Impiego delle tecnologie al lavoro: serve un piano strategico

Impiego delle tecnologie al lavoro: serve un piano strategico

Ven, 29/06/2018 - 10:02
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Quali sono i pregi dell'intelligenza artificiale per le aziende e quali sono i lavori automatizzabili? Un'intervista con Marco Montali, professore associato alla Facoltà di Scienze e Tecnologie Informatiche a Bolzano.

Da un anno Marco Montali è professore associato alla Facoltà di Scienze e Tecnologie Informatiche alla Libera Università di Bolzano. Si è laureato in Ingegneria Informatica all'Università di Bologna e dopo vari anni di ricerca e il post-dottorato è ritornato a Bolzano dove ha iniziato a lavorare nel gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale all'università. In particolare ha approfondito come le macchine riescono a ragionare in modo logico, l'analisi e la rappresentazione dei dati e dei processi, e come possono essere sfruttati strumenti di informatica avanzata per aiutare le persone a ragionare su cosa succede in azienda.

Lei ha studiato come l'intelligenza artificiale è al servizio dell'uomo?

Sì, ho studiato lo sviluppo di programmi che aiutano le persone a lavorare meglio. Grazie a programmi intelligenti possono essere sollevate da compiti ripetitivi e noiosi oppure da quelli nei quali la macchina è più brava dell'uomo. I programmi di oggi sono in grado di analizzare una mole di dati enormi che una persona manualmente non potrebbe mai analizzare. Dall'altro canto ci sono circostanze, per esempio quando si rompe una macchina in azienda, quando si deve aiutare un paziente al pronto soccorso, o quando è necessario spiegare agli investitori perché si sta applicando una certa strategia di vendita, dove l'intervento umano è necessario.

Quali pregi offre l'intelligenza artificiale per le aziende?

Dipende dal tipo di azienda, da cosa produce e qual è il suo compito. L'intelligenza artificiale può essere di sostegno in molti modi diversi, sia nella soluzione di compiti molto complessi in specifici ambiti applicativi, che più in generale nella gestione e nell’analisi di dati e processi nei più svariati domini. Per esempio nell’ambito di un'azienda che si occupa di videosorveglianza l'intelligenza artificiale può aiutare a identificare automaticamente se c'è un intruso in una certa area. Nei miei studi, mi occupo di come l’intelligenza artificiale può aiutare a governare i processi interni di una qualunque azienda. L'impresa deve essere in grado di analizzare i dati che raccontano che cosa sta succedendo nell'azienda. Grazie all'analisi dei dati si può capire subito la natura di una serie di indicatori e processi e individuare i punti di deviazione e di miglioramento. Questo permette di migliorare la qualità del lavoro dei dipendenti e dei servizi offerti. Alla fine è sempre l'uomo che decide come e dove intervenire, ma i programmi intelligenti possono fornire direttamente informazioni specifiche su dove intervenire. Questo tipo di ricerca cerca di mettere assieme nel modo più efficace possibile la rappresentazione della conoscenza sui processi e sui dati presenti in azienda, con l’analisi di grandi moli di dati collezionati dall’ azienda. I dati possono essere comparate al petrolio: finché non vengono raffinati non servono a niente. Quando vengono raffinati, processati e lavorati diventano valore, che può ad esempio essere utilizzato da chi deve prendere decisioni per farlo in modo più informato ed efficace.

Una grande sfida sarà come le persone possono lavorare insieme alle macchine?

Soprattutto negli aspetti di machine learning e deep learning nell'apprendimento automatico, uno dei problemi che sta diventando sempre più attuale è che le macchine riescono a risolvere compiti molto difficili, ma non sempre è facile capire perché gli algoritmi prendono una certa decisione. È un problema di ricerca che attualmente non ha una soluzione, ma è un problema importante, che richiede di combinare queste tecniche molto di moda, con quelle più vicine alla tradizione logica e legata appunto alla rappresentazione della conoscenza. Infatti le macchine non devono solo saper fare qualcosa, ma anche interagire con le persone e sapersi spiegare. Devono saper dire perché hanno agito in un certo modo. Fino ad oggi queste informazioni non si riescono a tirare fuori dagli algoritmi. In ambito lavorativo, ma anche sociale su larga scala, questo può diventare un problema.

