promuovere l’avvento di sistemi basati su l’INTELLIGENZAARTIFICIALE che consumino poca energia come capita su astronavi, piuttosto che sui satelliti, sui droni.
La seconda problematica che occorre affrontare è quella di evitare che gli algoritmi che caratterizzano i sistemi basati sull’intelligenza artificiale abbiano delle strumentalizzazioni nel gestire i dati , pensiamo ad esempio all’assunzione di nuovo personale quando questo è basato sulla produzione di un cv dell’interessato/a è necessario che nell’analizzare quel cv alcuni parametri come il censo, il genere, la razza, non abbiano un ruolo nel decidere se assumere o meno quella persona. E perché questo? Perché sappiamo perfettamente che esiste una correlazione a grandi linee tra il censo, il reddito di una persona e il suo livello di istruzione. Ma questo non può essere un discrimine in un momento così importante come quello in cui ci si gioca l’assunzione o meno in una azienda o in un ente territoriale.
Un problema che si può avere quando si applicano questi sistemi d’ intelligenza artificiale è l’interferenza con i tipi di lavoro, le opportunità di lavoro per le persone. L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE è entrata ormai nei settori della comunicazione, dei giochi, dell’agricoltura intelligente, dell’automazione con i robot, della sanità con la telesanità, del commercio pensate a sistemi che consente in un batter d’occhio di trovare dei prodotti alternativi a uno che avete reperito su Internet.
Al controllo della mobilità, al controllo dei lavoratori o ai social che sono un terreno dove si fa molta pubblicità e dove ci si intrattiene sulla base delle proprie vocazioni e ambizioni ma ci si confronta con questo maledetto algoritmo di Instagram, di Linkedin che determina la sorte di popolarità dei tuoi messaggi.
Ebbene l’avvento dell’intelligenza artificiale nel mondo del lavoro se non intacca più di tanto i lavori più semplici, difficilmente riproducibili con un calcolatore e quei lavori manageriali più elevati dove è alto il livello di responsabilità nelle decisioni, i lavori intermedi sia come stipendio sia come livello di competenza sono fortemente a rischio e da tener conto.
Il quarto evento che è legato all’avvento dell’INTELLIGENZA ARTIFICIALE nei luoghi di lavoro è legato all’organizzazione del lavoro.
La sorveglianza che si può fare con sistemi di telecamere e sensori del modo con cui lavorano le persone può portare a delle regole, a dei rating, a delle valutazione e a premi di incentivazione che non fanno altro che aumentare ansia e tensione e disuguaglianza tra i lavoratori non rasserenano il clima e addirittura possono portare danni al risultato complessivo.
Considerato questo, Amazon ad esempio è nota per il ritmo con cuoi obbligatoriamente i suoi lavoratori devono “funzionare” devono operare per garantire il risultato che è la cosa più importante per quell’azienda la tempistica con cui si preparano e si spediscono i pacchi.
Ci sono quei lavoratori che addestrano l’intelligenza artificiale a rispondere a delle sollecitazioni umane con questo metodo addestri un algoritmo, essendo pagato relativamente poco. Anche gli stessi riders che consegnano a casa le ordinazioni dai consumatori sono sottoposti a giudizio dai consumatori e in base a quel giudizio possono avere decurtato il loro stipendio o addirittura ricevere un licenziamento.
A questi aspetti alienanti dell’impiego dell’intelligenza artificiale che offrono il fianco a criticità e problematiche ci sono poi delle opportunità.
La prima è quella di basare sui dati storici e quelli che si possono raccogliere quotidianamente sui luoghi di lavoro dei sistemi a volte si parla di digital twin, che consentono di mettere in campo progettazione di apparecchiature che siano più ergonomiche, o abbiano meno stress vibrazionali, progettare anche dei presìdi che aiutino il lavoratore a fare meno fatica nel lavorare, progettare in modo migliore l’interazione in sostanza tra uomo e macchina, questa si chiama predictive analysis risk prevection in inglese ed è qualcosa su cui oramai sempre più aziende si cimentano perché prima ancora di attuare un processo con dei macchinari li si progetti in modo adeguato.
Una seconda opportunità è quella del monitoraggio in tempo reale con telecamere o sistemi infrarosso che si accorgono di quello che capita in un ambito lavorativo per poter avere dei dati che ad esempio mandano degli alert in caso di rischio potenziale.
La terza opportunità è quella della simulazione virtuale degli ambienti di lavoro che può servire a fini di addestramento e formazione dei lavoratori. Sto parlando di quei sistemi in cui con dei visori si trova un’immersione in una realtà virtuale sempre più simile sempre più aderente a quello che è la realtà reale perché stanno migliorando questi sistemi di rappresentazione e la velocità con cui vengono fatti i calcoli che compongono le immagini sui viso riper cui ci si può addestrare in un ambiente che non c’è, questo capita ad esempio a coloro che si addestrano a tale situazioni per situazioni estreme, a vivere l’ambiente di una navicella spaziale ad esempio ma sono saldamente a terra piuttosto per quei lavoratori che si addestrano a realizzare delle manutenzioni periodiche in un sistema virtuale piuttosto che in un ambiente che possono anche essere relativamente difficili da frequentare. Quando uno è addestrato poi va a fare la sua manutenzione in modo affidabile ma non perde tempo e non rischia in quel luogo difficile per addestrarsi.
Un’ultima grande opportunità è data da quei sistemi che sulla base di dati prendono delle decisioni automatiche. Il caso più tipico è quello in presenza di lavori particolarmente duri che vedono l’uomo a contatto con delle macchine con dei rischi in conseguenza di sensori e individuano in una certa persona una certa posizione di rischio bloccano automaticamente l’operatività di quella macchina.
Sistemi di questo tipo quelli che ho descritto trovano una certa penetrazione già oggi nell’ambito delle industrie italiane però siamo intorno al 2020 come monitoraggio al 20% delle aziende con più di 250 dipendenti e 6% di penetrazione nelle aziende consolo 5 – 9 dipendenti. Qui ci dà il costo di quanta strada deve essere compiuta per avere il massimo impatto di questi sistemi nel momento in cui però decidi di applicarli in processi piuttosto che in apparecchiature o in sistemi di formazione dobbiamo agire con strumenti di negoziazione con i lavoratori. Bisogna che delle rappresentanze di lavoratori così come accade nella gestione della sicurezza presenti nei momenti in cui vengono percepiti questi sistemi.
Occorre anche progettare questi sistemi in modo trasparente e tracciando molto bene le responsabilità e i risultati da raggiungere.
Franco Calcagno
