L’11,7% dei lavori possono essere sostituiti dall’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è attualmente in grado di svolgere lavori equivalenti all’11,7% dell’occupazione negli Stati Uniti. E non solo in teoria: in termini di valore monetario, questo valore è già paragonabile agli stipendi dei lavoratori umani.

Uno studio del MIT, sviluppato nell’ambito del Progetto Iceberg, mostra che, all’attuale livello di sviluppo tecnologico, è possibile automatizzare compiti per un valore di circa 1,2 trilioni di dollari, una quota di mercato in cui l’intelligenza artificiale può già svolgere le stesse funzioni degli esseri umani, pur costando meno.

A differenza delle stime precedenti, basate su ipotesi sulla “suscettibilità delle professioni all’automazione”, i ricercatori si sono concentrati su un altro aspetto: dove esattamente l’IA svolge compiti altrettanto bene degli esseri umani senza comportare costi aggiuntivi per i datori di lavoro. È proprio questo che determina la percentuale dell’11,7%: non come un’illusione per il futuro, ma come una quantità di lavoro molto realistica che può essere esternalizzata agli algoritmi già da ora.

Il progetto Iceberg è stato sviluppato in collaborazione con l’Oak Ridge National Laboratory, sede di Frontier, uno dei supercomputer più potenti al mondo. È stato utilizzato per creare una simulazione dettagliata del mercato del lavoro statunitense: 151 milioni di lavoratori virtuali con diverse occupazioni, competenze e sedi. Il sistema tiene conto di 32.000 competenze in 923 titoli di lavoro, coprendo 3.000 contee in tutto il paese. Questo modello digitale è stato confrontato con le capacità dei moderni sistemi di intelligenza artificiale, dai modelli linguistici ai software specializzati.

È importante capire che lo studio non prevede che l’11,7% dei posti di lavoro scomparirà nel prossimo anno. Significa che l‘intelligenza artificiale può già sostituire gli esseri umani in questi compiti, sia tecnicamente che economicamente. Tuttavia, il divario tra potenziale e pratica effettiva rimane ampio.

Attualmente, l’IA è ampiamente utilizzata nell’IT, principalmente per la programmazione. Queste attività rappresentano circa il 2,2% degli stipendi, ovvero circa 211 miliardi di dollari all’anno. Tuttavia, i ricercatori stimano che un potenziale di automazione molto maggiore si trovi in altri settori, in particolare in quelli precedentemente considerati al di fuori delle capacità delle macchine. Tra questi rientrano le attività di routine in ambito finanziario, sanitario, logistico, delle risorse umane, contabile e legale, professioni a lungo considerate relativamente immuni all’automazione.

Il rischio principale, a quanto pare, non risiede nemmeno nelle catene di produzione, ma nelle routine d’ufficio, dove quotidianamente vengono eseguite attività ripetitive legate alla gestione dei documenti, ai calcoli, all’elaborazione delle richieste e ad altre tipiche funzioni amministrative. L’intelligenza artificiale sta già affrontando questo problema, se non ovunque, almeno in un numero significativo di casi.

Ma questo non significa che la migrazione di massa di persone sia una questione che riguarda i prossimi anni. Precedenti ricerche del MIT (in particolare del laboratorio CSAIL) dimostrano che, anche se la tecnologia può sostituire gli esseri umani, non sempre ha senso. La formazione dei modelli, la riprogettazione dei processi e i costi organizzativi sono spesso proibitivi. Un altro studio, questa volta del MIT Sloan, ha rilevato che l’implementazione dell’IA non ha comportato perdite nette di posti di lavoro tra il 2010 e il 2023. Al contrario, in molti casi le aziende sono cresciute e, insieme al fatturato, è cresciuto anche il numero di dipendenti.

L’indice in sé, calcolato nell’ambito del Progetto Iceberg, non è necessario per le previsioni di licenziamenti. È concepito come strumento di pianificazione: consente di modellare diversi scenari e di comprendere in anticipo dove sia necessario rafforzare la formazione della forza lavoro, rivedere le infrastrutture o sviluppare nuove misure di supporto. Alcuni stati degli Stati Uniti, come Tennessee, Carolina del Nord e Utah, stanno già utilizzando questa piattaforma. Questi stati stanno utilizzando i calcoli per formulare strategie regionali di adattamento all’intelligenza artificiale..

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Luca Vinciguerra

Machine Learning Engineer specializzato nel Natural Language Processing. Appassionato di Intelligenza Artificiale, Coding e tecnologia in generale. Aspetta l'avvento di Skynet.

Aree di competenza: Artificial Intelligence Engineer, Machine Learning & Deep Learning Specialist, Python Developer