C’è poi un problema ancora più ampio, che non è solo legato a quello che l’intelligenza artificiale può fare, ma anche a quello che siamo disposti, come umani, a delegare alle macchine. Bisogna in particolare definire il confine di come si può suddividere il lavoro tra uomo e macchina. Presto sarà possibile immaginare che ci siano dei taxi a guida autonoma che porteranno in giro le persone, o programmi che assisteranno i clienti al telefono. Questo potrebbe comportare, in un brevissimo lasso di tempo, un enorme incremento del tasso di disoccupazione di intere categorie di lavoratori. Dall’ altra parte, già ora si stanno sviluppando dei “dottori artificiali” che analizzano i dati approfonditi di un paziente, e cercano di trovare correlazioni statistiche per formulare una diagnosi. Ma sono molto lontani da padroneggiare tutta la conoscenza di un medico in carne ed ossa, e non sono assolutamente in grado di valutare l'affidabilità di una diagnosi, né di spiegare la necessità di intervenire su un paziente dal punto di vista clinico ma anche umano.

Sono tematiche che toccano molte discipline, e servono con urgenza gruppi multidisciplinari che studino questi problemi e definiscano un piano d'azione che copra aspetti tecnologici, etici, economici e sociali. Bisogna mettere insieme tutte queste competenze e decidere i limiti di come un imprenditore privato può muoversi, e regolamentare con chiarezza come distribuire compiti e responsabilità tra uomini e macchine. Allo stesso tempo, serve un piano di transizione per capire come fronteggiare il possibile incremento di disoccupazione di alcune categorie di lavoratori, ma anche come usare le tecnologie in modo strategico. Inoltre serve uno studio su come trasformare le competenze delle persone in quei settori più a rischio di automatizzazione.

Quali sono i lavori automatizzabili?

Ci sono pareri molto discordanti, ma è importante sottolineare che non solo profili di alto livello si salveranno. Alcuni lavori sembrano facilmente automatizzabili come per esempio quelli legati all’ elaborazione e all’ inserimento dati, a lavori fisici in ambienti ben controllati (come il carico e scarico merci in un magazzino), ma anche al management finanziario. Già oggi ci sono programmi che fanno delle analisi predittive e decidono come investire al posto degli umani. Questo è un compito di alto livello. Viceversa un artigiano, un medico o infermiere operante all’ interno di un pronto soccorso, o chiunque svolga compiti ad alto livello di conoscenza, creatività, o in contesti pieni di imprevedibilità, difficilmente verrà sostituito. Un altro aspetto importante è quello legato all'interazione uomo – uomo, e alla sfera dell’empatia. Ad esempio, sono in fase di realizzazione vari robot che possono sostituire il personale infermieristico, ma solo in alcuni compiti, come quello molto pesante fisicamente di sollevare e trasportare un paziente. D'altro canto ci sono aspetti legati alle emozioni tra persone che una macchina non riesce, almeno ad oggi, a soddisfare.

Quale formazione è necessaria in futuro?

Per quanto riguarda la formazione stanno nascendo opportunità per chi non è informatico per apprendere alcuni degli aspetti delle tecnologie che dovranno essere utilizzate nel prossimo futuro come ad esempio le tecniche di analisi, interpretazione dei dati, modellazione dei dati e dei processi. Secondo il mio parere sono tecnologie che possono e dovrebbero essere padroneggiate, almeno in parte, anche da personale non informatico. È altrettanto importante la formazione scolastica per imparare sin da subito il pensare algoritmico e il pensiero computazionale. Questo potrebbe aiutare i ragazzi ad interagire più facilmente con le tecnologie, e ad essere in futuro in grado di confrontarsi ed interagire al meglio con le macchine. Oltre a padroneggiare gli aspetti tecnici è di fondamentale importanza saper interagire con le persone per capire come risolvere un problema, e raffinare tutte quelle “soft skills” che le macchine non saranno in grado di padroneggiare almeno in un prossimo futuro, e che sono fondamentali nella gestione delle organizzazioni e dei relativi processi aziendali.

Intervista: Anna Schenk

 

 

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