La transizione verso un luogo di lavoro in cui uomini e macchine dovranno coesistere in modo produttivo, potrebbe creare o distruggere un’impresa. Mentre i leader delle imprese pianificano il futuro dei propri affari, dovranno però considerare l’impatto dell’apprendimento automatico su tutto il contesto, dalla produttività alle competenze, dal morale e alla cultura. E dovranno imparare come condurre un’azienda che può avere tante macchine intelligenti quanto le persone.
“L’A.I. non si limita ad offrire le cose che facciamo meglio, più efficienti e meno costose, ma possiede il potenziale per aiutarci a fare cose che prima sarebbero state inconcepibili“, dice Dave Coplin, autore di The Rise of the Umani e CEO degli Envisioners, una società di consulenza futurista. “Ma a meno che gli umani non capiscano come sfruttarla al meglio, rischiamo di sminuire il potenziale che offre.”
Cosa sappiamo finora sull’intelligenza artificiale e sui robot che dovranno collaborare con l’uomo? Le menti robotiche che sono sul posto di lavoro saranno utili man mano che le aziende vorranno lavoratori che non pensano in modo robotico. Ancora Coplin afferma la sua opinione in maniera chiara: ”Dobbiamo fare in modo che gli esseri umani sviluppino competenze complementari, non in competizione con la tecnologia. Non tenteremmo di eseguire il calcolo di Excel e non tenteremo di ricordare più fatti di Google, ma dovremo considerare: quali sono le capacità fondamentalmente umane che i computer non saranno in grado di replicare nei decenni a venire?”.
I dati sul futuro della robotica applicata nel lavoro
L’apprendimento automatico, che si tratti di automazione dei processi robotica, analisi avanzata dei dati o intelligenza artificiale, rimodellerà senza dubbio il luogo di lavoro. La questione di quanti posti di lavoro andranno persi e creati è oggetto di molte speculazioni. Secondo il rapporto “The Future of Jobs 2018” del World Economic Forum, entro il 2025 oltre la metà del tempo totale dedicato alla manodopera sarà gestito da macchine. Quasi il 50 percento delle aziende prevede che entro il 2022 l’automazione porterà ad una riduzione del personale a tempo pieno, mentre il 38 percento intervistato prevede di far crescere la propria forza lavoro verso nuovi ruoli di miglioramento della produttività.
L’apprendimento automatico può svolgere molti compiti molto meglio degli umani, ma richiede comunque agli umani di interpretare il suo lavoro e di applicare i risultati in modi che siano strategici, empatici e creativi. La chiave, dichiara Clara Shih, fondatrice di Hearsay Systems, è quella per cui la macchina è solo una risorsa che gli umani possono chiamare e che solo loro, non la macchina, possiedono il set di abilità che rende la relazione veramente utile. “Si tratta di essere di mentalità aperta ed avere la capacità di delegare il compito giusto alla macchina”.
Il modo migliore per garantire tale approccio è stabilire ciò che quelli del settore chiamano una relazione “human-in-the-loop”. Lasciare quindi che l’algoritmo faccia il suo compito con le persone che lo sovrintendono e lo raffinano. “L’apprendimento automatico è difficile da ottenere al 100%”, afferma ancora Shih,“ma con un tale processo in atto non devi essere perfetto, perché l’umano interviene nel processo e l’algoritmo apprende”.
Le macchine: partner, non avversari
Shih parla anche del lancio di un nuovo servizio di Hearsay, che fornisce risposte rapide ed automatizzate per i consulenti e gli agenti assicurativi da inviare i propri clienti. Quando la società di otto anni ha introdotto per la prima volta il servizio, l’algoritmo ha fornito alcuni suggerimenti. In un caso, suggeriva ad un consulente di augurare buon compleanno al suo cliente. Quando il cliente ha risposto, “Grazie per i pensieri gentili”, l’algoritmo ha risposto, “Mi sembra giusto!”, una risposta abbastanza imbarazzante. Così gli impiegati umani hanno perfezionato l’algoritmo.
L’unico modo per raggiungere questo tipo di simbiosi uomo-macchina, tuttavia, è se gli umani entrano oppure no in questa nuova relazione con il timore di competizione, che poi rappresenta sul lavoro il peggior sentimento decisionale da avere. Quando le interazioni sono guidate dalla paura, l’enfasi si sposta sulla tecnologia, piuttosto che sull’esigenza aziendale di utilizzare la tecnologia. Hammond, cofondatore di Narrative Science, consiglia di riunire un team composto da architetti di dati e responsabili di ruoli strategici. “Volete che gli esperti di IA siano parte di un’iniziativa più ampia che parla di chi volete essere come un’azienda e di come l’intelligenza artificiale può dare forma al business?”, provoca Hammond. Se gli umani considerano le macchine come partner piuttosto che come avversari, devono anche imparare ad avere fiducia nel lavoro che viene prodotto. Per conquistare la fiducia dei dipendenti, Coplin consiglia infine di adottare un approccio incrementale all’IA “Applicare l’algoritmo ad una piccola parte del carico di lavoro complessivo per dare agli umani il tempo di vedere come funziona l’algoritmo e creare la fiducia che legga nel risultato quello che ci si aspettava”.
